Uporaba NVIDIA DGX Spark z oblaki, ki niso NVIDIA, lahko predstavlja več omejitev in izzivov:
1. Integracija in združljivost: DGX Spark je zasnovan tako, da se brezhibno integrira s platformo AI v celoti NVIDIA, ki vključuje podporo za premikanje modelov od namiznih računalnikov v DGX Cloud ali druga oblačna okolja, ki jih pospešuje NVIDIA. Pri uporabi oblakov, ki niso NVIDIA, lahko uporabniki naletijo na težave z združljivostjo ali potrebujejo dodatno nastavitev, da se zagotovi nemotena integracija. To bi lahko vključevalo skript po meri ali ročno konfiguracijo za prilagoditev zmogljivosti DGX Spark s posebno infrastrukturo v oblaku.
2. Optimizacija uspešnosti: DGX Spark je optimiziran za NVIDIA-jev ekosistem, ki vključuje specifične optimizacije strojne in programske opreme, kot sta Grace Blackwell Platform in NVLink-C2C Interconnect Technology. Oblaki, ki niso NVIDIA, morda ne bodo mogli v celoti izkoristiti teh optimizacij, kar bi lahko vodilo do zmanjšanih zmogljivosti v primerjavi z uporabo lastnih storitev v oblaku NVIDIA.
3. Nadzor varnosti in dostopa: NVIDIA-jeve storitve v oblaku, kot je DGX Cloud, prihajajo z vgrajenim varnostnim nadzorom in upravljanjem dostopa. Pri uporabi oblakov, ki niso NVIDIA, morajo uporabniki zagotoviti, da njihov izbrani ponudnik oblakov ponuja primerljive varnostne funkcije in nadzor dostopa za zaščito občutljivih delovnih obremenitev AI.
4. razširljivost in prilagodljivost: DGX Spark je zasnovan tako, da se brezhibno spreminja z oblačno infrastrukturo NVIDIA, kar uporabnikom omogoča enostavno premikanje modelov med namiznim in oblačnim okoljem. Oblaki, ki niso NVIDIA, bodo morda potrebovali dodatno prizadevanje za dosego podobne razširljivosti in prožnosti, kar bi lahko omejilo enostavnost uporabe in uvajanje modelov AI v različnih okoljih.
5. Podpora in vzdrževanje: NVIDIA zagotavlja obsežno podporo in vzdrževanje svojih izdelkov znotraj svojega ekosistema. Pri uporabi oblakov, ki niso NVIDIA, se bodo morda morali uporabniki zanašati na podporne storitve, ki jih nudi prodajalec v oblaku, ki morda ne bodo tako prilagojene posebnim potrebam uporabnikov DGX Spark.
6. Stroški in dostopnost: Čeprav je sama Spark DGX pomembna naložba, lahko uporaba z oblaki, ki niso NVIDIA, povzroči dodatne stroške, povezane z integracijo, podporo in potencialnimi optimizacijami uspešnosti po meri. To bi lahko še omejilo dostopnost za manjše organizacije ali posamezne razvijalce, ki se že soočajo z visokimi vnaprejšnjimi stroški za Spark DGX [1] [4].
Na splošno, medtem ko DGX Spark ponuja močne zmogljivosti AI, njegova integracija z oblaki, ki niso NVIDIA, zahteva natančno upoštevanje teh omejitev, da se zagotovi optimalna zmogljivost in uporabnost.
Navedbe:
[1] https://jurnals.net/nvidia-unveils-dgx-park-and-dgx-station-mevolution-personal-aai-superračunalnik-wewer-by-Grace-blackwell/
[2] https://docs.nvidia.com/dgx-coloud/run-ai/latest/troubleshooting.html
[3] https://docs.nvidia.com/dgx-coloud/run-ai/latest/limitations.html
[4] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-dgx-park-dgx-station-revolution-personal-ai-computing-253
[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-announces-dgx-park-and-dgx-station-personal-aa-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-pastion-ai-Computers
[11] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-park/