個人AIスーパーコンピューターであるNvidia DGX Sparkは、デスクトップ環境でAIモデルをローカルに実行するように設計されています。展開用のAWSやAzureなどのクラウドサービスと直接統合されていませんが、ユーザーはDGX Sparkでモデルを開発および微調整してから、生産用のクラウドプラットフォームに展開できます。 AWSやAzureと一緒に使用する方法は次のとおりです。
###クラウドサービスとの統合
1。開発と展開ワークフロー：ユーザーは、DGX Sparkを活用して、AIモデルをローカルで開発、微調整、テストできます。モデルの準備ができたら、大規模な展開と推論のために、AWSやAzureなどのクラウドプラットフォームにアップロードできます。このアプローチにより、開発者はクラウドで拡大する前に、ローカル環境で効率的に作業することができます。
2。NVIDIADGXクラウド：DGX Spark自体はクラウドサービスではありませんが、NVIDIAはAWS、Azure、その他のクラウドプロバイダーで利用できるDGXクラウドプラットフォームを提供しています。 DGX Cloudは、NVIDIAの高度なGPUへのスケーラブルなアクセスを提供し、ユーザーがクラウド内でAIモデルをトレーニングおよび展開できるようにします。 DGX Sparkはローカル開発用ですが、DGXクラウドはクラウドベースのAIワークロードに使用できます。
3。AWS統合：AWSは、モデル展開用のAmazon Sagemakerやバッチ推論用のAWSバッチなど、AI開発用のさまざまなツールとサービスを提供しています。ユーザーはDGX Sparkのモデルを開発し、リアルタイムの推論のためにSagemakerエンドポイントを使用してそれらを展開できます。さらに、AWSはAmazon S3のようなスケーラブルなストレージソリューションを提供します。これは、大規模なデータセットを保存および管理するために使用できます。
4。Azure統合：Azureは、モデル展開用のAzure MLとスケーラブルモデル管理のAzure Kubernetesサービス(AKS)で同様の機能を提供します。ユーザーは、DGX Sparkでモデルをローカルに開発し、生産のためにAzureに展開し、Azure BlobストレージなどのAzureのスケーラブルなストレージソリューションを活用できます。
要約すると、DGX SparkはAWSまたはAzureと直接統合されていませんが、ユーザーがAIモデルをローカルに開発および微調整してから、大規模な生産と推論のためにクラウドに展開することにより、これらのクラウドプラットフォームを補完します。
引用：
[1] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-spark-station-grackwwell-ai-supercomputers-gtc
[2] https://www.datacenterdynamics.com/en/news/nvidia-dgx-cloud-now-abailable-via-aws/
[3] https://www.constellationr.com/blog-news/insights/nvidia-launches-dgx-spark-dgx-station-cersonal-ai-supercomputes
[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-park/tuning-aws-for-apache-park.pdf
[6] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-newspecialized-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-ty-first-train-with-dgx-cloud-on-aws/
[11] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-Announces-dgx-spark-and-dgx-station-seranal-ai-ai-computers