Nvidia DGX Spark je močan superračunalnik AI, zasnovan za ravnanje z visoko zmogljivimi računalniškimi nalogami, vključno z uvajanjem in eksperimentiranjem modela AI. Odlikuje ga GB10 Grace Blackwell Superchip, ki zagotavlja do 1.000 bilijonov operacij na sekundo, zaradi česar je primeren za zahtevne delovne obremenitve AI [1] [3]. Vendar, ali lahko DGX Spark obravnava podatke v realnem času iz več virov, je hkrati odvisno od več dejavnikov, vključno s specifično arhitekturo sistema in kako se integrira z orodji za zaužitje podatkov.
Ravnanje s podatki v realnem času
Spark DGX je optimiziran za robni računanje, kar omogoča, da se izračuni AI pojavljajo bližje, kje se ustvarijo podatki. To zmanjšuje zamude in poveča uporabniško izkušnjo, kar je koristno za aplikacije, ki zahtevajo obdelavo v realnem času, kot so tehnologije pametnih mest in diagnostika zdravstvene varstva [1]. Vendar pa bi hkrati ravnanje s podatki v realnem času iz več virov običajno zahtevalo integracijo s pretočnimi podatkovnimi platformami.
Integracija s pretočnimi platformami
Medtem ko sama Spark DGX ni posebej zasnovana kot pretočna podatkovna platforma, jo je mogoče integrirati s sistemi, ki obravnavajo tok podatkov v realnem času. Na primer, tehnologije, kot sta Apache Kafka in Apache Spark, se običajno uporabljajo za obdelavo podatkov v realnem času. Te platforme lahko zaužijejo podatke iz več virov in jih obdelujejo v realnem času, vendar bi jih bilo treba integrirati z DGX Spark, da bi izkoristili svoje računalniške zmogljivosti za naloge AI [4] [6].
razširljivost in zmogljivost
Kompaktni faktor oblike DGX Spark in zmogljivosti z visoko zmogljivostjo omogočajo robustno orodje za razvoj AI. Podpira brezhibno integracijo z AI platformo NVIDIA, ki uporabnikom omogoča premikanje modelov iz namiznih računalnikov v infrastrukturo v oblaku ali podatkovnem centru z minimalnimi spremembami kode [3]. Ta razširljivost je ključnega pomena za ravnanje z velikimi modeli AI in bi lahko bila koristna pri obdelavi podatkovnih tokov v realnem času, pod pogojem, da zaužitje in obdelavo podatkov upravljajo združljive platforme za pretakanje.
Sklep
Medtem ko DGX Spark ni sam po sebi zasnovan za neposredno ravnanje s podatki v realnem času, je lahko del širše arhitekture, ki vključuje pretakanje podatkovnih platform. Z vključitvijo DGX Spark s tehnologijami, kot sta Apache Kafka in Spark Streaming, lahko uporabniki izkoristijo svoje zmogljive zmogljivosti AI računalništva za obdelavo podatkov v realnem času iz več virov. Vendar bi bila posebna izvedba odvisna od integracije teh sistemov in tega, kako so konfigurirani tako, da brez težav sodelujejo.
Navedbe:
[1] https://opentools.ai/news/nvidia-unleashes-the-future-with-personal-ai-superračunalnik
[2] https://spark.apache.org/docs/latest/structured-treaming-programming-guide.html
[3] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-dgx-park-dgx-station-revolution-peron-ai-computing-253
[4] https://stackoverflow.com/questions/58172433/can-kafka-spark-treaming-pair-be-use-use- for-both-batchreal-time-data
[5] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-park-and-dgx-station-personal-aai-računalnik
[6] https://www.databricks.com/blog/processing-data-simully-Multiple-Streaming-platforms-uporaba-DELTA-Live Tables
[7] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-park/
[8] https://www.nvidia.com/en-us/ai-tata-science/spark-ebook/spark-app-execution/