A estação NVIDIA DGX é uma estação de trabalho poderosa projetada para aplicações de aprendizado profundo, oferecendo aprimoramentos significativos de desempenho para empresas envolvidas no desenvolvimento da IA. No entanto, vem com implicações substanciais de custo que as empresas devem considerar:
1. Preço de compra: os modelos da estação DGX A100 custam US $ 149.000 para a variante 320g e US $ 99.000 para a variante de 160g [8] [9]. Esse investimento inicial é considerável e pode ser uma barreira para empresas menores ou com orçamentos limitados.
2. Opções de aluguel: Para empresas que não podem pagar o custo inicial, a Nvidia oferece opções de aluguel. O preço do aluguel é de aproximadamente US $ 9.000 por mês para o modelo DGX Station A100 320G [8] [9]. Embora isso reduz as despesas iniciais de capital, os custos mensais em andamento ainda podem ser substanciais ao longo do tempo.
3. Custos de implementação: Embora a estação DGX seja projetada como uma solução chave na mão, alguns custos de implementação podem surgir, especialmente se for necessária infraestrutura ou suporte adicional. No entanto, esses custos são geralmente mais baixos em comparação com a construção e manutenção de plataformas de IA DIY [1].
4. Apoio e manutenção: as empresas precisarão considerar os custos contínuos de suporte e manutenção. Embora a estação DGX seja projetada para ser eficiente e confiável, garantir que opere de maneira ideal possa exigir pessoal dedicado ou contratos de suporte, aumentando a despesa geral [1].
5. Consumo de energia: embora a estação DGX seja eficiente em termos de energia em comparação com os servidores tradicionais, ela ainda consome energia significativa, particularmente sob carga total. Isso pode levar a contas de eletricidade mais altas ao longo do tempo, o que deve ser considerado nos custos operacionais [5].
6. Custos de oportunidade: Investir em uma estação DGX significa desviar recursos de outros projetos ou tecnologias em potencial. As empresas devem avaliar os benefícios de recursos aprimorados de IA contra outras prioridades estratégicas e possíveis retornos sobre o investimento.
7. ROI e benefícios: Apesar dos custos, a estação DGX pode oferecer benefícios substanciais, como desenvolvimento de modelos acelerados e maior precisão, levando a possíveis aumentos de receita e economia de custos semelhantes aos experimentados com o servidor DGX-1 [1]. No entanto, esses benefícios dependem do caso de uso específico e da eficácia da tecnologia integrada ao negócio.
Em resumo, enquanto a estação DGX oferece poderosos recursos de IA, as empresas devem considerar cuidadosamente as implicações financeiras, incluindo custos de compra ou aluguel, suporte contínuo e despesas potenciais de energia, contra os benefícios potenciais do desempenho e eficiência aprimorados da IA.
Citações:
[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-sherver-cost-analysis-memory-is/
[3] https://www.fibermall.com/blog/nvidia-hgx-vs-dgx.htm
[4] https://www.maginative.com/article/nvidia-unveils-dgx-park-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.techrarvar.com/pro/nvidias-dgx-station-brings-800gbps-lan-the-mot-powerful chip-sempre lançou-se-a-de-desktop-workstation-pc
[8] https://www.tomshardware.com/news/nvidia-dgx-station-320g
[9] https://en.wikipedia.org/wiki/nvidia_dgx