NVIDIA DGX站旨在将AI超级计算的功能带到桌面上，但是由于其与各种NVIDIA Technologies和Software Stacks的兼容性，它也可以将其集成到现有数据中心中。以下是可以集成的方式：
1。网络和连接：DGX站具有高速网络功能，例如Newer Models中的NVIDIA ConnectX-8超级NEPERNIC，最多支持800 GB/S网络。这允许在数据中心内有效地连通性和数据传输，从而可以与现有基础架构无缝集成[1] [2]。
2。软件兼容性：DGX站带有完全优化的软件堆栈，包括基于Ubuntu的NVIDIA DGX OS，其中包括所有必要的驱动程序和AI和HPC应用程序的工具。该软件堆栈与NVIDIA的NGC注册表兼容，使用户可以访问GPU优化的容器，以进行深度学习，机器学习和HPC应用程序。这种兼容性可确保DGX站可以轻松地与使用类似软件框架的现有数据中心环境集成[3] [4]。
3。容器化：DGX站使用NVIDIA容器工具包(以前是NVIDIA-DOCKER2)支持容器化，该容器工具包允许用户在GPU实例上运行CUDA加速容器。此功能促进了从台式机到数据中心的不同环境的应用程序的部署，而无需重大重新配置[3] [9]。
4。可伸缩性：虽然DGX站设计用于台式机，但其体系结构和软件堆栈是可扩展的。用户可以在DGX站本地开发和测试AI模型，然后将其部署在数据中心或云环境中，从而利用Nvidia的生态系统来达到无缝可扩展性[5] [6]。
5。企业支持：DGX站与NVIDIA AI Enterprise软件集成，提供优化的推理微服务和企业支持。这样可以确保用户可以访问强大的工具并支持在数据中心环境中部署AI应用程序[1] [2]。
总而言之，DGX站可以通过利用其高速网络，软件兼容性，容器化功能，可扩展性和企业级支持来集成到现有数据中心中。这些功能使其成为在不同环境中开发和部署AI应用程序的有效工具。
引用：
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[2] https://www.techpowerup.com/forums/threads/nvidia-announces-dgx-spark-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers.334300/
[3] https://www.robusthpc.com/wp-content/uploads/2021/11/nvidia-dgx-station-a100-system-ystem-system-archituction-architecture-white-white-paper_paper_paper_paper_paply.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