Združevanje NVIDIA RIVA z DGX Spark ponuja več prednosti za razvijalce in raziskovalce, ki delajo na govorni AI aplikacijah. Tu je podroben pregled teh prednosti:
1. Izboljšana zmogljivost: DGX Spark, ki jo poganja NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip, zagotavlja visoko zmogljivosti z do 1000 bilijonov operacij na sekundo. Ta močna strojna oprema pospešuje obdelavo delovnih obremenitev AI, kar je ključnega pomena za Riva-jeve modele AI, pospešene z GPU. Modeli RIVA je mogoče natančno prilagoditi in uporabiti učinkoviteje, pri čemer lahko uporabite napredna tenzorska jedra in podporo FP4 v Spark DGX [1] [2].
2. Brezhibna integracija: NVIDIA-jeva platforma AI v celoti omogoča uporabnikom, da brezhibno premikajo modele iz DGX Spark v oblak DGX ali druge pospešene infrastrukture z minimalnimi spremembami kode. Ta prilagodljivost je koristna za uporabnike RIVA, saj lahko enostavno prototipirajo, natančno prilagodijo modele AI v različnih okoljih [1] [2].
3. Prilagoditev in razširljivost: Riva ponuja popolnoma prilagodljive govorniške cevovode, ki razvijalcem omogočajo natančno prilagoditev modelov na nabore podatkov po meri. Če je v paru z DGX Spark, lahko to prilagoditev izvedemo učinkoviteje zaradi visoke zmogljivosti sistema. Poleg tega je zmožnost Rive, da doseže stotine in tisoč vzporednih tokov, izboljšana z zmogljivimi računalniškimi zmogljivostmi DGX Spark [3] [7].
4. Učinkovitost v realnem času: Riva's Speech AI modeli, optimizirani z Nvidia tensorrt in jih postreže NVIDIA TRITON SKUPINE Server, zagotavljajo uspešnost v realnem času. Napredna strojna oprema DGX Spark zagotavlja, da lahko ti modeli učinkovito delujejo v aplikacijah v realnem času, kot so virtualni pomočniki ali avtomatizacija klicnega centra [3] [7].
5. Večjezična podpora: Riva nudi podporo za več jezikov, vključno z angleščino, španščino, mandarino, hindujščino, rusko, korejsko, portugalščino, nemščino in francoščino. Kadar se uporablja z DGX Spark, lahko to večjezično sposobnost izkoristimo za razvoj in uporabo govora AI aplikacij v različnih jezikovnih okoljih [9].
6. Uvajanje podjetij: zmogljivosti uvajanja Riva v kombinaciji z uspešnostjo DGX Spark omogočajo organizacijam, da učinkoviteje vključijo govor AI v svoje delovanje. To vključuje podporo za oblak, podatkovni center, rob in vdelane uvajanja, zaradi česar je primeren za široko paleto podjetniških aplikacij [7] [9].
Če povzamemo, uporaba NVIDIA RIVA z DGX Spark povečuje razvoj, prilagajanje in uvajanje govornih aplikacij AI z zagotavljanjem visokozmogljivega računalništva, brezhibne integracije na platformah in zmogljivosti v realnem času. Ta kombinacija je še posebej koristna za organizacije, ki želijo učinkovito vključiti napredni govor AI v svoje delovanje.
Navedbe:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-park-and-dgx-station-personal-aa-computers
[2] https://www.techpowerup.com/334300/nvidia-announces-dgx-park-and-dgx-station-personal-ai-Computers
[3] https://docs.nvidia.com/deeplearning/riva/user-guide/docs/overview.html
[4] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-park/
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1Jedy17/nvidia_digits_specs_releise_and_ramed_to_dgx/
[6] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-dgx-park-dgx-station-revolution-peron-ai-computing-253
[7] https://www.nvidia.com/en-us/ai-nata-science/products/riva/get-started/
[8] https://www.nvidia.com/en-us/data-center/dgx-platform/
[9] https://www.hpe.com/us/sl/software/marketplace/nvidia-riva.html
[10] https://www.nvidia.com/en-us/ai-tata-science/spark-ebook/getting-start-spark-3/