Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon هل هناك أي تكاليف خفية أو نفقات غير متوقعة عند استخدام محطة DGX


هل هناك أي تكاليف خفية أو نفقات غير متوقعة عند استخدام محطة DGX


تأتي محطة NVIDIA DGX ، وهي محطة عمل قوية مصممة للتعلم العميق وتحليلات الذكاء الاصطناعي ، مع العديد من التكاليف الخفية والنفقات غير المتوقعة المحتملة التي يجب على المستخدمين أن يكونوا على دراية بها:

1. تكاليف الصيانة والدعم: تتطلب محطة DGX اتفاقية صيانة سنوية كبيرة. بالنسبة للموديلات القديمة مثل محطة DGX مع GPU Tesla V100 ، يكلف الضمان القياسي حوالي 10،000 دولار في السنة ، مع الحد الأدنى من التزام لمدة عام واحد [3]. لا يتم تضمين هذه التكلفة في سعر الشراء الأولي ويمكن أن تضيف مع مرور الوقت. بالنسبة للنماذج الأحدث ، من المحتمل أن تنطبق تكاليف الدعم المماثلة.

2. استهلاك الطاقة: تتمتع محطة DGX باستهلاك كبير للطاقة ، حيث تتطلب النماذج القديمة ما يصل إلى 1500 واط [5]. يمكن أن يؤدي ذلك إلى زيادة فواتير الكهرباء وقد يتطلب ترقية البنية التحتية للطاقة في منشأتك ، والتي يمكن أن تكون مكلفة.

3. صيانة نظام التبريد: تستخدم محطة DGX نظام تبريد المياه ، والذي يمكن أن يكون عرضة لمشكلات مثل أعطال المضخة ، خاصة إذا لم يتم الحفاظ عليها بشكل صحيح [2]. يعد التنظيف والصيانة المنتظمين أمرًا بالغ الأهمية لمنع ارتفاع درجة الحرارة وفشل النظام. إذا لم يتم الحفاظ على النظام بشكل صحيح ، فقد يتطلب ذلك إصلاحات مكلفة أو حتى استبدال.

4. استرداد البيانات والنسخ الاحتياطي: يمكن أن يؤدي اعتماد محطة DGX على الأجهزة الاحتكارية لاستعادة البيانات إلى تعطل كبير وتكاليف في حالة فشل التخزين. من الضروري أن يكون لديك استراتيجية احتياطية قوية ، مثل استخدام حلول التخزين الخارجية أو الخدمات السحابية ، لتخفيف هذه المخاطر [1].

5. تكاليف الترقية والاستبدال: بالنظر إلى التكلفة العالية لمكونات محطة DGX ، مثل وحدات معالجة الرسومات ، يمكن أن تكون الأجزاء أو استبدال الأجزاء باهظة الثمن. بالإضافة إلى ذلك ، قد يحد التصميم المخصص للنظام من التوافق مع مكونات الطرف الثالث ، مما يزيد من تكاليف زيادة التكاليف.

6. المتطلبات الفضائية والبيئية: محطة DGX ثقيلة وتتطلب بيئة نظيفة خالية من الغبار ، تعمل بشكل جيد للعمل بفعالية [4]. قد يتطلب ذلك استثمارات إضافية في البنية التحتية لضمان الظروف المثلى.

باختصار ، في حين توفر محطة DGX إمكانات قوية لمهام AI ومهام التعلم العميق ، فإنها تأتي مع تكاليف مستمرة ونفقات محتملة متعلقة بالصيانة واستهلاك الطاقة وصيانة نظام التبريد وإدارة البيانات والبنية التحتية.

الاستشهادات:
[1]
[2] https://www.reddit.com/r/watercooling/comments/1it9rzf/nvidia_dgx_station_a100s_overheating/
[3] https://forums.developer.nvidia.com/t/anyone-has-experiences-with-dording-dgx-1-dgx-station/50528
[4] https://docs.nvidia.com/dgx/pdf/dgx-station-user-guide.pdf
[5]
[6]
[7] https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/nvidia-unveils-dgx-station-workstation-pcs-gb300-lackwell-ultra-inside
[8] https://www.transit.dot.gov/sites/fta.dot.gov/files/docs/research-innovation/114661/strategic-transit-automation-research-report-no-0116_0.pdf
[9] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-tation-a-new-desktop-line-for-ai-work