تم تصميم NVIDIA DGX Spark لتكاملها بسلاسة مع منصة NVIDIA الكاملة AI ، مما يتيح للمستخدمين نقل نماذج الذكاء الاصطناعى الخاصة بهم بسهولة من سطح المكتب إلى البنية التحتية السحابية المختلفة ، بما في ذلك NVIDIA DGX Cloud. يتم تسهيل هذا التكامل بواسطة مكدس برامج NVIDIA ، والذي يدعم النشر عبر بيئات مختلفة مع تغييرات الحد الأدنى من التعليمات البرمجية [1] [4] [7].
في حين تم تحسين DGX Spark للبيئات المسلحة NVIDIA ، فإن القدرة على دمجها مع منصات السحابة غير NVIDIA ممكنة من الناحية النظرية من خلال استخدام واجهات برمجة التطبيقات السحابية القياسية وتقنيات الحاويات. ومع ذلك ، فإن الميزة الأساسية لـ DGX Spark تكمن في توافقها مع النظام الإيكولوجي لـ NVIDIA ، بما في ذلك NVIDIA DGX Cloud ، والتي توفر أداءً محسّنًا ودعمًا لأعباء عمل الذكاء الاصطناعى على المنصات السحابية الرائدة [2] [5].
لدمج DGX Spark مع منصات السحابة غير NVIDIA ، قد يحتاج المطورون إلى تكييف مهام سير العمل الخاصة بهم لضمان التوافق مع البنية التحتية لمزود السحابة المحدد. يمكن أن يتضمن ذلك استخدام أدوات تنشيط الحاويات مثل Docker لتجميع نماذج الذكاء الاصطناعي والتأكد من تشغيلها باستمرار عبر بيئات مختلفة. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن يساعد الاستفادة من أطر عمل السحابة وواجهة برمجة التطبيقات في نشر نماذج الذكاء الاصطناعى على مختلف الأنظمة السحابية ، على الرغم من أن هذا قد يتطلب إعدادًا وتحسين إضافيين مقارنة باستخدام الخدمات المدارة لـ NVIDIA [4] [7].
باختصار ، في حين تم تحسين DGX Spark لبيئات NVIDIA ، يمكن تكييفها للاستخدام مع منصات السحابة غير NVIDIA من خلال التخطيط الدقيق واستخدام تقنيات السحابة الغازية. ومع ذلك ، من الأفضل تحقيق الفوائد الكاملة لمنصة AI المحسنة من NVIDIA والتكامل السلس في النظام البيئي NVIDIA.
الاستشهادات:
[1] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-spark/
[2] https://www.nvidia.com/en-us/data-center/dgx-cloud/
[3] https://www.weka.io/wp-content/uploads/files/resources/2024/01/weka-basepod-certification-sb.pdf
[4] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-tation-personal-ai-copters
[5]
[6]
[7]
[8]
[9] https://www.nvidia.com/en-us/data-center/dgx-platform/
[10 "