كيف يختلف أداء شرارة DGX عند استخدامها مع NVIDIA مقابل الغيوم غير NVIDIA

الأداء مع Nvidia Clouds

- تكامل سلس: تم تصميم NVIDIA DGX Spark للعمل بسلاسة مع NVIDIA DGX Cloud ومراكز بيانات أخرى غير مسبقة NVIDIA. يتيح هذا التكامل للمطورين نقل نماذج الذكاء الاصطناعى الخاصة بهم من أجهزة سطح المكتب الخاصة بهم إلى السحابة بأقل قدر من التغييرات في التعليمات البرمجية ، والاستفادة من مكدس البرمجيات المحسّن من Nvidia لتطوير الذكاء الاصطناعي [1] [6].
-الأداء المحسّن: يعزز استخدام تقنيات NVIDIA الملكية مثل NVLINK-C2C تقنية الاتصال بنقل البيانات بين وحدات المعالجة المركزية ووحدة المعالجة المركزية ، مما يؤدي إلى تحسين أداء أعباء العمل المكثفة للذاكرة [1] [6].
- طاقة حساب الذكاء الاصطناعى: توفر DGX Spark عملية تصل إلى 1000 تريليون عملية في الثانية من حساب الذكاء الاصطناعي ، مما يجعلها فعالة للغاية لمهام ضبطها واستدلالها عند إقرانها مع البنية التحتية السحابية في Nvidia [1] [8].

الأداء مع الغيوم غير nvidia

- التوافق: بينما يمكن لـ DGX Spark نشر نماذج على أي بنية تحتية سحابية متسارعة ، قد لا يكون الأداء محسّنًا كما هو مع الخدمات السحابية الخاصة بـ NVIDIA. قد تتطلب الغيوم غير NVIDIA تكوينًا إضافيًا أو تعديلات رمز للاستفادة الكاملة من إمكانات شرارة DGX.
- الاختناقات المحتملة: بدون التكامل السلس الذي تقدمه النظام الإيكولوجي في NVIDIA ، قد يواجه المستخدمون اختناقات تتعلق بنقل البيانات ومعالجة كفاءة. قد يؤدي ذلك إلى أوقات تطور ونشر أطول قليلاً مقارنة باستخدام خدمات السحابة المحسنة لـ NVIDIA.
- المرونة: ومع ذلك ، فإن قدرة DGX Spark على تشغيل النماذج محليًا ثم نشرها على منصات سحابية مختلفة توفر مرونة للمطورين الذين يفضلون أو يحتاجون إلى خدمات السحابة غير NVIDIA. هذه المرونة مهمة للمشاريع التي تحتاج إلى توسيع نطاقها عبر بيئات البنية التحتية المختلفة [1] [6].

باختصار ، على الرغم من أن DGX Spark يمكن أن يؤدي بشكل جيد على كل من NVIDIA و NVIDIA CLOUDS ، فإن تكامله مع نظام NVIDIA الإيكولوجي يوفر أداءً فائقاً وسهولة الاستخدام بسبب توافق البرامج والأجهزة المحسنة.

الاستشهادات:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-tation-personal-ai-copters
[2] https://bgr.com/tech/nvidia-just-annected-two-new-personal-ai-supercomputers/
[3] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedlum/dgx_sparks_nvidia_digits/
[4] https://www.arista.com/assets/data/pdf/whitepapers/nvidia-wp-scaling-dl-with-matrix-dgx-1-w03wp201904.pdf
[5] https://www.youtube.com/watch؟v=KRBH0VON-2A
[6] https://www.techpowerup.com/334300/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-copters
[7 "
[8] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-spark/
[9] https://www.youtube.com/watch؟v=plfsiuj2tae
[10]