ディープラーニングとAI分析のために設計された強力なワークステーションであるNVIDIA DGXステーションには、ユーザーが注意すべきいくつかの隠れたコストと潜在的な予期しない費用があります。
1。メンテナンスとサポートコスト：DGXステーションには、重要な年間メンテナンス契約が必要です。 Tesla V100 GPUを搭載したDGXステーションなどの古いモデルの場合、標準保証は年間約10,000ドルで、最低1年のコミットメントがあります[3]。このコストは初期購入価格に含まれておらず、時間とともに加算することができます。新しいモデルの場合、同様のサポートコストが適用される可能性があります。
2。消費電力：DGXステーションには消費電力が高く、古いモデルには最大1500Wが必要です[5]。これにより、電力料金の増加につながる可能性があり、施設内の電力インフラストラクチャのアップグレードが必要になる場合があります。
3.冷却システムのメンテナンス：DGXステーションは、特に適切に維持されていない場合は、ポンプの誤動作などの問題を起こしやすい水冷却システムを使用します[2]。過熱やシステムの故障を防ぐためには、定期的な清掃とメンテナンスが重要です。システムが適切に維持されていない場合、費用のかかる修理または交換が必要になる場合があります。
4。データの回復とバックアップ：DGXステーションのデータリカバリのための独自のハードウェアへの依存は、ストレージが失敗した場合に大幅にダウンタイムとコストにつながる可能性があります。これらのリスクを軽減するには、外部ストレージソリューションやクラウドサービスの使用など、堅牢なバックアップ戦略を導入することが不可欠です[1]。
5.アップグレードおよび交換コスト：GPUなどのDGXステーションのコンポーネントの高コストを考えると、部品のアップグレードや交換は高価です。さらに、システムのカスタム設計により、サードパーティコンポーネントとの互換性が制限され、コストがさらに増加する可能性があります。
6。スペースと環境の要件：DGXステーションは重く、効果的に動作するために清潔でほこりのない換気の良い環境が必要です[4]。これにより、最適な条件を確保するために、インフラストラクチャへの追加の投資が必要になる場合があります。
要約すると、DGXステーションはAIおよび深い学習タスクに強力な機能を提供しますが、メンテナンス、消費電力、冷却システムの維持、データ管理、インフラストラクチャの要件に関連する継続的なコストと潜在的な費用がかかります。
引用：
[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-userguide.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_officially_branded/
[7] https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/nvidia-unveils-dgx-station-workstation-gb300-blackwell-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-station-a-newspecialized-desktop-line-for-ai-work
