Stanice NVIDIA DGX nabízí několik nákladů na výstavbu platformy AI pro kutily, především kvůli integrovanému designu, optimalizovanému výkonu a sníženému údržbě.
1. Snížené náklady na hardware: Budování platformy AI pro kutily AI často vyžaduje nákup jednotlivých komponent, což může vést k vyšším nákladům na počátek v důsledku potřeby více GPU, CPU, paměti a skladování. Naproti tomu stanice DGX poskytuje komplexní systém se všemi nezbytnými komponenty optimalizovanými pro pracovní zátěž AI, což potenciálně snižuje celkové náklady na hardware. Například modely stanice A100 DGX jsou oceněny na 99 000 USD pro verzi 160 g a 149 000 USD pro verzi 320 g, která zahrnuje vše potřebné pro výpočetní techniku AI bez dalších nákupů [7].
2. nižší náklady na provoz a údržbu: Platformy pro kutily vyžadují významný čas a zdroje pro nastavení, ladění a údržbu. Stanice DGX, která je integrovaným systémem, minimalizuje tyto náklady poskytnutím řešení na klíč, které je snadněji spravováno a údržbu. To snižuje provozní výdaje spojené s nastavením pro kutily, jako je čas zaměstnanců strávený údržbou hardwaru a řešení problémů [3].
3. rychlejší implementace a snížené prostoje: Stanice DGX může být integrována do ekosystému IT organizace mnohem rychleji než platformy pro kutily, které často vyžadují rozsáhlé nastavení a testování. Toto rychlé nasazení snižuje prostoje a umožňuje vědcům dat zaměřit se spíše na vývoj modelu než na problémy s hardwarem, což vede k rychlejšímu dokončení projektu a zvýšené produktivitě [3].
4. Vylepšená účinnost tréninku modelu: Stanice DGX zrychluje časy tréninku modelu ve srovnání s nastavením pro kutily. Například bylo prokázáno, že DGX-1 zmenšuje v průměru tréninkové doby hlubokého vzdělávání o tři dny, což se promítá do podstatných úspor nákladů osvobozením času vědců dat pro více strategických úkolů [3].
5. Přístup k optimalizovanému zásobníku softwaru: Stanice DGX obsahuje optimalizovaný softwarový zásobník, který podporuje populární hluboké rámce učení, které pravidelně aktualizují inženýry NVIDIA. To eliminuje potřebu interního úsilí o softwarové inženýrství o optimalizaci rámců pro výkon, šetření významných zdrojů a snížení složitosti spojené s udržováním platforem pro kutily [4].
6. Škálovatelnost a flexibilita: Zatímco platformy pro kutily lze přizpůsobit, často jim chybí škálovatelnost a flexibilitu integrovaných systémů, jako je stanice DGX. Schopnost stanice být propojena s jinými jednotkami prostřednictvím vysokorychlostních připojení (jako je Supernic ConnectX-8 v novějších modelech) umožňuje distribuované výpočetní úkoly, což usnadňuje škálování pracovní zátěže AI bez složitosti a nákladů na vlastní síťová řešení [2].
Celkově stanice DGX nabízí nákladově efektivní řešení pro výpočetní techniku AI tím, že poskytuje komplexní, optimalizovaný systém, který snižuje jak předem, tak pokračující náklady spojené s budováním a udržováním platforem pro kutily.
Citace:
[1] https://viperatech.com/shop/nvidia-Dgx-a100-ai-platfor/
[2] https://hothardware.com/news/nvidia-project-Digits-Renamed-Dgx-park-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-ersonal-ai-supercomputers
[6] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-Dgx-park-and-Dgx-station-to--ai-computers
[7] https://en.wikipedia.org/wiki/nvidia_dgx
[8] https://www.youtube.com/watch?v=yxvkcibixsa