สถานี NVIDIA DGX เป็นเวิร์กสเตชันที่ทรงพลังที่ออกแบบมาสำหรับแอพพลิเคชั่นการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งซึ่งนำเสนอการปรับปรุงประสิทธิภาพที่สำคัญสำหรับธุรกิจที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนา AI อย่างไรก็ตามมันมาพร้อมกับผลกระทบค่าใช้จ่ายมากมายที่ธุรกิจควรพิจารณา:
1. ราคาซื้อ: รุ่น DGX A100 มีราคาอยู่ที่ $ 149,000 สำหรับตัวแปร 320G และ $ 99,000 สำหรับตัวแปร 160G [8] [9] การลงทุนครั้งแรกนี้มีความสำคัญและอาจเป็นอุปสรรคสำหรับธุรกิจขนาดเล็กหรือผู้ที่มีงบประมาณ จำกัด
2. ตัวเลือกการเช่า: สำหรับ บริษัท ที่ไม่สามารถจ่ายค่าใช้จ่ายล่วงหน้าได้ Nvidia เสนอตัวเลือกการเช่า ราคาเช่าอยู่ที่ประมาณ $ 9,000 ต่อเดือนสำหรับสถานี DGX A100 320G รุ่น [8] [9] ในขณะที่สิ่งนี้จะช่วยลดค่าใช้จ่ายเงินทุนเริ่มต้นค่าใช้จ่ายรายเดือนอย่างต่อเนื่องยังคงมีความสำคัญเมื่อเวลาผ่านไป
3. ค่าใช้จ่ายในการดำเนินการ: แม้ว่าสถานี DGX ได้รับการออกแบบเป็นโซลูชันแบบครบวงจร แต่ค่าใช้จ่ายในการดำเนินการบางอย่างอาจเกิดขึ้นโดยเฉพาะอย่างยิ่งหากจำเป็นต้องมีโครงสร้างพื้นฐานหรือการสนับสนุนเพิ่มเติม อย่างไรก็ตามค่าใช้จ่ายเหล่านี้มักจะต่ำกว่าเมื่อเทียบกับการสร้างและรักษาแพลตฟอร์ม DIY AI [1]
4. การสนับสนุนและการบำรุงรักษา: ธุรกิจจะต้องพิจารณาค่าใช้จ่ายในการสนับสนุนและการบำรุงรักษาอย่างต่อเนื่อง ในขณะที่สถานี DGX ได้รับการออกแบบให้มีประสิทธิภาพและเชื่อถือได้ แต่การทำให้มั่นใจว่ามันทำงานได้อย่างดีที่สุดอาจต้องใช้บุคลากรเฉพาะหรือสัญญาสนับสนุนโดยเพิ่มค่าใช้จ่ายโดยรวม [1]
5. การใช้พลังงาน: แม้ว่าสถานี DGX นั้นประหยัดพลังงานเมื่อเทียบกับเซิร์ฟเวอร์ดั้งเดิม แต่ก็ยังคงใช้พลังงานที่สำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่งภายใต้ภาระเต็ม สิ่งนี้อาจนำไปสู่ค่าไฟฟ้าที่สูงขึ้นเมื่อเวลาผ่านไปซึ่งควรคำนึงถึงค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน [5]
6. ค่าใช้จ่ายโอกาส: การลงทุนในสถานี DGX หมายถึงการเบี่ยงเบนทรัพยากรจากโครงการหรือเทคโนโลยีที่มีศักยภาพอื่น ๆ ธุรกิจจะต้องชั่งน้ำหนักประโยชน์ของความสามารถ AI ที่เพิ่มขึ้นจากลำดับความสำคัญเชิงกลยุทธ์อื่น ๆ และผลตอบแทนที่อาจเกิดขึ้นจากการลงทุน
7. ROI และผลประโยชน์: แม้จะมีค่าใช้จ่ายสถานี DGX สามารถให้ประโยชน์มากมายเช่นการพัฒนาแบบจำลองแบบเร่งและปรับปรุงความแม่นยำซึ่งนำไปสู่การเพิ่มขึ้นของรายได้ที่อาจเกิดขึ้นและการประหยัดต้นทุนคล้ายกับที่มีประสบการณ์กับเซิร์ฟเวอร์ DGX-1 [1] อย่างไรก็ตามผลประโยชน์เหล่านี้ขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งานเฉพาะและวิธีการรวมเทคโนโลยีเข้ากับธุรกิจอย่างมีประสิทธิภาพ
โดยสรุปในขณะที่สถานี DGX นำเสนอความสามารถของ AI ที่มีประสิทธิภาพธุรกิจจะต้องพิจารณาถึงผลกระทบทางการเงินอย่างรอบคอบรวมถึงค่าใช้จ่ายในการซื้อหรือค่าเช่าการสนับสนุนอย่างต่อเนื่องและค่าใช้จ่ายพลังงานที่อาจเกิดขึ้นกับผลประโยชน์ที่อาจเกิดขึ้นจากประสิทธิภาพและประสิทธิภาพของ AI ที่เพิ่มขึ้น
การอ้างอิง:
[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-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-power-chip-ever-launched-in-desktop-workstation-pc
[8] https://www.tomshardware.com/news/nvidia-dgx-station-320g
[9] https://en.wikipedia.org/wiki/nvidia_dgx