Nvidia DGX Spark를 사용하여 NVIDIA 구름을 사용하여 몇 가지 제한 사항과 과제를 제시 할 수 있습니다.
1. 통합 및 호환성 : DGX Spark는 데스크톱에서 DGX 클라우드로의 모델을 지원하는 지원을 포함하여 NVIDIA의 풀 스택 AI 플랫폼과 완벽하게 통합하도록 설계되었습니다. 비비 디아 클라우드를 사용하는 경우 사용자는 호환성 문제에 직면하거나 원활한 통합을 보장하기 위해 추가 설정이 필요할 수 있습니다. 여기에는 DGX Spark의 기능을 특정 클라우드 인프라에 조정하기 위해 사용자 정의 스크립팅 또는 수동 구성이 포함될 수 있습니다.
2. 성능 최적화 : DGX Spark는 Grace Blackwell 플랫폼 및 NVLINK-C2C 인터커넥트 기술과 같은 특정 하드웨어 및 소프트웨어 최적화를 포함하는 NVIDIA의 생태계에 최적화되었습니다. 비비 디아 구름은 이러한 최적화를 완전히 활용하지 못할 수 있으며, 잠재적으로 NVIDIA의 자체 클라우드 서비스를 사용하는 것과 비교할 때 성능 감소를 초래할 수 있습니다.
3. 보안 및 액세스 제어 : DGX Cloud와 같은 NVIDIA의 클라우드 서비스에는 내장 보안 제어 및 액세스 관리가 제공됩니다. 비 Nvidia 구름을 사용하는 경우 사용자는 선택한 클라우드 제공 업체가 민감한 AI 워크로드를 보호하기 위해 비슷한 보안 기능 및 액세스 컨트롤을 제공해야합니다.
4. 확장 성과 유연성 : DGX Spark는 NVIDIA의 클라우드 인프라로 완벽하게 확장하도록 설계되어 사용자는 데스크탑과 클라우드 환경 사이의 모델을 쉽게 이동할 수 있습니다. 비-비비 디아 구름은 유사한 확장 성과 유연성을 달성하기 위해 추가적인 노력이 필요할 수 있으며, 다른 환경에서 AI 모델의 사용 편의성 및 배치를 제한 할 수 있습니다.
5. 지원 및 유지 보수 : NVIDIA는 생태계 내에서 제품에 대한 광범위한 지원 및 유지 보수를 제공합니다. Nonvidia Clouds를 사용하는 경우 사용자는 DGX Spark 사용자의 특정 요구에 맞지 않을 수있는 Cloud 공급 업체가 제공하는 지원 서비스에 의존해야 할 수도 있습니다.
6. 비용 및 접근성 : DGX Spark 자체는 상당한 투자이지만, 비비 디아 클라우드와 함께 사용하면 맞춤형 통합, 지원 및 잠재적 성능 최적화와 관련된 추가 비용이 발생할 수 있습니다. 이는 DGX Spark [1] [4]에 대한 높은 선불 비용에 직면 한 소규모 조직 또는 개별 개발자의 접근성을 더욱 제한 할 수 있습니다.
전반적으로 DGX Spark는 강력한 AI 기능을 제공하지만 Nvidia가 아닌 구름과의 통합은 최적의 성능과 유용성을 보장하기 위해 이러한 제한 사항을 신중하게 고려해야합니다.
인용 :
[1] https://jurnals.net/nvidia-unveils-dgx-spark-and-dgx-- volutionary-personal-supercomputers-powered-s-grace-blackwell/
[2] https://docs.nvidia.com/dgx-cloud/run-ai/latest/troubleShooting.html
[3] https://docs.nvidia.com/dgx-cloud/run-ai/latest/limitations.html
[4] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-dgx-spark-dgx-computing-2503
[5] https://docs.nvidia.com/ai-enterprise/3.1/release-notes/index.html
[6] https://www.upsolver.com/blog/apache-spark-limitations-self-service-alternative
[7] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-nounces-dgx-spark-and-dgx-pistation-pernal-ai-compupers
[8] https://www.outlookbusiness.com/news/nvidia-unveils-dgx-spark-and-dgx-station-ai-supercomputers-for-desktop-development
[9] https://www.arista.com/assets/data/pdf/whitepapers/nvidia-wp-scaling-dl-with-matrix-dgx-1w03wp201904.pdf
[10] https://www.techpowerup.com/334300/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx- 스테이션-개인-아나이-컴퓨터
[11] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-spark/