NVIDIA DGX Spark, en personlig AI -superdatamaskin, er designet for å kjøre AI -modeller lokalt på et skrivebordsmiljø. Selv om det ikke er direkte integrert med skytjenester som AWS eller Azure for distribusjon, kan brukere utvikle og finjustere modeller på DGX Spark og deretter distribuere dem til skyplattformer for produksjon. Slik kan det brukes i forbindelse med AWS og Azure:
Integrering med skytjenester
1. Utvikling og distribusjonsarbeidsflyt: Brukere kan utnytte DGX-gnisten til å utvikle, finjustere og teste AI-modeller lokalt. Når modellene er klare, kan de lastes opp til skyplattformer som AWS eller Azure for storstilt distribusjon og slutning. Denne tilnærmingen lar utviklere jobbe effektivt i et lokalt miljø før de skaleres opp i skyen.
2. NVIDIA DGX Cloud: Selv om DGX Spark ikke er en skytjeneste, tilbyr NVIDIA DGX Cloud -plattformen, som er tilgjengelig på AWS, Azure og andre skyleverandører. DGX Cloud gir skalerbar tilgang til NVIDIAs avanserte GPU -er, slik at brukere kan trene og distribuere AI -modeller i skyen. Mens DGX Spark er for lokal utvikling, kan DGX Cloud brukes til skybaserte AI-arbeidsmengder.
3. AWS -integrasjon: AWS tilbyr forskjellige verktøy og tjenester for AI -utvikling, for eksempel Amazon Sagemaker for modelldistribusjon og AWS -batch for batch inferens. Brukere kan utvikle modeller på DGX Spark og deretter distribuere dem ved hjelp av Sagemaker-endepunkter for inferens i sanntid. I tillegg gir AWS skalerbare lagringsløsninger som Amazon S3, som kan brukes til å lagre og administrere store datasett.
4. Azure Integration: Azure gir lignende muligheter med Azure ML for modelldistribusjon og Azure Kubernetes Service (AKS) for skalerbar modellstyring. Brukere kan utvikle modeller lokalt på DGX Spark og deretter distribuere dem til Azure for produksjon, og utnytte Azures skalerbare lagringsløsninger som Azure Blob -lagring.
Oppsummert, mens DGX Spark ikke er direkte integrert med AWS eller Azure, kompletterer den disse skyplattformene ved å la brukere utvikle og finjustere AI-modeller lokalt før de distribuerer dem til skyen for storstilt produksjon og inferens.
Sitasjoner:
[1] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-spark-station-grace-blackwell-ai-supercomputers-GTC
[2] https://www.datacenterdynamics.com/no/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.aws.amazon.com/pdfs/prescriptive-guidance/latest/tuning-aws-lue-for-apache-spark/tuning-aws-gue-for-apache-spark.pdf
[6] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-specialised-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-station-personal-ai-computers