Az NVIDIA DGX állomás, a mély tanuláshoz és az AI elemzéshez tervezett erőteljes munkaállomás számos rejtett költséggel és lehetséges váratlan költségekkel jár, amelyeket a felhasználóknak tisztában kell lenniük:
1. Karbantartási és támogatási költségek: A DGX állomás jelentős éves karbantartási megállapodást igényel. Az olyan régebbi modellek esetében, mint a Tesla V100 GPU -kkal rendelkező DGX állomás, a szokásos garancia évente körülbelül 10 000 dollárba kerül, minimális kötelezettségvállalással egy év [3]. Ez a költség nem szerepel a kezdeti vételárban, és idővel összeadódhat. Az újabb modellek esetében valószínűleg hasonló támogatási költségek vonatkoznak.
2. Teljesítményfogyasztás: A DGX állomás nagy energiafogyasztással rendelkezik, a régebbi modellek akár 1500W -t igényelnek [5]. Ez megnövekedett villamosenergia -számlákhoz vezethet, és szükség lehet a létesítményben lévő energiainfrastruktúra fejlesztésére, amely költséges lehet.
3. hűtőrendszer karbantartása: A DGX állomás vízhűtési rendszert használ, amely hajlamos olyan problémákra, mint például a szivattyú hibás működése, különösen, ha nem megfelelően karbantartják [2]. A rendszeres tisztítás és karbantartás elengedhetetlen a túlmelegedés és a rendszer meghibásodásának megakadályozásához. Ha a rendszert nem tartják megfelelően, akkor költséges javításokat vagy akár cserét igényelhet.
4. Adat helyreállítása és biztonsági másolata: A DGX állomásnak az adatmeghajtáshoz való szabadalmaztatott hardverre való támaszkodása jelentős leálláshoz és költségekhez vezethet, ha a tárolás meghibásodik. Alapvető fontosságú, hogy egy robusztus biztonsági mentési stratégiát működtessen, például külső tárolási megoldások vagy felhőalapú szolgáltatások használata, hogy enyhítse ezeket a kockázatokat [1].
5. Frissítési és csere költségek: Tekintettel a DGX állomás alkatrészei, például a GPU -k magas költségeire, az alkatrészek frissítése vagy cseréje drága lehet. Ezenkívül a rendszer egyedi kialakítása korlátozhatja a kompatibilitást a harmadik fél alkatrészeivel, további növekvő költségekkel.
6. Hely és környezeti követelmények: A DGX állomás nehéz, és tiszta, pormentes, jól szellőző környezetet igényel a hatékony működéséhez [4]. Ehhez az optimális feltételek biztosítása érdekében további infrastruktúrába történő beruházásokat igényelhet.
Összefoglalva: míg a DGX állomás erőteljes képességeket kínál az AI és a mély tanulási feladatokhoz, a karbantartás, az energiafogyasztás, a hűtőrendszer -karbantartás, az adatkezelés és az infrastruktúra követelményeivel kapcsolatos jelentős folyamatos költségekkel és lehetséges költségekkel jár.
Idézetek:
[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-ording-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-craded-tesla-v100/
[6] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1Jedolw/nvidia_dgx_station_and_digits_officially_branded/
[7] https://www.tomshardware.com/tech-industry/articial-intelligence/nvidia-utveils-dgx-station-workstation-pcs-gb300-blackwell-ultra-side-side
[8] https://www.transit.dot.gov/sites/fta.dot.gov/files/docs/research-innovation/114661/strategic-transit-automation-research-report-no-0116_0.pdf
[9] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-station-a-new-specialized-desktop-for-ai-work