Het NVIDIA DGX -station biedt verschillende kostenvoordelen voor het bouwen van een DIY AI -platform, voornamelijk vanwege het geïntegreerde ontwerp, geoptimaliseerde prestaties en verminderde onderhoudsbehoeften.
1. Lagere hardwarekosten: het bouwen van een DIY AI -platform vereist vaak de aankoop van individuele componenten, wat kan leiden tot hogere kosten vooraf vanwege de noodzaak van meerdere GPU's, CPU's, geheugen en opslag. Het DGX -station biedt daarentegen een uitgebreid systeem met alle benodigde componenten die zijn geoptimaliseerd voor AI -werklast, waardoor de totale hardwarekosten mogelijk worden verlaagd. De DGX Station A100 -modellen zijn bijvoorbeeld geprijsd op $ 99.000 voor de 160G -versie en $ 149.000 voor de 320G -versie, die alles omvat die nodig is voor AI Computing zonder extra aankopen [7].
2. Lagere bewerkingen en onderhoudskosten: doe -het -zelfplatforms vereisen aanzienlijke tijd en middelen voor installatie, afstemming en onderhoud. Het DGX -station, als een geïntegreerd systeem, minimaliseert deze kosten door een turnkey -oplossing te bieden die gemakkelijker te beheren en te onderhouden is. Dit vermindert de operationele kosten die verband houden met doe -het -zelf -opstellingen, zoals personeel die tijd besteedt aan hardware -onderhoud en probleemoplossing [3].
3. Snellere implementatie en verminderde downtime: het DGX -station kan worden geïntegreerd in het IT -ecosysteem van een organisatie veel sneller dan DIY -platforms, waarvoor vaak een uitgebreide installatie en testen vereisen. Deze snelle implementatie vermindert downtime en stelt datawetenschappers in staat om zich te concentreren op modelontwikkeling in plaats van hardwareproblemen, wat leidt tot snellere projectaflossing en verhoogde productiviteit [3].
4. Verbeterde modelopleidingsefficiëntie: het DGX -station versnelt het modeltrainingstijden aanzienlijk in vergelijking met doe -het -zelf -opstellingen. De DGX-1 werd bijvoorbeeld aangetoond dat het gemiddeld de diepgaande leermodel trainingstijden met drie dagen verkort, wat zich vertaalt in substantiële kostenbesparingen door de tijd van datawetenschappers vrij te maken voor meer strategische taken [3].
5. Toegang tot geoptimaliseerde softwarestack: het DGX -station bevat een geoptimaliseerde softwarestack die populaire Deep Learning Frameworks ondersteunt, die regelmatig worden bijgewerkt door NVIDIA -ingenieurs. Dit elimineert de noodzaak van interne software-engineering-inspanningen om frameworks voor prestaties te optimaliseren, aanzienlijke middelen te besparen en de complexiteit te verminderen die verband houdt met het onderhouden van DIY-platforms [4].
6. Schaalbaarheid en flexibiliteit: hoewel DIY -platforms kunnen worden aangepast, missen ze vaak de schaalbaarheid en flexibiliteit van geïntegreerde systemen zoals het DGX -station. Het vermogen van het station om te worden netwerk met andere eenheden via hogesnelheidsverbindingen (zoals de ConnectX-8 Supernic in nieuwere modellen) zorgt voor gedistribueerde computertaken, waardoor het gemakkelijker is om AI-workloads te schalen zonder de complexiteit en kosten van aangepaste netwerkoplossingen [2].
Over het algemeen biedt het DGX-station een kosteneffectieve oplossing voor AI Computing door een uitgebreid, geoptimaliseerd systeem te bieden dat zowel vooraf als lopende kosten in verband met het bouwen en onderhouden van DIY-platforms vermindert.
Citaten:
[1] https://viperatech.com/shop/nvidia-dgx-a100-ai-platform/
[2] https://hothardware.com/news/nvidia-project-digits-neered-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.exactcorp.com/nvidia-985-22587-2511-d00-e1689784
[5] https://opentools.ai/news/nvidia-unleasheshe-the-future-with-personal-ai-supercomputers
[6] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-Announces-dgx-spark-and-dgx-Station-Personal-Ai-Computers
[7] https://en.wikipedia.org/wiki/nvidia_dgx
[8] https://www.youtube.com/watch?v=yxvkcibixsa