Izmantojot NVIDIA DGX dzirksteli ar mākoņiem, kas nav NVIDIA, var parādīt vairākus ierobežojumus un izaicinājumus:
1. Integrācija un savietojamība: DGX dzirkstele ir paredzēta, lai nemanāmi integrētos ar NVIDIA pilna kaudzes AI platformu, kas ietver atbalstu modeļu pārvietošanai no galddatoriem uz DGX mākoni vai citu NVIDIA paātrinātu mākoņu vidi. Izmantojot mākoņus, kas nav NVIDIA, lietotāji var saskarties ar saderības problēmām vai pieprasīt papildu iestatīšanu, lai nodrošinātu vienmērīgu integrāciju. Tas varētu ietvert pielāgotu skriptu veidošanu vai manuālu konfigurāciju, lai pielāgotu DGX Spark iespējas konkrētajai mākoņu infrastruktūrai.
2. Veiktspējas optimizācija: DGX dzirkstele ir optimizēta Nvidia ekosistēmai, kas ietver īpašas aparatūras un programmatūras optimizācijas, piemēram, Grace Blackwell platformu un NVLink-C2C starpsavienojumu tehnoloģiju. Iespējams, ka mākoņi, kas nav NVIDIA, iespējams, nespēs pilnībā izmantot šīs optimizācijas, iespējams, samazinot veiktspēju, salīdzinot ar paša NVIDIA mākoņa pakalpojumu izmantošanu.
3. Drošības un piekļuves kontrole: NVIDIA mākoņa pakalpojumi, piemēram, DGX Cloud, nāk ar iebūvētām drošības vadības ierīcēm un piekļuves pārvaldību. Izmantojot mākoņus, kas nav NVIDIA, lietotājiem ir jāpārliecinās, ka viņu izvēlētais mākoņu pakalpojumu sniedzējs piedāvā salīdzināmas drošības funkcijas un piekļuves vadības ierīces, lai aizsargātu jutīgas AI darba slodzes.
4. Mērogojamība un elastība: DGX dzirkstele ir paredzēta, lai nemanāmi mērogotu ar NVIDIA mākoņa infrastruktūru, ļaujot lietotājiem viegli pārvietot modeļus starp galddatoru un mākoņu vidi. Newidia mākoņiem var būt vajadzīgas papildu pūles, lai sasniegtu līdzīgu mērogojamību un elastību, potenciāli ierobežojot AI modeļu lietošanas un izvietošanas vienkāršību dažādās vidēs.
5. Atbalsts un uzturēšana: NVIDIA nodrošina plašu savu produktu atbalstu un uzturēšanu savā ekosistēmā. Izmantojot mākoņus, kas nav NVIDIA, lietotājiem, iespējams, būs jāpaļaujas uz Cloud pārdevēja sniegtajiem atbalsta pakalpojumiem, kas, iespējams, nav tik pielāgoti DGX Spark lietotāju īpašajām vajadzībām.
6. Izmaksas un pieejamība: lai gan pati DGX dzirkstele ir būtisks ieguldījums, to izmantošana ar mākoņiem, kas nav NVIDIA, var rasties papildu izmaksas, kas saistītas ar pielāgotu integrāciju, atbalstu un iespējamu veiktspējas optimizāciju. Tas varētu vēl vairāk ierobežot piekļuvi mazākām organizācijām vai atsevišķiem izstrādātājiem, kuri jau saskaras ar augstām avansa izmaksām DGX dzirkstelei [1] [4].
Kopumā, kaut arī DGX Spark piedāvā jaudīgas AI iespējas, tās integrācijai ar mākoņiem, kas nav NVIDIA, ir rūpīgi jāņem vērā šie ierobežojumi, lai nodrošinātu optimālu veiktspēju un lietojamību.
Atsauces:
[1] https://jurnals.net/nvidia-unveils-dgx-spark-and-dgx-station-revolucionary-personal-ai-supercomputers vadīts-by grace-backwell/
[2] https://docs.nvidia.com/dgx-cloud/run-ai/latest/trobleshooting.html
[3] https://docs.nvidia.com/dgx-cloud/run-ai/latest/limitations.html
.
[5] https://docs.nvidia.com/ai-enterprise/3.1/release-notes/index.html
[6.]
[7] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-park-and-dgx-station-personal-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-dl-with-matrix-dgx-1-w03wp201904.pdf
[10] https://www.techpowerup.com/334300/nvidia-announces-dgx-park-and-dgx-station-personal-ai-computers
[11] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-park/