NVIDIA DGX Spark, un supercomputer personale di intelligenza artificiale, è progettato per eseguire modelli di intelligenza artificiale localmente su un ambiente desktop. Sebbene non sia direttamente integrato con servizi cloud come AWS o Azure per la distribuzione, gli utenti possono sviluppare e perfezionare i modelli su DGX Spark e quindi distribuirli su piattaforme cloud per la produzione. Ecco come può essere usato insieme a AWS e Azure:
integrazione con i servizi cloud
1. Flusso di lavoro di sviluppo e distribuzione: gli utenti possono sfruttare la scintilla DGX per sviluppare, perfezionare e testare i modelli AI a livello locale. Una volta che i modelli sono pronti, possono essere caricati su piattaforme cloud come AWS o Azure per la distribuzione e l'inferenza su larga scala. Questo approccio consente agli sviluppatori di lavorare in modo efficiente in un ambiente locale prima di aumentare il cloud.
2. NVIDIA DGX Cloud: sebbene DGX Spark stesso non sia un servizio cloud, Nvidia offre la piattaforma cloud DGX, disponibile su AWS, Azure e altri provider cloud. DGX Cloud fornisce un accesso scalabile alle GPU avanzate di NVIDIA, consentendo agli utenti di formare e distribuire modelli AI nel cloud. Mentre DGX Spark è per lo sviluppo locale, DGX Cloud può essere utilizzato per i carichi di lavoro AI basati su cloud.
3. Integrazione AWS: AWS offre vari strumenti e servizi per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale, come Amazon SageMaker per la distribuzione dei modelli e il batch AWS per l'inferenza batch. Gli utenti possono sviluppare modelli su DGX Spark e quindi distribuirli utilizzando gli endpoint SageMaker per l'inferenza in tempo reale. Inoltre, AWS fornisce soluzioni di archiviazione scalabili come Amazon S3, che possono essere utilizzate per archiviare e gestire set di dati di grandi dimensioni.
4. Integrazione di Azure: Azure fornisce funzionalità simili con Azure ML per la distribuzione dei modelli e il servizio Azure Kubernetes (AKS) per la gestione dei modelli scalabili. Gli utenti possono sviluppare modelli a livello locale su DGX Spark e quindi distribuirli su Azure per la produzione, sfruttando le soluzioni di archiviazione scalabili di Azure come Azure BLOB Storage.
In sintesi, mentre DGX Spark non è direttamente integrato con AWS o Azure, completa queste piattaforme cloud consentendo agli utenti di sviluppare e perfezionare i modelli AI a livello locale prima di distribuirli nel cloud per la produzione e l'inferenza su larga scala.
Citazioni:
[1] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-spark-station-grace-blackwell-ai-supercomputer-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-supercomputer
[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/virtualisierung/nvidia%20ai%20enterprise%20licensing-guide.pdf?hslang=de
[10] https://www.bigdatawire.com/2024/12/11/nvidia-touts-lower-time-to-first-train-with-dgx-cloud-on-aws/
[11] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-tersonal-ai-computer