ประสิทธิภาพของ NVIDIA DGX Spark เมื่อใช้กับ NVIDIA เมื่อเทียบกับเมฆที่ไม่ใช่ NVIDIA ซึ่งส่วนใหญ่จะขึ้นอยู่กับการรวมและการเพิ่มประสิทธิภาพของแพลตฟอร์ม AI แบบเต็มสแต็คของ NVIDIA นี่คือรายละเอียดรายละเอียด:
ประสิทธิภาพด้วย Nvidia Clouds
- การรวมที่ไร้รอยต่อ: NVIDIA DGX Spark ได้รับการออกแบบมาเพื่อทำงานอย่างราบรื่นกับ NVIDIA DGX Cloud และศูนย์ข้อมูลที่เร่งด้วย NVIDIA อื่น ๆ การรวมนี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถย้ายโมเดล AI ของพวกเขาจากเดสก์ท็อปไปยังคลาวด์โดยไม่มีการเปลี่ยนแปลงรหัสน้อยที่สุดใช้ประโยชน์จากสแต็กซอฟต์แวร์ที่เหมาะสมที่สุดของ Nvidia สำหรับการพัฒนา AI [1] [6]
-ประสิทธิภาพที่ดีที่สุด: การใช้เทคโนโลยีที่เป็นกรรมสิทธิ์ของ NVIDIA เช่นเทคโนโลยีการเชื่อมต่อระหว่างกันของ NVLINK-C2C ช่วยเพิ่มการถ่ายโอนข้อมูลระหว่าง GPU และ CPUs ปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานอย่างมีนัยสำคัญสำหรับเวิร์กโหลด AI ที่ใช้ความจำมาก [1] [6]
- AI Compute Power: DGX Spark มอบการดำเนินงานสูงสุด 1,000 ล้านล้านต่อวินาทีของการคำนวณ AI ทำให้มีประสิทธิภาพสูงสำหรับการปรับแต่งและการอนุมานเมื่อจับคู่กับโครงสร้างพื้นฐานเมฆของ Nvidia [1] [8]
ประสิทธิภาพด้วยคลาวด์ที่ไม่ใช่ Nvidia
- ความเข้ากันได้: ในขณะที่ DGX Spark สามารถปรับใช้โมเดลบนโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์แบบเร่งความเร็วใด ๆ ประสิทธิภาพอาจไม่ได้รับการปรับให้เหมาะสมเท่าที่ใช้กับบริการคลาวด์ของ Nvidia คลาวด์ที่ไม่ใช่ NVIDIA อาจต้องใช้การกำหนดค่าเพิ่มเติมหรือการปรับรหัสเพื่อใช้ประโยชน์จากความสามารถของ DGX Spark อย่างเต็มที่
- คอขวดที่มีศักยภาพ: หากไม่มีการรวมระบบที่ไร้รอยต่อโดยระบบนิเวศของ NVIDIA ผู้ใช้อาจพบคอขวดที่เกี่ยวข้องกับการถ่ายโอนข้อมูลและประสิทธิภาพการประมวลผล สิ่งนี้อาจนำไปสู่การพัฒนาและเวลาการใช้งานที่ยาวนานขึ้นเล็กน้อยเมื่อเทียบกับการใช้บริการคลาวด์ที่ดีที่สุดของ NVIDIA
- ความยืดหยุ่น: อย่างไรก็ตามความสามารถของ DGX Spark ในการเรียกใช้โมเดลในเครื่องจากนั้นปรับใช้บนแพลตฟอร์มคลาวด์ต่างๆให้ความยืดหยุ่นสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการหรือต้องการบริการคลาวด์ที่ไม่ใช่ NVIDIA ความยืดหยุ่นนี้เป็นสิ่งสำคัญสำหรับโครงการที่จำเป็นต้องขยายขนาดผ่านสภาพแวดล้อมโครงสร้างพื้นฐานที่แตกต่างกัน [1] [6]
โดยสรุปในขณะที่ DGX Spark สามารถทำงานได้ดีทั้งบนคลาวด์ NVIDIA และ NON NVIDIA การรวมเข้ากับระบบนิเวศของ NVIDIA ให้ประสิทธิภาพที่เหนือกว่าและใช้งานง่ายเนื่องจากซอฟต์แวร์และความเข้ากันได้ของฮาร์ดแวร์ที่เหมาะสม
การอ้างอิง:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[2] https://bgr.com/tech/nvidia-just-announce-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-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/