การรวม Nvidia Riva เข้ากับ DGX Spark ให้ประโยชน์หลายประการสำหรับนักพัฒนาและนักวิจัยที่ทำงานเกี่ยวกับแอปพลิเคชัน AI Speech AI นี่คือภาพรวมโดยละเอียดของข้อดีเหล่านี้:
1. ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น: DGX Spark ขับเคลื่อนโดย Nvidia GB10 Grace Blackwell Superchip ให้ความสามารถในการปฏิบัติงานสูงพร้อมการดำเนินงานสูงสุด 1,000 ล้านล้านต่อวินาที ฮาร์ดแวร์ที่ทรงพลังนี้ช่วยเร่งการประมวลผลของเวิร์กโหลด AI ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับโมเดล AI คำพูดที่เร่งความเร็วของ GPU ของ Riva โมเดลของ Riva สามารถปรับแต่งและปรับใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นใช้ประโยชน์จากแกนเทนเซอร์ขั้นสูงและการสนับสนุน FP4 ใน DGX Spark [1] [2]
2. การรวมที่ไร้รอยต่อ: แพลตฟอร์ม AI แบบเต็มสแต็คของ Nvidia ช่วยให้ผู้ใช้สามารถย้ายรุ่นจาก DGX Spark ไปยัง DGX Cloud หรือโครงสร้างพื้นฐานเร่งความเร็วอื่น ๆ ได้อย่างราบรื่นพร้อมการเปลี่ยนแปลงรหัสน้อยที่สุด ความยืดหยุ่นนี้เป็นประโยชน์ต่อผู้ใช้ RIVA เนื่องจากสามารถสร้างต้นแบบได้ง่ายปรับและปรับใช้โมเดล AI คำพูดในสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกัน [1] [2]
3. การปรับแต่งและความสามารถในการปรับขนาด: Riva นำเสนอท่อ AI คำพูดที่ปรับแต่งได้อย่างสมบูรณ์ช่วยให้นักพัฒนาสามารถปรับแต่งโมเดลในชุดข้อมูลที่กำหนดเองได้ เมื่อจับคู่กับ DGX Spark การปรับแต่งนี้สามารถทำได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นเนื่องจากประสิทธิภาพสูงของระบบ นอกจากนี้ความสามารถของ Riva ในการปรับขนาดเป็นหลายร้อยและหลายพันลำธารขนานได้รับการปรับปรุงโดยความสามารถในการคำนวณที่ทรงพลังของ DGX Spark [3] [7]
4. ประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์: โมเดล AI คำพูดของ Riva ได้รับการปรับให้เหมาะสมกับ Nvidia Tensorrt และให้บริการโดยเซิร์ฟเวอร์ Nvidia Triton INFERFINCE, ให้ประสิทธิภาพตามเวลาจริง ฮาร์ดแวร์ขั้นสูงของ DGX Spark ช่วยให้มั่นใจได้ว่ารุ่นเหล่านี้สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพในแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์เช่นผู้ช่วยเสมือนหรือระบบอัตโนมัติของศูนย์บริการ [3] [7]
5. การสนับสนุนหลายภาษา: Riva ให้การสนับสนุนหลายภาษารวมถึงภาษาอังกฤษ, สเปน, แมนดาริน, ภาษาฮินดี, รัสเซีย, เกาหลี, โปรตุเกส, เยอรมันและฝรั่งเศส เมื่อใช้กับ DGX Spark ความสามารถในการพูดได้หลายภาษานี้สามารถใช้ประโยชน์จากการพัฒนาและปรับใช้แอปพลิเคชัน AI คำพูดในสภาพแวดล้อมทางภาษาที่หลากหลายได้อย่างมีประสิทธิภาพ [9]
6. การปรับใช้ Enterprise: ความสามารถในการปรับใช้ของ Riva รวมกับประสิทธิภาพของ DGX Spark ทำให้องค์กรสามารถรวม AI คำพูดเข้ากับการดำเนินงานได้อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น ซึ่งรวมถึงการรองรับคลาวด์ศูนย์ข้อมูลขอบและการปรับใช้แบบฝังทำให้เหมาะสำหรับแอพพลิเคชั่นระดับองค์กรที่หลากหลาย [7] [9]
โดยสรุปการใช้ Nvidia Riva กับ DGX Spark ช่วยเพิ่มการพัฒนาการปรับแต่งและการปรับใช้แอปพลิเคชัน AI คำพูดโดยการใช้คอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูงการรวมเข้าด้วยกันอย่างราบรื่นข้ามแพลตฟอร์มและความสามารถตามเวลาจริง ชุดค่าผสมนี้เป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับองค์กรที่ต้องการรวม AI AID AI เข้ากับการดำเนินงานอย่างมีประสิทธิภาพ
การอ้างอิง:
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-ai-computers
[2] https://www.techpowerup.com/334300/nvidia-announces-dgx-spark-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-spark/
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedy17/nvidia_digits_specs_relese_and_renamed_to_dgx/
[6] https://www.ainvest.com/news/nvidia-unveils-dgx-spark-dgx-station-revolutionizing-personal-ai-computing-2503
[7] https://www.nvidia.com/en-us/ai-data-science/products/riva/get-started/
[8] https://www.nvidia.com/en-us/data-center/dgx-platform/
[9] https://www.hpe.com/us/en/software/marketplace/nvidia-riva.html
[10] https://www.nvidia.com/en-us/ai-data-science/spark-ebook/getting-started-spark-3/