„NVIDIA DGX Spark“ našumas, naudojant „NVIDIA“, palyginti su ne NVIDIA debesimis, visų pirma priklauso nuo „NVIDIA“ pilnos kamienos AI platformos integracijos ir optimizavimo. Čia yra išsamus suskirstymas:
NVIDIA debesys
- Besiūlė integracija: „NVIDIA DGX Spark“ yra skirta sklandžiai veikti su „NVIDIA DGX Cloud“ ir kitais NVIDIA pagreitintais duomenų centruose. Ši integracija leidžia kūrėjams perkelti savo AI modelius iš savo stalinių kompiuterių į debesis su minimaliais ir kodo pakeitimais, nesinaudodami „NVIDIA“ optimizuota programinės įrangos kamine AI kūrimui [1] [6].
-Optimizuotas našumas: „NVIDIA“ patentuotų technologijų, tokių kaip „NVLINK-C2C Interconnect“ technologija, naudojimas padidina duomenų perdavimą tarp GPU ir CPU, žymiai pagerina atminties reikalaujančių AI darbo krūvių našumą [1] [6].
- AI skaičiavimo galia: „DGX Spark“ pristato iki 1000 trilijonų operacijų per sekundę AI skaičiavimo, todėl jis yra labai efektyvus atliekant tikslinimo ir išvadų užduotis, kai suporuotas su NVIDIA debesų infrastruktūra [1] [8].
našumas su ne „Nvidia“ debesimis
- Suderinamumas: Nors „DGX Spark“ gali diegti bet kurios pagreitintos debesies infrastruktūros modelius, našumas gali būti ne toks optimizuotas, kaip yra su pačios „NVIDIA“ debesies paslaugomis. Ne „Nvidia“ debesims gali prireikti papildomų konfigūracijos ar kodo pakeitimų, kad būtų galima visiškai panaudoti DGX kibirkščių galimybes.
- Potencialūs kliūtys: Be vientisos „NVIDIA“ ekosistemos siūlomos integracijos, vartotojai gali susidurti su duomenų perdavimo ir apdorojimo efektyvumo kliūtimis. Tai gali sukelti šiek tiek ilgesnį vystymosi ir diegimo laiką, palyginti su NVIDIA optimizuotų debesies paslaugų naudojimu.
- Lankstumas: Tačiau „DGX Spark“ galimybė paleisti modelius vietoje ir tada juos diegti įvairiose debesų platformose, suteikia lankstumą kūrėjams, kurie renkasi ar reikalauja ne „Nvidia“ debesies paslaugų. Šis lankstumas yra labai svarbus projektams, kuriuos reikia išplėsti įvairiose infrastruktūros aplinkose [1] [6].
Apibendrinant galima pasakyti, kad nors „DGX Spark“ gali gerai veikti tiek NVIDIA, tiek ne NVIDIA debesimis, jos integracija su „NVIDIA“ ekosistema suteikia puikų našumą ir paprastą naudojimą dėl optimizuotos programinės įrangos ir aparatūros suderinamumo.
Citatos:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-park-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-park-and-dgx-stitation-personal-ai-computers
[7] https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-dgx-park-and-dgx-stitation-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-park-3/