NVIDIA DGX SPARK旨在与NVIDIA的全堆AI平台无缝集成，使用户可以轻松将其AI型号从桌面移动到包括NVIDIA DGX Cloud在内的各种云基础架构。 NVIDIA的软件堆栈促进了这种集成，该软件堆栈支持在不同的环境之间进行最小的代码更改的部署[1] [4] [7]。
尽管DGX Spark是针对NVIDIA加速环境进行了优化的，但通过使用标准云API和容器化技术，可以从理论上将其与非NVIDIA云平台集成在一起。但是，DGX Spark的主要优点在于它与Nvidia的生态系统的兼容性，包括NVIDIA DGX Cloud，该云为领先的云平台上的AI工作负载提供了优化的性能和支持[2] [5]。
为了将DGX Spark与非NVIDIA云平台集成，开发人员可能需要调整其工作流程以确保与特定云提供商的基础架构的兼容性。这可能涉及使用Docker(例如Docker)包装AI模型的容器化工具，并确保它们在不同环境中持续运行。此外，利用云 - 不知不线的框架和API可以帮助在各种云平台上部署AI模型，尽管与使用NVIDIA的托管服务相比，这可能需要其他设置和优化[4] [7]。
总而言之，虽然DGX Spark已针对NVIDIA环境进行了优化，但可以通过仔细的计划和使用云技术技术来调整它以与非NVIDIA云平台一起使用。但是，在NVIDIA生态系统中，最好实现NVIDIA优化的AI平台和无缝集成的全部好处。
引用：
[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-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[5] https://www.nvidia.com/en-us/data-center/dgx-cloud/get-started/
[6] https://www.nvidia.com/en-us/ai-data-science/spark-ebook/getting-started-spark-3/
[7] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-dgx-spark-dgx-dgx-station-revolution-personal-ai-computing-2503/
[8] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jee2b2/nvidia_dgx_dgx_spark_project_project_digits_digits_specs_are_are_out/
[9] https://www.nvidia.com/en-us/data-center/dgx-platform/
[10] https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-dgx-spark-spark-and-dgx-station-desktop-ai-supercomputers-for-the-the-developer-masses/