NVIDIA DGX站是一个强大的工作站，旨在深入学习应用程序，为参与AI开发的企业提供了显着的绩效提高。但是，企业应考虑的很大的成本影响：
1。购买价格：DGX站A100型号的价格为320克的价格为149,000美元，160克版本的价格为99,000美元[8] [9]。这项初始投资是相当大的投资，可能是小型企业或预算有限的企业的障碍。
2。租赁选择：对于负担不起前期成本的公司，NVIDIA提供租金选择。 DGX车站A100 320G型号的租金每月约为9,000美元[8] [9]。尽管这减少了最初的资本支出，但随着时间的推移，持续的每月费用仍然很大。
3.实施成本：尽管DGX站被设计为交钥匙解决方案，但可能会出现某些实施成本，尤其是在需要其他基础架构或支持的情况下。但是，与构建和维护DIY AI平台相比，这些成本通常较低[1]。
4.支持和维护：企业将需要考虑持续的支持和维护成本。虽然DGX站被设计为高效且可靠，但确保其最佳运作可能需要专用人员或支持合同，从而增加了整体费用[1]。
5。能源消耗：尽管与传统服务器相比，DGX站的能源有效，但它仍然会消耗大量功率，尤其是在满载下。随着时间的流逝，这可能会导致更高的电费，这应该纳入运营成本[5]。
6.机会成本：投资DGX站意味着将资源从其他潜在项目或技术中转移。企业必须权衡增强AI功能的好处，而其他战略重点和潜在的投资回报。
7。投资回报率和收益：尽管成本，DGX站仍可以提供可观的好处，例如加速模型开发和提高的准确性，从而导致潜在的收入增加和与DGX-1服务器相似的成本节省[1]。但是，这些好处取决于特定的用例以及技术如何有效地集成到业务中。
总而言之，尽管DGX站提供了强大的AI功能，但企业必须仔细考虑财务影响，包括购买或租金成本，持续的支持以及潜在的能源费用，而不是增强AI绩效和效率的潜在收益。
引用：
[1] https://www.vion.com/wp-content/uploads/2019/04/the-total-economic-economic-ecomonic-ecomonic-impact-o-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-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-brings-800gbps-lan-the-most-power-chip-chip-ever-chip-ever-pointer-ever-ever-ever-in-a-desktop-workStation-pc
[8] https://www.tomshardware.com/news/nvidia-dgx-station-320g
[9] https://en.wikipedia.org/wiki/nvidia_dgx