สถานี NVIDIA DGX ได้รับการออกแบบมาเพื่อนำพลังของ AI supercomputing ไปยังเดสก์ท็อป แต่ยังสามารถรวมเข้ากับศูนย์ข้อมูลที่มีอยู่เนื่องจากความเข้ากันได้กับเทคโนโลยี Nvidia และสแต็คซอฟต์แวร์ต่างๆ นี่คือวิธีการรวม:
1. เครือข่ายและการเชื่อมต่อ: สถานี DGX มีความสามารถในการสร้างเครือข่ายความเร็วสูงเช่น NVIDIA ConnectX-8 Supernic ในรุ่นใหม่ซึ่งรองรับเครือข่ายสูงสุด 800 GB/s สิ่งนี้ช่วยให้การเชื่อมต่อที่มีประสิทธิภาพและการถ่ายโอนข้อมูลภายในศูนย์ข้อมูลทำให้สามารถรวมเข้ากับโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่ได้อย่างราบรื่น [1] [2]
2. ความเข้ากันได้ของซอฟต์แวร์: สถานี DGX มาพร้อมกับสแต็กซอฟต์แวร์ที่ได้รับการปรับปรุงอย่างเต็มที่รวมถึง NVIDIA DGX OS ซึ่งใช้ Ubuntu และรวมถึงไดรเวอร์และเครื่องมือที่จำเป็นทั้งหมดสำหรับแอปพลิเคชัน AI และ HPC สแต็กซอฟต์แวร์นี้เข้ากันได้กับรีจิสทรี NGC ของ NVIDIA ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงภาชนะที่ปรับให้เหมาะสมกับ GPU เพื่อการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งการเรียนรู้ของเครื่องและแอปพลิเคชัน HPC ความเข้ากันได้นี้ทำให้มั่นใจได้ว่าสถานี DGX สามารถรวมเข้ากับสภาพแวดล้อมศูนย์ข้อมูลที่มีอยู่ได้อย่างง่ายดายซึ่งใช้เฟรมเวิร์กซอฟต์แวร์ที่คล้ายกัน [3] [4]
3. คอนเทนเนอร์: สถานี DGX รองรับคอนเทนเนอร์โดยใช้ชุดเครื่องมือคอนเทนเนอร์ NVIDIA (เดิมชื่อ Nvidia-Docker2) ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถเรียกใช้คอนเทนเนอร์ที่เร่งด้วย CUDA ในอินสแตนซ์ GPU คุณลักษณะนี้อำนวยความสะดวกในการปรับใช้แอปพลิเคชันในสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกันตั้งแต่เดสก์ท็อปไปจนถึงศูนย์ข้อมูลโดยไม่ต้องมีการกำหนดค่าใหม่ที่สำคัญ [3] [9]
4. ความสามารถในการปรับขนาด: ในขณะที่สถานี DGX ได้รับการออกแบบมาสำหรับการใช้งานเดสก์ท็อปสถาปัตยกรรมและสแต็กซอฟต์แวร์สามารถปรับขนาดได้ ผู้ใช้สามารถพัฒนาและทดสอบโมเดล AI ในสถานี DGX จากนั้นปรับใช้ในศูนย์ข้อมูลหรือสภาพแวดล้อมคลาวด์ใช้ประโยชน์จากระบบนิเวศของ Nvidia เพื่อความยืดหยุ่นที่ราบรื่น [5] [6]
5. การสนับสนุนระดับองค์กร: สถานี DGX รวมเข้ากับซอฟต์แวร์ NVIDIA AI Enterprise นำเสนอไมโครไซต์การอนุมานที่ดีที่สุดและการสนับสนุนระดับองค์กร สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าผู้ใช้สามารถเข้าถึงเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพและการสนับสนุนสำหรับการปรับใช้แอปพลิเคชัน AI ในสภาพแวดล้อมศูนย์ข้อมูล [1] [2]
โดยสรุปสถานี DGX สามารถรวมเข้ากับศูนย์ข้อมูลที่มีอยู่ได้โดยใช้ประโยชน์จากเครือข่ายความเร็วสูงความเข้ากันได้ของซอฟต์แวร์ความสามารถในการจัดคอนเทอเรชั่นความสามารถในการปรับขนาดและการสนับสนุนระดับองค์กร คุณสมบัติเหล่านี้ทำให้เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการพัฒนาและปรับใช้แอปพลิเคชัน AI ในสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกัน
การอ้างอิง:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[2] https://www.techpowerup.com/forums/threads/nvidia-announces-dgx-spark-dgx-station-personal-ai-computers.334300/
[3] https://www.robusthpc.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-user-guide.pdf
[7] https://mcomputer.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