Nvidia DGX Spark, osebni superračunalnik AI, je zasnovan tako, da lokalno zažene modele AI v namiznem okolju. Medtem ko ni neposredno integriran s storitvami v oblaku, kot sta AWS ali Azure za uvajanje, lahko uporabniki razvijejo in natančno prilagodijo modele na DGX Spark in jih nato namestijo na oblačne platforme za proizvodnjo. Takole je mogoče uporabiti skupaj z AWS in Azure:
Integracija s storitvami v oblaku
1. Razvoj in delovni tok: Uporabniki lahko uporabijo Spark DGX za razvoj, natančno prilagoditev in testiranje AI modelov lokalno. Ko so modeli pripravljeni, jih lahko naložite na oblačne platforme, kot sta AWS ali Azure za obsežno uvajanje in sklepanje. Ta pristop omogoča razvijalcem učinkovito delo v lokalnem okolju, preden se povečajo v oblaku.
2. Nvidia DGX Cloud: Čeprav DGX Spark sama po sebi ni storitev v oblaku, NVIDIA ponuja platformo za oblak DGX, ki je na voljo pri AWS, Azure in drugih ponudnikih oblakov. DGX Cloud omogoča razširljiv dostop do naprednih GPU -jev NVIDIA, ki uporabnikom omogoča treniranje in namestitev modelov AI v oblaku. Medtem ko je DGX Spark namenjen lokalnemu razvoju, se DGX oblak lahko uporablja za delovne obremenitve AI v oblaku.
3. Integracija AWS: AWS ponuja različna orodja in storitve za razvoj AI, kot sta Amazon SageMaker za uvajanje modela in AWS Batch za sklepanje o paketu. Uporabniki lahko razvijejo modele na DGX Spark in jih nato namestijo s pomočjo končnih točk SageMaker za sklepanje v realnem času. Poleg tega AWS ponuja razširljive rešitve za shranjevanje, kot je Amazon S3, ki jih je mogoče uporabiti za shranjevanje in upravljanje velikih naborov podatkov.
4. Integracija Azure: Azure ponuja podobne zmogljivosti z Azure ML za uvajanje modela in storitev Azure Kubernetes (AKS) za razširljivo upravljanje modelov. Uporabniki lahko lokalno razvijejo modele na DGX Spark in jih nato namestijo v Azure za proizvodnjo, pri čemer uporabijo razširljive rešitve za shranjevanje Azure, kot je Azure Blob Storage.
Če povzamemo, čeprav DGX Spark ni neposredno integriran z AWS ali Azure, dopolnjuje te oblačne platforme, tako da uporabnikom omogoča, da razvijejo in natančno prilagodijo modele AI lokalno, preden jih namestijo v oblak za obsežno proizvodnjo in sklepanje.
Navedbe:
[1] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-park-station-grace-blackwell-ai-Supercomputers-gtc
[2] https://www.datacenterdynamics.com/sl/news/nvidia-dgx-coloud-now-vailable-via-aws/
[3] https://www.constellationr.com/blog-news/insights/nvidia-launches-dgx-park-dgx-station-peronal-aai-supercomputers
[4] https://www.aquasec.com/cloud-native-academy/cspm/ai-workloads/
[5] https://docs.aws.amazon.com/pdfs/prescriptive-guidance/latest/tuning-aws-lue-for-apache-park/tuning-aws-lue-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-coloud/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/virtalisierung/nvidia%20AI%20Enterprise%20licensing-guide.pdf?hslang=de
[10] https://www.bigdatawire.com/2024/12/11/nvidia-touts-lower-time-to-first-train-with-wloud-on-aws/
[11] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-park-and-dgx-station-personal-aa-computers