Stația NVIDIA DGX, o stație de lucru puternică concepută pentru învățare profundă și analize AI, vine cu mai multe costuri ascunse și potențiale cheltuieli neașteptate de care utilizatorii ar trebui să fie conștienți de:
1. Costuri de întreținere și asistență: stația DGX necesită un acord anual de întreținere semnificativ. Pentru modele mai vechi, cum ar fi stația DGX, cu GPU -uri Tesla V100, garanția standard costă în jur de 10.000 USD pe an, cu un angajament minim de un an [3]. Acest cost nu este inclus în prețul inițial de achiziție și se poate adăuga în timp. Pentru modele mai noi, este posibil să se aplice costuri similare de asistență.
2. Consumul de energie: Stația DGX are un consum ridicat de energie, modelele mai vechi necesitând până la 1500W [5]. Acest lucru poate duce la creșterea facturilor de energie electrică și poate necesita modernizarea infrastructurii de energie din instalația dvs., ceea ce poate fi costisitor.
3. Întreținerea sistemului de răcire: Stația DGX folosește un sistem de răcire a apei, care poate fi predispus la probleme precum defecțiunile pompei, mai ales dacă nu este întreținut în mod corespunzător [2]. Curățarea și întreținerea periodică sunt cruciale pentru a preveni supraîncălzirea și defecțiunea sistemului. Dacă sistemul nu este întreținut în mod corespunzător, poate necesita reparații costisitoare sau chiar înlocuire.
4. Recuperarea datelor și backup: Dependența stației DGX pe hardware -ul proprietar pentru recuperarea datelor poate duce la perioade de oprire semnificative și costuri dacă stocarea nu reușește. Este esențial să aveți o strategie de rezervă robustă, cum ar fi utilizarea soluțiilor de stocare externe sau serviciilor cloud, pentru a atenua aceste riscuri [1].
5. Costuri de actualizare și înlocuire: Având în vedere costul ridicat al componentelor stației DGX, cum ar fi GPU -urile, modernizarea sau înlocuirea pieselor poate fi costisitoare. În plus, designul personalizat al sistemului poate limita compatibilitatea cu componentele terților, crescând în continuare costurile.
6. Cerințe spațiale și de mediu: Stația DGX este grea și necesită un mediu curat, fără praf, bine ventilat pentru a funcționa eficient [4]. Acest lucru poate necesita investiții suplimentare în infrastructură pentru a asigura condiții optime.
În rezumat, în timp ce stația DGX oferă capacități puternice pentru AI și sarcini de învățare profundă, este dotată cu costuri semnificative în curs de desfășurare și cheltuieli potențiale legate de întreținere, consum de energie, întreținerea sistemului de răcire, gestionarea datelor și cerințele de infrastructură.
Citări:
[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-tatation-user-guide.pdf
[5] https://www.servethehome.com/nvidia-dgx-station-upgraded-tesla-v100/
.
[7] https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/nvidia-unveils-dgx-tatation-workstation-pcs-gb300-blackwell-ltra-innside
[8] https://www.transit.dot.gov/sites/fta.dot.gov/files/docs/research-innovation/114661/stratetic-transit-automation-research-report-no-0116_0.pdf
[9] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-pecialized-sktop-sine-for-ai-work