NVIDIA DGX Spark, một siêu máy tính AI cá nhân, được thiết kế để chạy các mô hình AI cục bộ trên môi trường máy tính để bàn. Mặc dù nó không được tích hợp trực tiếp với các dịch vụ đám mây như AWS hoặc Azure để triển khai, người dùng có thể phát triển và điều chỉnh các mô hình trên DGX Spark và sau đó triển khai chúng lên các nền tảng đám mây để sản xuất. Đây là cách nó có thể được sử dụng cùng với AWS và Azure:
Tích hợp với các dịch vụ đám mây
1. Phát triển và triển khai quy trình làm việc: Người dùng có thể tận dụng DGX Spark để phát triển, tinh chỉnh và kiểm tra các mô hình AI cục bộ. Khi các mô hình đã sẵn sàng, chúng có thể được tải lên các nền tảng đám mây như AWS hoặc Azure để triển khai và suy luận quy mô lớn. Cách tiếp cận này cho phép các nhà phát triển làm việc hiệu quả trong môi trường địa phương trước khi mở rộng trên đám mây.
2. NVIDIA DGX Cloud: Mặc dù DGX Spark không phải là dịch vụ đám mây, NVIDIA cung cấp nền tảng đám mây DGX, có sẵn trên AWS, Azure và các nhà cung cấp đám mây khác. DGX Cloud cung cấp quyền truy cập có thể mở rộng vào GPU nâng cao của NVIDIA, cho phép người dùng đào tạo và triển khai các mô hình AI trên đám mây. Mặc dù DGX Spark dành cho sự phát triển cục bộ, DGX Cloud có thể được sử dụng cho khối lượng công việc AI dựa trên đám mây.
3. Tích hợp AWS: AWS cung cấp các công cụ và dịch vụ khác nhau để phát triển AI, chẳng hạn như Amazon Sagemaker để triển khai mô hình và Batch AWS cho suy luận hàng loạt. Người dùng có thể phát triển các mô hình trên DGX Spark và sau đó triển khai chúng bằng các điểm cuối của Sagemaker để suy luận thời gian thực. Ngoài ra, AWS cung cấp các giải pháp lưu trữ có thể mở rộng như Amazon S3, có thể được sử dụng để lưu trữ và quản lý các bộ dữ liệu lớn.
4. Tích hợp Azure: Azure cung cấp các khả năng tương tự với Azure ML để triển khai mô hình và Dịch vụ Azure Kubernetes (AKS) để quản lý mô hình có thể mở rộng. Người dùng có thể phát triển các mô hình cục bộ trên DGX Spark và sau đó triển khai chúng đến Azure để sản xuất, tận dụng các giải pháp lưu trữ có thể mở rộng của Azure như Azure Blob Storage.
Tóm lại, trong khi DGX Spark không được tích hợp trực tiếp với AWS hoặc Azure, nhưng nó bổ sung cho các nền tảng đám mây này bằng cách cho phép người dùng phát triển và điều chỉnh các mô hình AI cục bộ trước khi triển khai chúng lên đám mây để sản xuất và suy luận quy mô lớn.
Trích dẫn:
[1] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-spark-station-grace-blackwell-ai-supercomputers-gtc
.
[3] https://www.constellationr.com/blog-news/insights/nvidia-launches-dgx-spark-dgx-station-personal-ai-supercomputers
[4] https:
[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-specialized-desktop-line-for-ai-work
[7] https://docs.nvidia.com/dgx-loud/run-ai/latest/appendix.html
.
[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
[11] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers