O NVIDIA DGX Spark, um supercomputador de IA pessoal, foi projetado para executar modelos de IA localmente em um ambiente de desktop. Embora não seja diretamente integrado a serviços em nuvem como AWS ou Azure para implantação, os usuários podem desenvolver e ajustar modelos no DGX Spark e depois implantá-los em plataformas em nuvem para produção. Veja como ele pode ser usado em conjunto com a AWS e o Azure:
integração com serviços em nuvem
1. Fluxo de trabalho de desenvolvimento e implantação: os usuários podem aproveitar o DGX Spark para desenvolver, ajustar e testar os modelos de IA localmente. Depois que os modelos estiverem prontos, eles podem ser enviados para plataformas em nuvem como AWS ou Azure para implantação e inferência em larga escala. Essa abordagem permite que os desenvolvedores trabalhem com eficiência em um ambiente local antes de dimensionar na nuvem.
2. NVIDIA DGX Cloud: Embora o DGX Spark em si não seja um serviço em nuvem, a NVIDIA oferece a plataforma DGX Cloud, que está disponível na AWS, Azure e outros provedores de nuvem. A DGX Cloud fornece acesso escalável às GPUs avançadas da NVIDIA, permitindo que os usuários treinem e implantem modelos de IA na nuvem. Enquanto o DGX Spark é para desenvolvimento local, a DGX Cloud pode ser usada para cargas de trabalho de AI baseadas em nuvem.
3. Integração da AWS: AWS oferece várias ferramentas e serviços para o desenvolvimento da IA, como a Amazon Sagemaker para implantação de modelos e lote da AWS para inferência em lote. Os usuários podem desenvolver modelos no DGX Spark e, em seguida, implantá-los usando pontos de extremidade do Sagemaker para inferência em tempo real. Além disso, a AWS fornece soluções de armazenamento escalonáveis como o Amazon S3, que podem ser usadas para armazenar e gerenciar grandes conjuntos de dados.
4. Integração do Azure: o Azure fornece recursos semelhantes com o Azure ML para implantação de modelos e serviço do Azure Kubernetes (AKS) para gerenciamento de modelo escalável. Os usuários podem desenvolver modelos localmente no DGX Spark e depois implantá -los no Azure para produção, alavancando as soluções de armazenamento escalonáveis do Azure como o Azure Blob Storage.
Em resumo, embora o DGX Spark não seja diretamente integrado ao AWS ou ao Azure, ele complementa essas plataformas em nuvem, permitindo que os usuários desenvolvam e ajuste os modelos de IA finos localmente antes de implantá-los na nuvem para produção e inferência em larga escala.
Citações:
[1] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-stark-station-grace-blackwell-ai-supercomputers-gtc
[2] https://www.datacenterdynamics.com/en/news/nvidia-dgx-cloud-now-available-vi-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-aws-wlue-for-apache-park/tuning-aws-glue-for-apache-park.pdf
[6] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station--new-especializado-de-desktop-line-for-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-ower nowower-to --first-tain-with-dgx-cloud-on-aws/
[11] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
