NVIDIA RIVA를 DGX Spark와 결합하면 다양한 AI 관련 사용 사례, 특히 언어 및 언어 처리와 관련된 AI 관련 사용 사례, AI 모델 개발 및 배포가 크게 향상 될 수 있습니다. 이 조합이 실질적인 이점을 제공 할 수있는 특정 시나리오는 다음과 같습니다.
언어 및 언어 처리
NVIDIA RIVA는 음성 인식, 텍스트 음성성 합성 및 자연 언어 처리를 포함한 대화식 AI 응용 프로그램을 구축하도록 설계된 소프트웨어 개발 키트 (SDK)입니다. DGX Spark와 쌍을 이룰 때 개발자는 DGX Spark의 강력한 AI 컴퓨팅 기능을 활용하여 RIVA 모델의 교육 및 미세 조정을 가속화 할 수 있습니다. 이는 실시간 음성 처리 또는 복잡한 언어 이해가 필요한 응용 프로그램에 특히 유익합니다.
- 가상 어시스턴트 : RIVA를 DGX Spark와 통합함으로써 개발자는 복잡한 음성 명령을보다 정확하고 빠르게 이해하고 응답 할 수있는보다 정교한 가상 어시스턴트를 만들 수 있습니다.
- 음성 인식 시스템 : 조합은 콜센터, 음성 제어 장치 또는 전사 서비스에 사용되는 음성 인식 시스템의 정확성과 속도를 향상시킬 수 있습니다.
- 언어 번역 : 실시간 번역 서비스를 개선하기 위해 향상된 언어 모델을 개발하여보다 정확하고 효율적으로 만들 수 있습니다.
AI 모델 개발 및 배포
DGX Spark는 클라우드 또는 에지 환경에 배치하기 전에 AI 모델을 로컬로 개발하고 테스트하기위한 작지만 강력한 플랫폼을 제공합니다. NVIDIA RIVA와 결합하면이 설정은 개발자가 다음을 수행 할 수 있습니다.
- 빠르게 프로토 타입 AI 모델 : 개발자는 DGX Spark에서 AI 모델을 신속하게 프로토 타입하고 테스트하여 음성 및 언어 구성 요소를 위해 RIVA를 활용할 수 있습니다. 이것은 개발주기를 가속화하고보다 효율적인 반복을 허용합니다.
-미세 조정 모델 로컬 : DGX Spark에서 로컬로 모델을 미세 조정하는 기능은 개발 단계에서 클라우드 리소스의 필요성을 줄이고, 비용 절감 및 민감한 데이터에 대한 개인 정보를 향상시킵니다.
- 원활한 배포 : 모델이 개발되고 테스트되면 NVIDIA DGX 클라우드 또는 기타 가속화 된 환경에 쉽게 배포하여 다양한 플랫폼에서 일관된 성능을 보장 할 수 있습니다.
엣지 컴퓨팅 및 개인 정보
의료 또는 금융과 같은 데이터 개인 정보 보호 또는 낮은 대기 시간이 필요한 응용 프로그램의 경우 RIVA 및 DGX Spark의 조합은 다음과 같은 이점을 제공합니다.
- 개인 AI 워크로드 : DGX Spark에서 민감한 데이터를 로컬로 처리함으로써 조직은 데이터 개인 정보를 유지하면서도 여전히 RIVA가 제공하는 고급 AI 기능의 혜택을 누릴 수 있습니다.
-실시간 처리 : DGX Spark의 고성능은 비상 대응 시스템 또는 실시간 고객 서비스 챗봇과 같은 응용 프로그램에 중요한 음성 및 언어 작업을 실시간으로 처리 할 수 있습니다.
전반적으로 NVIDIA RIVA를 DGX Spark와 결합하면 개발자가 발언 및 언어 기능이 향상된 정교한 AI 애플리케이션을 만들 수 있으며 모델 개발 및 배포를위한 유연하고 강력한 플랫폼을 제공합니다.
인용 :
[1] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-pistation-pernal-ai-compupers
[2] https://www.youtube.com/watch?v=KRBH0Von-2A
[3] https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/dgx-spark/
[4] https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-gh200-superchip-delivers-breakthrough-energy-erficiency-bend--consolidation-for-apache-spark/
[5] https://www.nvidia.com/en-us/deep-learning-ai/solutions/data-science/apache-spark-3/
[6] https://developer.nvidia.com/blog/gpus-for-etl-optimizing-architecture-por-apache-spark-sql-operations/
[7] https://www.youtube.com/watch?v=CSIHXRI1JT4
[8] https://docs.nvidia.com/dgx-cloud/benchmarking/performance-explorer-user-guide/latest/use-cases.html