تم تصميم محطة NVIDIA DGX لجلب قوة الحوسبة الفائقة من الذكاء الاصطناعي إلى سطح المكتب ، ولكن يمكن دمجها أيضًا في مراكز البيانات الحالية نظرًا لتوافقها مع العديد من تقنيات NVIDIA ومكدس البرامج. إليك كيفية دمجها:
1. الشبكات والاتصال: تتميز محطة DGX بقدرات شبكات عالية السرعة ، مثل NVIDIA ConnectX-8 Supernic في النماذج الأحدث ، والتي تدعم شبكات ما يصل إلى 800 جيجابايت/ثانية. يسمح ذلك بالاتصال الفعال ونقل البيانات داخل مراكز البيانات ، مما يتيح التكامل السلس مع البنية التحتية الحالية [1] [2].
2. توافق البرنامج: تأتي محطة DGX مع مكدس برامج محسّن بالكامل ، بما في ذلك NVIDIA DGX OS ، والذي يعتمد على Ubuntu ويتضمن جميع برامج التشغيل والأدوات اللازمة لتطبيقات AI و HPC. تتوافق مكدس البرنامج هذا مع سجل NGC في NVIDIA ، مما يسمح للمستخدمين بالوصول إلى الحاويات المحسنة في GPU للتعلم العميق والتعلم الآلي وتطبيقات HPC. يضمن هذا التوافق أن محطة DGX يمكنها الاندماج بسهولة مع بيئات مركز البيانات الحالية التي تستخدم أطر برامج مماثلة [3] [4].
3. الحاويات: تدعم محطة DGX الحاويات باستخدام مجموعة أدوات حاوية NVIDIA (سابقًا NVIDIA-Docker2) ، والتي تتيح للمستخدمين تشغيل حاويات CUDA المدمرة على مثيلات GPU. تسهل هذه الميزة نشر التطبيقات عبر بيئات مختلفة ، من أجهزة الكمبيوتر المكتبية إلى مراكز البيانات ، دون الحاجة إلى إعادة تكوين كبيرة [3] [9].
4. قابلية التوسع: بينما تم تصميم محطة DGX لاستخدام سطح المكتب ، فإن بنيةها ومكدس البرامج قابلة للتطوير. يمكن للمستخدمين تطوير واختبار نماذج الذكاء الاصطناعي محليًا على محطة DGX ثم نشرها في مراكز البيانات أو البيئات السحابية ، والاستفادة من النظام الإيكولوجي لـ NVIDIA من أجل قابلية التوسع السلس [5] [6].
5. دعم المؤسسة: تتكامل محطة DGX مع برنامج NVIDIA AI Enterprise ، مما يوفر الخدمات المجهرية المحسنة للاستدلال ودعم المؤسسات. هذا يضمن أن يكون للمستخدمين الوصول إلى أدوات قوية ودعم لنشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي في بيئات مركز البيانات [1] [2].
باختصار ، يمكن دمج محطة DGX في مراكز البيانات الحالية من خلال الاستفادة من شبكاتها عالية السرعة ، وتوافق البرامج ، وقدرات الحاويات ، وقابلية التوسع ، والدعم على مستوى المؤسسة. هذه الميزات تجعلها أداة فعالة لتطوير ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي عبر بيئات مختلفة.
الاستشهادات:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-tation-personal-ai-copters
[2] https://www.techpowerup.com/forums/threads/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-tation-personal-ai-computers.334300/
[3] https://www.robusthpc.com/wp-content/uploads/2021/11/nvidia-dgx-station-a100-system-architecture-white-paper_publish.pdf
[4] https://www.e4company.com/wp-content/uploads/nvidia_dgx-station_datashet_e4_w.pdf
[5] https://www.compecta.com/dgxstation.html
[6] https://docs.nvidia.com/dgx/pdf/dgx-station-user-guide.pdf
[7] https://mcomputers.cz/en/products-and-services/nvidia/dgx-systems
[8] https://nvidia-merlin.github.io/nvtabular/v0.6.0/resources/support_matrix.html
[9] https://www.exxactcorp.com/nvidia-985-22587-2511-d00-e1689784