NVIDIA DGX stacija ir jaudīga darbvirsmas AI sistēma, kas paredzēta, lai pētniekiem un izstrādātājiem sniegtu augstas veiktspējas AI skaitļošanas iespējas. Tam ir GB300 Blackwell Ultra Superchip ar 784 GB vienotu atmiņu, kas ļauj apmācīt un secināt liela mēroga AI modeļus. DGX stacijā ietilpst arī NVIDIA ConnectX-8 supernic ātrgaitas tīklam, atvieglojot vienmērīgu sadarbību un vairāku mezglu iestatījumus [4] [6].
Integrācijas ērtība
** DGX stacija:
-Iepriekš integrēta programmatūras kaudze: DGX stacijai ir iepriekš instalēta NVIDIA pilna AI programmatūras komplekts, nodrošinot saderību ar dažādiem AI modeļiem un ietvariem. Tas vienkāršo integrācijas procesu, nodrošinot gatavu lietošanu AI attīstībai [6].
- NVIDIA AI Enterprise programmatūras platforma: tā atbalsta NVIDIA NIM mikropakalpojumus, kas piedāvā optimizētas secinājumu iespējas, kuras atbalsta uzņēmuma atbalsts. Šī integrācija palīdz pilnveidot AI darbplūsmas un izvietošanu [4].
** Salīdzinājums ar citiem risinājumiem:
1. NVIDIA DGX sistēmas:
- TurnKey Risinājums: DGX sistēmas ir veidotas kā iepriekš konfigurēti risinājumi, kuriem nepieciešams minimāls iestatīšanas laiks. Viņiem ir integrēta programmatūras kaudze, kas ietver NVIDIA bāzes komandu un piekļuvi NVIDIA NGC optimizētiem AI konteineriem, padarot tos viegli integrējamas esošajā vidē [1] [3].
- Ierobežota mērogojamība: lai gan DGX sistēmas ir viegli integrējamas, tās piedāvā mazāku elastību mērogojamības ziņā, salīdzinot ar citiem risinājumiem, piemēram, HGX [1] [7].
2. NVIDIA HGX:
- Elastība un mērogojamība: HGX piedāvā lielāku elastību konfigurācijā un mērogojamībā, ļaujot lietotājiem izvēlēties GPU un savienojuma veidu skaitu (NVLink, PCIE, Infiniband). Tomēr šī elastība rodas, pieprasot vairāk kompetences iestatīšanai un integrācijai [1] [7].
- Kompleksa izvietošana: pielāgošanas iespējas HGX padara grūtāk integrēties, salīdzinot ar iepriekš konfigurētiem risinājumiem, piemēram, DGX vai DGX staciju [7].
3. Cloud AI platformas (AWS, Azure, GCP):
- Integrācijas vienkāršība: mākoņa platformas, piemēram, AWS, Azure un GCP, nodrošina augstu integrācijas vieglumu, pateicoties to visaptverošajiem AI pakalpojumiem un rīkiem. Piemēram, GCP labi integrējas ar TensorFlow, savukārt Azure piedāvā hibrīda izvietošanas iespējas [2] [5].
- Mērogojamība un elastība: mākoņa platformas ir ļoti pielāgojamas un elastīgas, ļaujot lietotājiem viegli pielāgot resursus atbilstoši viņu vajadzībām. Tomēr tiem var būt nepieciešama lielāka iestatīšana noteiktiem AI ietvariem, salīdzinot ar iepriekš konfigurētiem aparatūras risinājumiem [5].
Rezumējot, DGX stacija piedāvā augstu integrācijas līmeni, ņemot vērā iepriekš instalēto programmatūras kaudzi un optimizētu AI vidi. Tomēr, salīdzinot ar mākoņa risinājumiem vai vairāk mērogojamām aparatūras, piemēram, HGX, tai var trūkt elastības pielāgošanas un izvietošanas iespēju ziņā.
Atsauces:
[1] https://datacrunch.io/blog/nvidia-dgx-vs-hgx-which-is-better-for-ai-workloads
.
[3] https://www.fibermall.com/blog/nvidia-dgx-systems.htm
.
[5] https://www.linkedin.com/pulse/top-cloud-providers-ai-development-aws-azure-google-compared-aqjvc
[6] https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-dgx-park-and-dgx-station-desktop-ai-supercomputers-for-the-develler-masses/
[7] https://www.fibermall.com/blog/nvidia-hgx-vs-dgx.htm
[8] https://www.top10erp.org/blog/ai-in-erp
[9] https://www.restack.io/p/ai-in-cloud-computing-answer-cloud-tative-ai-comparison-cat-ai