สถานี Nvidia DGX ซึ่งเป็นเวิร์กสเตชันที่ทรงพลังที่ออกแบบมาสำหรับการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งและการวิเคราะห์ AI มาพร้อมกับค่าใช้จ่ายที่ซ่อนอยู่และค่าใช้จ่ายที่ไม่คาดคิดที่ผู้ใช้ควรตระหนักถึง:
1. ค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษาและการสนับสนุน: สถานี DGX ต้องการข้อตกลงการบำรุงรักษาประจำปีที่สำคัญ สำหรับรุ่นเก่าเช่นสถานี DGX ที่มี Tesla V100 GPU การรับประกันมาตรฐานมีค่าใช้จ่ายประมาณ $ 10,000 ต่อปีโดยมีความมุ่งมั่นขั้นต่ำหนึ่งปี [3] ค่าใช้จ่ายนี้ไม่รวมอยู่ในราคาซื้อเริ่มต้นและสามารถเพิ่มขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป สำหรับรุ่นที่ใหม่กว่าค่าใช้จ่ายในการสนับสนุนที่คล้ายกันมีแนวโน้มที่จะนำไปใช้
2. การใช้พลังงาน: สถานี DGX มีการใช้พลังงานสูงโดยรุ่นเก่าที่ต้องการสูงถึง 1,500W [5] สิ่งนี้สามารถนำไปสู่ค่าไฟฟ้าที่เพิ่มขึ้นและอาจจำเป็นต้องอัพเกรดโครงสร้างพื้นฐานพลังงานในโรงงานของคุณซึ่งอาจมีค่าใช้จ่ายสูง
3. การบำรุงรักษาระบบทำความเย็น: สถานี DGX ใช้ระบบระบายความร้อนด้วยน้ำซึ่งอาจมีแนวโน้มที่จะเกิดปัญหาเช่นความผิดปกติของปั๊มโดยเฉพาะอย่างยิ่งหากไม่ได้รับการดูแลอย่างเหมาะสม [2] การทำความสะอาดและบำรุงรักษาเป็นประจำเป็นสิ่งสำคัญในการป้องกันความร้อนสูงเกินไปและความล้มเหลวของระบบ หากระบบไม่ได้รับการดูแลอย่างเหมาะสมอาจต้องมีการซ่อมแซมที่มีราคาแพงหรือแม้แต่เปลี่ยน
4. การกู้คืนข้อมูลและการสำรองข้อมูล: การพึ่งพาฮาร์ดแวร์ของสถานี DGX สำหรับฮาร์ดแวร์ที่เป็นกรรมสิทธิ์สำหรับการกู้คืนข้อมูลสามารถนำไปสู่การหยุดทำงานและค่าใช้จ่ายที่สำคัญหากการจัดเก็บล้มเหลว มันเป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องมีกลยุทธ์การสำรองข้อมูลที่แข็งแกร่งเช่นการใช้โซลูชันการจัดเก็บภายนอกหรือบริการคลาวด์เพื่อลดความเสี่ยงเหล่านี้ [1]
5. ค่าใช้จ่ายในการอัพเกรดและการเปลี่ยน: เนื่องจากค่าใช้จ่ายสูงของส่วนประกอบของสถานี DGX เช่น GPU, การอัพเกรดหรือการเปลี่ยนชิ้นส่วนอาจมีราคาแพง นอกจากนี้การออกแบบที่กำหนดเองของระบบอาจ จำกัด ความเข้ากันได้กับส่วนประกอบของบุคคลที่สามซึ่งเพิ่มค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม
6. ข้อกำหนดด้านพื้นที่และสิ่งแวดล้อม: สถานี DGX นั้นหนักและต้องใช้สภาพแวดล้อมที่สะอาดปราศจากฝุ่นและมีการระบายอากาศอย่างดีในการทำงานอย่างมีประสิทธิภาพ [4] สิ่งนี้อาจจำเป็นต้องมีการลงทุนเพิ่มเติมในโครงสร้างพื้นฐานเพื่อให้แน่ใจว่าเงื่อนไขที่เหมาะสม
โดยสรุปในขณะที่สถานี DGX มีความสามารถที่ทรงพลังสำหรับงาน AI และงานการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง แต่ก็มาพร้อมกับค่าใช้จ่ายอย่างต่อเนื่องและค่าใช้จ่ายที่อาจเกิดขึ้นที่เกี่ยวข้องกับการบำรุงรักษาการใช้พลังงานการบำรุงรักษาระบบทำความเย็นการจัดการข้อมูลและความต้องการโครงสร้างพื้นฐาน
การอ้างอิง:
[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-graded-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/artificial-intelligence/nvidia-unveils-dgx-station-workstation-pcs-gb300-blackwell-ultra-inside
[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-line-for-ai-work