„NVIDIA DGX Spark“ yra galingas AI superkompiuteris, skirtas tvarkyti aukštos kokybės skaičiavimo užduotis, įskaitant PG modelio diegimą ir eksperimentavimą. Jame yra „GB10 Grace Blackwell Superchip“, kuris atlieka iki 1000 trilijonų operacijų per sekundę, todėl jis tinka reikalauti AI darbo krūvių [1] [3]. Tačiau tai, ar DGX kibirkštis gali tvarkyti realiojo laiko duomenis iš kelių šaltinių, tuo pačiu metu priklauso nuo kelių veiksnių, įskaitant specifinę sistemos architektūrą ir nuo to, kaip jis integruotas su duomenų nurijimo įrankiais.
realaus laiko duomenų tvarkymas
„DGX“ kibirkštis yra optimizuotas kraštų skaičiavimui, leidžiant AI skaičiavimams arčiau, kur generuojami duomenys. Tai sumažina latenciją ir padidina vartotojo patirtį, o tai naudinga programoms, kurioms reikalingas realiojo laiko apdorojimas, pavyzdžiui, „Smart City Technologies“ ir sveikatos priežiūros diagnostika [1]. Tačiau norint tvarkyti realaus laiko duomenis iš kelių šaltinių tuo pačiu metu paprastai reikės integracijos su srautiniu duomenų platformomis.
integracija su transliacijos platformomis
Nors pati DGX kibirkštis nėra specialiai sukurta kaip srautinio duomenų platforma, ją galima integruoti su sistemomis, kurios tvarko realaus laiko duomenų srautus. Pavyzdžiui, tokios technologijos kaip „Apache Kafka“ ir „Apache Spark“ transliacijos dažniausiai naudojamos duomenų apdorojimui realiojo laiko. Šios platformos gali praryti duomenis iš kelių šaltinių ir juos apdoroti realiuoju laiku, tačiau jas reikės integruoti su DGX kibirkščiu, kad būtų panaudotos AI užduočių skaičiavimo galimybės [4] [6].
mastelio keitimas ir našumas
Kompaktiškos „DGX Spark“ formos faktoriaus ir didelio našumo galimybės yra patikimas AI kūrimo įrankis. Tai palaiko vientisą integraciją su „NVIDIA“ pilnaverte AI platforma, leidžiančia vartotojams perkelti modelius iš stalinių kompiuterių į debesų ar duomenų centro infrastruktūrą su minimaliais kodo pakeitimais [3]. Šis mastelio keitimas yra labai svarbus norint tvarkyti didelius AI modelius ir gali būti naudingas apdorojant realaus laiko duomenų srautus, jei duomenys nurijo ir apdoroja suderinamas srautinio perdavimo platformas.
Išvada
Nors „DGX“ kibirkštis iš prigimties nėra sukurta tiesiogiai tvarkyti realaus laiko duomenų srautus, tai gali būti platesnės architektūros, apimančios duomenų transliacijos platformas, dalis. Integruodami DGX kibirkštį su tokiomis technologijomis kaip „Apache Kafka“ ir „Spark Streaming“, vartotojai gali panaudoti jos galingas AI skaičiavimo galimybes, kad galėtų apdoroti realaus laiko duomenis iš kelių šaltinių. Tačiau konkretus įgyvendinimas priklausytų nuo šių sistemų integracijos ir nuo to, kaip jos yra sukonfigūruotos sklandžiai veikti kartu.
Citatos:
[1] https://opentools.ai/news/nvidia-unleashes-the-future-with-personal-ai-superkompiuteriai
[2] https://spark.apache.org/docs/latest/structure-streaming-programming-guide.html
[3] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-dgx-park-dgx-stiation-revoliucizing-personal-ai-computing-2503
[4] https://stackoverflow.com/questions/58172433/can-kafka spark-streaming-pair-be-use-for-bothreal-batchreal-data
[5] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-park-and-dgx-station-personal-ai-computers
[6] https://www.databricks.com/blog/processing-data-simulteneely-multiple-streaming-platforms-sing-delta-live lentelės
[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-exection/
