NVIDIA DGX -stationen, en kraftfull arbetsstation utformad för djup inlärning och AI -analys, kommer med flera dolda kostnader och potentiella oväntade utgifter som användare bör vara medvetna om:
1. Underhålls- och supportkostnader: DGX -stationen kräver ett betydande årligt underhållsavtal. För äldre modeller som DGX -stationen med TESLA V100 GPU: er kostar standardgarantin cirka 10 000 dollar per år, med ett minimalt åtagande på ett år [3]. Denna kostnad ingår inte i det första inköpspriset och kan lägga till över tid. För nyare modeller kommer liknande supportkostnader sannolikt att gälla.
2. Strömförbrukning: DGX -stationen har en hög effektförbrukning, med de äldre modellerna som kräver upp till 1500W [5]. Detta kan leda till ökade elräkningar och kan kräva uppgradering av kraftinfrastrukturen i din anläggning, vilket kan vara kostsamt.
3. Underhåll av kylsystem: DGX -stationen använder ett vattenkylsystem, som kan vara benägna att problem som pumpfel, särskilt om inte korrekt upprätthålls [2]. Regelbunden rengöring och underhåll är avgörande för att förhindra överhettning och systemfel. Om systemet inte upprätthålls korrekt kan det kräva kostsamma reparationer eller till och med utbyte.
4. Dataåterställning och säkerhetskopiering: DGX -stationens beroende av proprietär hårdvara för dataåterställning kan leda till betydande driftstopp och kostnader om lagring misslyckas. Det är viktigt att ha en robust säkerhetskopieringsstrategi på plats, till exempel att använda externa lagringslösningar eller molntjänster, för att mildra dessa risker [1].
5. Uppgraderings- och ersättningskostnader: Med tanke på de höga kostnaderna för DGX -stationens komponenter, såsom GPU: er, kan uppgradering eller ersättning av delar vara dyra. Dessutom kan systemets anpassade design begränsa kompatibilitet med tredjepartskomponenter, vilket ytterligare ökar kostnaderna.
6. Utrymme och miljöbehov: DGX-stationen är tung och kräver en ren, dammfri, väl ventilerad miljö för att fungera effektivt [4]. Detta kan kräva ytterligare investeringar i infrastruktur för att säkerställa optimala förhållanden.
Sammanfattningsvis, medan DGX -stationen erbjuder kraftfulla kapacitet för AI och djupa inlärningsuppgifter, kommer den med betydande pågående kostnader och potentiella utgifter relaterade till underhåll, kraftförbrukning, kylsystemets underhåll, datahantering och infrastrukturkrav.
Citeringar:
[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/localllamama/comments/1jedolw/nvidia_dgx_station_and_digits_officially_branded/
]
]
[9] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-specialiserad-Desktop-line-for-ai-work