NVIDIA DGX Spark, AI modeli dağıtım ve deneyleri dahil olmak üzere yüksek performanslı bilgi işlem görevlerini yerine getirmek için tasarlanmış güçlü bir AI süper bilgisayardır. Saniyede 1.000 trilyon operasyon sağlayan GB10 Grace Blackwell Superchip'e sahiptir ve bu da AI iş yükleri talep etmek için uygun hale getirir [1] [3]. Bununla birlikte, DGX kıvılcımının birden fazla kaynaktan gerçek zamanlı verileri ele alıp alamayacağı, sistemin spesifik mimarisi ve veri alım araçlarıyla nasıl entegre edildiği de dahil olmak üzere çeşitli faktörlere bağlıdır.
Gerçek Zamanlı Verileri İşleme
DGX kıvılcımı, AI hesaplamalarının verilerin oluşturulduğu yere daha yakın olmasına izin veren Edge hesaplama için optimize edilmiştir. Bu, gecikmeyi azaltır ve akıllı şehir teknolojileri ve sağlık teşhisi gibi gerçek zamanlı işlem gerektiren uygulamalar için faydalı olan kullanıcı deneyimini geliştirir [1]. Bununla birlikte, aynı anda birden fazla kaynaktan gerçek zamanlı verilerin işlenmesi, genellikle akış veri platformlarıyla entegrasyon gerektirir.
Akış platformlarıyla entegrasyon
DGX Spark'ın kendisi bir akış veri platformu olarak özel olarak tasarlanmamış olsa da, gerçek zamanlı veri akışlarını işleyen sistemlerle entegre edilebilir. Örneğin, Apache Kafka ve Apache Spark akışı gibi teknolojiler gerçek zamanlı veri işleme için yaygın olarak kullanılır. Bu platformlar, birden fazla kaynaktan veri yutabilir ve gerçek zamanlı olarak işleyebilir, ancak AI görevleri için bilgi işlem özelliklerinden yararlanmak için DGX kıvılcımıyla entegre edilmeleri gerekir [4] [6].
Ölçeklenebilirlik ve Performans
DGX Spark'ın kompakt form faktörü ve yüksek performanslı özellikleri, onu AI geliştirme için sağlam bir araç haline getirir. NVIDIA'nın tam yığın AI platformuyla sorunsuz entegrasyonu destekleyerek kullanıcıların modelleri masaüstlerinden buluta veya minimum kod değişiklikleriyle bulut veya veri merkezi altyapısına taşımasına olanak tanır [3]. Bu ölçeklenebilirlik, büyük AI modellerinin işlenmesi için çok önemlidir ve veri alımının ve işlenmesinin uyumlu akış platformları tarafından yönetilmesi koşuluyla, gerçek zamanlı veri akışlarını işlerken faydalı olabilir.
Çözüm
DGX Spark, gerçek zamanlı veri akışlarını doğrudan işlemek için doğası gereği tasarlanmasa da, akış veri platformlarını içeren daha geniş bir mimarinin parçası olabilir. DGX kıvılcımını Apache Kafka ve Spark akışı gibi teknolojilerle entegre ederek, kullanıcılar güçlü AI hesaplama özelliklerinden birden fazla kaynaktan gerçek zamanlı verileri işlemek için kullanabilirler. Bununla birlikte, spesifik uygulama, bu sistemlerin entegrasyonuna ve bunların sorunsuz bir şekilde birlikte çalışacak şekilde nasıl yapılandırıldığına bağlı olacaktır.
Alıntılar:
[1] https://opentools.ai/news/nvidia-unleashes-the-future-with-personal-ai-supercomputers
[2] https://spark.apache.org/docs/latest/structured-treaming-programming-guide.html
[3] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-dgx-spark-dgx-tation-revolutioning-personal-a-computing-2503
[4] https://stackoverflow.com/questions/58172433/can-kafka-spark-traming-pair-be-use-for-both-batchreal-time-data
[5] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-ansunces-dgx-spark-dgx
[6] https://www.databricks.com/blog/processing-data-simultusly-multiple-platforms-delta-live tabloları
[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/