Derin öğrenme ve AI analizi için tasarlanmış güçlü bir iş istasyonu olan NVIDIA DGX istasyonu, kullanıcıların bilmesi gereken birkaç gizli maliyet ve potansiyel beklenmedik masraflarla birlikte gelir:
1. Bakım ve Destek Maliyetleri: DGX istasyonu, yıllık önemli bir bakım anlaşması gerektirir. Tesla V100 GPU'lu DGX istasyonu gibi eski modeller için, standart garanti yılda 10.000 dolar civarında, minimum bir yıllık taahhütle birlikte [3]. Bu maliyet ilk satın alma fiyatına dahil değildir ve zamanla toplanabilir. Daha yeni modeller için benzer destek maliyetlerinin uygulanması muhtemeldir.
2. Güç tüketimi: DGX istasyonu yüksek güç tüketimine sahiptir, eski modeller 1500W gerektirir [5]. Bu, elektrik faturalarının artmasına neden olabilir ve tesisinizdeki güç altyapısının yükseltilmesini gerektirebilir, bu da maliyetli olabilir.
3. Soğutma Sistemi Bakımı: DGX istasyonu, özellikle uygun şekilde korunmadığı takdirde, pompa arızaları gibi sorunlara eğilimli bir su soğutma sistemi kullanır [2]. Aşırı ısınma ve sistem arızasını önlemek için düzenli temizlik ve bakım çok önemlidir. Sistem uygun şekilde korunmazsa, pahalı onarım veya hatta değiştirme gerektirebilir.
4. Veri Kurtarma ve Yedekleme: DGX istasyonunun veri kurtarma için tescilli donanıma güvenmesi, depolama başarısız olursa önemli ölçüde kesinti ve maliyetlere yol açabilir. Bu riskleri azaltmak için harici depolama çözümleri veya bulut hizmetleri kullanma gibi sağlam bir yedekleme stratejisine sahip olmak önemlidir [1].
5. Yükseltme ve değiştirme maliyetleri: DGX istasyonunun GPU'lar gibi bileşenlerinin yüksek maliyeti göz önüne alındığında, parçaları yükseltme veya değiştirme pahalı olabilir. Ayrıca, sistemin özel tasarımı, üçüncü taraf bileşenlerle uyumluluğu sınırlayabilir ve maliyetleri daha da artırabilir.
6. Alan ve Çevre Gereksinimleri: DGX istasyonu ağırdır ve etkili bir şekilde çalışması için temiz, tozsuz, iyi havalandırılmış bir ortam gerektirir [4]. Bu, optimum koşulları sağlamak için altyapıya ek yatırımlar gerektirebilir.
Özetle, DGX istasyonu AI ve derin öğrenme görevleri için güçlü yetenekler sunarken, bakım, güç tüketimi, soğutma sistemi bakımı, veri yönetimi ve altyapı gereksinimleri ile ilgili önemli maliyetler ve potansiyel masraflarla birlikte gelir.
Alıntılar:
[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.eveloper.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-dation up- upgrad-de-v100/
[6] https://www.reddit.com/r/localllamama/comments/1jedolw/nvidia_dgx_station_and_digits_official_branded/
[7] https://www.tomshardware.com/tech-industry/arfial-intigence/nvidia-unveils-dgx
[8] https://www.transit.dot.gov/sites/fta.dot.gov/files/docs/research-innovation/114661/strategic-cransit-cutomation-research-repor-no-0116_0.pdf
[9] https://www.pcmag.com/news/what-is-nvidias-dgx-tation-a-new-spained-desktop-for-ai-work