NVIDIA DGX Spark je výkonný superpočítač AI navržený pro zpracování vysoce výkonných výpočetních úkolů, včetně nasazení a experimentování modelu AI. Je vybaven superchipem GB10 Grace Blackwell, který poskytuje až 1 000 bilionů operací za sekundu, což je vhodné pro náročné pracovní zatížení AI [1] [3]. Zda však Spark DGX dokáže zpracovávat data v reálném čase z více zdrojů současně, závisí na několika faktorech, včetně specifické architektury systému a na tom, jak se integruje s nástroji pro požití dat.
Manipulace s daty v reálném čase
Spark DGX je optimalizován pro výpočet Edge, což umožňuje výpočtům AI blíže k tomu, kde se generují data. To snižuje latence a zvyšuje uživatelskou zkušenost, která je prospěšná pro aplikace vyžadující zpracování v reálném čase, jako jsou technologie inteligentních měst a diagnostika zdravotní péče [1]. Zpracování dat v reálném čase z více zdrojů by však obvykle vyžadovala integraci s datovými platformami streamování.
Integrace s platformami streamování
Zatímco samotná Spark DGX není speciálně navržena jako datová platforma pro streamování, může být integrována se systémy, které zpracovávají datové toky v reálném čase. Například technologie jako streamování Apache Kafka a Apache Spark se běžně používají pro zpracování dat v reálném čase. Tyto platformy mohou přijímat data z více zdrojů a zpracovávat je v reálném čase, ale je třeba je integrovat do Spark DGX, aby využily své výpočetní schopnosti pro úkoly AI [4] [6].
Škálovatelnost a výkon
Kompaktní formový faktor a vysoce výkonné schopnosti DGX Spark z něj činí robustní nástroj pro vývoj AI. Podporuje bezproblémovou integraci s platformou AI Full Stack AI NVIDIA, což uživatelům umožňuje přesunout modely z stolních počítačů na cloudové nebo datové centrum infrastrukturou s minimálními změnami kódu [3]. Tato škálovatelnost je zásadní pro manipulaci s velkými modely AI a může být prospěšná při zpracování datových toků v reálném čase za předpokladu, že požití a zpracování dat jsou spravovány kompatibilními streamovacími platformami.
Závěr
Zatímco Spark DGX není ze své podstaty navržen tak, aby zpracovával datové toky v reálném čase přímo, může to být součástí širší architektury, která zahrnuje datové platformy streamování. Integrací Spark DGX s technologiemi, jako je Apache Kafka a Spark Streaming, mohou uživatelé využít své výkonné výpočetní schopnosti AI pro zpracování dat v reálném čase z více zdrojů. Specifická implementace by však závisela na integraci těchto systémů a na tom, jak jsou konfigurovány tak, aby spolupracovaly hladce.
Citace:
[1] https://opentools.ai/news/nvidia-unleashes-the-future-with-ersonal-ai-supercomputers
[2] https://spark.apache.org/docs/latest/structured-streaming-programming-guide.html
[3] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-park-park-dgx-station-revolution-personal-ai- computing --2503
[4] https://stackoverflow.com/questions/58172433/can-kafka-park-streaming-pair-be- forbothreal-time-tata
[5] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-Dgx-park-and-Dgx-station-to--ai-computers
[6] https://www.databricks.com/blog/processing-data-simultaneousmulliple-streaming-platforms-using-delta-live-stoly
[7] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-park/
[8] https://www.nvidia.com/en-us/ai-data-science/spark-ebook/spark-app-execution/