NVIDIA DGX Spark, un supercomputer personal AI, este conceput pentru a rula modele AI la nivel local pe un mediu desktop. Deși nu este integrat direct cu servicii cloud precum AWS sau Azure pentru implementare, utilizatorii pot dezvolta și regla modele pe DGX Spark și apoi le pot implementa pe platforme cloud pentru producție. Iată cum poate fi utilizat împreună cu AWS și Azure:
Integrarea cu Cloud Services
1. Dezvoltare și implementare Flux de lucru: Utilizatorii pot folosi DGX Spark pentru a dezvolta, regla și testa modelele AI la nivel local. Odată ce modelele sunt gata, acestea pot fi încărcate pe platforme cloud precum AWS sau Azure pentru implementarea și inferența la scară largă. Această abordare permite dezvoltatorilor să lucreze eficient într -un mediu local înainte de a se extinde în cloud.
2. NVIDIA DGX Cloud: Deși DGX Spark în sine nu este un serviciu cloud, NVIDIA oferă platforma DGX Cloud, care este disponibilă pe AWS, Azure și alți furnizori de cloud. DGX Cloud oferă acces scalabil la GPU -urile avansate ale NVIDIA, permițând utilizatorilor să se antreneze și să implementeze modele AI în cloud. În timp ce DGX Spark este destinat dezvoltării locale, DGX Cloud poate fi utilizat pentru sarcini de lucru AI bazate pe cloud.
3. Integrarea AWS: AWS oferă diverse instrumente și servicii pentru dezvoltarea AI, cum ar fi Amazon Sagemaker pentru implementarea modelului și lotul AWS pentru inferență de lot. Utilizatorii pot dezvolta modele pe DGX Spark și apoi le pot implementa folosind puncte finale SAGEMAKER pentru inferență în timp real. În plus, AWS oferă soluții de stocare scalabile precum Amazon S3, care pot fi utilizate pentru a stoca și gestiona seturi de date mari.
4. Integrarea Azure: Azure oferă capacități similare cu Azure ML pentru implementarea modelului și Azure Kubernetes Service (AKS) pentru gestionarea modelului scalabil. Utilizatorii pot dezvolta modele la nivel local pe DGX Spark și apoi le pot implementa în Azure pentru producție, folosind soluțiile de stocare scalabile ale Azure, cum ar fi Azure Blob Storage.
În rezumat, în timp ce DGX Spark nu este integrat direct cu AWS sau Azure, completează aceste platforme cloud, permițând utilizatorilor să dezvolte și să regleze modele AI la nivel local, înainte de a le implementa în cloud pentru producție și inferență la scară largă.
Citări:
[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-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-glue-for-apache-spark/tuning-aws-glue-for-apache-spark.pdf
[6] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-pecialized-desktop-in-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/herstelleseiten/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-tain-with-dgx-coloud-on-aws/
[11] https://nvidianeews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-A-computers