De NVIDIA DGX Spark, een persoonlijke AI -supercomputer, is ontworpen om AI -modellen lokaal op een desktopomgeving te laten werken. Hoewel het niet direct is geïntegreerd met cloudservices zoals AWS of Azure voor implementatie, kunnen gebruikers modellen ontwikkelen en verfijnen op de DGX Spark en ze vervolgens in implementeren in cloudplatforms voor productie. Hier is hoe het kan worden gebruikt in combinatie met AWS en Azure:
Integratie met cloudservices
1. Workflow voor ontwikkeling en implementatie: gebruikers kunnen gebruik maken van de DGX-vonk om AI-modellen lokaal te ontwikkelen, te verfijnen en te testen. Zodra de modellen klaar zijn, kunnen ze worden geüpload naar cloudplatforms zoals AWS of Azure voor grootschalige implementatie en gevolgtrekking. Met deze aanpak kunnen ontwikkelaars efficiënt werken in een lokale omgeving voordat ze in de cloud opschalen.
2. NVIDIA DGX Cloud: hoewel DGX Spark zelf geen cloudservice is, biedt NVIDIA het DGX -cloudplatform, dat beschikbaar is op AWS, Azure en andere cloudproviders. DGX Cloud biedt schaalbare toegang tot de geavanceerde GPU's van NVIDIA, waardoor gebruikers AI -modellen in de cloud kunnen trainen en implementeren. Hoewel DGX Spark voor lokale ontwikkeling is, kan DGX Cloud worden gebruikt voor cloudgebaseerde AI-workloads.
3. AWS -integratie: AWS biedt verschillende tools en diensten voor AI -ontwikkeling, zoals Amazon Sagemaker voor modelimplementatie en AWS -batch voor batch -inferentie. Gebruikers kunnen modellen ontwikkelen op DGX Spark en ze vervolgens implementeren met behulp van Sagemaker-eindpunten voor realtime inferentie. Bovendien biedt AWS schaalbare opslagoplossingen zoals Amazon S3, die kunnen worden gebruikt om grote datasets op te slaan en te beheren.
4. Azure -integratie: Azure biedt vergelijkbare mogelijkheden met Azure ML voor modelimplementatie en Azure Kubernetes Service (AKS) voor schaalbaar modelbeheer. Gebruikers kunnen modellen lokaal ontwikkelen op DGX Spark en ze vervolgens inzetten in Azure voor productie, waardoor Azure's schaalbare opslagoplossingen zoals Azure Blob -opslag benutten.
Samenvattend, hoewel de DGX-vonk niet direct is geïntegreerd met AWS of Azure, is het een aanvulling op deze cloudplatforms door gebruikers in staat te stellen AI-modellen lokaal te ontwikkelen en te verfijnen voordat ze in de cloud worden geïmplementeerd voor grootschalige productie en inferentie.
Citaten:
[1] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-spark-station-blackwell-ai-upercomputers-gtc
[2] https://www.datacenterdynamics.com/en/news/nvidia-dgx-cloud-now-available-via-aws/
[3] https://www.constellationr.com/blog-news/insights/nvidia-laiunches-dgx-spark-dgx-station-personal-Ai-a-a-a-a-a-a-supercomputers
[4] https://www.aquasec.com/cloud-native-academy/cspm/ai-workloads/
[5] https://docs.aws.amazon.com/pdfs/prescriptive-guidance/latest/tuning-aws-glue-for-apache-spark/tuning-aws-glue-for-apache-spark.pdf
[6] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-specialized-desktop-line-for-ai-work
[7] https://docs.nvidia.com/dgx-cloud/run-ai/latest/appendix.html
[8] https://blogs.nvidia.com/blog/aws-reinvent-ai-Robotics-quantum-software/
[9] https://page.adn.de/hubfs/25042371/herstellerseiten/nvidia/download/virtutualisierung/nvidia%20ai%20aInerprise%20Licensing-guide.pdf?hslang=DE
[10] https://www.bigdatawire.com/2024/12/11/nvidia-touts-lower-to-first-train-with-dgx-cloud-ons/
[11] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-Announces-dgx-spark-and-dgx-Station-Personal-Ai-Computers