NVIDIA DGXステーションは、深い学習アプリケーション向けに設計された強力なワークステーションであり、AI開発に関与する企業に大幅なパフォーマンス向上を提供します。ただし、企業が考慮すべき大きなコストへの影響があります。
1。購入価格：DGXステーションA100モデルの価格は、320Gバリアントで149,000ドル、160Gバリアント[8] [9]で99,000ドルです。この初期投資はかなりのものであり、小規模な企業や予算が限られている企業にとっては障壁である可能性があります。
2。レンタルオプション：前払い費用を支払う余裕がない企業の場合、Nvidiaはレンタルオプションを提供します。レンタル価格は、DGXステーションA100 320Gモデル[8] [9]で月額約9,000ドルです。これにより、初期の資本支出が削減されますが、継続的な毎月の費用は時間とともにかなり大きくなる可能性があります。
3。実装コスト：DGXステーションはターンキーソリューションとして設計されていますが、特に追加のインフラストラクチャまたはサポートが必要な場合、いくつかの実装コストが発生する場合があります。ただし、これらのコストは一般に、DIY AIプラットフォームの構築と維持と比較して低くなります[1]。
4。サポートとメンテナンス：企業は、継続的なサポートとメンテナンスコストを検討する必要があります。 DGXステーションは効率的かつ信頼性が高いように設計されていますが、最適に運営されるようにすることで、専用の人員または契約を必要とし、全体的な費用を追加することができます[1]。
5。エネルギー消費：DGXステーションは従来のサーバーと比較してエネルギー効率が高いが、特に全負荷の下では、依然として大幅な電力を消費している。これにより、時間の経過とともに電気料金が高くなる可能性があり、これは運用コストに因数分解されるべきです[5]。
6。機会費用：DGXステーションへの投資とは、他の潜在的なプロジェクトや技術からリソースを流用することを意味します。企業は、他の戦略的優先事項や投資収益率に対するAI能力の強化の利点を比較検討する必要があります。
7。ROIと利益：コストにもかかわらず、DGXステーションは、モデル開発の加速や精度の向上など、大きな利益を提供し、DGX-1サーバーで経験したものと同様の潜在的な収益の増加とコスト削減につながります[1]。ただし、これらの利点は、特定のユースケースと、テクノロジーがビジネスにどれだけ効果的に統合されているかに依存します。
要約すると、DGXステーションは強力なAI機能を提供していますが、企業はAIのパフォーマンスと効率の向上の潜在的な利点に対して、購入またはレンタルコスト、継続的なサポート、潜在的なエネルギー費を含む財務上の意味を慎重に検討する必要があります。
引用：
[1] https://www.vion.com/wp-content/uploads/2019/04/the-total-economic-impact-of-nvidia-dgx1-march-2018-final.pdf
[2] https://semianalysis.com/2023/05/29/ai-server-cost-analysis-memory-is/
[3] https://www.fibermall.com/blog/nvidia-hgx-vs-dgx.htm
[4] https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-dgx-spark-and-dgx-station-desktop-ai-supercomputers/-the-developer-masses/
[5] https://www.tomshardware.com/news/nvidia-v100-dgx-station-gpu、36616.html
[6] https://docs.nvidia.com/dgx/dgx-station-user-guide/index.html
[7] https://www.techradar.com/pro/nvidias-dgx-station-brings-800gbps-lan-the-most-powerful-chip-ever-launched-in-a-desktop-workstation-pc
[8] https://www.tomshardware.com/news/nvidia-dgx-station-320g
[9] https://en.wikipedia.org/wiki/nvidia_dgx