NVIDIA DGX dzirkstele, apvienojot ar SystemML, piedāvā vairākas priekšrocības AI un mašīnu apguves attīstībai. Šeit ir detalizēts šo priekšrocību pārskats:
Veiktspēja un mērogojamība
- Augstas veiktspējas skaitļošana: DGX dzirksteli darbina Nvidia GB10 Grace Blackwell Superchip, kas nodrošina līdz 1000 triljoniem operāciju sekundē (top) AI aprēķina. Šī augstā veiktspēja ir būtiska, lai apmācītu un precizētu lielus AI modeļus, ieskaitot tos, kurus izmanto SystemML, kas ir paredzēts liela mēroga mašīnu apguves lietojumprogrammām [2] [10].
- Mērogojamība: NVIDIA pilna steka AI platforma ļauj lietotājiem nemanāmi pārvietot modeļus no DGX dzirksteles uz DGX mākoni vai citām paātrinātām mākoņa infrastruktūrām ar minimālām koda izmaiņām. Šī mērogojamība ir izdevīga SystemML lietotājiem, kuriem ir nepieciešams prototips, precīzi noregulēt un atkārtot viņu darbplūsmas dažādās vidēs [4] [6].
Integrācija un elastība
- Bezšuvju integrācija: DGX Spark integrācija ar NVIDIA AI programmatūras kaudzi nodrošina platformu izstrādātājiem, lai izveidotu, pārbaudītu un apstiprinātu AI modeļus. SystemML, kas atbalsta dažādus mašīnmācīšanās algoritmus, var izmantot šo vidi, lai optimizētu modeļa izstrādi un izvietošanu [9] [10].
- Elastība izvietošanā: spēja pāreju no vietējām DGX Spark sistēmām uz mākoņa bāzes risinājumiem bez nozīmīgām modifikācijām palielina elastību. Tas ir īpaši noderīgi SystemML lietotājiem, kuriem, iespējams, vajadzēs samazināt darba slodzi vai sadarboties dažādās vidēs [4] [7].
Uzlabota savienojamība un sadarbība
- Tīklošanas iespējas: Lai arī pati DGX dzirkstele pati neveido DGX stacijas ātrdarbīgu tīklu, to joprojām var savienot ar citām sadarbības slodzes sistēmām. Šī savienojamība ir būtiska izplatītajiem mašīnmācīšanās uzdevumiem, kurus atbalsta SystemML, ļaujot pētniekiem efektīvi strādāt pie liela mēroga projektiem [9].
optimizēta programmatūras vide
- Optimizēta programmatūras kaudze: DGX dzirkstelei ir NVIDIA optimizētā AI programmatūras kaudze, kas ietver tādus rīkus kā Cudnn un Tensorrt. Šie rīki var uzlabot SystemML veiktspēju, nodrošinot optimizētas bibliotēkas dziļas mācīšanās aprēķiniem, nodrošinot, ka sistēma tiek efektīvi izmantota sarežģītiem mašīnu apguves uzdevumiem [1] [9].
Ietekme uz nozari
-Nozares lietojumprogrammas: DGX Spark un SystemML kombinācija var paātrināt AI lietojumprogrammas dažādās nozarēs, piemēram, veselības aprūpē un finansēs, kur reālā laika datu apstrāde un liela mēroga modeļa apmācība ir kritiska. DGX dzirksteles augstā veiktspēja var rīkoties ar sarežģītiem modeļiem ar līdz pat 405 miljardiem parametru, padarot to piemērotu AI darba slodzes pieprasīšanai [2] [9].
Rezumējot, DGX Spark izmantošana ar SystemML piedāvā jaudīgu augstas veiktspējas skaitļošanas, mērogojamības, elastības un optimizētu programmatūras rīku kombināciju. Šī iestatīšana var ievērojami uzlabot liela mēroga mašīnmācīšanās modeļu izstrādi un izvietošanu dažādās nozarēs.
Atsauces:
[1] https://www.fibermall.com/blog/nvidia-dgx-systems.htm
[2] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-dgx-park-dgx-station-revolucioning-Personal-ai-computing-2503/
[3] https://www.weka.io/wp-content/uploads/2023/04/weka-nvidia-dgx-a100-systems.pdf
.
.
[6.]
[7] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-park-and-dgx-station-personal-ai-computers
[8] https://www.youtube.com/watch?v=csihxri1jt4
[9] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-park/
[10] https://www.stocktitan.net/news/nvda/nvidia-announces-dgx-park-and-dgx-station-personal-ai-vg4pfhn7jedk.html
[11] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station--wew-specialized-desktop-line-for-work