La estación NVIDIA DGX, una poderosa estación de trabajo diseñada para el aprendizaje profundo y el análisis de IA, viene con varios costos ocultos y posibles gastos inesperados que los usuarios deben tener en cuenta:
1. Costos de mantenimiento y soporte: la estación DGX requiere un importante acuerdo de mantenimiento anual. Para modelos más antiguos como la estación DGX con GPU Tesla V100, la garantía estándar cuesta alrededor de $ 10,000 por año, con un compromiso mínimo de un año [3]. Este costo no está incluido en el precio de compra inicial y puede sumar con el tiempo. Para modelos más nuevos, es probable que se apliquen costos de soporte similares.
2. Consumo de energía: la estación DGX tiene un alto consumo de energía, con los modelos más antiguos que requieren hasta 1500 W [5]. Esto puede conducir a un aumento de las facturas de electricidad y puede requerir la mejora de la infraestructura de energía en sus instalaciones, lo que puede ser costoso.
3. Mantenimiento del sistema de enfriamiento: la estación DGX utiliza un sistema de enfriamiento de agua, que puede ser propenso a problemas como el mal funcionamiento de la bomba, especialmente si no se mantiene adecuadamente [2]. La limpieza y el mantenimiento regulares son cruciales para evitar el sobrecalentamiento y la falla del sistema. Si el sistema no se mantiene adecuadamente, puede requerir reparaciones costosas o incluso reemplazo.
4. Recuperación de datos y respaldo: la dependencia de la estación DGX en el hardware patentado para la recuperación de datos puede conducir a un tiempo de inactividad y costos significativos si el almacenamiento falla. Es esencial tener una estrategia de respaldo sólida, como el uso de soluciones de almacenamiento externos o servicios en la nube, para mitigar estos riesgos [1].
5. Costos de actualización y reemplazo: dado el alto costo de los componentes de la estación DGX, como las GPU, la actualización o el reemplazo de piezas pueden ser costosos. Además, el diseño personalizado del sistema puede limitar la compatibilidad con componentes de terceros, aumentando aún más los costos.
6. REQUISITOS DE ESPACIO Y EMBSIENTAL: La estación DGX es pesada y requiere un entorno limpio, libre de polvo y bien ventilado para operar de manera efectiva [4]. Esto puede requerir inversiones adicionales en infraestructura para garantizar condiciones óptimas.
En resumen, si bien la estación DGX ofrece capacidades potentes para tareas de IA y aprendizaje profundo, viene con costos continuos significativos y posibles gastos relacionados con el mantenimiento, el consumo de energía, el mantenimiento del sistema de enfriamiento, la gestión de datos y los requisitos de infraestructura.
Citas:
[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-pgraded-tesla-v100/
[6] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1jedolw/nvidia_dgx_station_and_digits_officialy_branded/
[7] https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/nvidia-unveils-dgx-station-workstation-pcs-gb300-flackwell-ultra-inside
[8] https://www.transit.dot.gov/sites/fta.dot.gov/files/docs/research-innovation/114661/stratategic-transit-automation-research-report-0116_0.pdf
[9] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-specialized-desktop-line-for-ai-work
