Компанія Nvidia DGX Spark, особистий суперкомп'ютер AI, призначена для запуску моделей AI локально на настільному середовищі. Незважаючи на те, що він не інтегрується безпосередньо з хмарними сервісами, такими як AWS або Azure для розгортання, користувачі можуть розробляти та тонко налаштувати моделі на DGX Spark, а потім розгортати їх на хмарні платформи для виробництва. Ось як його можна використовувати спільно з AWS та Azure:
Інтеграція з хмарними службами
1. Робочий процес з розробки та розгортання: Користувачі можуть використовувати іскру DGX для розробки, тонкої настройки та тестування моделей AI локально. Після того, як моделі будуть готові, вони можуть бути завантажені на хмарні платформи, такі як AWS або Azure для масштабного розгортання та висновку. Такий підхід дозволяє розробникам ефективно працювати в локальному середовищі, перш ніж збільшуватися в хмарі.
2. NVIDIA DGX Cloud: Хоча сама DGX Spark не є хмарною послугою, NVIDIA пропонує хмарну платформу DGX, яка доступна на AWS, Azure та інших хмарних провайдерів. DGX Cloud забезпечує масштабний доступ до розширених графічних процесорів NVIDIA, що дозволяє користувачам тренувати та розгортати моделі AI у хмарі. Хоча DGX Spark призначений для локальної розробки, Cloud Cloud може використовуватися для хмарних робочих навантажень AI.
3. Інтеграція AWS: AWS пропонує різні інструменти та послуги для розробки AI, таких як Amazon Sagemaker для розгортання моделі та пакетна партія AWS для пакетного висновку. Користувачі можуть розробити моделі на DGX Spark, а потім розгорнути їх за допомогою кінцевих точок SageMaker для висновку в режимі реального часу. Крім того, AWS пропонує масштабовані рішення для зберігання, такі як Amazon S3, які можна використовувати для зберігання та управління великими наборами даних.
4. Інтеграція Azure: Azure надає подібні можливості з Azure ML для розгортання моделі та послуги Azure Kubernetes (AKS) для масштабованого управління моделлю. Користувачі можуть розробляти моделі локально на DGX Spark, а потім розгорнути їх на Azure для виробництва, використовуючи масштабовані рішення Azure Azure, як зберігання Azure Blob.
Підсумовуючи це, хоча Spark DGX не є безпосередньо інтегрованою з AWS або Azure, вона доповнює ці хмарні платформи, дозволяючи користувачам розробляти та налагодити моделі AI локально, перш ніж розгорнути їх у хмару для масштабного виробництва та висновку.
Цитати:
[1] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-spark-station-crace-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-scialized-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-time-to-first-train-with-dgx-cloud-on-aws/
[.