Stasiun NVIDIA DGX, sebuah stasiun kerja yang kuat yang dirancang untuk pembelajaran mendalam dan analitik AI, dilengkapi dengan beberapa biaya tersembunyi dan potensi pengeluaran tak terduga yang harus diperhatikan oleh pengguna:
1. Biaya Pemeliharaan dan Dukungan: Stasiun DGX membutuhkan perjanjian pemeliharaan tahunan yang signifikan. Untuk model yang lebih lama seperti stasiun DGX dengan GPU Tesla V100, biaya garansi standar sekitar $ 10.000 per tahun, dengan komitmen minimum satu tahun [3]. Biaya ini tidak termasuk dalam harga pembelian awal dan dapat bertambah dari waktu ke waktu. Untuk model yang lebih baru, biaya dukungan serupa cenderung berlaku.
2. Konsumsi Daya: Stasiun DGX memiliki konsumsi daya tinggi, dengan model yang lebih lama membutuhkan hingga 1500W [5]. Hal ini dapat menyebabkan peningkatan tagihan listrik dan mungkin mengharuskan peningkatan infrastruktur daya di fasilitas Anda, yang bisa mahal.
3. Pemeliharaan Sistem Pendingin: Stasiun DGX menggunakan sistem pendingin air, yang dapat rentan terhadap masalah seperti kerusakan pompa, terutama jika tidak dipelihara dengan baik [2]. Pembersihan dan pemeliharaan rutin sangat penting untuk mencegah kepanasan dan kegagalan sistem. Jika sistem tidak dipertahankan dengan benar, itu mungkin memerlukan perbaikan yang mahal atau bahkan penggantian.
4. Pemulihan Data dan Cadangan: Ketergantungan stasiun DGX pada perangkat keras berpemilik untuk pemulihan data dapat menyebabkan downtime dan biaya yang signifikan jika penyimpanan gagal. Sangat penting untuk memiliki strategi cadangan yang kuat, seperti menggunakan solusi penyimpanan eksternal atau layanan cloud, untuk mengurangi risiko ini [1].
5. Biaya Peningkatan dan Penggantian: Mengingat tingginya biaya komponen stasiun DGX, seperti GPU, meningkatkan atau mengganti suku cadang bisa mahal. Selain itu, desain kustom sistem dapat membatasi kompatibilitas dengan komponen pihak ketiga, lebih lanjut meningkatkan biaya.
6. Persyaratan Ruang dan Lingkungan: Stasiun DGX berat dan membutuhkan lingkungan yang bersih, bebas debu, dan berventilasi dengan baik untuk beroperasi secara efektif [4]. Ini mungkin memerlukan investasi tambahan dalam infrastruktur untuk memastikan kondisi yang optimal.
Singkatnya, sementara stasiun DGX menawarkan kemampuan yang kuat untuk AI dan tugas -tugas pembelajaran yang mendalam, ia datang dengan biaya berkelanjutan yang signifikan dan biaya potensial terkait dengan pemeliharaan, konsumsi daya, pemeliharaan sistem pendingin, manajemen data, dan persyaratan infrastruktur.
Kutipan:
[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/localllama/comments/1jedolw/nvidia_dgx_station_and_digits_official_branded/
[7] https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/nvidia-unveils-dgx-station-workstation-pcs-g300-blackwell-ultra-inside
[8] https://www.transit.dot.gov/sites/fta.dot.gov/files/docs/research-inovation/114661/strategic-transit-search-research-report-no-0116_0.pdf
[9] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-spesialisasi-desktop-line-for-ai-work