Spark DGX NVIDIA-це потужний суперкомп'ютер AI, призначений для вирішення високоефективних обчислювальних завдань, включаючи розгортання та експерименти моделі AI. У ньому представлено GB10 Grace Blackwell Superchip, який забезпечує до 1000 трлн операцій в секунду, що робить його придатним для вимогливих навантажень AI [1] [3]. Однак, чи може DGX Spark може обробляти дані в режимі реального часу з декількох джерел одночасно, залежить від декількох факторів, включаючи конкретну архітектуру системи та те, як вона інтегрується з інструментами прийому даних.
Обробка даних у режимі реального часу
Іскра DGX оптимізована для обчислень Edge, що дозволяє обчислення AI ближче до того, де генеруються дані. Це зменшує затримку та покращує досвід користувачів, що сприятливо для додатків, що потребують обробки в режимі реального часу, таких як Smart City Technologies та діагностика охорони здоров'я [1]. Однак обробка даних у режимі реального часу з декількох джерел одночасно потребує інтеграції з потоковими платформами даних.
Інтеграція з потоковими платформами
Хоча сама іскра DGX сама не розроблена як платформа потокових даних, вона може бути інтегрована з системами, які обробляють потоки даних у режимі реального часу. Наприклад, такі технології, як Apache Kafka та Apache Spark Streaming, зазвичай використовуються для обробки даних у режимі реального часу. Ці платформи можуть вживати дані з декількох джерел та обробляти їх у режимі реального часу, але їх потрібно буде інтегрувати з DGX Spark, щоб використовувати свої обчислювальні можливості для завдань AI [4] [6].
масштабованість та продуктивність
Компактний форм-фактор DGX Spark та високопродуктивні можливості роблять його надійним інструментом для розвитку ШІ. Він підтримує безперебійну інтеграцію з платформою AI AI NVIDIA, що дозволяє користувачам переміщувати моделі з настільних комп'ютерів до інфраструктури хмарного або центру обробки даних із мінімальними змінами коду [3]. Ця масштабованість має вирішальне значення для обробки великих моделей AI і може бути корисною при обробці потоків даних у режимі реального часу за умови, що прийом та обробка даних управляються сумісними потоковими платформами.
Висновок
Незважаючи на те, що Spark DGX не призначена для поводження з потоками даних у режимі реального часу безпосередньо, вона може бути частиною більш широкої архітектури, яка включає потокові платформи даних. Інтегруючи Spark DGX з такими технологіями, як Apache Kafka та Spark Streaming, користувачі можуть використовувати свої потужні обчислювальні можливості AI для обробки даних у режимі реального часу з декількох джерел. Однак конкретна реалізація залежатиме від інтеграції цих систем та того, як вони налаштовані працювати разом.
Цитати:
[1] https://opentools.ai/news/nvidia-unleashes-the-future --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-station-revolutionizing-personal-ai-computing-2503
[4] https://stackoverflow.com/questions/58172433/can-kafka-spark-streaming-pair-be-suse-foth-batchreal-time-data
[5] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[6] https://www.databricks.com/blog/processing-data-simultany-multiple-streaming-platforms- using-delta-live-таблиці
[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/