Použití Spark NVIDIA DGX s mraky non-NVIDIA může představovat několik omezení a výzev:
1. Integrace a kompatibilita: DGX Spark je navržena tak, aby se bezproblémově integrovala s platformou AI Full-stack AI NVIDIA, která zahrnuje podporu pro pohyblivé modely z stolních počítačů po cloud DGX nebo jiné cloudové prostředí s akcelery NVIDIA. Při používání mraků non-NVIDIA mohou uživatelé setkat s problémy s kompatibilitou nebo vyžadovat další nastavení, aby zajistili hladkou integraci. To by mohlo zahrnovat vlastní skriptování nebo manuální konfiguraci tak, aby přizpůsobila schopnosti DGX Spark na konkrétní cloudovou infrastrukturu.
2. Optimalizace výkonu: Spark DGX je optimalizován pro ekosystém NVIDIA, který zahrnuje specifické optimalizace hardwaru a softwaru, jako je platforma Grace Blackwell a technologie NVLINK-C2C Interconnect. Mraky non-NVIDIA nemusí být schopny tyto optimalizace plně využít, což by mohlo vést ke sníženému výkonu ve srovnání s používáním vlastních cloudových služeb NVIDIA.
3. Zabezpečení a řízení přístupu: Cloudové služby NVIDIA, jako je DGX Cloud, přicházejí s vestavěnými kontrolami zabezpečení a správou přístupu. Při používání mraků mimo NVIDIA musí uživatelé zajistit, aby jejich vybraný poskytovatel cloudu nabídl srovnatelné bezpečnostní funkce a ovládací prvky přístupu k ochraně citlivé pracovní zátěže AI.
4. škálovatelnost a flexibilita: DGX Spark je navržena tak, aby hladce škálovala s cloudovou infrastrukturou NVIDIA, což uživatelům umožňuje snadno přesouvat modely mezi stolními a cloudovými prostředími. Mraky mimo NVIDIA mohou vyžadovat další úsilí k dosažení podobné škálovatelnosti a flexibility, což potenciálně omezuje snadnost použití a nasazení modelů AI v různých prostředích.
5. Podpora a údržba: NVIDIA poskytuje rozsáhlou podporu a údržbu svých produktů v rámci svého ekosystému. Při používání clouds non-NVIDIA se mohou uživatelé muset spolehnout na podpůrné služby poskytované prodejcem cloudu, což nemusí být tak přizpůsobeno konkrétním potřebám uživatelů Spark DGX.
6. Náklady a dostupnost: Zatímco samotná Spark DGX je významnou investicí, její použití s ne-NVIDIA mraky by mohlo vzniknout dodatečné náklady související s vlastní integrací, podporou a potenciální optimalizací výkonnosti. To by mohlo dále omezit dostupnost pro menší organizace nebo jednotlivé vývojáře, kteří již čelí vysokým nákladům na předem pro DGX Spark [1] [4].
Celkově, zatímco DGX Spark nabízí silné schopnosti AI, její integrace s ne-NVIDIA mraky vyžaduje pečlivé zvážení těchto omezení, aby se zajistila optimální výkon a použitelnost.
Citace:
[1] https://jurnals.net/nvidia-unveils-dgx-park-and-dgx-revolution-personal--ai-supercomputers-powwered-be-race-lackwell/
[2] https://docs.nvidia.com/dgx-cloud/run-atest/troubleshooting.html
[3] https://docs.nvidia.com/dgx-cloud/run-atest/lititations.html
[4] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-park-park-dgx-station-revolution-personal-ai- computing --2503
[5] https://docs.nvidia.com/ai-enterprise/3.1/release-notes/index.html
[6] https://www.upsolver.com/blog/apache-park-limitations-Self-alternative
[7] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-Dgx-park-and-Dgx-station-to--ai-computers
[8] https://www.outlookbusiness.com/news/nvidia-unveils-dgx-park-and-Dgx-station-ai-supercomputers-for-desktop-development
[9] https://www.arista.com/assets/data/pdf/whitepapers/nvidia-wp-scaling-dwith-tith-tith-tit--dgx-1-w03wp201904.pdf
[10] https://www.techpoweru.com/334300/nvidia-announces-Dgx-park-and-Dgx-station-col-ai-computers
[11] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-park/