สถานี Nvidia DGX เป็นระบบเดสก์ท็อป AI ที่ทรงพลังซึ่งออกแบบมาเพื่อนำความสามารถในการคำนวณ AI ที่มีประสิทธิภาพสูงมาสู่นักวิจัยและนักพัฒนา มันมี GB300 Blackwell Ultra Superchip พร้อมหน่วยความจำ Unified 784GB ทำให้การฝึกอบรมและการอนุมานของรุ่น AI ขนาดใหญ่ สถานี DGX ยังรวมถึง Nvidia ConnectX-8 Supernic สำหรับเครือข่ายความเร็วสูงการอำนวยความสะดวกการทำงานร่วมกันอย่างไร้รอยต่อและการตั้งค่าหลายโหนด [4] [6]
ความสะดวกในการรวมเข้าด้วยกัน
** สถานี DGX:
-สแต็คซอฟต์แวร์ที่รวมเข้าด้วยกัน: สถานี DGX มาพร้อมกับชุดซอฟต์แวร์ AI เต็มรูปแบบของ NVIDIA ที่ติดตั้งไว้ล่วงหน้าเพื่อให้มั่นใจว่าเข้ากันได้กับรุ่น AI และเฟรมเวิร์กต่างๆ สิ่งนี้ทำให้กระบวนการบูรณาการง่ายขึ้นโดยการจัดหาสภาพแวดล้อมที่พร้อมใช้งานสำหรับการพัฒนา AI [6]
- แพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ Nvidia AI Enterprise: รองรับ Nvidia NIM Microservices ซึ่งให้ความสามารถในการอนุมานที่ดีที่สุดที่ได้รับการสนับสนุนจากการสนับสนุนระดับองค์กร การรวมนี้ช่วยปรับปรุงเวิร์กโฟลว์ AI และการปรับใช้ [4]
** เปรียบเทียบกับโซลูชันอื่น ๆ :
1. ระบบ NVIDIA DGX:
- โซลูชันแบบครบวงจร: ระบบ DGX ได้รับการออกแบบเป็นโซลูชันที่กำหนดค่าล่วงหน้าซึ่งต้องใช้เวลาในการตั้งค่าน้อยที่สุด พวกเขามาพร้อมกับสแต็คซอฟต์แวร์แบบรวมซึ่งรวมถึงคำสั่งพื้นฐานของ NVIDIA และการเข้าถึง NVIDIA NGC สำหรับคอนเทนเนอร์ AI ที่ปรับให้เหมาะสมทำให้ง่ายต่อการรวมเข้ากับสภาพแวดล้อมที่มีอยู่ [1] [3]
- ความสามารถในการปรับขนาดที่ จำกัด : ในขณะที่ระบบ DGX นั้นง่ายต่อการรวมเข้าด้วยกันพวกเขามีความยืดหยุ่นน้อยลงในแง่ของความสามารถในการปรับขนาดเมื่อเทียบกับโซลูชันอื่น ๆ เช่น HGX [1] [7]
2. Nvidia HGX:
- ความยืดหยุ่นและความยืดหยุ่น: HGX มีความยืดหยุ่นมากขึ้นในการกำหนดค่าและความสามารถในการปรับขนาดช่วยให้ผู้ใช้สามารถเลือกจำนวน GPU และประเภทการเชื่อมต่อ (NVLink, PCIe, Infiniband) อย่างไรก็ตามความยืดหยุ่นนี้มาจากค่าใช้จ่ายในการต้องการความเชี่ยวชาญมากขึ้นสำหรับการตั้งค่าและการรวม [1] [7]
- การปรับใช้ที่ซับซ้อน: ตัวเลือกการปรับแต่งใน HGX ทำให้มันท้าทายมากขึ้นในการรวมเข้าด้วยกันเมื่อเทียบกับโซลูชันที่กำหนดค่าล่วงหน้าเช่นสถานี DGX หรือ DGX [7]
3. แพลตฟอร์มคลาวด์ AI (AWS, Azure, GCP):
- ความสะดวกในการรวม: แพลตฟอร์มคลาวด์เช่น AWS, Azure และ GCP ให้ความสะดวกในการรวมในระดับสูงเนื่องจากบริการและเครื่องมือ AI ที่ครอบคลุม ตัวอย่างเช่น GCP รวมเข้ากับ TensorFlow ได้ดีในขณะที่ Azure มีความสามารถในการปรับใช้ไฮบริด [2] [5]
- ความยืดหยุ่นและความยืดหยุ่น: แพลตฟอร์มคลาวด์สามารถปรับขนาดได้สูงและยืดหยุ่นช่วยให้ผู้ใช้สามารถปรับทรัพยากรได้อย่างง่ายดายตามความต้องการของพวกเขา อย่างไรก็ตามพวกเขาอาจต้องการการตั้งค่ามากขึ้นสำหรับเฟรมเวิร์ก AI ที่เฉพาะเจาะจงเมื่อเทียบกับโซลูชันฮาร์ดแวร์ที่กำหนดค่าล่วงหน้า [5]
โดยสรุปแล้วสถานี DGX ให้ความสะดวกในการรวมในระดับสูงเนื่องจากมีซอฟต์แวร์ที่ติดตั้งไว้ล่วงหน้าและสภาพแวดล้อม AI ที่ปรับให้เหมาะสม อย่างไรก็ตามเมื่อเปรียบเทียบกับโซลูชันคลาวด์หรือฮาร์ดแวร์ที่ปรับขนาดได้เช่น HGX อาจขาดความยืดหยุ่นในแง่ของการปรับแต่งและตัวเลือกการปรับใช้
การอ้างอิง:
[1] https://datacrunch.io/blog/nvidia-dgx-vs-hgx-hich-is-better-for-ai-workloads
[2] https://intervision.com/blog-cloud-ai-platforms-and-their-competitive-edge-comparing-cloud-ai-providers/
[3] https://www.fibermall.com/blog/nvidia-dgx-systems.htm
[4] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[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-spark-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-comparison-cat-ai