Stacja NVIDIA DGX została zaprojektowana tak, aby wnieść moc Superkomputowania AI do komputera stacjonarnego, ale można ją również zintegrować z istniejącymi centrami danych ze względu na jej zgodność z różnymi technologiami i stosami oprogramowania NVIDIA. Oto jak można to zintegrować:
1. Sieć i łączność: Stacja DGX ma możliwości szybkiego tworzenia sieci, takie jak NVIDIA Connectx-8 Supernic w nowszych modelach, który obsługuje do 800 GB/s. Pozwala to na wydajną łączność i transfer danych w centrach danych, umożliwiając bezproblemową integrację z istniejącą infrastrukturą [1] [2].
2. Kompatybilność oprogramowania: Stacja DGX jest wyposażona w pełno zoptymalizowany stos oprogramowania, w tym NVIDIA DGX OS, który jest oparty na Ubuntu i zawiera wszystkie niezbędne sterowniki i narzędzia do aplikacji AI i HPC. Ten stos oprogramowania jest kompatybilny z rejestrem NGC NVIDIA, umożliwiając użytkownikom dostęp zoptymalizowane GPU do głębokiego uczenia się, uczenia maszynowego i aplikacji HPC. Ta kompatybilność zapewnia, że stacja DGX może łatwo zintegrować się z istniejącymi środowiskami centrum danych, które korzystają z podobnych ram oprogramowania [3] [4].
3. Konteneralizacja: Stacja DGX obsługuje kontenerację przy użyciu zestawu narzędzi NVIDIA Container (wcześniej NVIDIA-Docker2), który pozwala użytkownikom uruchamiać kontenery akceleracyjne CUDA w instancjach GPU. Ta funkcja ułatwia wdrażanie aplikacji w różnych środowiskach, od komputerów stacjonarnych po centra danych, bez wymagania znacznej rekonfiguracji [3] [9].
4. Skalowalność: Podczas gdy stacja DGX jest zaprojektowana do użytku komputerowego, jego architektura i stos oprogramowania są skalowalne. Użytkownicy mogą opracowywać i testować modele AI lokalnie na stacji DGX, a następnie wdrażać je w centrach danych lub środowiskach chmurowych, wykorzystując ekosystem NVIDIA, aby uzyskać bezproblemową skalowalność [5] [6].
5. Wsparcie dla przedsiębiorstw: Stacja DGX integruje się z oprogramowaniem NVIDIA AI Enterprise, oferując zoptymalizowane mikrousługi wnioskowania i obsługę przedsiębiorstw. Zapewnia to, że użytkownicy mają dostęp do solidnych narzędzi i obsługi wdrażania aplikacji AI w środowiskach centrum danych [1] [2].
Podsumowując, stacja DGX może być zintegrowana z istniejącymi centrami danych, wykorzystując swoją szybką sieć, kompatybilność oprogramowania, możliwości kontenerów, skalowalność i obsługę na poziomie przedsiębiorstwa. Funkcje te sprawiają, że jest to skuteczne narzędzie do opracowywania i wdrażania aplikacji AI w różnych środowiskach.
Cytaty:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-anddgx-station-personal-ai-computers
[2] https://www.techpowerup.com/forums/threads/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers.334300/
[3] https://www.robusthpc.com/wp-content/uploads/2021/11/nvidia-dgx-station-a100-System-archite-paper_publiced.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-985-22587-2511-d00-e1689784