NVIDIA DGX Station, en stærk arbejdsstation designet til dyb læring og AI -analyse, leveres med flere skjulte omkostninger og potentielle uventede udgifter, som brugerne skal være opmærksomme på:
1. Vedligeholdelses- og supportomkostninger: DGX -stationen kræver en betydelig årlig vedligeholdelsesaftale. For ældre modeller som DGX -stationen med Tesla V100 GPU'er koster standardgarantien omkring $ 10.000 pr. År med et minimumsforpligtelse på et år [3]. Disse omkostninger er ikke inkluderet i den oprindelige købspris og kan tilføje over tid. For nyere modeller gælder lignende supportomkostninger sandsynligvis.
2. strømforbrug: DGX -stationen har et højt strømforbrug, hvor de ældre modeller kræver op til 1500W [5]. Dette kan føre til øgede elregninger og kan kræve at opgradere strøminfrastrukturen i din facilitet, hvilket kan være dyrt.
3. Vedligeholdelse af kølesystem: DGX -stationen bruger et vandkølesystem, som kan være tilbøjelige til problemer såsom pumpefejl, især hvis ikke vedligeholdes korrekt [2]. Regelmæssig rengøring og vedligeholdelse er afgørende for at forhindre overophedning og systemfejl. Hvis systemet ikke opretholdes korrekt, kan det kræve dyre reparationer eller endda udskiftning.
4. Datagendannelse og sikkerhedskopi: DGX -stationens afhængighed af proprietær hardware til data om datagendannelse kan føre til betydelig nedetid og omkostninger, hvis opbevaring mislykkes. Det er vigtigt at have en robust backup -strategi på plads, såsom at bruge eksterne lagringsløsninger eller skytjenester, til at mindske disse risici [1].
5. Opgraderings- og udskiftningsomkostninger: I betragtning af de høje omkostninger ved DGX -stationens komponenter, såsom GPU'er, kan opgradering eller udskiftning af dele være dyre. Derudover kan systemets brugerdefinerede design begrænse kompatibiliteten med tredjepartskomponenter, hvilket yderligere øger omkostningerne.
6. Rum- og miljøkrav: DGX-stationen er tung og kræver et rent, støvfrit, godt ventileret miljø for at fungere effektivt [4]. Dette kan kræve yderligere investeringer i infrastruktur for at sikre optimale betingelser.
Sammenfattende, mens DGX -stationen tilbyder kraftige muligheder for AI og dyb læringsopgaver, kommer det med betydelige løbende omkostninger og potentielle udgifter relateret til vedligeholdelse, strømforbrug, kølesystem vedligeholdelse, datastyring og infrastrukturkrav.
Citater:
[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-ordering-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-upgraded-tesla-v100/
[6] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedolw/nvidia_dgx_station_and_digits_officialt_branded/
[7] https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/nvidia-unveils-dgx-station-workstation-pcs-gb300-swellwell-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
)