Використання Spark DGX NVIDIA з хмарами, що не належать до Нвідії, може представити кілька обмежень та проблем:
1. Інтеграція та сумісність: Spark DGX розроблена для того, щоб безперешкодно інтегруватися з платформою AI AI NVIDIA, яка включає підтримку для переміщення моделей з настільних комп'ютерів до хмарних хмарних комп'ютерів DGX або інших хмарних середовищ NVIDIA. Використовуючи хмари, що не належать до Nvidia, користувачі можуть зіткнутися з проблемами сумісності або вимагати додаткової установки для забезпечення плавної інтеграції. Це може включати користувацькі сценарії або вручну конфігурацію для адаптації можливостей DGX Spark до конкретної хмарної інфраструктури.
2. Оптимізація продуктивності: Spark DGX оптимізована для екосистеми NVIDIA, яка включає конкретні оптимізації обладнання та програмного забезпечення, такі як платформа Grace Blackwell та технологія взаємозв'язку NVLink-C2C. Хмари, що не належать до Нінвідії, можуть не змогти повністю використовувати ці оптимізації, що потенційно призводить до зниження продуктивності порівняно з використанням власних хмарних служб NVIDIA.
3. Контроль безпеки та доступу: хмарні сервіси NVIDIA, такі як DGX Cloud, оснащені вбудованими контрольними засобами безпеки та управлінням доступом. Використовуючи хмари, що не належать до Nvidia, користувачі повинні гарантувати, що обраний їхній провайдер пропонує порівнянні функції безпеки та контроль доступу для захисту чутливих робочих навантажень AI.
4. Масштабованість та гнучкість: Spark DGX розроблена для безперешкодного масштабування за допомогою хмарної інфраструктури Nvidia, що дозволяє користувачам легко переміщувати моделі між робочим та хмарним середовищем. Хмари, що не належать до нвідії, можуть вимагати додаткових зусиль для досягнення подібної масштабованості та гнучкості, що потенційно обмежує простоту використання та розгортання моделей AI у різних середовищах.
5. Підтримка та обслуговування: NVIDIA забезпечує широку підтримку та обслуговування своєї продукції в її екосистемі. Використовуючи хмари, що не належать до Nvidia, користувачам, можливо, потрібно буде покладатися на служби підтримки, надані хмарним постачальником, які можуть бути не такими пристосованими до конкретних потреб користувачів DGX Spark.
6. Вартість та доступність: Хоча сама DGX Spark є значною інвестицією, використовуючи її з хмарами, що не належать до Нінвідії, можуть спричинити додаткові витрати, пов'язані з інтеграцією, підтримкою та потенційною оптимізацією ефективності. Це може ще більше обмежити доступність для менших організацій або окремих розробників, які вже стикаються з високими передовими витратами на DGX Spark [1] [4].
В цілому, хоча DGX Spark пропонує потужні можливості AI, його інтеграція з хмарами, що не належать до Нідідії, вимагає ретельного розгляду цих обмежень, щоб забезпечити оптимальну ефективність та зручність використання.
Цитати:
[1] https://jurnals.net/nvidia-unveils-dgx-spark-and-dgx-station-revolutionary-personal-ai-supercomputers-power-by-grace-blackwell/
[2] https://docs.nvidia.com/dgx-cloud/run-ai/latest/troubleshoot.html
[3] https://docs.nvidia.com/dgx-cloud/run-ai/latest/limitations.html
[4] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-dgx-spark-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-spark-limitations-self-service-alternative
[7] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
4
[9] https://www.arista.com/assets/data/pdf/whitepapers/nvidia-wp-scaling-dl-with-matrix-1-w03wp201904.pdf
[10] https://www.techpowerup.com/334300/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[11] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-spark/