NVIDIA DGX Spark ir jaudīgs AI superdators, kas paredzēts augstas veiktspējas skaitļošanas uzdevumu apstrādei, ieskaitot AI modeļa izvietošanu un eksperimentēšanu. Tam ir GB10 Grace Blackwell Superchip, kas nodrošina līdz 1000 triljoniem operāciju sekundē, padarot to piemērotu AI darba slodzes pieprasīšanai [1] [3]. Tomēr tas, vai DGX dzirkstele var apstrādāt reāllaika datus no vairākiem avotiem vienlaikus ir atkarīgs no vairākiem faktoriem, ieskaitot sistēmas īpašo arhitektūru un to, kā tā integrējas ar datu uzņemšanas rīkiem.
reālā laika datu apstrāde
DGX dzirkstele ir optimizēta malu aprēķināšanai, ļaujot AI aprēķiniem notikt tuvāk vietai, kur tiek ģenerēti dati. Tas samazina latentumu un uzlabo lietotāja pieredzi, kas ir izdevīga lietojumprogrammām, kurām nepieciešama reāllaika apstrāde, piemēram, Smart City Technologies un Healthcare Diagnostics [1]. Tomēr reāllaika datu apstrādei no vairākiem avotiem vienlaikus parasti būtu nepieciešama integrācija ar straumēšanas datu platformām.
integrācija ar straumēšanas platformām
Kaut arī pati DGX dzirkstele nav īpaši izstrādāta kā straumēšanas datu platforma, to var integrēt ar sistēmām, kas apstrādā reāllaika datu plūsmas. Piemēram, tādas tehnoloģijas kā Apache Kafka un Apache Spark straumēšana parasti tiek izmantotas reāllaika datu apstrādei. Šīs platformas var uzņemt datus no vairākiem avotiem un apstrādāt tos reāllaikā, taču tās būtu jāintegrē ar DGX dzirksteli, lai izmantotu tās skaitļošanas iespējas AI uzdevumiem [4] [6].
mērogojamība un veiktspēja
DGX Spark kompaktais formas koeficients un augstas veiktspējas iespējas padara to par spēcīgu rīku AI izstrādei. Tas atbalsta nemanāmu integrāciju ar NVIDIA pilna kaudzes AI platformu, ļaujot lietotājiem pārvietot modeļus no galddatoriem uz mākoņa vai datu centra infrastruktūru ar minimālām koda izmaiņām [3]. Šī mērogojamība ir būtiska, lai apstrādātu lielus AI modeļus, un tā varētu būt izdevīga, apstrādājot reālā laika datu plūsmas, ar nosacījumu, ka datu norīšana un apstrāde tiek pārvaldīta ar saderīgām straumēšanas platformām.
Secinājums
Kaut arī DGX dzirkstele nav paredzēta reāllaika datu plūsmu tiešai apstrādei, tā var būt daļa no plašākas arhitektūras, kas ietver straumēšanas datu platformas. Integrējot DGX dzirksteli ar tādām tehnoloģijām kā Apache Kafka un Spark straumēšana, lietotāji var izmantot savas jaudīgās AI skaitļošanas iespējas, lai apstrādātu reālā laika datus no vairākiem avotiem. Tomēr īpašā ieviešana būtu atkarīga no šo sistēmu integrācijas un no tā, kā tās ir konfigurētas, lai tās nemanāmi darbotos.
Atsauces:
[1] https://opentools.ai/news/nvidia-unleashes-the-future-with-personal-ai-supercomputers
[2] https://spark.apache.org/docs/latest/structured-streaming-programing-guide.html
[3] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-dgx-park-dgx-station-revolucioning-Personal-ai-computing-2503
.
[5] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-park-and-dgx-station-personal-ai-computers
[6.]
[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/