DGX Spark와 함께 NVIDIA DGX Cloud를 사용하면 로봇 개발자에게 몇 가지 이점을 제공하여 AI 모델을 효율적으로 개발, 테스트 및 배포하는 능력을 향상시킵니다.
nvidia dgx 클라우드의 이점
1. 확장 성 및 유연성 : DGX Cloud를 사용하면 로봇 개발자가 필요에 따라 컴퓨팅 리소스를 위 또는 아래로 확장 할 수있게되므로 고가의 하드웨어 업그레이드없이 다양한 프로젝트 요구를 처리하는 데 중요합니다 [6]. 이러한 유연성은 개발자가 변화하는 프로젝트 요구 사항에 신속하게 적응할 수 있도록합니다.
2. 비용 효율성 : DGX 클라우드를 사용하면 개발자는 사용하는 컴퓨팅 리소스에 대해서만 비용을 지불하여 온 프레미스 하드웨어 구매 및 유지 보수와 비교하여보다 비용 효율적인 솔루션입니다 [6]. 이 모델은 자본 지출 및 운영 비용을 줄이는 데 도움이됩니다.
3. 전문 지식에 대한 액세스 : DGX Cloud는 NVIDIA AI 전문가에 대한 액세스를 제공하며, 이는 더 빠른 결과와 더 빠른 ROI를 위해 AI 워크로드 최적화에 대한 지침을 제공함으로써 개발 프로세스를 크게 향상시킬 수 있습니다 [4] [6]. 이 지원은 AI 모델이 효율적으로 개발되고 배포되도록하는 데 매우 중요합니다.
4. 보안 및 지원 : DGX Cloud는 AI 애플리케이션을 개발하고 배포 할 수있는 안전한 환경을 제공하여 추가 보안 투자 없이도 데이터 보호 및 애플리케이션 보안을 보장합니다 [6]. 또한 Nvidia는 지속적인 지원 및 유지 보수를 처리하여 개발자가 핵심 작업에 집중할 수 있도록합니다.
DGX 스파크의 이점
1. Edge Computing Caputing Captabilities : Nvidia Grace Blackwell 플랫폼으로 구동되는 DGX Spark는 Edge Computing을 허용하여 AI 계산이 데이터가 생성되는 위치에 더 가깝게 발생할 수 있도록합니다. 이는 대기 시간을 줄이고 실시간 처리 기능을 향상시켜 즉각적인 피드백 및 제어가 필요한 로봇 응용 프로그램에 중요합니다 [9].
2. 성능 및 이식성 : 세계에서 가장 작은 AI 슈퍼 컴퓨터로서 DGX Spark는 데스크탑에서 직접 강력한 AI 컴퓨팅 기능을 제공하여 개발자가 AI 모델을 신속하게 프로토 타입하고 정제 할 수있게합니다 [8] [10]. 소형 디자인은 휴대 성이 뛰어나고 다양한 환경에서 일하는 연구원과 개발자에게 이상적입니다.
3. 클라우드 서비스와의 원활한 통합 : DGX Spark를 사용하면 개발자가 모델을 데스크탑에서 DGX 클라우드 또는 기타 가속화 된 클라우드 인프라로 원활하게 이동하여 추가 개발 또는 배포를 위해 원활하게 이동할 수 있습니다 [10]. 이 통합은 개발자가 로컬 및 클라우드 기반 컴퓨팅 리소스의 강점을 활용할 수 있도록합니다.
로봇 개발자에게 혜택이 결합되었습니다
DGX Spark를 DGX 클라우드와 결합하여 Robotics 개발자는 두 세계의 최고를 활용할 수 있습니다.
- 빠른 프로토 타이핑 및 배포 : 개발자는 DGX Spark에서 AI 모델을 신속하게 프로토 타입하고 개선 한 다음 대규모 교육 또는 테스트를 위해 DGX 클라우드에 원활하게 배포하여 개념에서 배포까지 간소화 된 개발 프로세스를 보장 할 수 있습니다.
- 강화 된 협업 및 접근성 : DGX Cloud의 접근성 기능을 통해 팀은 다양한 위치에서보다 효과적으로 협력하여 AI 프로젝트가 지리적 제약에 관계없이 효율적으로 개발되고 배포 될 수 있습니다.
-최적화 된 성능 및 비용 : 조합을 통해 개발자는 초기 개발을위한 DGX 스파크의 고속 컴퓨팅 및 대규모 AI 모델 교육을위한 DGX 클라우드의 확장 가능한 리소스를 활용하여 성능을 최적화 할 수 있습니다.
전반적으로 DGX Spark를 DGX Cloud와 함께 사용하면 Robotics 개발자가 AI 모델을 개발하고 배포하여 생산성과 혁신 기능을 향상시키기위한 강력하고 유연하며 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다.
인용 :
[1] https://query.prod.cms.rt.microsoft.com/cms/api/am/binary/rw1pmos
[2] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-spark/
[3] https://www.fibermall.com/blog/nvidia-dgx-systems.htm
[4] https://www.nvidia.com/en-us/data-center/dgx-cloud/
[5] https://itbrief.ca/story/nvidia-unveils-dgx-spark-dgx-station-ai-desktops
[6] https://www.serversimply.com/blog/how-to-connect-to-nvidia-dgx-cloud-advantages-configurations-and-setup-guide
[7] https://www.nvidia.com/en-us/data-center/dgx-platform/
[8] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-spark-grace-blackwell-ai-supercomputers-gtc
[9] https://opentools.ai/news/nvidia-unleashes--future-with-personal-ai-supercomputers
[10] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx- 스테이션 --personal-ai-compupers