ประโยชน์ของการใช้คลาวด์ Nvidia DGX กับ DGX Spark สำหรับนักพัฒนาหุ่นยนต์คืออะไร

ประโยชน์ของ Nvidia DGX Cloud

1. ความสามารถในการปรับขนาดและความยืดหยุ่น: DGX Cloud ช่วยให้นักพัฒนาหุ่นยนต์สามารถปรับขนาดทรัพยากรการคำนวณของพวกเขาขึ้นหรือลงตามต้องการซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการจัดการความต้องการของโครงการที่แตกต่างกันโดยไม่จำเป็นต้องอัพเกรดฮาร์ดแวร์ราคาแพง [6] ความยืดหยุ่นนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่านักพัฒนาสามารถปรับตัวเข้ากับความต้องการของโครงการที่เปลี่ยนแปลงได้อย่างรวดเร็ว

2. ต้นทุน-คุ้มค่า: โดยการใช้ DGX Cloud นักพัฒนาจ่ายเฉพาะทรัพยากรคอมพิวเตอร์ที่ใช้ทำให้เป็นโซลูชันที่คุ้มค่ากว่าเมื่อเทียบกับการจัดซื้อและการบำรุงรักษาฮาร์ดแวร์ในสถานที่ [6] รูปแบบนี้ช่วยลดค่าใช้จ่ายเงินทุนและต้นทุนการดำเนินงาน

3. การเข้าถึงความเชี่ยวชาญ: DGX Cloud ให้การเข้าถึงผู้เชี่ยวชาญของ Nvidia AI ซึ่งสามารถปรับปรุงกระบวนการพัฒนาได้อย่างมีนัยสำคัญโดยให้คำแนะนำในการเพิ่มประสิทธิภาพเวิร์กโหลด AI เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่เร็วขึ้นและ ROI ที่เร็วขึ้น [4] [6] การสนับสนุนนี้มีค่ามากสำหรับการสร้างความมั่นใจว่าโมเดล AI ได้รับการพัฒนาและปรับใช้อย่างมีประสิทธิภาพ

4. ความปลอดภัยและการสนับสนุน: DGX Cloud นำเสนอสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยสำหรับการพัฒนาและปรับใช้แอปพลิเคชัน AI เพื่อให้มั่นใจว่าการปกป้องข้อมูลและความปลอดภัยของแอปพลิเคชันโดยไม่จำเป็นต้องลงทุนด้านความปลอดภัยเพิ่มเติม [6] ยิ่งไปกว่านั้น Nvidia ยังจัดการการสนับสนุนและการบำรุงรักษาอย่างต่อเนื่องทำให้นักพัฒนาซอฟต์แวร์มุ่งเน้นไปที่งานหลักของพวกเขา

ประโยชน์ของ DGX Spark

1. ความสามารถในการคำนวณ Edge: DGX Spark ขับเคลื่อนโดยแพลตฟอร์ม Nvidia Grace Blackwell ช่วยให้การคำนวณขอบทำให้การคำนวณ AI เกิดขึ้นใกล้กับที่สร้างข้อมูล สิ่งนี้จะช่วยลดความหน่วงแฝงและเพิ่มความสามารถในการประมวลผลแบบเรียลไทม์ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับแอปพลิเคชันหุ่นยนต์ที่ต้องการข้อเสนอแนะและการควบคุมทันที [9]

2. ประสิทธิภาพและการพกพา: ในฐานะซูเปอร์คอมพิวเตอร์ AI ที่เล็กที่สุดในโลก DGX Spark ให้ความสามารถในการคำนวณ AI ที่ทรงพลังโดยตรงบนเดสก์ท็อปช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างต้นแบบและปรับแต่งโมเดล AI ได้อย่างรวดเร็ว [8] [10] การออกแบบขนาดกะทัดรัดทำให้มันพกพาได้อย่างสูงเหมาะสำหรับนักวิจัยและนักพัฒนาที่ทำงานในสภาพแวดล้อมที่หลากหลาย

3. การรวมเข้ากับบริการคลาวด์อย่างราบรื่น: DGX Spark ช่วยให้นักพัฒนาสามารถย้ายโมเดลของพวกเขาได้อย่างราบรื่นจากเดสก์ท็อปไปยัง DGX Cloud หรือโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ที่เร่งความเร็วอื่น ๆ เพื่อการพัฒนาหรือการปรับใช้เพิ่มเติม [10] การบูรณาการนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่านักพัฒนาสามารถใช้ประโยชน์จากจุดแข็งของทรัพยากรการคำนวณทั้งในระดับท้องถิ่นและบนคลาวด์

ผลประโยชน์รวมสำหรับนักพัฒนาหุ่นยนต์

ด้วยการรวม DGX Spark เข้ากับ DGX Cloud นักพัฒนาหุ่นยนต์สามารถใช้ประโยชน์จากสิ่งที่ดีที่สุดของทั้งสองโลก:

- การสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็วและการปรับใช้: นักพัฒนาสามารถสร้างต้นแบบและปรับแต่งโมเดล AI ได้อย่างรวดเร็วบน DGX Spark จากนั้นปรับใช้อย่างไร้รอยต่อบนคลาวด์ DGX สำหรับการฝึกอบรมหรือการทดสอบขนาดใหญ่ทำให้มั่นใจได้ว่ากระบวนการพัฒนาที่คล่องตัวจากแนวคิดสู่การปรับใช้

- การทำงานร่วมกันและการเข้าถึงที่เพิ่มขึ้น: ด้วยคุณสมบัติการเข้าถึงของ DGX Cloud ทีมสามารถทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นในสถานที่ต่าง ๆ เพื่อให้มั่นใจว่าโครงการ AI ได้รับการพัฒนาและปรับใช้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่คำนึงถึงข้อ จำกัด ทางภูมิศาสตร์

-ประสิทธิภาพและค่าใช้จ่ายที่ดีที่สุด: การรวมกันช่วยให้นักพัฒนาสามารถเพิ่มประสิทธิภาพประสิทธิภาพโดยใช้ประโยชน์จากการคำนวณความเร็วสูงของ DGX Spark สำหรับการพัฒนาเบื้องต้นและทรัพยากรที่ปรับขนาดได้ของคลาวด์ DGX สำหรับการฝึกอบรมแบบจำลอง AI ขนาดใหญ่ขึ้น

โดยรวมแล้วการใช้ DGX Spark กับ DGX Cloud ช่วยให้นักพัฒนาหุ่นยนต์มีโซลูชันที่ทรงพลังยืดหยุ่นและคุ้มค่าสำหรับการพัฒนาและปรับใช้โมเดล AI เพิ่มประสิทธิภาพการผลิตและความสามารถด้านนวัตกรรม

การอ้างอิง:
[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-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