NVIDIA DGX dzirksteles integrēšana ar mākoņiem, kas nav NVIDIA, ir saistīti ar vairākiem apsvērumiem un konfigurācijām, lai nodrošinātu nemanāmu darbību un optimālu veiktspēju. Kaut arī NVIDIA pilna steka AI platforma ļauj ērti migrēt uz DGX mākoni vai citām paātrinātām infrastruktūrām ar minimālām koda izmaiņām, integrējoties ar mākoņiem, kas nav NVIDIA, var būt nepieciešama papildu iestatīšana.
integrācijas galvenie apsvērumi
1. Aprēķina resursus: pārliecinieties, ka ne-NVIDIA mākonis piedāvā saderīgus aprēķinu resursus, kas var atbalstīt AI darba slodzes, kuras parasti apstrādā ar DGX Spark. Tas ietver pietiekamu GPU jaudu, atmiņu un krātuvi, lai tas atbilstu DGX Spark GB10 Grace Blackwell Superchip veiktspējai.
2. Tīklošana un savienojamība: DGX Spark vairāku sistēmu savienošanai izmanto augstas veiktspējas tīkla iespējas, piemēram, ConnectX-7. Newidia mākoņiem ir jāatbalsta līdzīgas tīkla iespējas, lai atvieglotu efektīvu datu pārsūtīšanu un sadarbību dažādās sistēmās.
3. Programmatūras savietojamība: DGX dzirkstelei ir NVIDIA AI programmatūras kaudze un DGX OS, kas ir pielāgota Ubuntu Linux versija. Pārliecinieties, ka ne-NVIDIA mākonis atbalsta šīs programmatūras konfigurācijas vai nodrošina alternatīvas, kas ir savietojamas ar DGX Spark's AI darba slodzēm.
4. API un ietvara atbalsts: NVIDIA AI ietvari un rīki, piemēram, TensorFlow un Pytorch, ir optimizēti NVIDIA aparatūrai. Integrējoties ar mākoņiem, kas nav NVIDIA, pārliecinieties, vai šie ietvari tiek atbalstīti vai ka ir pieejamas līdzvērtīgas alternatīvas.
5. Drošības un piekļuves kontrole: ieviesiet stabilus drošības pasākumus, lai aizsargātu datus un modeļus, pārvietojot tos starp DGX dzirksteli un mākoņiem, kas nav NVIDIA. Tas ietver drošus datu pārsūtīšanas protokolus un piekļuves kontroli.
integrācijas soļi
-Novērtēt mākoņu iespējas: Novērtējiet ne-NVIDIA mākoņa infrastruktūru, lai pārliecinātos, ka tā var atbalstīt DGX dzirksteles augstas veiktspējas AI darba slodzes. Tas ietver saderīgu GPU opciju pārbaudi, pietiekamu atmiņu un ātrdarbīgu tīklu.
- Konfigurējiet tīkla izveidošanu: iestatiet tīkla konfigurācijas, kas ļauj efektīvi pārsūtīt datu pārsūtīšanu starp DGX dzirksteli un ne-NVIDIA mākoni. Tas var ietvert VPN konfigurēšanu vai drošu datu pārsūtīšanas protokolu izmantošanu.
- Instalējiet saderīgu programmatūru: pārliecinieties, vai nepieciešamie AI ietvari un rīki tiek instalēti un konfigurēti ne-NVIDIA mākonī. Tas var ietvert atvērtā koda alternatīvu vai mākoņdatošanas AI platformu izmantošanu.
- Pārbaudiet un optimizējiet: veiciet rūpīgu pārbaudi, lai nodrošinātu, ka AI modeļi darbojas efektīvi uz NVIDIA mākoni. Optimizējiet veiktspēju, pielāgojot tādus iestatījumus kā GPU sadalījums un tīkla joslas platums.
izaicinājumi un apsvērumi
- Veiktspējas mainīgums: Clouds, kas nav NVIDIA, var nepiedāvāt tādu pašu veiktspējas optimizācijas līmeni kā pašas Nvidia infrastruktūra, kas potenciāli izraisa lēnāku AI darba slodzes apstrādes laiku.
- Izmaksas un sarežģītība: integrēšana ar mākoņiem, kas nav NVIDIA, var pievienot sarežģītību un izmaksas, it īpaši, ja NVIDIA ekosistēmas veiktspēja ir nepieciešama papildu infrastruktūras vai atbalsta pakalpojumiem.
Rezumējot, lai arī ir iespējama DGX dzirksteles integrēšana ar ne-NVIDIA mākoņiem, tas prasa rūpīgu plānošanu un konfigurāciju, lai nodrošinātu savietojamību un optimālu veiktspēju. Tas ietver mākoņa iespēju novērtēšanu, tīkla un programmatūras konfigurēšanu un AI darba slodzes veiktspējas optimizēšanu.
Atsauces:
[1.]
[2] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station--wew-specialized-desktop-line-for-work
[3.]
[4] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-park/
[5] https://www.nvidia.com/en-us/ai-data-science/spark-ebook/getting-started-park-3/
[6.]
[7] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-dgx-park-dgx-station-revolucioning-Personal-ai-computing-2503
[8] https://www.reddit.com/r/hardware/comments/1jej1uk/nvidia_announces_dgx_spark_and_dgx_station/