Nvidia DGX Spark, личный суперкомпьютер ИИ, предназначен для запуска моделей ИИ локально в среде настольных компьютеров. Хотя он не напрямую интегрируется с облачными сервисами, такими как AWS или Azure для развертывания, пользователи могут разрабатывать и настраивать модели на DGX Spark, а затем развернуть их в облачных платформах для производства. Вот как его можно использовать в сочетании с AWS и Azure:
Интеграция с облачными службами
1. Рабочий процесс разработки и развертывания: пользователи могут использовать DGX Spark для разработки, тонкой настройки и тестирования моделей искусственного интеллекта локально. Как только модели будут готовы, их можно загрузить на облачные платформы, такие как AWS или Azure для крупномасштабного развертывания и вывода. Этот подход позволяет разработчикам эффективно работать в локальной среде, прежде чем масштабироваться в облаке.
2. NVIDIA DGX Cloud: хотя сама DGX Spark не является облачной службой, NVIDIA предлагает облачную платформу DGX, которая доступна на AWS, Azure и других облачных провайдерах. DGX Cloud обеспечивает масштабируемый доступ к расширенным графическим процессорам NVIDIA, позволяя пользователям обучать и развернуть модели ИИ в облаке. В то время как DGX Spark предназначен для локальной разработки, DGX Cloud может использоваться для облачных рабочих нагрузок AI.
3. Integration AWS: AWS предлагает различные инструменты и услуги для разработки искусственного интеллекта, таких как Amazon SageMaker для развертывания моделей и партии AWS для пакетного вывода. Пользователи могут разрабатывать модели на DGX Spark, а затем развернуть их, используя конечные точки SageMaker для вывода в реальном времени. Кроме того, AWS предоставляет масштабируемые решения для хранения, такие как Amazon S3, которые можно использовать для хранения и управления большими наборами данных.
4. Интеграция Azure: Azure предоставляет аналогичные возможности с Azure ML для развертывания моделей и службы Azure Kubernetes (AKS) для масштабируемого управления модели. Пользователи могут разрабатывать модели локально на DGX Spark, а затем развернуть их в Azure для производства, используя масштабируемые решения для хранения Azure, такие как хранилище Azure Blob.
Таким образом, хотя DGX Spark не напрямую интегрирована с AWS или Azure, она дополняет эти облачные платформы, позволяя пользователям разрабатывать и настраивать модели искусственного интеллекта локально, прежде чем развернуть их в облаке для крупномасштабного производства и вывода.
Цитаты:
[1] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-park-station-grace-lackwell-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-park-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-park/tuning-aws-glue-for-apache-park.pdf
[6] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-специфиолизированный 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