يقوم بناة النظام مثل ASUS و Dell بتخصيص أنظمة NVIDIA DGX لمستخدمي مختلفين من خلال تكييف تكوينات الأجهزة والبرامج لتلبية الاحتياجات المحددة. فيما يلي نظرة عامة مفصلة على كيفية تعاملهم مع التخصيص:
تخصيص الأجهزة
1. اختيار المعالج و GPU: يمكن لكل من ASUS و DELL تخصيص أنظمة DGX عن طريق تحديد NVIDIA GPUs المناسبة وحامل وحدات المعالجة المركزية التي تتماشى مع متطلبات أداء المستخدم. على سبيل المثال ، تستخدم محطة DGX Superchip NVIDIA GB300 GRACE Blackwell Ultra Desktop ، والتي تتضمن GPU NVIDIA Blackwell Ultra عالية الأداء [6] [7].
2. خيارات الذاكرة والتخزين: يمكن للمستخدمين الاختيار من بين مختلف تكوينات الذاكرة والتخزين لتحسين أنظمتهم لمهام محددة. على سبيل المثال ، توفر محطة DGX 784 جيجابايت من مساحة الذاكرة المتماسكة ، والتي يمكن تعديلها بناءً على احتياجات المستخدم [6].
3. الشبكات والاتصال: قد يتضمن التخصيص أيضًا اختيار مكونات الشبكات المناسبة ، مثل NVIDIA ConnectX-8 Supernic ، لضمان سرعة الاتصال الأمثل ونقل البيانات لأعباء عمل AI [6].
تخصيص البرمجيات
1. برنامج NVIDIA AI Enterprise: يمكن لكل من ASUS و DELL دمج منصة NVIDIA AI Enterprise Software ، والتي توفر الوصول إلى NVIDIA NIM Microservices. يتيح ذلك للمستخدمين إدارة سير عمل AI وتحسينه بكفاءة [6].
2. أدوات التخصيص النموذجية: لتخصيص نموذج الذكاء الاصطناعى ، تعاونت Dell مع NVIDIA لإنشاء حلول قابلة للتطوير ومعيار تدعم تقنيات مثل الضبط وضبط التعليمات والتعلم [1]. ASUS ، على الرغم من عدم ذكرها مباشرة في تخصيص نموذج الذكاء الاصطناعي ، يمكن أن تستفيد من تقنيات Nvidia المماثلة لتقديم حلول مخصصة لمنظمة العفو الدولية.
3. واجهة المستخدم والتحكم: قد يتضمن التخصيص أيضًا تكييف واجهة المستخدم وبرامج التحكم لتلبية تفضيلات المستخدم المحددة. على سبيل المثال ، تشتهر ASUS بواجهات البرمجيات السهلة الاستخدام في منتجات أخرى ، مثل بطاقات الصوت [2] [5].
التكامل والدعم
1. التكامل مع الأنظمة الأخرى: يمكن أن يساعد كل من ASUS و Dell في دمج أنظمة DGX مع البنية التحتية الحالية ، مما يضمن التوافق السلس وتحسين سير العمل. قد يتضمن ذلك تكوين أنظمة للعمل مع الخدمات السحابية أو غيرها من منصات الذكاء الاصطناعي [6].
2. الخدمات المهنية: تقدم Dell خدمات مهنية لعلم الذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك الاستشارات والتنفيذ والتبني والحجم والخدمات المدارة. يمكن أن تساعد هذه الخدمات المستخدمين على تحسين أنظمة DGX الخاصة بهم لتطبيقات AI محددة [1].
باختصار ، يقوم بناة النظام مثل ASUS و Dell بتخصيص أنظمة DGX من خلال تقديم مجموعة من تكوينات الأجهزة والبرامج المصممة لتلبية الاحتياجات المحددة لمستخدمي مختلفين ، من مطوري الذكاء الاصطناعي إلى الباحثين والمؤسسات. يضمن هذا التخصيص أنه يمكن للمستخدمين زيادة أداء وفائدة أنظمة DGX الخاصة بهم لمختلف تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
الاستشهادات:
[1] https://www.delltechnologies.com/asset/en-us/solutions/infracture-solutions/technical-support/gen-ai-model-customization-design-guide.pdf
[2] https://dlcdnet.asus.com/pub/asus/audio_card/xonar_dx/e3859b_xonar_dx.pdf
[3] https://www.pcmag.com/how-to/bios-basics-to-to-configure-your-pcs-firmware-first-use
[4] https://www.asus.com/support/faq/1038387/
[5] https://dlsvr04.asus.com.cn/pub/asus/audio_card/xonar_dsx/e11099_xonar_dsx_um_v5_web.pdf
[6] https://www.investing.com/news/company-news/nvidia-launches-personal-ai-supercomputers-fesktops-93ch-3934971
[7] https://investor.nvidia.com/news/press-release-details/2025/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-tation-ai-computers/default.aspx
[8]