تم تصميم NVIDIA DGX Spark ، المدعوم من منصة Nvidia Grace Blackwell ، لتكون أداة متعددة الاستخدامات لتطوير الذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك الروبوتات. على الرغم من أنه يتم تسويقه بشكل أساسي كحاسام عمل فائق منظمة العفو الدولية للنماذج الأولية ، والضبط ، وتشغيل نماذج منظمة العفو الدولية الكبيرة ، يمكن بالفعل دمج قدراته مع أنظمة الروبوتات الحالية.
ميزات المفتاح ذات الصلة بتكامل الروبوتات
1. NVIDIA GB10 GRACE Blackwell Superchip: تتميز هذه الشريحة بوحدة GPU Blackwell قوية مع النوى الموتر من الجيل الخامس ودعم FP4 ، مما يوفر ما يصل إلى 1000 تريليون عملية في الثانية (TOPS) لمهام حساب الذكاء الاصطناعى. يعد هذا المستوى من الأداء أمرًا بالغ الأهمية للتعامل مع نماذج الذكاء الاصطناعى المعقدة المستخدمة في الروبوتات ، مثل تلك التي تتضمن رؤية الكمبيوتر ، وتخطيط الحركة ، وأنظمة التحكم [2] [5].
2. تقنية NVIDIA NVLINK-C2C Interconnect: توفر هذه التكنولوجيا نموذج ذاكرة CPU+GPU-CHERENT مع خمسة أضعاف عرض النطاق الترددي لجهاز PCIE من الجيل الخامس ، مما يؤدي إلى تحسين الأداء لأعباء العمل المكثفة للذاكرة. هذا التوصيل البيني عالي السرعة مفيد لتطبيقات الروبوتات التي تتطلب معالجة البيانات في الوقت الفعلي وصنع القرار [5] [9].
3. النظام البيئي لبرنامج الذكاء الاصطناعي: يأتي DGX Spark مع أدوات برامج AI من NVIDIA ، والتي يمكن دمجها مع أطر الروبوتات مثل NVIDIA ISAAC ، المصممة لتطوير ونشر الروبوتات التي تدعم AI [7] [9]. يتيح هذا النظام الإيكولوجي للمطورين إنشاء وصقل نماذج الذكاء الاصطناعي التي يمكن نشرها بسلاسة على منصات الروبوتات.
4. الاتصال وقابلية التوسع: تدعم شرارة DGX خيارات الشبكات المتقدمة ، مثل ConnectX-7 ، والتي تتيح الاتصال عالي السرعة ونقل البيانات. هذه الميزة مفيدة لدمج شرارة DGX مع أنظمة روبوتات أكبر أو بيئات الحوسبة الموزعة [1] [9].
التكامل مع أنظمة الروبوتات
لدمج شرارة DGX مع أنظمة الروبوتات الحالية ، يمكن للمطورين الاستفادة من قدرات معالجة الذكاء الاصطناعى لتحسين تطبيقات الروبوتات بعدة طرق:
- تطوير النماذج والتدريب: استخدم شرارة DGX لتطوير وتدريب نماذج AI لمهام الروبوتات ، مثل التعرف على الكائنات أو التنقل أو التلاعب. يمكن بعد ذلك نشر هذه النماذج على الروبوتات المجهزة بأجهزة متوافقة.
-المعالجة في الوقت الفعلي: يتيح الأداء العالي لشركة DGX Spark معالجة بيانات المستشعر في الوقت الفعلي من الروبوتات ، مما يتيح صنع القرار بشكل أسرع وأنظمة التحكم الأكثر استجابة.
-الحوسبة الحافة: من خلال دمج شرارة DGX في بيئات الحوسبة الحافة ، يمكن أن تعمل أنظمة الروبوتات بشكل مستقل عن مراكز البيانات المركزية ، مما يوفر قدرات معالجة في الوقت الفعلي وصنع القرار دون الحاجة إلى الاتصال السحابي.
ومع ذلك ، فإن دمج شرارة DGX مع أنظمة الروبوتات الحالية قد يتطلب بنية تحتية وتطوير البرمجيات الإضافية لضمان التوافق والأداء الأمثل. يمكن أن يتضمن ذلك تخصيص أطر برامج الروبوتات للعمل بسلاسة مع إمكانات AI الخاصة بـ DGX Spark.
باختصار ، توفر DGX Spark إمكانات قوية لمعالجة الذكاء الاصطناعي يمكن دمجها مع أنظمة الروبوتات الحالية لتعزيز أدائها ووظائفها. إن توافقها مع منصات وأدوات البرمجيات في NVIDIA تجعلها ميزة قيمة لمطوري الروبوتات الذين يتطلعون إلى الاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة.
الاستشهادات:
[1] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-tation-a-new-desktop-line-for-ai-work
[2] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-spark-station-grace-lackwell-ai-supercomputers-gtc
[3] https://itbrief.ca/story/nvidia-onvils-dgx-spark-dgx-tation-ai-desktops
[4] https://www.fibermall.com/blog/dgx-gh200.htm
[5] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-tation-personal-ai-copters
[6] https://www.nvidia.com/en-us/data-center/dgx-platform/
[7] https://www.nvidia.com/en-us/industries/robotics/
[8 "
[9)
[10 "
[11] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-spark/
[12] https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-dgx-spark-and-dgx-desktop-ai-supercomputers-for-the-developer-masses/