NVIDIA 대 비비 디아 클라우드와 함께 사용하면 DGX 스파크의 성능이 어떻게 다릅니 까?

nvidia 구름이있는 성능

- 원활한 통합 : NVIDIA DGX SPARK는 NVIDIA DGX Cloud 및 기타 NVIDIA ACCELERATED 데이터 센터와 완벽하게 작동하도록 설계되었습니다. 이 통합을 통해 개발자는 AI 모델을 최소로 또는없는 코드 변경으로 AI 모델을 데스크탑에서 클라우드로 이동시켜 AI 개발을위한 NVIDIA의 최적화 된 소프트웨어 스택을 활용할 수 있습니다 [1] [6].
-최적화 된 성능 : NVLINK-C2C 상호 연결 기술과 같은 NVIDIA의 독점 기술을 사용하면 GPU와 CPU 간의 데이터 전송이 향상되어 메모리 집약적 인 AI 워크로드의 성능이 크게 향상됩니다 [1] [6].
-AI Compute Power : DGX Spark는 AI Compute의 초당 최대 1 조 1 조 개의 작업을 제공하여 NVIDIA의 클라우드 인프라와 쌍을 이룰 때 미세 조정 및 추론 작업에 매우 효과적입니다 [1] [8].

비-비디아 구름이있는 성능

- 호환성 : DGX Spark는 가속화 된 클라우드 인프라에 모델을 배포 할 수 있지만 NVIDIA의 자체 클라우드 서비스에서는 성능이 최적화되지 않을 수 있습니다. 비 Nvidia 클라우드에는 DGX Spark의 기능을 완전히 활용하기 위해 추가 구성 또는 코드 조정이 필요할 수 있습니다.
- 잠재적 인 병목 현상 : NVIDIA의 생태계가 제공하는 원활한 통합이 없으면 사용자는 데이터 전송 및 처리 효율성과 관련된 병목 현상을 만날 수 있습니다. 이로 인해 NVIDIA의 최적화 된 클라우드 서비스를 사용하는 것과 비교하여 개발 및 배포 시간이 약간 길어질 수 있습니다.
- 유연성 : 그러나 DGX Spark의 모델을 로컬로 실행 한 다음 다양한 클라우드 플랫폼에 배포하는 능력은 비비 디아 클라우드 서비스를 선호하거나 요구하는 개발자에게 유연성을 제공합니다. 이러한 유연성은 다양한 인프라 환경에서 확장 해야하는 프로젝트에 중요합니다 [1] [6].

요약하면 DGX Spark는 NVIDIA 및 NOVIDIA 구름 모두에서 잘 수행 할 수 있지만 NVIDIA의 생태계와의 통합은 최적화 된 소프트웨어 및 하드웨어 호환성으로 인해 우수한 성능과 사용 편의성을 제공합니다.

인용 :
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-pistation-pernal-ai-compupers
[2] https://bgr.com/tech/nvidia-just-announcenced-two-new-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-1w03wp201904.pdf
[5] https://www.youtube.com/watch?v=KRBH0von-2A
[6] https://www.techpowerup.com/334300/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx- 스테이션-개인-아나이-컴퓨터
[7] https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-dgx-spark-and-dgx-station-desktop-ai-supercomputers-for-the-developer-masses/
[8] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-spark/
[9] https://www.youtube.com/watch?v=plfsiuj2tae
[10] https://www.nvidia.com/en-us/ai-data-science/spark-ebook/getting-started-spark-3/