ما هي فوائد تكلفة استخدام محطة DGX على بناء منصة DIY AI

1. تكاليف الأجهزة المخفضة: يتطلب بناء منصة DIY AI في كثير من الأحيان شراء المكونات الفردية ، والتي يمكن أن تؤدي إلى ارتفاع تكاليف مقدمة بسبب الحاجة إلى معالجة وحدات المعالجة المركزية ، والذاكرة ، والتخزين. في المقابل ، توفر محطة DGX نظامًا شاملاً مع جميع المكونات الضرورية المحسّنة لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي ، مما قد يقلل من تكاليف الأجهزة الإجمالية. على سبيل المثال ، يتم تسعير طرز DGX Station A100 بسعر 99000 دولار لإصدار 160 جرام و 149،000 دولار لإصدار 320 جرام ، والذي يتضمن كل ما هو مطلوب لحوسبة الذكاء الاصطناعى دون عمليات شراء إضافية [7].

2. تكاليف العمليات والصيانة المنخفضة: تتطلب منصات DIY وقتًا وموارد كبيرة للإعداد والضبط والصيانة. تعمل محطة DGX ، كونها نظامًا متكاملًا ، على تقليل هذه التكاليف من خلال توفير حل مفتاح أسهل في إدارة وصيانة. هذا يقلل من النفقات التشغيلية المرتبطة بإعدادات DIY ، مثل وقت الموظفين الذين يقضونه على صيانة الأجهزة واستكشاف الأخطاء وإصلاحها [3].

3. التنفيذ الأسرع وخفض الوقت: يمكن دمج محطة DGX في النظام البيئي لتكنولوجيا المعلومات في المنظمة بشكل أسرع بكثير من منصات DIY ، والتي تتطلب في كثير من الأحيان إعداد واختبار واسع النطاق. هذا النشر السريع يقلل من وقت التوقف ويسمح لعلماء البيانات بالتركيز على تطوير النماذج بدلاً من مشكلات الأجهزة ، مما يؤدي إلى إكمال المشروع بشكل أسرع وزيادة الإنتاجية [3].

4. تحسين كفاءة التدريب النموذجية: تقوم محطة DGX بتسريع أوقات التدريب النموذجية بشكل كبير مقارنة بإعدادات DIY. على سبيل المثال ، تم عرض DGX-1 لتقليل أوقات التدريب على نموذج التعلم العميق لمدة ثلاثة أيام في المتوسط ​​، مما يترجم إلى وفورات كبيرة في التكاليف من خلال تحرير وقت علماء البيانات لمزيد من المهام الاستراتيجية [3].

5. الوصول إلى مكدس البرامج المحسّن: تتضمن محطة DGX مكدس برامج محسّن يدعم أطر التعلم العميق الشهير ، والتي يتم تحديثها بانتظام من قبل مهندسي NVIDIA. هذا يلغي الحاجة إلى جهود هندسة البرمجيات الداخلية لتحسين الأطر للأداء ، وتوفير موارد كبيرة وتقليل التعقيد المرتبط بالحفاظ على منصات DIY [4].

6. قابلية التوسع والمرونة: في حين يمكن تخصيص منصات DIY ، فإنها غالبًا ما تفتقر إلى قابلية التوسع ومرونة الأنظمة المتكاملة مثل محطة DGX. تتيح قدرة المحطة على التواصل مع وحدات أخرى عبر اتصالات عالية السرعة (مثل ConnectX-8 Supernic في النماذج الأحدث) مهام الحوسبة الموزعة ، مما يجعل من السهل توسيع نطاق أعباء عمل AI دون التعقيد وتكلفة حلول الشبكات المخصصة [2].

بشكل عام ، توفر محطة DGX حلاً فعالًا من حيث التكلفة لحوسبة الذكاء الاصطناعى من خلال توفير نظام شامل ومحسّن يقلل من التكاليف المقدمة والمستمرة المرتبطة ببناء وصيانة منصات DIY.

الاستشهادات:
[1] https://viperatech.com/shop/nvidia-dgx-a100-ai-platform/
[2] https://hothardware.com/news/nvidia-project-digits-renamed-dgx-spark-and-dgx-station
[3] https://www.vion.com/wp-content/uploads/2019/04/the-total-economic-impact-of-nvidia-dgx1-march-2018-final.pdf
[4] https://www.exxactcorp.com/nvidia-985-22587-2511-d00-e1689784
[5] https://opentools.ai/news/nvidia-unleashes-the-future-with-personal-ai-superComputers
[6] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-tation-personal-ai-copters
[7] https://en.wikipedia.org/wiki/nvidia_dgx
[8] https://www.youtube.com/watch؟v=yxvkcibixsa