Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Kas DGX jaama kasutamisel on varjatud kulusid või ootamatuid kulusid


Kas DGX jaama kasutamisel on varjatud kulusid või ootamatuid kulusid


NVIDIA DGX -jaam, mis on võimas sügava õppimise ja AI -analüütika jaoks mõeldud tööjaam, on kaasas mitmeid varjatud kulusid ja võimalikke ootamatuid kulusid, millest kasutajad peaksid olema teadlikud:

1. Hooldus- ja tugikulud: DGX -jaam nõuab märkimisväärset iga -aastast hoolduslepingut. Vanemate mudelite, näiteks DGX -i jaam koos Tesla V100 GPU -dega, maksab standard garantii umbes 10 000 dollarit aastas, minimaalselt ühe aastaga [3]. See maksumus ei sisaldu esialgse ostuhinnaga ja võib aja jooksul kokku liita. Uuemate mudelite puhul kehtivad tõenäoliselt sarnased tugikulud.

2. energiatarve: DGX -jaamal on suur energiatarve, vanematel mudelitel on vaja kuni 1500 W [5]. See võib põhjustada suurenenud elektriarveid ja võib nõuda teie rajatise elektrienergia infrastruktuuri täiendamist, mis võib olla kulukas.

3. Jahutussüsteemi hooldus: DGX -jaam kasutab veejahutussüsteemi, mis võib olla kalduvus sellistele probleemidele nagu pumba rikked, eriti kui seda ei ole korralikult hooldatud [2]. Regulaarne puhastamine ja hooldus on ülekuumenemise ja süsteemi rikke vältimiseks üliolulised. Kui süsteemi ei ole korralikult hooldatud, võib see vajada kulukaid remonti või isegi asendamist.

4. Andmete taastamine ja varundamine: DGX -jaama sõltuvus patenteeritud riistvarast andmete taastamiseks võib salvestusruumi ebaõnnestumisel põhjustada olulisi seisakuid ja kulusid. Nende riskide leevendamiseks on oluline omada kindlat varundusstrateegiat, näiteks väliste salvestuslahenduste või pilveteenuste kasutamine [1].

5. Uuendamine ja asendamiskulud: arvestades DGX -jaama komponentide, näiteks GPU -de, kõrgeid kulusid, võib osade täiendamine või asendamine olla kallis. Lisaks võib süsteemi kohandatud disain piirata ühilduvust kolmandate osapoolte komponentidega, suurendades veelgi kulusid.

6. Ruumi- ja keskkonnavajadused: DGX-jaam on raske ja vajab tõhusaks tööks puhast, tolmuvaba ja hästi ventileeritavat keskkonda [4]. Optimaalsete tingimuste tagamiseks võib see vajada täiendavaid investeeringuid infrastruktuuri.

Kokkuvõtlikult võib öelda, et kuigi DGX -jaam pakub võimsaid võimalusi AI ja sügava õppe ülesannete jaoks, on sellel olulised jätkuvad kulud ja võimalikud kulud, mis on seotud hoolduse, energiatarbimise, jahutussüsteemi hoolduse, andmehalduse ja infrastruktuuri nõuetega.

Tsitaadid:
[1] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/lswpni/d_is_a_dgx_a100_worth_it/
[2] https://www.reddit.com/r/watercoolid
[3] https://forums.developer.nvidia.com/t/anyone-has-experiences-with-ordering-dgx-1-dgx-dation/50528
[4] https://docs.nvidia.com/dgx/pdf/dgx-manth-user-guide.pdf
]
]
[7] https://www.tomshardware.com/tech-industus
]
]