El NVIDIA DGX Spark es un servidor preparado por NVIDIA para trabajar con inteligencia artificial de forma directa, sin tener que montar todo el entorno desde cero.
Básicamente es una máquina Linux ya lista para desarrollo, pensada para ejecutar modelos de IA, probar proyectos de machine learning o hacer tareas de cómputo intensivo.
Este tipo de equipos se usa sobre todo en entornos profesionales o de laboratorio, donde se necesita potencia real de GPU y un entorno estable para pruebas, desarrollo o despliegue de modelos.
En este artículo vamos a ver qué es exactamente este sistema y cómo conectarnos a él de forma remota utilizando NVIDIA Sync, que facilita el acceso y la gestión del entorno sin complicaciones.
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Conexión a NVIDIA DGX Spark con NVIDIA Sync
Mis amigos de Easydatahost me han dejado probar este NVIDIA DGX Spark, disponible dentro de su catálogo de servicios junto con otras soluciones de infraestructura y computación avanzada.
- Servicio NVIDIA DGX Spark: https://easydatahost.com/nvidia-dgx-spark
Estoy empezando a explorar cómo conectarme y trabajar con él. Por lo que he visto, el acceso principal se realiza mediante SSH, por lo que se puede utilizar cualquier cliente SSH como MobaXterm o similar para gestionar la conexión y trabajar directamente sobre el sistema.
Además, NVIDIA ofrece una herramienta oficial llamada NVIDIA Sync, que permite simplificar la conexión y el acceso a este tipo de entornos de trabajo en DGX Spark.
NVIDIA Sync es una aplicación de escritorio que permite conectar tu ordenador con el DGX Spark a través de la red. Desde una única interfaz puedes gestionar el acceso por SSH y lanzar herramientas de desarrollo directamente en el sistema, simplificando el trabajo con este tipo de entornos de IA y computación GPU.
NVIDIA Sync esta disponible para Windows, MacOs y GNU/Linux. Clica aquí para descargarlo.
En mi caso lo instalaré en mi PC Windows, no tiene ninguna complicación, ejecutamos el EXE
- En el primer paso aceptamos los términos de licencia.
- En el segundo paso el sistema detectará los IDE instalados en nuestro equipo y seleccionaremos con cuál queremos conectarnos.
- En el tercer-cuarto paso, como el NVIDIA DGX Spark no está en nuestra red local sino en la red de EDH, tendremos que introducir los datos de conexión de forma manual y pulsar en Add.
Si va todo bien, nos tiene que aparecer que se ha configurado correctamente.
Si nos fijamos en la barra de tareas, veremos el icono de NVIDIA DGX Spark, desde el cual podemos acceder a diferentes herramientas integradas mediante NVIDIA Sync.
- Entre ellas encontramos el DGX Dashboard, una aplicación web preinstalada en el DGX Spark que permite la gestión del sistema y el acceso directo a entornos como JupyterLab.
- También tenemos la Terminal, que nos da acceso al sistema de archivos del servidor mediante una conexión SSH automática.
- VSCode (porque lo tengo instalado previamente), permite conectarse al DGX Spark como entorno de desarrollo remoto para trabajar directamente sobre el sistema.
- Puedes añadir más aplicaciones
Acceso por terminal mediante NVIDIA Sync
Si clicamos en la terminal accedemos directamente sin escribir usuario ni contraseña.
DGX Dashboard
Si clicamos en DGX Dashboard, accedemos vía web a la aplicación con dirección:
http://localhost:11000/
Podemos ejecutar la herramienta jupyterlab y accedemos clicando en Open in Browser, tiene la dirección:
http://localhost:11002/lab
Apartir de aquí, ya podemos empezar a desplegar distintos entornos de pruebas en el DGX Spark utilizando NVIDIA Sync. En el próximo post veremos cómo instalar Open WebUI en nuestro NVIDIA DGX Spark para trabajar con modelos locales de forma sencilla
Estamos entrando en una nueva etapa donde la inteligencia artificial se integra de forma natural en la infraestructura IT y el trabajo diario de técnicos y empresas.
Soluciones como el NVIDIA DGX Spark y NVIDIA Sync facilitan el despliegue de entornos de IA potentes y flexibles.
No es necesario realizar una gran inversión para empezar a experimentar con estas tecnologías.
Con empresas como EasyDataHost puedes alquilar o incluso desplegar tu propio entorno DGX Spark bajo demanda.
El futuro de la IA ya está aquí, y la clave está en empezar a explorarlo cuanto antes.