Stacja NVIDIA DGX to potężna stacja robocza zaprojektowana do głębokiego uczenia się, oferująca znaczne ulepszenia dla firm zaangażowanych w rozwój AI. Jednak wiąże się to z znaczącymi konsekwencjami kosztów, które firmy powinny rozważyć:
1. Cena zakupu: Modele stacji DGX A100 są wycenione na 149 000 USD za wariant 320G i 99 000 USD za wariant 160G [8] [9]. Ta początkowa inwestycja jest znaczna i może być barierą dla mniejszych firm lub osób o ograniczonym budżecie.
2. Opcje wynajmu: W przypadku firm, które nie mogą sobie pozwolić na koszt z góry, NVIDIA oferuje opcje wynajmu. Cena wynajmu wynosi około 9 000 USD miesięcznie dla modelu DGX Station A100 320G [8] [9]. Chociaż zmniejsza to początkowe wydatki inwestycyjne, bieżące miesięczne koszty mogą być nadal znaczne z czasem.
3. Koszty wdrożenia: Chociaż stacja DGX jest zaprojektowana jako rozwiązanie pod klucz, mogą powstać pewne koszty wdrożenia, szczególnie jeśli potrzebna jest dodatkowa infrastruktura lub wsparcie. Koszty te są jednak ogólnie niższe w porównaniu z budowaniem i utrzymaniem platform AI DIY [1].
4. Wsparcie i konserwacja: firmy będą musiały rozważyć bieżące koszty wsparcia i konserwacji. Chociaż stacja DGX została zaprojektowana tak, aby była wydajna i niezawodna, zapewnienie jej optymalnego działania może wymagać dedykowanego personelu lub umów wsparcia, zwiększając ogólny koszt [1].
5. Zużycie energii: Chociaż stacja DGX jest energooszczędna w porównaniu z tradycyjnymi serwerami, nadal zużywa znaczną moc, szczególnie pod pełnym obciążeniem. Może to prowadzić do wyższych rachunków za energię elektryczną z czasem, co należy uwzględnić w kosztach operacyjnych [5].
6. Koszty alternatywne: Inwestowanie w stację DGX oznacza przekierowanie zasobów z innych potencjalnych projektów lub technologii. Firmy muszą rozważyć korzyści z zwiększonych możliwości AI w stosunku do innych strategicznych priorytetów i potencjalnych zwrotów z inwestycji.
7. ROI i korzyści: Pomimo kosztów stacja DGX może oferować znaczne korzyści, takie jak przyspieszony rozwój modelu i lepsza dokładność, co prowadzi do potencjalnego podwyższenia przychodów i oszczędności kosztów podobnych do osób doświadczonych na serwerze DGX-1 [1]. Jednak korzyści te zależą od konkretnego przypadku użycia i tego, jak skutecznie technologia jest zintegrowana z biznesem.
Podsumowując, podczas gdy stacja DGX oferuje potężne możliwości sztucznej inteligencji, firmy muszą dokładnie rozważyć konsekwencje finansowe, w tym koszty zakupu lub wynajmu, ciągłe wsparcie i potencjalne wydatki energetyczne, w porównaniu z potencjalnymi korzyściami zwiększonej wydajności i wydajności AI.
Cytaty:
[1] https://www.vion.com/wp-content/uploads/2019/04/the-total-economic-impact-of-nvidia-dgx1-march-2018-final.pdf
[2] https://semianaliza.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-for-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-cie -ver-lounched-in-a-desktop-workstation-pc
[8] https://www.tomshardware.com/news/nvidia-dgx-station-320g
[9] https://en.wikipedia.org/wiki/nvidia_dgx