„NVIDIA DGX Spark“, asmeninis AI superkompiuteris, skirtas naudoti AI modelius vietoje stalinių kompiuterių aplinkoje. Nors jis nėra tiesiogiai integruotas su debesų paslaugomis, tokiomis kaip AWS ar „Azure“ diegimui, vartotojai gali sukurti ir tobulinti modelius „DGX Spark“ ir tada juos diegti į debesų platformas gamybai. Štai kaip tai galima naudoti kartu su AWS ir Azure:
Integracija į „Cloud Services“
1. Kai modeliai bus paruošti, juos galima įkelti į debesų platformas, tokias kaip AWS ar „Azure“, kad būtų galima diegti didelius mastus ir išvadas. Šis požiūris leidžia kūrėjams efektyviai dirbti vietinėje aplinkoje prieš didėjant debesyje.
2. „DGX Cloud“ suteikia keičiamą prieigą prie pažangių NVIDIA GPU, leidžiančių vartotojams mokyti ir diegti AI modelius debesyje. Nors „DGX Spark“ yra skirtas vietos plėtrai, DGX debesis gali būti naudojamas debesies pagrindu sukurtoms AI darbo krūviams.
3. AWS integracija: AWS siūlo įvairias priemones ir paslaugas AI kūrimui, pavyzdžiui, „Amazon Sagemaker“ modeliui diegti ir AWS partijai, kad būtų galima nustatyti paketus. Vartotojai gali kurti modelius „DGX Spark“ ir tada juos diegti naudodami „Sagemaker“ galinius taškus realiojo laiko išvadoms. Be to, AWS teikia keičiamus saugojimo sprendimus, tokius kaip „Amazon S3“, kurie gali būti naudojami dideliems duomenų rinkiniams saugoti ir tvarkyti.
4. „Azure“ integracija: „Azure“ suteikia panašias galimybes „Azure ML“ modelio diegimui ir „Azure Kubernetes Service“ (AKS), skirtas keičiamo modelio valdymui. Vartotojai gali kurti modelius vietoje „DGX Spark“ ir tada juos diegti „Azure“ gamybai, pasinaudodami „Azure“ keičiamais laikymo sprendimais, tokiais kaip „Azure BLOB“ saugykla.
Apibendrinant galima pasakyti, kad nors DGX kibirkštis nėra tiesiogiai integruota su AWS ar „Azure“, jis papildo šias debesies platformas, leisdamas vartotojams kurti ir nustatyti AI modelius vietoje, prieš įdiegdami juos į debesis, kad būtų galima gaminti didelę gamybą ir išvadą.
Citatos:
[1] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-spark-tation-grace-blackwell-ai-supercomputers-gtc
[2] https://www.datacenterdynynamics.com/en/news/nvidia-dgx-cloud-bow-aviaable-via-aws/
[3] https://www.constellationr.com/blog-news/insights/nvidia-launches-dgx-park-dgx-stiation-asonal-ai-superkompiuteriai
[4] https://www.aquasec.com/cloud-native-academy/cspm/ai-workloads/
[5] https://docs.aws.amazon.com/pdfs/presriptive-guidance/latest/tuning-aws-klue-for-apache-spark/tuning-aws-gleu-for-apache-spark.pdf
[6] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-tistion-a-new-specifialized-desktop-line-for-ai-work
[7] https://docs.nvidia.com/dgx-cloud/run-ai/latest/appendentx.html
[8] https://blogs.nvidia.com/blog/aws-reinvent-ai-robotics-quantum-software/
[9] https://page.adn.de/hubfs/25042371/herstellerseiten/nvidia/download/virtualiserung/nvidia%20A%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-ws/
[11] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-park-and-dgx-stiation-personal-ai-computers