NVIDIA DGX-kipinän suorituskyky, kun sitä käytetään NVIDIA: n kanssa verrattuna ei-Nvidia-pilviin, riippuu pääasiassa NVIDIA: n täyden pinon AI-alustan integroinnista ja optimoinnista. Tässä on yksityiskohtainen erittely:
Suorituskyky NVIDIA -pilvien kanssa
- Saumaton integraatio: NVIDIA DGX-kipinä on suunniteltu toimimaan saumattomasti NVIDIA DGX Cloudin ja muiden NVIDIA: n korotettujen tietokeskusten kanssa. Tämän integroinnin avulla kehittäjät voivat siirtää AI -mallinsa työasemistaan pilveen vähäisillä koodimuutoksilla hyödyntämällä NVIDIA: n optimoitua ohjelmistopinoa AI -kehitykseen [1] [6].
-Optimoitu suorituskyky: NVIDIA: n omistustekniikan, kuten NVLink-C2C: n yhdistämistekniikan, käyttö parantaa tiedonsiirtoa GPU: n ja CPU: n välillä, mikä parantaa merkittävästi muistiintensiivisten AI-työkuormien suorituskykyä [1] [6].
- AI Compute Power: DGX Spark tarjoaa jopa 1000 biljoonaa toimintaa sekunnissa AI-laskennasta, mikä tekee siitä erittäin tehokkaan hienosäätö- ja päätelmätehtävät pariksi NVIDIA: n pilvi-infrastruktuurin kanssa [1] [8].
Suorituskyky ei-Nvidia-pilvien kanssa
- Yhteensopivuus: Vaikka DGX -kipinä voi ottaa käyttöön malleja kaikissa kiihdytetyissä pilvi -infrastruktuurissa, suorituskyky ei ehkä ole yhtä optimoitu kuin Nvidian omien pilvipalvelujen kanssa. Ei-Nvidia-pilvet voivat vaatia lisäkonfiguraatioita tai koodin säätöjä DGX-kipinän ominaisuuksien hyödyntämiseksi kokonaan.
- Mahdolliset pullonkaulat: Ilman NVIDIA: n ekosysteemin tarjoamista saumattomasta integroinnista käyttäjät saattavat kohdata tiedonsiirtoon ja prosessoinnin tehokkuuteen liittyvät pullonkaulat. Tämä voi johtaa hiukan pidempiin kehitys- ja käyttöönottoaikoihin verrattuna NVIDIA: n optimoitujen pilvipalvelujen käyttöön.
- Joustavuus: DGX Sparkin kyky suorittaa malleja paikallisesti ja sitten ottaa ne käyttöön erilaisilla pilviympäristöillä tarjoaa joustavuuden kehittäjille, jotka haluavat tai tarvitsevat ei-Nvidia-pilvipalveluita. Tämä joustavuus on ratkaisevan tärkeä hankkeille, jotka on skaalata eri infrastruktuuriympäristöissä [1] [6].
Yhteenvetona voidaan todeta, että vaikka DGX-kipinä voi toimia hyvin sekä NVIDIA- että NVIDIA-pilvissä, sen integrointi NVIDIA: n ekosysteemiin tarjoaa erinomaisen suorituskyvyn ja helppokäyttöisyyden optimoidun ohjelmiston ja laitteiston yhteensopivuuden vuoksi.
Viittaukset:
.
[2] https://bgr.com/tech/nvidia-just-announced-two-new-personal-ai-supercomputers/
[3] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedlum/dgx_sparks_nvidia_digits/
.
[5] https://www.youtube.com/watch?v=krbh0von-2a
[6] https://www.techpo:
.
[8] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-spark/
[9] https://www.youtube.com/watch?v=plfsiuj2tae
[10.