Korzystanie z NVIDIA DGX Cloud w połączeniu z DGX Spark oferuje kilka korzyści dla programistów robotyki, zwiększając ich zdolność do wydajnego opracowywania, testowania i wdrażania AI.
Korzyści z NVIDIA DGX Cloud
1. Skalowalność i elastyczność: DGX Cloud pozwala twórcom robotyki na skalowanie zasobów obliczeniowych w górę lub w dół, co jest kluczowe dla obsługi różnych wymagań projektu bez potrzeby kosztownych modernizacji sprzętu [6]. Ta elastyczność zapewnia, że programiści mogą szybko dostosować się do zmieniających się wymagań projektu.
2. Opłacalność: Korzystając z DGX Cloud, programiści płacą tylko za korzystane przez nich zasoby obliczeniowe, co czyni go bardziej opłacalnym rozwiązaniem w porównaniu z zakupem i utrzymaniem sprzętu lokalnego [6]. Ten model pomaga zmniejszyć nakłady inwestycyjne i koszty operacyjne.
3. Dostęp do wiedzy specjalistycznej: DGX Cloud zapewnia dostęp do ekspertów NVIDIA AI, co może znacznie zwiększyć proces rozwoju, oferując wskazówki dotyczące optymalizacji obciążeń AI dla szybszych wyników i szybszego ROI [4] [6]. To wsparcie jest nieocenione w celu zapewnienia, że modele AI są opracowywane i efektywnie wdrażane.
4. Bezpieczeństwo i wsparcie: DGX Cloud oferuje bezpieczne środowisko do opracowywania i wdrażania aplikacji AI, zapewniające ochronę danych i bezpieczeństwo aplikacji bez potrzeby dodatkowych inwestycji bezpieczeństwa [6]. Ponadto NVIDIA zajmuje się ciągłym wsparciem i konserwacją, uwalniając programistów do skupienia się na swoich podstawowych zadaniach.
Korzyści z DGX Spark
1. Możliwości obliczeniowe krawędzi: DGX Spark, zasilane przez platformę NVIDIA Grace Blackwell, pozwala na przetwarzanie krawędzi, umożliwiając obliczenia AI przybycie bliżej miejsca, w którym tworzone są dane. Zmniejsza to opóźnienie i zwiększa możliwości przetwarzania w czasie rzeczywistym, które mają kluczowe znaczenie dla aplikacji robotyki wymagających natychmiastowego sprzężenia zwrotnego i kontroli [9].
2. Wydajność i przenośność: jako najmniejszy na świecie superkomputer AI, DGX Spark zapewnia potężne możliwości obliczeniowe AI bezpośrednio na komputerze, umożliwiając programistom szybkie prototypowanie i udoskonalanie modeli AI [8] [10]. Jego kompaktowa konstrukcja sprawia, że jest wysoce przenośny, idealny dla badaczy i programistów pracujących w różnych środowiskach.
3. Bezproblemowa integracja z usługami w chmurze: DGX Spark pozwala programistom bezproblemowo przenosić swoje modele z komputerów stacjonarnych do DGX Cloud lub innych przyspieszonych infrastruktur chmurowych w celu dalszego rozwoju lub wdrażania [10]. Ta integracja zapewnia, że programiści mogą wykorzystać mocne strony zasobów komputerowych lokalnych i chmurowych.
Połączone korzyści dla programistów robotyki
Łącząc DGX Spark z DGX Cloud, twórcy robotyki mogą wykorzystać to, co najlepsze z obu światów:
- Szybkie prototypowanie i wdrażanie: programiści mogą szybko prototypować i udoskonalić modele AI na DGX Spark, a następnie płynnie wdrażać je w DGX Cloud w celu szkolenia lub testowania na dużą skalę, zapewniając usprawniony proces rozwoju od koncepcji do wdrożenia.
- Zwiększona współpraca i dostępność: Dzięki funkcjom dostępności DGX Cloud zespoły mogą skuteczniej współpracować w różnych lokalizacjach, zapewniając opracowywanie i wdrażanie projektów AI, niezależnie od ograniczeń geograficznych.
-Zoptymalizowana wydajność i koszt: Kombinacja pozwala programistom optymalizację wydajności poprzez wykorzystanie szybkiego przetwarzania DGX Spark do początkowego rozwoju i skalowalnych zasobów chmury DGX do szkolenia modeli AI na większą skalę, a jednocześnie zachowując opłacalność za pomocą modeli wypłat.
Ogólnie rzecz biorąc, korzystanie z DGX Spark z DGX Cloud zapewnia programistom robotyki potężne, elastyczne i opłacalne rozwiązanie do opracowywania i wdrażania modeli AI, zwiększając ich wydajność i możliwości innowacji.
Cytaty:
[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-system.htm
[4] https://www.nvidia.com/en-us/data-center/dgx-bloud/
[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-bloud-advantages-configurations-andretup-guide
[7] https://www.nvidia.com/en-us/data-center/dgx-platform/
[8] https://www.thheverge.com/news/631957/nvidia-dgx-spark-station-grace-blackwell-ai-supercomputers-gtc
[9] https://opentools.ai/news/nvidia-unleashes-the-future-with-personal-ai-supercomputers
[10] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers