Nvidia DGX Spark는 AI 모델 배포 및 실험을 포함하여 고성능 컴퓨팅 작업을 처리하도록 설계된 강력한 AI 슈퍼 컴퓨터입니다. GB10 Grace Blackwell Superchip이 특징인데, 이는 초당 최대 1 조 2 조의 작업을 제공하여 AI 워크로드를 요구하는 데 적합합니다 [1] [3]. 그러나 DGX Spark가 여러 소스에서 실시간 데이터를 처리 할 수 있는지 여부는 동시에 시스템의 특정 아키텍처 및 데이터 수집 도구와 어떻게 통합되는지를 포함하여 여러 요인에 따라 다릅니다.
실시간 데이터 처리
DGX 스파크는 에지 컴퓨팅에 최적화되어 AI 계산이 데이터가 생성되는 위치에 더 가깝게 발생할 수 있습니다. 이는 스마트 시티 기술 및 의료 진단과 같은 실시간 처리가 필요한 애플리케이션에 유리한 대기 시간을 줄이고 사용자 경험을 향상시킵니다 [1]. 그러나 여러 소스의 실시간 데이터를 동시에 처리하려면 일반적으로 스트리밍 데이터 플랫폼과의 통합이 필요합니다.
스트리밍 플랫폼과 통합
DGX Spark 자체는 스트리밍 데이터 플랫폼으로 특별히 설계되지 않았지만 실시간 데이터 스트림을 처리하는 시스템과 통합 될 수 있습니다. 예를 들어, Apache Kafka 및 Apache Spark Streaming과 같은 기술은 일반적으로 실시간 데이터 처리에 사용됩니다. 이 플랫폼은 여러 소스에서 데이터를 수집하고 실시간으로 처리 할 수 있지만 DGX 스파크와 통합되어 AI 작업에 대한 컴퓨팅 기능을 활용해야합니다 [4] [6].
확장 성 및 성능
DGX Spark의 소형 폼 팩터 및 고성능 기능은 AI 개발을위한 강력한 도구입니다. NVIDIA의 전체 스택 AI 플랫폼과의 원활한 통합을 지원하므로 사용자는 코드 변경이 최소화되어 데스크탑에서 클라우드 또는 데이터 센터 인프라로 모델을 이동할 수 있습니다 [3]. 이 확장 성은 대규모 AI 모델을 처리하는 데 중요하며 데이터 수집 및 처리가 호환 스트리밍 플랫폼에 의해 관리되는 경우 실시간 데이터 스트림을 처리 할 때 유리할 수 있습니다.
결론
DGX Spark는 본질적으로 실시간 데이터 스트림을 직접 처리하도록 설계되지 않았지만 스트리밍 데이터 플랫폼을 포함하는 더 넓은 아키텍처의 일부가 될 수 있습니다. DGX Spark를 Apache Kafka 및 Spark Streaming과 같은 기술과 통합함으로써 사용자는 강력한 AI 컴퓨팅 기능을 활용하여 여러 소스에서 실시간 데이터를 처리 할 수 있습니다. 그러나 특정 구현은 이러한 시스템의 통합 및 이들이 이들이 완벽하게 협력하도록 구성되는 방법에 따라 다릅니다.
인용 :
[1] https://opentools.ai/news/nvidia-unleashes--future-with-personal-ai-supercomputers
[2] https://spark.apache.org/docs/latest/structured-streaming-programming-guide.html
[3] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-dgx-spark-dgx-computing-2503
[4] https://stackoverflow.com/questions/58172433/can-kafka-spark-streaming-por-both-both-batchreal-time-data
[5] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-pistation-pernal-ai-compupers
[6] https://www.databricks.com/blog/processing-data-simultule-multiple-streaming-platforms-using-delta-live-tables
[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/