使用NVIDIA DGX SPARK与非NVIDIA云可能会带来一些局限性和挑战：
1。集成和兼容性：DGX Spark旨在与Nvidia的全堆AI平台无缝集成，其中包括对从台式机到DGX云或其他NVIDIA加速云环境的支持的支持。使用非NVIDIA云时，用户可能会遇到兼容性问题或需要其他设置以确保集成平稳。这可能涉及自定义脚本或手动配置，以使DGX Spark的功能适应特定的云基础架构。
2。性能优化：DGX Spark是针对NVIDIA的生态系统进行了优化的，其中包括特定的硬件和软件优化，例如Grace Blackwell平台和NVLink-C2C互连技术。与使用NVIDIA自己的云服务相比，非NVIDIA云可能无法充分利用这些优化，这可能导致性能降低。
3.安全性和访问控制：NVIDIA的云服务(例如DGX Cloud)具有内置的安全控制和访问管理。使用非nvidia云时，用户必须确保其选择的云提供商提供可比的安全功能和访问控件，以保护敏感的AI工作负载。
4。可扩展性和灵活性：DGX Spark旨在通过NVIDIA的云基础架构无缝缩放，从而使用户可以轻松地在台式机和云环境之间移动模型。非NVIDIA云可能需要额外的努力来实现相似的可扩展性和灵活性，从而有可能限制在不同环境中AI模型的易用性和部署。
5。支持和维护：NVIDIA在其生态系统中为其产品提供了广泛的支持和维护。当使用非nvidia云时，用户可能需要依靠云供应商提供的支持服务，而云供应商可能不适合DGX Spark用户的特定需求。
6。成本和可访问性：虽然DGX Spark本身是一项重大投资，但将其与非NVIDIA云一起使用可能会产生与自定义集成，支持和潜在性能优化相关的额外成本。这可能会进一步限制针对DGX Spark [1] [4]已经面临高前期成本的较小组织或个人开发人员的可访问性。
总体而言，尽管DGX Spark提供了功能强大的AI功能，但它与非NVIDIA云的集成需要仔细考虑这些限制，以确保最佳性能和可用性。
引用：
[1] https://jurnals.net/nvidia-unveils-dgx-spark-and-dgx-station-revolutionary-personal-ai-supercomputers-powered-by-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-dgx-station-revolution-personal-ai-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-anternative
[7] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[8] https://www.outlookbusiness.com/news/nvidia-unveils-dgx-spark-spark-and-dgx-s-station-ai-supercomputers-for-desktop开发
[9] https://www.arista.com/assets/data/pdf/whitepapers/nvidia-wp-scaling-dl-with-with-matrix-matrix-dgx-1-w03wp201904.pdf
[10] https://www.techpowerup.com/334300/nvidia-announces-dgx-spark-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[11] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-spark/