Производительность Nvidia DGX Spark при использовании с NVIDIA по сравнению с не-NVIDIA облака в первую очередь зависит от интеграции и оптимизации полной стек-платформы NVIDIA. Вот подробный срыв:
Производительность с облаками nvidia
- Бесплатная интеграция: NVIDIA DGX Spark предназначена для беспрепятственной работы с облаком NVIDIA DGX и другими центрами обработки данных NVIDIA. Эта интеграция позволяет разработчикам перемещать свои модели ИИ со своих рабочих столов в облако с минимальными или без изменений кода, используя оптимизированный программный стек Nvidia для разработки ИИ [1] [6].
-Оптимизированная производительность. Использование запатентованных технологий NVIDIA, таких как технология взаимодействия NVLINK-C2C, усиливает передачу данных между графическими процессорами и процессорами, что значительно повышая производительность для рабочих нагрузок с искусственным интеллектом для памяти [1] [6].
- AI Compute Power: DGX Spark обеспечивает до 1000 триллионов операций в секунду вычислителя ИИ, что делает его высокоэффективным для точной настройки и задач по выводу в сочетании с облачной инфраструктурой NVIDIA [1] [8].
Производительность с невидийными облаками
- Совместимость: в то время как DGX Spark может развертывать модели на любой ускоренной облачной инфраструктуре, производительность может быть не такой оптимизированной, как в собственных облачных сервисах NVIDIA. Не-NVIDIA облака могут потребовать дополнительную конфигурацию или корректировки кода, чтобы полностью использовать возможности DGX Spark.
- Потенциальные узкие места: без бесшовной интеграции, предлагаемой экосистемой Nvidia, пользователи могут столкнуться с узкими местами, связанными с передачей данных и эффективностью обработки. Это может привести к немного большему времени разработки и развертывания по сравнению с использованием оптимизированных облачных сервисов NVIDIA.
- Гибкость: однако, способность DGX Spark запускать модели локально, а затем развернуть их на различных облачных платформах, обеспечивает гибкость для разработчиков, которые предпочитают или требуют не-NVIDIA облачных сервисов. Эта гибкость имеет решающее значение для проектов, которые необходимо масштабировать в различных инфраструктурных средах [1] [6].
Таким образом, в то время как DGX Spark может хорошо работать как на облаках NVIDIA, так и на N-NVIDIA, его интеграция с экосистемой NVIDIA обеспечивает превосходную производительность и простоту использования из-за оптимизированной совместимости программного обеспечения и оборудования.
Цитаты:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[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/
[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-computers
[7] https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-dgx-spark-and-dgx-station-desktop-ai-supercomputers-for-developer-masses/
[8] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-park/
[9] https://www.youtube.com/watch?v=plfsiuj2tae
[10] https://www.nvidia.com/en-us/ai-data-science/spark-ebook/getting-started-park-3/