NVIDIA DGX SPARK的性能与NVIDIA与非NVIDIA云一起使用时，主要取决于NVIDIA的全堆AI平台的集成和优化。这是一个详细的故障：
nvidia云的性能
- 无缝集成：NVIDIA DGX SPARK旨在与NVIDIA DGX云和其他NVIDIA加速数据中心无缝工作。这种集成使开发人员可以将其AI模型从桌面移动到云，而无需更改，从而利用Nvidia优化的软件堆栈进行AI开发[1] [6]。
- 优化的性能：NVIDIA专有技术(如NVLink-C2C互连技术)的使用增强了GPU和CPU之间的数据传输，从而显着提高了记忆密集型AI工作负载的性能[1] [1] [6]。
- AI计算功率：DGX Spark每秒可提供多达1,000万亿个AI计算的操作，与NVIDIA的云基础架构配对时，它对微调和推理任务非常有效[1] [8]。
###非nvidia云的性能
- 兼容性：虽然DGX Spark可以在任何加速的云基础架构上部署模型，但性能可能不会像NVIDIA自己的云服务那样优化。非NVIDIA云可能需要其他配置或代码调整，以充分利用DGX Spark的功能。
- 潜在的瓶颈：如果没有NVIDIA生态系统提供的无缝集成，用户可能会遇到与数据传输和处理效率相关的瓶颈。与使用NVIDIA优化的云服务相比，这可能导致开发和部署时间略长。
- 灵活性：但是，DGX Spark能够在本地运行模型，然后在各种云平台上部署它们，为喜欢或需要非NVIDIA云服务的开发人员提供了灵活性。这种灵活性对于需要在不同的基础架构环境之间进行扩展的项目至关重要[1] [6]。
总而言之，尽管DGX Spark在NVIDIA和非NVidia Clouds上都可以很好地表现，但由于优化的软件和硬件兼容性，它与NVIDIA的生态系统的集成提供了出色的性能和易用性。
引用：
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-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-with-matrix-matrix-dgx-1-w03wp201904.pdf
[5] https://www.youtube.com/watch?v=krbh0von-2a
[6] https://www.techpowerup.com/334300/nvidia-announces-dgx-spark-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[7] https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-dgx-spark-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/