NVIDIA DGXステーションは、AIスーパーコンピューティングのパワーをデスクトップにもたらすように設計されていますが、さまざまなNVIDIAテクノロジーやソフトウェアスタックとの互換性のため、既存のデータセンターに統合することもできます。統合方法は次のとおりです。
1。ネットワーキングと接続性：DGXステーションは、最大800 GB/sのネットワーキングをサポートする新しいモデルのNVIDIA ConnectX-8 SuperNicなど、高速ネットワーク機能を備えています。これにより、データセンター内で効率的な接続とデータ転送が可能になり、既存のインフラストラクチャとのシームレスな統合が可能になります[1] [2]。
2。ソフトウェアの互換性：DGXステーションには、Ubuntuに基づいたNVIDIA DGX OSを含む完全に最適化されたソフトウェアスタックが付属しており、AIおよびHPCアプリケーションに必要なすべてのドライバーとツールが含まれています。このソフトウェアスタックは、NVIDIAのNGCレジストリと互換性があり、ユーザーが深い学習、機械学習、およびHPCアプリケーションのためにGPU最適化コンテナにアクセスできるようにします。この互換性により、DGXステーションは、同様のソフトウェアフレームワーク[3] [4]を使用する既存のデータセンター環境と簡単に統合できます。
3。コンテナ化：DGXステーションは、NVIDIAコンテナツールキット(以前のNVIDIA-Docker2)を使用したコンテナ化をサポートしています。この機能は、デスクトップからデータセンターまで、さまざまな環境にわたるアプリケーションの展開を容易にします。
4。スケーラビリティ：DGXステーションはデスクトップ使用用に設計されていますが、そのアーキテクチャとソフトウェアスタックはスケーラブルです。ユーザーは、DGXステーションでAIモデルをローカルに開発およびテストし、データセンターまたはクラウド環境に展開し、シームレスなスケーラビリティのためにNvidiaのエコシステムを活用できます[5] [6]。
5。エンタープライズサポート：DGXステーションは、NVIDIA AIエンタープライズソフトウェアと統合され、最適化された推論マイクロサービスとエンタープライズサポートを提供します。これにより、ユーザーは堅牢なツールにアクセスし、データセンター環境にAIアプリケーションを展開するためのサポートを保証します[1] [2]。
要約すると、DGXステーションは、高速ネットワーキング、ソフトウェア互換性、コンテナ化機能、スケーラビリティ、およびエンタープライズレベルのサポートを活用することにより、既存のデータセンターに統合できます。これらの機能により、さまざまな環境でAIアプリケーションを開発および展開するための効果的なツールになります。
引用：
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-Announces-dgx-spark-and-dgx-station-seranal-ai-ai-computers
[2] https://www.techpowerup.com/forums/threads/nvidia-Announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers.334300/
[3] https://www.robustthpc.com/wp-content/uploads/2021/11/nvidia-dgx-station-a100-system-architecture-white-paper_published.pdf
[4] https://www.e4company.com/wp-content/uploads/nvidia_dgx-station_datasheet_e4_w.pdf
[5] https://www.compecta.com/dgxstation.html
[6] https://docs.nvidia.com/dgx/pdf/dgx-station-userguide.pdf
[7] https://mcomputers.cz/en/products-and-services/nvidia/dgx-systems/nvidia-dgx-station/
[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