يعد NVIDIA DGX Spark حاسوبًا قويًا من الذكاء الاصطناعي المصمم للتعامل مع مهام الحوسبة عالية الأداء ، بما في ذلك نشر وتجريب نموذج الذكاء الاصطناعي. إنه يتميز بـ GB10 Grace Blackwell Superchip ، والذي يوفر ما يصل إلى 1000 تريليون عملية في الثانية ، مما يجعلها مناسبة للمطالبة بأعباء عمل الذكاء الاصطناعى [1] [3]. ومع ذلك ، فإن ما إذا كان بإمكان DGX Spark التعامل مع البيانات في الوقت الفعلي من مصادر متعددة في وقت واحد يعتمد على عدة عوامل ، بما في ذلك بنية النظام المحددة وكيفية دمجها مع أدوات ابتلاع البيانات.
التعامل مع البيانات في الوقت الفعلي
تم تحسين شرارة DGX للحوسبة الحافة ، مما يسمح بحدوث حسابات الذكاء الاصطناعي بالقرب من مكان إنشاء البيانات. هذا يقلل من الكمون ويعزز تجربة المستخدم ، وهو أمر مفيد للتطبيقات التي تتطلب معالجة في الوقت الفعلي ، مثل تقنيات المدينة الذكية وتشخيصات الرعاية الصحية [1]. ومع ذلك ، فإن التعامل مع البيانات في الوقت الفعلي من مصادر متعددة في وقت واحد يتطلب عادةً التكامل مع منصات بيانات البث.
التكامل مع منصات البث
على الرغم من أن DGX Spark نفسها غير مصممة على وجه التحديد كمنصة بيانات دفق ، إلا أنه يمكن دمجها مع الأنظمة التي تتعامل مع تدفقات البيانات في الوقت الفعلي. على سبيل المثال ، يتم استخدام تقنيات مثل Apache Kafka و Apache Spark البث الشائع لمعالجة البيانات في الوقت الفعلي. يمكن لهذه المنصات أن تستوعب البيانات من مصادر متعددة ومعالجةها في الوقت الفعلي ، لكنها ستحتاج إلى دمجها مع شرارة DGX للاستفادة من قدرات الحوسبة لمهام الذكاء الاصطناعى [4] [6].
قابلية التوسع والأداء
يجعل عامل الشكل المدمج لـ DGX Spark وقدرات عالية الأداء أداة قوية لتطوير الذكاء الاصطناعي. وهو يدعم التكامل السلس مع منصة NVIDIA الكاملة AI ، مما يسمح للمستخدمين بنقل النماذج من أجهزة سطح المكتب إلى البنية التحتية السحابية أو مركز البيانات مع الحد الأدنى من التغييرات في التعليمات البرمجية [3]. تعتبر قابلية التوسع هذه حاسمة للتعامل مع نماذج الذكاء الاصطناعى الكبيرة ويمكن أن تكون مفيدة عند معالجة تدفقات البيانات في الوقت الفعلي ، شريطة أن تتم إدارة ابتلاع البيانات ومعالجتها بواسطة منصات تدفق متوافقة.
خاتمة
على الرغم من أن DGX Spark غير مصمم بطبيعته للتعامل مع تدفقات البيانات في الوقت الفعلي مباشرة ، إلا أنه يمكن أن يكون جزءًا من بنية أوسع تتضمن منصات بيانات البث. من خلال دمج شرارة DGX مع تقنيات مثل Apache Kafka و Spark Streaming ، يمكن للمستخدمين الاستفادة من إمكانيات الحوسبة القوية AI لمعالجة البيانات في الوقت الفعلي من مصادر متعددة. ومع ذلك ، فإن التنفيذ المحدد يعتمد على دمج هذه الأنظمة وكيفية تكوينها للعمل معًا بسلاسة.
الاستشهادات:
[1] https://opentools.ai/news/nvidia-unleashes-the-future-with-personal-ai-supercomputers
[2] https://spark.apache.org/docs/latest/struction-streaming-programming-guide.html
[3] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-dgx-spark-dgx-station-revolutionizing-personal-ai-computing-2503
[4] https://stackoverflow.com/questions/58172433/can-kafka-spark-pair-be-suse-for-bathreal-time-data
[5] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-tation-personal-ai-copters
[6] https://www.databricks.com/blog/processing-data-simultary-multiple-treaming-latforms-using-delta-live tables
[7] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-spark/
[8]