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