สถานี NVIDIA DGX ได้รับการออกแบบมาเพื่อรวมเข้ากับระบบไอทีที่มีอยู่อย่างราบรื่นซึ่งเป็นแพลตฟอร์มการคำนวณ AI ที่ทรงพลังซึ่งสามารถรวมเข้ากับสภาพแวดล้อมที่หลากหลายได้อย่างง่ายดาย นี่คือวิธีจัดการการรวม:
การเชื่อมต่อเครือข่ายและความยืดหยุ่น
สถานี DGX มี NVIDIA ConnectX-8 Supernic ซึ่งรองรับความเร็วเครือข่ายสูงถึง 800GB/s การเชื่อมต่อความเร็วสูงนี้ช่วยให้สามารถรวมเข้ากับเครือข่ายที่มีอยู่ได้อย่างมีประสิทธิภาพทำให้สามารถถ่ายโอนข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและการสื่อสารความเร็วสูงระหว่างสถานี DGX หลายสถานีหรือระบบอื่น ๆ ความสามารถนี้มีความสำคัญสำหรับการปรับขนาดเวิร์กโหลด AI และทำให้มั่นใจได้ว่าสถานี DGX สามารถจัดการโครงการ AI ขนาดใหญ่โดยไม่รบกวนโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่ [1]การรวมซอฟต์แวร์
สถานี DGX มาพร้อมกับแพลตฟอร์ม Nvidia CUDA-X AI ซึ่งรวมถึงกรอบการเรียนรู้ลึกที่ได้รับความนิยมเช่น TensorFlow และ Pytorch สแต็กซอฟต์แวร์นี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อทำงานอย่างราบรื่นกับสภาพแวดล้อมที่มีอยู่ช่วยให้สามารถปรับใช้แอปพลิเคชัน AI ได้อย่างง่ายดาย นอกจากนี้สถานี DGX ยังรองรับคอนเทนเนอร์ Docker ซึ่งทำให้การปรับใช้เฟรมเวิร์กและเครื่องมือ AI ง่ายขึ้นจากแคตตาล็อก Nvidia NGC ความสามารถในการจัดคอนเทนเนอร์นี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าสถานี DGX สามารถรวมเข้ากับสภาพแวดล้อมคอนเทนเนอร์ที่มีอยู่ได้ดีทำให้ง่ายต่อการจัดการและปรับขนาดเวิร์กโหลด AI [4] [3]การเข้าถึงผู้ใช้หลายคนและการจัดการระยะไกล
สถานี DGX ได้รับการออกแบบมาเพื่อรองรับผู้ใช้หลายคนพร้อมกันทำให้เป็นทรัพยากรที่เหมาะสำหรับทีมที่ทำงานในโครงการ AI ช่วยให้สามารถเข้าถึงระยะไกลช่วยให้ผู้ใช้สามารถจัดการและใช้ประโยชน์จากระบบจากทุกที่ซึ่งเป็นประโยชน์สำหรับทีมที่กระจาย คุณลักษณะนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าสถานี DGX สามารถรวมเข้ากับการตั้งค่างานระยะไกลที่มีอยู่โดยไม่ต้องมีการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีอย่างมีนัยสำคัญ [2] [3]ความเข้ากันได้กับซอฟต์แวร์ระดับองค์กร
สถานี DGX เข้ากันได้กับซอฟต์แวร์ NVIDIA AI Enterprise ซึ่งให้บริการไมโครไซต์ที่ได้รับการปรับปรุงโดยการสนับสนุนองค์กร ความเข้ากันได้นี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าสถานี DGX สามารถรวมเข้ากับสภาพแวดล้อมขององค์กรที่มีอยู่ซึ่งสนับสนุนทั้งการพัฒนาและการปรับใช้โมเดล AI แพลตฟอร์ม Nvidia AI Enterprise นำเสนอเครื่องมือสำหรับการจัดการเวิร์กโฟลว์ AI ซึ่งช่วยในการรวมสถานี DGX เข้ากับระบบไอทีที่มีอยู่สำหรับการดำเนินงาน AI ที่มีความคล่องตัว [1]การรวมโครงสร้างพื้นฐาน
สถานี DGX ได้รับการออกแบบให้ทำงานโดยไม่ต้องใช้พลังงานระดับศูนย์ข้อมูลและการระบายความร้อนทำให้เหมาะสำหรับสภาพแวดล้อมสำนักงาน อย่างไรก็ตามสามารถรวมเข้ากับสภาพแวดล้อมของศูนย์ข้อมูลได้อย่างง่ายดายด้วยส่วนประกอบระดับเซิร์ฟเวอร์และความเข้ากันได้กับเทคโนโลยีศูนย์ข้อมูล ความยืดหยุ่นนี้ช่วยให้องค์กรสามารถปรับใช้สถานี DGX ในการตั้งค่าต่าง ๆ ตั้งแต่สำนักงานขนาดเล็กไปจนถึงศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อให้มั่นใจว่าสามารถปรับให้เข้ากับการตั้งค่าโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีที่แตกต่างกัน [7]โดยรวมแล้วสถานี DGX ได้รับการออกแบบมาเพื่อรวมเข้ากับระบบไอทีที่มีอยู่อย่างราบรื่นโดยให้การเชื่อมต่อเครือข่ายความเร็วสูงรองรับกรอบ AI ยอดนิยมและเสนอความสามารถในการจัดการระยะไกล ความเข้ากันได้กับซอฟต์แวร์ระดับองค์กรและความยืดหยุ่นในสภาพแวดล้อมการปรับใช้ทำให้เป็นตัวเลือกที่เหมาะสำหรับองค์กรที่ต้องการเพิ่มขีดความสามารถในการคำนวณ AI โดยไม่รบกวนโครงสร้างพื้นฐานปัจจุบัน
การอ้างอิง:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[2] https://nanoporetech.com/document/nvidia-dgx-station-a100-installation-and-use
[3] https://docs.nvidia.com/dgx/pdf/dgx-station-user-guide.pdf
[4] https://www.fibermall.com/blog/nvidia-dgx-systems.htm
[5] https://docs.nvidia.com/dgx/dgx-station-user-guide/index.html
[6] https://www.trgdatacenters.com/resource/nvidia-dgx-buyers-guide-verything-werything-you-need-to-know/
[7] https://www.compecta.com/dgxstation-a100.html
[8] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-specialized-desktop-line-for-ai-work
[9] https://www.redbooks.ibm.com/redpapers/pdfs/redp5610.pdf
[10] https://www.serversimply.com/blog/how-to-connect to-nvidia-dgx-cloud-advantages-configurations-and-setup-guide