Kişisel bir AI süper bilgisayar olan NVIDIA DGX Spark, AI modellerini yerel olarak bir masaüstü ortamında çalıştırmak için tasarlanmıştır. Doğrudan AWS veya Dağıtım için Azure gibi bulut hizmetleriyle entegre olmasa da, kullanıcılar DGX Spark üzerinde modeller geliştirebilir ve ince ayar yapabilir ve daha sonra üretim için bulut platformlarına dağıtabilir. AWS ve Azure ile birlikte nasıl kullanılabileceği aşağıda açıklanmıştır:
Bulut Hizmetleri ile Entegrasyon
1. Geliştirme ve dağıtım iş akışı: Kullanıcılar, yerel olarak AI modellerini geliştirmek, ince ayar ve test etmek için DGX kıvılcımından yararlanabilir. Modeller hazır olduğunda, büyük ölçekli dağıtım ve çıkarım için AWS veya Azure gibi bulut platformlarına yüklenebilirler. Bu yaklaşım, geliştiricilerin bulutta ölçeklenmeden önce yerel bir ortamda verimli bir şekilde çalışmasını sağlar.
2. NVIDIA DGX Cloud: DGX Spark'ın kendisi bir bulut hizmeti olmasa da, NVIDIA, AWS, Azure ve diğer bulut sağlayıcılarında bulunan DGX bulut platformunu sunuyor. DGX Cloud, NVIDIA'nın gelişmiş GPU'larına ölçeklenebilir erişim sağlar ve kullanıcıların AI modellerini bulutta eğitmesine ve dağıtmasına olanak tanır. DGX Spark yerel geliştirme için olsa da, DGX bulut bulut tabanlı AI iş yükleri için kullanılabilir.
3. AWS Entegrasyonu: AWS, Model Dağıtım için Amazon Sagemaker ve toplu çıkarım için AWS parti gibi AI geliştirme için çeşitli araçlar ve hizmetler sunar. Kullanıcılar DGX Spark üzerinde modeller geliştirebilir ve ardından gerçek zamanlı çıkarım için Sagemaker uç noktalarını kullanarak dağıtabilir. Ayrıca AWS, büyük veri kümelerini depolamak ve yönetmek için kullanılabilen Amazon S3 gibi ölçeklenebilir depolama çözümleri sağlar.
4. Azure Entegrasyonu: Azure, model dağıtım için Azure ML ile benzer yetenekler ve ölçeklenebilir model yönetimi için Azure Kubernetes Service (AKS) sağlar. Kullanıcılar DGX Spark üzerinde yerel olarak modeller geliştirebilir ve ardından Azure'un Azure Blob Storage gibi ölçeklenebilir depolama çözümlerinden yararlanarak üretim için Azure'a dağıtabilir.
Özetle, DGX Spark doğrudan AWS veya Azure ile entegre olmasa da, kullanıcıların büyük ölçekli üretim ve çıkarım için buluta dağıtmadan önce yerel olarak AI modelleri geliştirmelerine ve ince ayar yapmalarına izin vererek bu bulut platformlarını tamamlar.
Alıntılar:
[1] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-spark-grace-blackwell-ai-supercomputers-gtc
[2] https://www.datacenterdynamics.com/en/news/nvidia-dgx-cloud-now-vailable-via-aws/
[3] https://www.constellationr.com/blog-news/insights/nvidia-laches-dgx-park-dgx-personal-a-supercomputers
[4] https://www.aquasec.com/cloud-native-academy/cspm/ai-workloads/
[5] https://docs.aws.amazon.com/pdfs/prestive-guidance/latest/tuning-aws-glue-for-apache-spark/tuning-aws-glue-for-apache-sark.pdf
[6] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-tation-a-new-spained-desktop-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%20ai%20enterprise%20licensing-guide.pdf?hslang=de
[10] https://www.bigdatawire.com/2024/12/11/nvidia-touts-lower time-ton-first-train-dgx-cloud-on-waws/
[11] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-ansunces-dgx-spark-dgx