El NVIDIA DGX Spark, una supercomputadora de IA personal, está diseñada para ejecutar modelos de IA localmente en un entorno de escritorio. Si bien no está directamente integrado con servicios en la nube como AWS o Azure para la implementación, los usuarios pueden desarrollar y ajustar modelos en la Spark DGX y luego implementarlos en plataformas en la nube para su producción. Así es como se puede usar junto con AWS y Azure:
Integración con servicios en la nube
1. Flujo de trabajo de desarrollo e implementación: los usuarios pueden aprovechar la chispa DGX para desarrollar, ajustar y probar los modelos de IA localmente. Una vez que los modelos están listos, se pueden cargar en plataformas en la nube como AWS o Azure para la implementación e inferencia a gran escala. Este enfoque permite a los desarrolladores trabajar de manera eficiente en un entorno local antes de ampliar en la nube.
2. NVIDIA DGX Cloud: aunque DGX Spark no es un servicio en la nube, NVIDIA ofrece la plataforma DGX Cloud, que está disponible en AWS, Azure y otros proveedores de la nube. DGX Cloud proporciona acceso escalable a las GPU avanzadas de NVIDIA, lo que permite a los usuarios entrenar e implementar modelos AI en la nube. Si bien DGX Spark es para el desarrollo local, DGX Cloud se puede usar para cargas de trabajo de IA basadas en la nube.
3. Integración de AWS: AWS ofrece varias herramientas y servicios para el desarrollo de IA, como Amazon SageMaker para la implementación de modelos y el lote de AWS para inferencia por lotes. Los usuarios pueden desarrollar modelos en DGX Spark y luego implementarlos utilizando puntos finales de Sagemaker para inferencia en tiempo real. Además, AWS proporciona soluciones de almacenamiento escalables como Amazon S3, que se puede utilizar para almacenar y administrar grandes conjuntos de datos.
4. Integración de Azure: Azure proporciona capacidades similares con Azure ML para la implementación del modelo y el servicio de Azure Kubernetes (AK) para la gestión de modelos escalables. Los usuarios pueden desarrollar modelos localmente en DGX Spark y luego implementarlos en Azure para la producción, aprovechando las soluciones de almacenamiento escalables de Azure como Azure Blob Storage.
En resumen, si bien el DGX Spark no está directamente integrado con AWS o Azure, complementa estas plataformas en la nube al permitir a los usuarios desarrollar y ajustar modelos AI localmente antes de implementarlos en la nube para una producción e inferencia a gran escala.
Citas:
[1] https://www.theverege.com/news/631957/nvidia-dgx-park-station-grace-lackwell-ai-superComputers-gtc
[2] https://www.datacentdynamics.com/en/news/nvidia-dgxcloud-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-specialized-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-to-to-first-train-with-dgx cloud-on-aws/
[11] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-nounces-dgx-park-and-dgx-station-personal-ai-computers