NVIDIA DGX-kipinä on tehokas AI-supertietokone, joka on suunniteltu käsittelemään korkean suorituskyvyn laskentatehtäviä, mukaan lukien AI-mallin käyttöönotto ja kokeilu. Siinä on GB10 Grace Blackwell SuperChip, joka tarjoaa jopa 1000 biljoonaa toimintaa sekunnissa, mikä tekee siitä sopivan AI -työkuormien vaatimiseen [1] [3]. Kuitenkin se, pystyykö DGX-kipinä käsitellä reaaliaikaista tietoa useista lähteistä, riippuu kuitenkin samanaikaisesti useista tekijöistä, mukaan lukien järjestelmän erityinen arkkitehtuuri ja miten se integroituu tiedon nauttimiseen.
reaaliaikaisen tietojen käsittely
DGX -kipinä on optimoitu reunalaskentaan, jolloin AI -laskelmat voivat tapahtua lähemmäksi datan tuottamista. Tämä vähentää viivettä ja parantaa käyttökokemusta, josta on hyötyä sovelluksille, jotka vaativat reaaliaikaista käsittelyä, kuten Smart City Technologies ja terveydenhuollon diagnostiikka [1]. Useiden lähteiden reaaliaikaisen tietojen käsittely samanaikaisesti vaatii kuitenkin yleensä integroitumista suoratoistoalustaan.
Integraatio suoratoistoalustoihin
Vaikka DGX-kipinää itse ei ole erityisesti suunniteltu suoratoistotietoalustaksi, se voidaan integroida järjestelmiin, jotka käsittelevät reaaliaikaisia tietovirtoja. Esimerkiksi tekniikoita, kuten Apache Kafka ja Apache Spark Streaming, käytetään yleisesti reaaliaikaiseen tietojenkäsittelyyn. Nämä alustat voivat nauttia tietoja useista lähteistä ja käsitellä sitä reaaliajassa, mutta ne olisi integroitava DGX-kipinään hyödyntääkseen sen laskentaominaisuuksia AI-tehtäviin [4] [6].
skaalautuvuus ja suorituskyky
DGX Sparkin kompakti muotokerroin ja korkean suorituskyvyn ominaisuudet tekevät siitä vankan työkalun AI-kehitykseen. Se tukee saumatonta integraatiota NVIDIA: n koko pinon AI-alustaan, jonka avulla käyttäjät voivat siirtää malleja työasemista pilvi- tai datakeskuksen infrastruktuuriin minimaalisilla koodimuutoksilla [3]. Tämä skaalautuvuus on ratkaisevan tärkeä suurten AI-mallien käsittelemiseksi ja voi olla hyödyllistä reaaliaikaisten tietovirtojen käsittelyssä edellyttäen, että tietojen nauttimista ja käsittelyä hallinnoivat yhteensopivat suoratoistoalustat.
johtopäätös
Vaikka DGX-kipinä ei ole luonnostaan suunniteltu käsittelemään reaaliaikaisia tietovirtoja suoraan, se voi olla osa laajempaa arkkitehtuuria, joka sisältää dataalustojen suoratoiston. Integroimalla DGX-kipinä tekniikoihin, kuten Apache Kafka ja Spark Streaming, käyttäjät voivat hyödyntää tehokkaita AI-tietojenkäsittelyominaisuuksiaan käsitelläkseen reaaliaikaisia tietoja useista lähteistä. Erityinen toteutus riippuu kuitenkin näiden järjestelmien integroinnista ja siitä, kuinka ne on konfiguroitu toimimaan yhdessä saumattomasti.
Viittaukset:
.
[2] https://spark.apache.org/docs/latest/structured-streaming-programming-guide.html
.
.
.
.
[7] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-spark/
[8] https://www.nvidia.com/en-us/ai-data-science/spark-ebook/spark-app-execution/