Stasiun NVIDIA DGX adalah stasiun kerja yang kuat yang dirancang untuk aplikasi pembelajaran yang mendalam, menawarkan peningkatan kinerja yang signifikan untuk bisnis yang terlibat dalam pengembangan AI. Namun, ia datang dengan implikasi biaya yang substansial yang harus dipertimbangkan oleh bisnis:
1. Harga Pembelian: Model DGX Station A100 dihargai $ 149.000 untuk varian 320g dan $ 99.000 untuk varian 160g [8] [9]. Investasi awal ini cukup besar dan mungkin menjadi hambatan bagi bisnis yang lebih kecil atau mereka yang memiliki anggaran terbatas.
2. Opsi Sewa: Untuk perusahaan yang tidak mampu membayar biaya di muka, NVIDIA menawarkan opsi sewa. Harga sewa sekitar $ 9.000 per bulan untuk model DGX Station A100 320G [8] [9]. Meskipun ini mengurangi pengeluaran modal awal, biaya bulanan yang sedang berlangsung masih bisa menjadi substansial dari waktu ke waktu.
3. Biaya Implementasi: Meskipun stasiun DGX dirancang sebagai solusi turnkey, beberapa biaya implementasi mungkin muncul, terutama jika diperlukan infrastruktur atau dukungan tambahan. Namun, biaya ini umumnya lebih rendah dibandingkan dengan membangun dan memelihara platform AI DIY [1].
4. Dukungan dan Pemeliharaan: Bisnis perlu mempertimbangkan biaya dukungan dan pemeliharaan yang berkelanjutan. Sementara stasiun DGX dirancang untuk menjadi efisien dan andal, memastikannya beroperasi secara optimal mungkin memerlukan personel khusus atau kontrak dukungan, menambah biaya keseluruhan [1].
5. Konsumsi Energi: Meskipun stasiun DGX hemat energi dibandingkan dengan server tradisional, masih mengkonsumsi daya yang signifikan, terutama di bawah beban penuh. Ini dapat menyebabkan tagihan listrik yang lebih tinggi dari waktu ke waktu, yang harus diperhitungkan dalam biaya operasional [5].
6. Biaya Peluang: Berinvestasi di stasiun DGX berarti mengalihkan sumber daya dari proyek atau teknologi potensial lainnya. Bisnis harus menimbang manfaat dari peningkatan kemampuan AI terhadap prioritas strategis lainnya dan potensi pengembalian investasi.
7. ROI dan Manfaat: Terlepas dari biayanya, stasiun DGX dapat menawarkan manfaat substansial, seperti pengembangan model yang dipercepat dan peningkatan akurasi, yang mengarah pada peningkatan pendapatan potensial dan penghematan biaya yang serupa dengan yang dialami dengan server DGX-1 [1]. Namun, manfaat ini tergantung pada kasus penggunaan spesifik dan seberapa efektif teknologi ini diintegrasikan ke dalam bisnis.
Singkatnya, sementara stasiun DGX menawarkan kemampuan AI yang kuat, bisnis harus hati -hati mempertimbangkan implikasi keuangan, termasuk biaya pembelian atau sewa, dukungan berkelanjutan, dan biaya energi potensial, terhadap manfaat potensial dari peningkatan kinerja dan efisiensi AI.
Kutipan:
[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.
[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-rings-800gbps-lan-the-most-powerfulfulfulfulful-ever-llunched-in-a-desktop-workstation-pc
[8] https://www.tomshardware.com/news/nvidia-dgx-station-320g
[9] https://en.wikipedia.org/wiki/nvidia_dgx