Menggunakan NVIDIA DGX Spark dengan awan non-NVIDIA dapat menghadirkan beberapa keterbatasan dan tantangan:
1. Integrasi dan Kompatibilitas: Percikan DGX dirancang untuk mengintegrasikan dengan mulus dengan platform AI full-stack NVIDIA, yang mencakup dukungan untuk memindahkan model dari desktop ke dgx cloud atau lingkungan cloud yang dipercepat NVIDIA lainnya. Saat menggunakan awan non-NVIDIA, pengguna mungkin mengalami masalah kompatibilitas atau memerlukan pengaturan tambahan untuk memastikan integrasi yang lancar. Ini dapat melibatkan skrip khusus atau konfigurasi manual untuk menyesuaikan kemampuan DGX Spark ke infrastruktur cloud spesifik.
2. Optimalisasi Kinerja: Percikan DGX dioptimalkan untuk ekosistem NVIDIA, yang mencakup optimisasi perangkat keras dan perangkat lunak spesifik seperti platform Grace Blackwell dan teknologi interkoneksi NVLink-C2C. Awan non-Nvidia mungkin tidak dapat sepenuhnya memanfaatkan optimisasi ini, yang berpotensi mengarah pada berkurangnya kinerja dibandingkan dengan menggunakan layanan cloud NVIDIA sendiri.
3. Kontrol Keamanan dan Akses: Layanan cloud NVIDIA, seperti DGX Cloud, hadir dengan kontrol keamanan bawaan dan manajemen akses. Saat menggunakan awan non-NVIDIA, pengguna harus memastikan bahwa penyedia cloud yang mereka pilih menawarkan fitur keamanan yang sebanding dan kontrol akses untuk melindungi beban kerja AI yang sensitif.
4. Skalabilitas dan fleksibilitas: Percikan DGX dirancang untuk skala mulus dengan infrastruktur cloud NVIDIA, memungkinkan pengguna untuk dengan mudah memindahkan model antara lingkungan desktop dan cloud. Awan non-nvidia mungkin memerlukan upaya tambahan untuk mencapai skalabilitas dan fleksibilitas yang sama, berpotensi membatasi kemudahan penggunaan dan penyebaran model AI di lingkungan yang berbeda.
5. Dukungan dan Pemeliharaan: NVIDIA memberikan dukungan dan pemeliharaan yang luas untuk produk -produknya dalam ekosistemnya. Saat menggunakan awan non-NVIDIA, pengguna mungkin perlu mengandalkan layanan dukungan yang disediakan oleh vendor cloud, yang mungkin tidak disesuaikan dengan kebutuhan spesifik pengguna DGX Spark.
6. Biaya dan aksesibilitas: Sementara percikan DGX itu sendiri merupakan investasi yang signifikan, menggunakannya dengan awan non-NVIDIA mungkin menimbulkan biaya tambahan terkait integrasi khusus, dukungan, dan optimasi kinerja potensial. Ini selanjutnya dapat membatasi aksesibilitas untuk organisasi yang lebih kecil atau pengembang individu yang sudah menghadapi biaya dimuka yang tinggi untuk percikan DGX [1] [4].
Secara keseluruhan, sementara DGX Spark menawarkan kemampuan AI yang kuat, integrasinya dengan awan non-NVIDIA membutuhkan pertimbangan yang cermat terhadap keterbatasan ini untuk memastikan kinerja dan kegunaan yang optimal.
Kutipan:
[1.
[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-skark-dgx-station-revolutionizing-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-service-alternative
[7] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announceses-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[8] https://www.outlookbusiness.com/news/nvidia-uNVeils-dgx-sdg-dgx-station-ai-supercomputer-for-desktop-pengembangan
[9] https://www.arista.com/assets/data/pdf/whitepapers/nvidia-wp-scaling-dl-with-matrix-dgx-1-w03wp201904.pdf
[10] https://www.techpowerup.com/334300/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-sonal-ai-computers
[11] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-park/