Kostnaden för NVIDIA DGX -gnistan, prissatt till cirka 3 000 dollar, placerar det som ett unikt erbjudande i AI -utvecklingslandskapet. Så här jämförs det med andra AI -plattformar:
1. DGX Spark vs. Cloud Services: Plattformar som Amazon Sagemaker, Google Cloud AI-plattform och Azure OpenAI-tjänsten erbjuder Pay-as-You-Go-prissättningsmodeller. Till exempel börjar Amazon Sagemaker på $ 0,10 per timme för produktionsbelastning, medan Google Cloud AI -plattformen tillhandahåller $ 300 i gratispoäng för nya användare. Dessa molntjänster är mer flexibla vad gäller kostnader, eftersom användare bara betalar för vad de använder, vilket kan vara mer ekonomiskt för intermittenta eller småskaliga projekt. Däremot kräver DGX-gnisten ett engångsköp på en gång, vilket gör den lämplig för dem som behöver konsekvent åtkomst till AI-datorkraft.
2. DGX Spark kontra annan AI -hårdvara: DGX -stationen, ett kraftfullare syskon av DGX -gnistan, förväntas prissättas mellan $ 10.000 och $ 50.000, beroende på konfigurationen. Detta placerar DGX -gnistan som en mer prisvärd inträdesplats för AI -utveckling jämfört med DGX -stationen. Andra tillverkare som ASUS erbjuder liknande konfigurationer som börjar på 2 999 $, vilket ytterligare understryker konkurrenspriserna för DGX -gnistan.
3. DGX Spark vs. Lågkod AI-plattformar: Plattformar som Appsmith och Outsystems erbjuder AI-lösningar med låg kod med prissättningsmodeller som inkluderar gratis nivåer eller månatliga prenumerationer. Till exempel är Appsmith gratis eller börjar på $ 40 per användare per månad, medan outsystem börjar på $ 36 300 per år. Dessa plattformar fokuserar mer på applikationsutveckling snarare än rå datorkraft, vilket gör dem mindre jämförbara när det gäller hårdvarukostnader men mer relevanta för företag som vill integrera AI i befintliga arbetsflöden utan betydande infrastrukturinvesteringar.
4. DGX Spark vs. AI -modellkostnader: När man överväger kostnaden för att köra AI -modeller erbjuder plattformar som Metas Llama 3 överkomliga alternativ till $ 0,2 per miljon tokens. Dessa kostnader är emellertid för modellanvändning snarare än själva hårdvaran. DGX Spark tillåter användare att köra modeller lokalt, vilket potentiellt kan minska långsiktiga kostnader förknippade med molntjänster eller modellanvändningsavgifter.
Sammanfattningsvis är DGX Spark en kompakt, kraftfull AI -datorlösning som erbjuder en fast kostnad på förhand, vilket gör det tilltalande för dem som kräver konsekvent tillgång till AI -bearbetningsfunktioner. Även om det kanske inte erbjuder flexibiliteten i molntjänster eller användarvänlighet av lågkodplattformar, ger det ett unikt värdeförslag för utvecklare och forskare som behöver dedikerad AI-hårdvara.
Citeringar:
[1] https://www.theverge.com/news/631957/nvidia-dgx-spark-station-grace-backwell-ai-supercomputers-gtc
]
]
[4] https://www.youtube.com/watch?v=krbh0von-2a
[5] https://www.appsmith.com/blog/top-low-code-ai-platforms
[6] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-specialiserad-Desktop-line-for-ai-work
[7] https://www.reddit.com/r/localllamama/comments/1jedy17/nvidia_digits_specs_released_and_enamed_to_dgx/
]
[9] https://opentools.ai/news/nvidia- unleashes-the-future-with-personal-ai-supercomputers