NVIDIA DGX Spark adalah superkomputer AI yang kuat yang dirancang untuk menangani tugas komputasi berkinerja tinggi, termasuk penyebaran dan eksperimen model AI. Ini fitur GB10 Grace Blackwell Superchip, yang menyediakan hingga 1.000 triliun operasi per detik, membuatnya cocok untuk menuntut beban kerja AI [1] [3]. Namun, apakah percikan DGX dapat menangani data real-time dari berbagai sumber secara bersamaan tergantung pada beberapa faktor, termasuk arsitektur spesifik sistem dan bagaimana ia berintegrasi dengan alat konsumsi data.
Menangani data real-time
Spark DGX dioptimalkan untuk komputasi tepi, memungkinkan perhitungan AI terjadi lebih dekat ke tempat data dihasilkan. Ini mengurangi latensi dan meningkatkan pengalaman pengguna, yang bermanfaat untuk aplikasi yang membutuhkan pemrosesan waktu nyata, seperti teknologi kota pintar dan diagnostik perawatan kesehatan [1]. Namun, menangani data real-time dari berbagai sumber secara bersamaan biasanya membutuhkan integrasi dengan platform data streaming.
Integrasi dengan platform streaming
Sementara percikan DGX itu sendiri tidak dirancang secara khusus sebagai platform data streaming, ia dapat diintegrasikan dengan sistem yang menangani aliran data waktu-nyata. Misalnya, teknologi seperti Apache Kafka dan Apache Spark Streaming biasanya digunakan untuk pemrosesan data waktu-nyata. Platform ini dapat menelan data dari berbagai sumber dan memprosesnya secara real-time, tetapi mereka perlu diintegrasikan dengan percikan DGX untuk memanfaatkan kemampuan komputasi untuk tugas AI [4] [6].
skalabilitas dan kinerja
Faktor bentuk kompak DGX Spark dan kemampuan berkinerja tinggi menjadikannya alat yang kuat untuk pengembangan AI. Ini mendukung integrasi tanpa batas dengan platform AI full-stack NVIDIA, yang memungkinkan pengguna untuk memindahkan model dari desktop ke infrastruktur cloud atau pusat data dengan perubahan kode minimal [3]. Skalabilitas ini sangat penting untuk menangani model AI besar dan dapat bermanfaat ketika memproses aliran data real-time, asalkan konsumsi dan pemrosesan data dikelola oleh platform streaming yang kompatibel.
Kesimpulan
Sementara percikan DGX tidak secara inheren dirancang untuk menangani aliran data real-time secara langsung, itu dapat menjadi bagian dari arsitektur yang lebih luas yang mencakup platform data streaming. Dengan mengintegrasikan DGX Spark dengan teknologi seperti Apache Kafka dan Spark Streaming, pengguna dapat memanfaatkan kemampuan komputasi AI yang kuat untuk memproses data real-time dari berbagai sumber. Namun, implementasi spesifik akan tergantung pada integrasi sistem ini dan bagaimana mereka dikonfigurasi untuk bekerja bersama dengan mulus.
Kutipan:
[1] https://opentools.ai/news/nvidia-unleashes-the-future-with-personal-ai-supercomputer
[2] https://spark.apache.org/docs/latest/structured-streaming-programming-guide.html
[3.
[4] https://stackoverflow.com/questions/58172433/can-kafka-spark-streaming-pair-te-used-for-both-batchreal-time-data
[5] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announcesces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[6] https://www.databricks.com/blog/processing-data-simultane-multiple-flatforms-using-delta-live-tables
[7] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-park/
[8] https://www.nvidia.com/en-us/ai-data-cience/spark-ebook/spark-app-execution/