NVIDIA DGX Spark on võimas AI superarvuti, mis on loodud suure jõudlusega arvutusülesannete täitmiseks, sealhulgas AI mudeli juurutamine ja eksperimenteerimine. Sellel on GB10 Grace Blackwell SuperChip, mis pakub kuni 1000 triljonit operatsiooni sekundis, muutes selle sobivaks AI töökoormuse nõudmiseks [1] [3]. Kuid kas DGX-säde saab mitmest allikast pärit reaalajas andmeid käsitleda samaaegselt mitmest tegurist, sealhulgas süsteemi konkreetsest arhitektuurist ja sellest, kuidas see integreerub andmete sissevõtmise tööriistadega.
reaalajas andmete käitlemine
DGX -säde on optimeeritud servade arvutamiseks, võimaldades AI arvutustel toimuda andmete genereerimise lähemal. See vähendab latentsusaega ja suurendab kasutajakogemust, mis on kasulik reaalajas töötlemist vajavate rakenduste jaoks, näiteks nutiteadlikud tehnoloogiad ja tervishoiu diagnostika [1]. Kuid reaalajas andmete samaaegselt mitmest allikast käitlemine nõuaks tavaliselt integreerimist voogesituse andmeplatvormidega.
integratsioon voogesitusplatvormidega
Kuigi DGX Spark ise pole spetsiaalselt loodud voogesituse andmeplatvormina, saab seda integreerida süsteemidega, mis käsitlevad reaalajas andmevoogusid. Näiteks kasutatakse reaalajas andmetöötluseks selliseid tehnoloogiaid nagu Apache Kafka ja Apache Spark voogesitus. Need platvormid saavad andmeid mitmest allikast sisse võtta ja neid reaalajas töödelda, kuid need tuleks integreerida DGX Sparkiga, et kasutada oma arvutusvõimalusi AI-ülesannete jaoks [4] [6].
skaleeritavus ja jõudlus
DGX Sparki kompaktne vormitegur ja suure jõudlusega võimalused muudavad selle AI arendamiseks tugevaks tööriistaks. See toetab sujuvat integreerimist NVIDIA täis virna AI platvormiga, võimaldades kasutajatel liikuda mudelid lauaarvutitelt pilve- või andmekeskuse infrastruktuurile minimaalsete koodimuutustega [3]. See mastaapsus on suurte AI-mudelite käitlemisel ülioluline ja see võib olla kasulik reaalajas andmevoogude töötlemisel, kui andmete allaneelamist ja töötlemist haldavad ühilduvad voogesituse platvormid.
Järeldus
Kuigi DGX-säde pole olemuselt loodud otse reaalajas andmevoogude käsitlemiseks, võib see olla osa laiemast arhitektuurist, mis hõlmab andmeplatvorme voogesituse. Integreerides DGX-säde selliste tehnoloogiatega nagu Apache Kafka ja Spark voogesitus, saavad kasutajad kasutada oma võimsaid AI-arvustusvõimalusi reaalajas andmete töötlemiseks mitmest allikast. Spetsiifiline rakendamine sõltub aga nende süsteemide integreerimisest ja sellest, kuidas need on konfigureeritud sujuvalt koostööd tegema.
Tsitaadid:
]
[2] https://spark.apache.org/docs/latest/structured-streaming-programment-guide.html
]
]
[5] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-Station-Personal-Aicuters
]
[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-exection/