Der NVIDIA DGX Spark, ein persönlicher AI -Supercomputer, ist so konzipiert, dass sie KI -Modelle lokal in einer Desktop -Umgebung ausführen. Während es nicht direkt in Cloud-Dienste wie AWS oder Azure für die Bereitstellung integriert ist, können Benutzer Modelle auf dem DGX-Spark entwickeln und fein abteilen und dann auf Cloud-Plattformen für die Produktion eingesetzt werden. So kann es in Verbindung mit AWS und Azure verwendet werden:
Integration in Cloud -Dienste
1. Entwicklungs- und Bereitstellungsworkflow: Benutzer können den DGX-Spark nutzen, um KI-Modelle lokal zu entwickeln, zu optimieren und zu testen. Sobald die Modelle fertig sind, können sie auf Cloud-Plattformen wie AWS oder Azure für groß angelegte Bereitstellung und Inferenz hochgeladen werden. Dieser Ansatz ermöglicht es Entwicklern, in einer lokalen Umgebung effizient zu arbeiten, bevor sie in der Cloud auferlegt werden.
2. Nvidia DGX Cloud: Obwohl DGX Spark selbst kein Cloud -Dienst ist, bietet NVIDIA die DGX Cloud -Plattform an, die auf AWS, Azure und anderen Cloud -Anbietern verfügbar ist. DGX Cloud bietet skalierbaren Zugriff auf den erweiterten GPUs von NVIDIA, sodass Benutzer KI -Modelle in der Cloud trainieren und bereitstellen können. Während DGX Spark für die lokale Entwicklung ist, kann DGX Cloud für Cloud-basierte KI-Workloads verwendet werden.
3. AWS -Integration: AWS bietet verschiedene Tools und Dienste für die KI -Entwicklung an, wie beispielsweise Amazon Sagemaker für die Modellbereitstellung und AWS -Stapel für Batch -Inferenz. Benutzer können Modelle auf DGX Spark entwickeln und diese dann mithilfe von Sagemaker-Endpunkten für Echtzeitinferenz bereitstellen. Darüber hinaus bietet AWS skalierbare Speicherlösungen wie Amazon S3, mit denen große Datensätze gespeichert und verwaltet werden können.
4. Azure Integration: Azure bietet ähnliche Funktionen mit Azure ML für die Modellbereitstellung und Azure Kubernetes Service (AKS) für skalierbares Modellmanagement. Benutzer können Modelle lokal auf DGX Spark entwickeln und sie dann für die Produktion in Azure einsetzen, wodurch die skalierbaren Speicherlösungen von Azure wie Azure Blob -Speicher genutzt werden.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der DGX-Spark nicht direkt in AWS oder Azure integriert ist, diese Cloud-Plattformen ergänzt, indem Benutzer KI-Modelle lokal entwickeln und feinstimmen können, bevor sie für großflächige Produktion und Inferenz in der Cloud bereitgestellt werden.
Zitate:
[1] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-spark-station-blackwell-ai-superComputers-gtc
[2] https://www.datacenterdynamics.com/en/news/nvidia-dgx-cloud-now-available-via-aws/
[3] https://www.constellationr.com/blog-news/insights/nvidia-launches-dgx-spark-dgx-station-personal-ai-supercomputers
[4] https://www.aquasec.com/cloud-native-academy/cspm/ai-workloads/
[5] https://docs.amazon.com/pdfs/Prescriptive-guidance/latest/tuning-aws-glue-for-apache-spark/tuning-aws-glue-for-apache-park.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-clines/run-ai/latest/Appendix.html
[8] https://blogs.nvidia.com/blog/aws-reinvent-ai-robotics-quantum-software/
[9] https://page.adn.de/hubfs/25042371/Herstellerseiniten/nvidia/download/virtualiSierung/nvidia%20ai%20Enterprise%20Licensing-guide.pdf?hslang=de
[10] https://www.bigdatawire.com/2024/12/11/nvidia-touts-lower-time-t-first-train-with-dgx-cloud-on-aws/
[11] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers