Продуктивність DGX Spark NVIDIA при використанні з NVIDIA проти хмар, що не належать до Нідідії, насамперед залежать від інтеграції та оптимізації платформи AI повної стеку NVIDIA. Ось детальний розбивка:
Продуктивність з хмарами Nvidia
- Безшовна інтеграція: NVIDIA DGX Spark призначена для безперешкодного роботи з NVIDIA DGX Cloud та іншими центами обробки даних NVIDIA. Ця інтеграція дозволяє розробникам переміщувати свої моделі AI зі своїх настільних комп'ютерів до хмари з мінімальними до змін коду, використовуючи оптимізований програмний стек NVIDIA для розробки AI [1] [6].
-Оптимізована продуктивність: Використання власних технологій NVIDIA, таких як технологія взаємозв'язку NVLink-C2C, покращує передачу даних між графічними процесорами та процесорами, значно покращуючи продуктивність для інтенсивних робочих навантажень AI [1] [6].
- AI Compute Power: DGX Spark забезпечує до 1000 трильйонів операцій в секунду обчислення AI, що робить його високоефективним для тонких налаштувань та умовних завдань при поєднанні з хмарною інфраструктурою Nvidia [1] [8].
Продуктивність з хмарами Nonvidia
- Сумісність: Хоча DGX Spark може розгорнути моделі на будь -якій прискореній хмарній інфраструктурі, продуктивність може бути не такою оптимізованою, як у власних хмарних сервісах NVIDIA. Хмари, що не належать до NVIDIA, можуть вимагати додаткової конфігурації або коригування коду, щоб повністю використовувати можливості DGX Spark.
- Потенційні вузькі місця: Без безшовної інтеграції, запропонованої екосистемою Nvidia, користувачі можуть зіткнутися з вузькими місцями, пов'язаними з передачею та ефективністю обробки даних. Це може призвести до трохи більш тривалого часу розвитку та розгортання порівняно з використанням оптимізованих хмарних служб NVIDIA.
- Гнучкість: Однак здатність DGX Spark запускати моделі локально, а потім розгортати їх на різних хмарних платформах, забезпечує гнучкість для розробників, які віддають перевагу або потребують хмарних служб Nvidia. Ця гнучкість має вирішальне значення для проектів, які потребують масштабування в різних інфраструктурних середовищах [1] [6].
Підсумовуючи це, хоча DGX Spark може добре працювати як на хмарах NVIDIA, так і на Nvidia, його інтеграція з екосистемою Nvidia пропонує чудову продуктивність та простоту використання завдяки оптимізованій сумісності програмного забезпечення та апаратного забезпечення.
Цитати:
[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-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-forthe-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/