„NVIDIA DGX“ stotis yra galinga darbalaukio AI sistema, skirta suteikti didelio našumo AI skaičiavimo galimybes tyrėjams ir kūrėjams. Jame yra „GB300 Blackwell Ultra Superchip“ su 784 GB vieninga atmintimi, leidžiančia mokyti ir daryti išvadą apie didelio masto AI modelius. „DGX“ stotyje taip pat yra „NVIDIA ConnectX-8“ supernic, skirta greitaeigiai tinklams, palengvinanti sklandų bendradarbiavimą ir kelių mazgų sąrankas [4] [6].
integracijos paprastumas
** DGX stotis:
-Iš anksto integruota programinės įrangos kamera: „DGX“ stotyje yra iš anksto įdiegta „NVIDIA“ AI programinės įrangos rinkinys, užtikrinantis suderinamumą su įvairiais AI modeliais ir rėmais. Tai supaprastina integracijos procesą, pateikiant paruoštą AI plėtros aplinką [6].
- „NVIDIA AI Enterprise“ programinės įrangos platforma: ji palaiko „NVIDIA NIM“ mikro paslaugas, kurios siūlo optimizuotas išvadų galimybes, kurias palaiko įmonės palaikymas. Ši integracija padeda supaprastinti AI darbo eigą ir diegimą [4].
** Palyginimas su kitais sprendimais:
1. „NVIDIA DGX“ sistemos:
- „iki galo“ sprendimas: DGX sistemos yra suprojektuotos kaip iš anksto sukonfigūruoti sprendimai, reikalaujantys minimalaus nustatymo laiko. Jie tiekiami su integruotu programinės įrangos kaminu, kuriame yra NVIDIA bazinė komanda ir prieiga prie NVIDIA NGC, kad būtų galima optimizuoti AI konteinerius, todėl juos lengva integruoti į esamą aplinką [1] [3].
- Ribotas mastelio keitimas: Nors DGX sistemas lengva integruoti, jos siūlo mažiau lankstumo, palyginti su kitais sprendimais, tokiais kaip HGX [1] [7].
2. NVIDIA HGX:
- Lankstumas ir mastelio keitimas: „HGX“ suteikia daugiau lankstumo konfigūracijos ir mastelio keitimo lankstumui, leidžiant vartotojams pasirinkti GPU ir ryšio tipų skaičių (NVLINK, PCIE, Infiniband). Tačiau šis lankstumas kyla dėl to, kad reikia daugiau žinių apie sąranką ir integraciją [1] [7].
- Sudėtingas diegimas: HGX pritaikymo parinktys daro sudėtingesnę integruoti, palyginti su iš anksto sukonfigūruotais sprendimais, tokiais kaip DGX ar DGX stotis [7].
3. „Cloud AI“ platformos (AWS, Azure, GCP):
- Lengva integracija: Debesų platformos, tokios kaip AWS, Azure ir GCP, suteikia aukštą integracijos lengvumą dėl jų išsamių AI paslaugų ir įrankių. Pavyzdžiui, GCP gerai integruoja su „TensorFlow“, o „Azure“ siūlo hibridinių diegimo galimybes [2] [5].
- mastelio keitimas ir lankstumas: debesų platformos yra labai keičiamos ir lanksčios, leidžiančios vartotojams lengvai koreguoti išteklius pagal jų poreikius. Tačiau jiems gali prireikti daugiau sąrankos konkrečioms AI sistemoms, palyginti su iš anksto sukonfigūruotais aparatūros sprendimais [5].
Apibendrinant galima pasakyti, kad DGX stotis siūlo aukštą integracijos lengvumą dėl iš anksto įdiegtos programinės įrangos kamino ir optimizuotos AI aplinkos. Tačiau, palyginti su „Cloud Solutions“ ar didesne keičiama aparatine įranga, pavyzdžiui, HGX, jai gali trūkti lankstumo pritaikymo ir diegimo parinkčių atžvilgiu.
Citatos:
[1] https://datacrunch.io/blog/nvidia-dgx-vs-cgx-which-better-for-ai-workload
[2] https://intervision.com/blog-cloud-ai-platforms-and-their-competitive-edge-comparting-cloud-ai-providers/
[3] https://www.fibermall.com/blog/nvidia-dgx-systems.htm
[4] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-park-and-dgx-station-personal-ai-computers
[5] https://www.linkedin.com/pulse/top-coud-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-developer-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-native-ai-comparion-cat-ai