NVIDIA DGX 스테이션은 AI 슈퍼 컴퓨팅의 전력을 데스크탑으로 가져 오도록 설계되었지만 다양한 NVIDIA 기술 및 소프트웨어 스택과의 호환성으로 인해 기존 데이터 센터에 통합 될 수도 있습니다. 통합 방법은 다음과 같습니다.
1. 네트워킹 및 연결성 : DGX 스테이션은 최신 모델의 NVIDIA ConnectX-8 Supern과 같은 고속 네트워킹 기능을 갖추고 있으며 최대 800GB/s 네트워킹을 지원합니다. 이를 통해 데이터 센터 내에서 효율적인 연결 및 데이터 전송이 가능하여 기존 인프라와의 원활한 통합 [1] [2].
2. 소프트웨어 호환성 : DGX 스테이션에는 Ubuntu를 기반으로하는 NVIDIA DGX OS를 포함하여 완전히 최적화 된 소프트웨어 스택이 제공되며 AI 및 HPC 애플리케이션에 필요한 모든 드라이버 및 도구가 포함되어 있습니다. 이 소프트웨어 스택은 NVIDIA의 NGC 레지스트리와 호환되므로 딥 러닝, 머신 러닝 및 HPC 응용 프로그램을위한 GPU 최적화 컨테이너에 액세스 할 수 있습니다. 이 호환성은 DGX 스테이션이 유사한 소프트웨어 프레임 워크를 사용하는 기존 데이터 센터 환경과 쉽게 통합 할 수 있도록합니다 [3] [4].
3. 컨테이너화 : DGX 스테이션은 NVIDIA 컨테이너 툴킷 (이전 NVIDIA-DOCKER2)을 사용한 컨테이너화를 지원하므로 사용자가 GPU 인스턴스에서 CUDA에 액세스 한 컨테이너를 실행할 수 있습니다. 이 기능은 상당한 재구성이 필요하지 않고 데스크탑에서 데이터 센터에 이르기까지 다양한 환경에 걸친 애플리케이션의 배포를 용이하게합니다 [3] [9].
4. 확장 성 : DGX 스테이션은 데스크톱 사용을 위해 설계되었지만 아키텍처 및 소프트웨어 스택은 확장 가능합니다. 사용자는 DGX 스테이션에서 AI 모델을 로컬로 개발하고 테스트 한 다음 데이터 센터 또는 클라우드 환경에 배치하여 NVIDIA의 생태계를 원활한 확장 성을 활용할 수 있습니다 [5] [6].
5. 엔터프라이즈 지원 : DGX 스테이션은 NVIDIA AI Enterprise 소프트웨어와 통합되어 최적화 된 추론 마이크로 서비스 및 엔터프라이즈 지원을 제공합니다. 이를 통해 사용자는 강력한 도구에 액세스하고 데이터 센터 환경에서 AI 애플리케이션을 배포하는 데 지원할 수 있습니다 [1] [2].
요약하면, DGX 스테이션은 고속 네트워킹, 소프트웨어 호환성, 컨테이너화 기능, 확장 성 및 엔터프라이즈 수준의 지원을 활용하여 기존 데이터 센터에 통합 될 수 있습니다. 이러한 기능을 사용하면 다양한 환경에서 AI 응용 프로그램을 개발하고 배포하는 효과적인 도구가됩니다.
인용 :
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-pistation-pernal-ai-compupers
[2] https://www.techpowerup.com/forums/threads/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-ersonal-ai-computers.334300/
[3] https://www.robusthpc.com/wp-content/uploads/2021/11/nvidia-dgx-station-a100-system-architection--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-user-guide.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-985-2587-2511-200-E1689784