Το NVIDIA DGX Spark, ένας προσωπικός υπερυπολογιστής AI, έχει σχεδιαστεί για να τρέχει μοντέλα AI τοπικά σε περιβάλλον επιφάνειας εργασίας. Παρόλο που δεν ενσωματώνεται άμεσα σε υπηρεσίες cloud όπως το AWS ή το Azure για την ανάπτυξη, οι χρήστες μπορούν να αναπτύξουν και να τελειοποιήσουν μοντέλα στο DGX Spark και στη συνέχεια να τα αναπτύξουν σε πλατφόρμες σύννεφων για παραγωγή. Δείτε πώς μπορεί να χρησιμοποιηθεί σε συνδυασμό με το AWS και το Azure:
Ενσωμάτωση με υπηρεσίες cloud
1. Ροή εργασίας Ανάπτυξης και ανάπτυξης: Οι χρήστες μπορούν να εκμεταλλευτούν το DGX Spark για να αναπτύξουν, να τελειοποιήσουν και να δοκιμάσουν τα μοντέλα AI τοπικά. Μόλις τα μοντέλα είναι έτοιμα, μπορούν να μεταφορτωθούν σε πλατφόρμες σύννεφων όπως AWS ή Azure για μεγάλης κλίμακας ανάπτυξη και συμπέρασμα. Αυτή η προσέγγιση επιτρέπει στους προγραμματιστές να εργάζονται αποτελεσματικά σε ένα τοπικό περιβάλλον πριν κλιμακωθούν στο σύννεφο.
2. NVIDIA DGX Cloud: Παρόλο που η ίδια η DGX Spark δεν είναι υπηρεσία cloud, η NVIDIA προσφέρει την πλατφόρμα DGX Cloud, η οποία είναι διαθέσιμη σε AWS, Azure και άλλους παρόχους σύννεφων. Το DGX Cloud παρέχει κλιμακωτή πρόσβαση στις προηγμένες GPU της NVIDIA, επιτρέποντας στους χρήστες να εκπαιδεύουν και να αναπτύσσουν μοντέλα AI στο σύννεφο. Ενώ το DGX Spark είναι για την τοπική ανάπτυξη, το DGX Cloud μπορεί να χρησιμοποιηθεί για φόρτο εργασίας AI με βάση το σύννεφο.
3. Ενσωμάτωση AWS: Το AWS προσφέρει διάφορα εργαλεία και υπηρεσίες για την ανάπτυξη AI, όπως το Amazon Sagemaker για την ανάπτυξη μοντέλων και την παρτίδα AWS για συμπεράσματα παρτίδας. Οι χρήστες μπορούν να αναπτύξουν μοντέλα στο DGX Spark και στη συνέχεια να τα αναπτύξουν χρησιμοποιώντας τα τελικά σημεία Sagemaker για συμπεράσματα σε πραγματικό χρόνο. Επιπλέον, το AWS παρέχει κλιμακούμενες λύσεις αποθήκευσης όπως το Amazon S3, το οποίο μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την αποθήκευση και τη διαχείριση μεγάλων συνόλων δεδομένων.
4. Azure Integration: Το Azure παρέχει παρόμοιες δυνατότητες με Azure ML για την ανάπτυξη μοντέλων και την Azure Kubernetes Service (AKS) για την κλιμακωτή διαχείριση μοντέλων. Οι χρήστες μπορούν να αναπτύξουν μοντέλα τοπικά στο DGX Spark και στη συνέχεια να τα αναπτύξουν σε Azure για παραγωγή, αξιοποιώντας τις κλιμακωτές λύσεις αποθήκευσης της Azure όπως το Azure Blob Storage.
Συνοπτικά, ενώ το DGX Spark δεν είναι άμεσα ενσωματωμένο σε AWS ή Azure, συμπληρώνει αυτές τις πλατφόρμες cloud επιτρέποντας στους χρήστες να αναπτύξουν και να τελειοποιήσουν τα μοντέλα AI τοπικά πριν τα αναπτύξουν στο σύννεφο για παραγωγή και συμπέρασμα μεγάλης κλίμακας.
Αναφορές:
[1] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-spark-station-grace-blackwell-ai-supercomputers-gtc
[2] https://www.datacenterdynamics.com/en/news/nvidia-dgx-cloud-now-vailable-via-aws/
[3] https://www.constellationr.com/blog-news/insights/nvidia-launches-dgx-spark-dgx-station-personal-ai-supercputers
[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-pache-pache-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/virtualisierung/nvidia%20ai%20Enterprise%20licensing-guide.pdf?hslang=de
[10] https://www.bigdatawire.com/2024/12/11/nvidia-touts-lower-time-time-first-train-with-dgx-cloud-on-aws/
[11] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers