Stanice NVIDIA DGX, výkonná pracovní stanice určená pro hluboké učení a AI analytiku, přichází s několika skrytými náklady a potenciálními neočekávanými výdaji, které by uživatelé měli být vědomi:
1. Náklady na údržbu a podporu: Stanice DGX vyžaduje významnou roční smlouvu o údržbě. U starších modelů, jako je stanice DGX s GPU Tesla V100, stojí standardní záruka kolem 10 000 $ ročně, s minimálním závazkem jeden rok [3]. Tato cena není zahrnuta do počáteční kupní ceny a může se v průběhu času sčítat. U novějších modelů se pravděpodobně platí podobné náklady na podporu.
2. spotřeba energie: Stanice DGX má vysokou spotřebu energie, přičemž starší modely vyžadují až 1500 W [5]. To může vést ke zvýšeným účtům za elektřinu a může vyžadovat modernizaci energetické infrastruktury ve vašem zařízení, což může být nákladné.
3. Údržba chladicího systému: Stanice DGX používá systém chlazení vody, který může být náchylný k problémům, jako jsou poruchy čerpadla, zejména pokud nejsou správně udržovány [2]. Pravidelné čištění a údržba je zásadní, aby se zabránilo přehřátí a selhání systému. Pokud systém není správně udržován, může vyžadovat nákladné opravy nebo dokonce výměnu.
4. Obnovení a zálohování dat: Spoléhání stanice DGX na proprietárním hardwaru pro obnovení dat může vést k významnému prostoji a náklady, pokud skladování selže. Je nezbytné mít zavedenou robustní strategii zálohování, jako je používání externích řešení úložiště nebo cloudové služby, ke zmírnění těchto rizik [1].
5. Náklady na upgrade a výměnu: Vzhledem k vysokým nákladům na komponenty stanice DGX, jako jsou GPU, upgrade nebo výměna dílů může být drahé. Vlastní design systému může navíc omezit kompatibilitu s komponenty třetích stran, což dále zvyšuje náklady.
6. Požadavky na prostory a životní prostředí: Stanice DGX je těžká a vyžaduje čisté, dobře větrané prostředí bez prachu, aby efektivně fungovalo [4]. To může vyžadovat další investice do infrastruktury, aby bylo zajištěno optimální podmínky.
Stručně řečeno, zatímco stanice DGX nabízí výkonné schopnosti pro AI a hluboké učební úkoly, přichází s významnými pokračujícími náklady a potenciálními náklady souvisejícími s údržbou, spotřebou energie, udržováním systému chlazení, správou dat a požadavky na infrastrukturu.
Citace:
[1] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/lswpni/d_is_a_dgx_a100_worth_it/
[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-order-dgx-1-dgx-station/50528
[4] https://docs.nvidia.com/dgx/pdf/dgx-station-user-guide.pdf
[5] https://www.servethehome.com/nvidia-dgx-station-epgraded-v100/
[6] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedolw/nvidia_dgx_station_and_digits_official_branded/
[7] https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/nvidia-unveils-dgx-station-workstation-pcs-g300-lackwell-ultra-inide
[8] https://www.transit.dot.gov/sites/fta.dot.gov/files/docs/research-innovation/114661/strategic-transit-atomation-research-report-no-0116_0.pdf
[9] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-specialized-desktop-line-for-ai-work