Станция NVIDIA DGX, мощная рабочая станция, предназначенная для глубокого обучения и аналитики ИИ, поставляется с несколькими скрытыми затратами и потенциальными неожиданными затратами, о которых пользователи должны знать:
1. Затраты на техническое обслуживание и поддержка: станция DGX требует значительного годового соглашения о техническом обслуживании. Для старых моделей, таких как станция DGX с графическими процессорами Tesla V100, стандартная гарантия стоит около 10 000 долл. США в год, с минимальной приверженностью один год [3]. Эта стоимость не включена в первоначальную покупную цену и может со временем накапливаться. Для новых моделей, вероятно, применяются аналогичные затраты на поддержку.
2. Потребляемая мощность: станция DGX имеет высокое энергопотребление, причем более старые модели требуют до 1500 Вт [5]. Это может привести к увеличению счетов за электроэнергию и может потребовать модернизации энергетической инфраструктуры на вашем объекте, что может быть дорогостоящим.
3. Техническое обслуживание системы охлаждения: станция DGX использует систему водяного охлаждения, которая может быть подвержена таким проблемам, как неисправность насоса, особенно если не поддерживать должным образом [2]. Регулярная очистка и техническое обслуживание имеют решающее значение для предотвращения перегрева и сбоя системы. Если система не поддерживается должным образом, она может потребовать дорогостоящего ремонта или даже замены.
4. Восстановление и резервное копирование данных: зависимость станции DGX от проприетарного оборудования для восстановления данных может привести к значительному времени простоя и затрат, если хранение не удается. Важно иметь на месте надежную стратегию резервного копирования, такую как использование внешних решений для хранения или облачных сервисов, для снижения этих рисков [1].
5. Затраты на обновление и замену: Учитывая высокую стоимость компонентов станции DGX, таких как графические процессоры, модернизация или замена деталей, могут быть дорогими. Кроме того, индивидуальный дизайн системы может ограничить совместимость с сторонними компонентами, что еще больше увеличивает затраты.
6. Космические и экологические требования: станция DGX тяжелая и требует чистой, без пыли, хорошо продуманной среды для эффективной работы [4]. Это может потребовать дополнительных инвестиций в инфраструктуру для обеспечения оптимальных условий.
Таким образом, в то время как станция DGX предлагает мощные возможности для ИИ и задач глубокого обучения, она поставляется со значительными текущими затратами и потенциальными затратами, связанными с обслуживанием, энергопотреблением, содержанием системы охлаждения, управлением данными и инфраструктурой.
Цитаты:
[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-ondering-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-bourted-tesla-v100/
[6] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedolw/nvidia_dgx_station_and_digits_officialy_braned/
[7] https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/nvidia-unveils-dgx-station-workstation-pcs-gb300-blackwell-ultra-inside
[8] https://www.transit.dot.gov/sites/fta.dot.gov/files/docs/research-innovation/114661/strategic-ransit-automation-research-report-no-0116_0.pdf
[9] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-специфиолизированный desktop-line-for-ai-work