NVIDIA DGX -asema tarjoaa useita kustannusetuja DIY AI -alustan rakentamiseen, pääasiassa sen integroidun suunnittelun, optimoidun suorituskyvyn ja vähentyneiden ylläpitotarpeiden vuoksi.
1. Laitteistokustannukset: DIY AI -alustan rakentaminen vaatii usein yksittäisten komponenttien ostamista, mikä voi johtaa korkeampiin etukäteen kustannuksiin johtuen useiden GPU: n, prosessorien, muistin ja tallennustilan tarpeen vuoksi. Sitä vastoin DGX -asema tarjoaa kattavan järjestelmän, jonka kaikki tarvittavat komponentit on optimoitu AI -työmäärään, mikä vähentää mahdollisesti laitteistokustannuksia. Esimerkiksi DGX Station A100 -mallien hinta on 99 000 dollaria 160 g: n versiosta ja 149 000 dollaria 320G -versiosta, joka sisältää kaiken tarvittavan AI -tietojenkäsittelyyn ilman lisäostoksia [7].
2. Alemmat toiminnot ja ylläpitokustannukset: DIY -alustat vaativat merkittävää aikaa ja resursseja asennukseen, virittämiseen ja ylläpitoon. DGX -asema, joka on integroitu järjestelmä, minimoi nämä kustannukset tarjoamalla avaimet käteen -ratkaisun, jota on helpompi hallita ja ylläpitää. Tämä vähentää DIY -asennuksiin liittyviä toimintakuluja, kuten laitteistojen ylläpitoon ja vianetsintaan käytettyjen henkilöstön aikaa [3].
3. Nopeampi toteutus ja vähentynyt seisokkeet: DGX -asema voidaan integroida organisaation IT -ekosysteemiin paljon nopeammin kuin DIY -alustot, jotka vaativat usein laajaa asennusta ja testausta. Tämä nopea käyttöönotto vähentää seisokkeja ja antaa tietotekniikkalle mahdollisuuden keskittyä mallin kehittämiseen laitteistoongelmien sijasta, mikä johtaa nopeampaan projektin loppuun saattamiseen ja lisääntyneeseen tuottavuuteen [3].
4. Parannettu malliharjoittelu: DGX -asema kiihdyttää malliharjoitteluaikoja merkittävästi DIY -asetuksiin verrattuna. Esimerkiksi DGX-1: n osoitettiin vähentävän keskimäärin syvän oppimisen mallin koulutusaikoja kolmella päivällä, mikä tarkoittaa huomattavia kustannussäästöjä vapauttamalla datatieteilijöiden aikaa strategisempiin tehtäviin [3].
5. Pääsy optimoituun ohjelmistopinoon: DGX -asema sisältää optimoidun ohjelmistopinon, joka tukee suosittuja syvän oppimiskehyksiä, joita NVIDIA -insinöörit päivittävät säännöllisesti. Tämä eliminoi sisäisen ohjelmistosuunnittelun tarpeen suorituskyvyn kehyksien optimoimiseksi, merkittävien resurssien säästämiseksi ja DIY-alustojen ylläpitämiseen liittyvän monimutkaisuuden vähentämiseksi [4].
6. Skaalautuvuus ja joustavuus: Vaikka DIY -alustoja voidaan räätälöidä, niistä puuttuu usein integroitujen järjestelmien, kuten DGX -aseman, skaalautuvuus ja joustavuus. Aseman kyky verrata muiden yksiköiden kanssa nopean yhteyden kautta (kuten Connectx-8 Supernic uudemmissa malleissa) mahdollistaa hajautetut laskentatehtävät, mikä helpottaa AI-työmäärien skaalaamista ilman räätälöityjen verkkojen ratkaisujen monimutkaisuutta ja kustannuksia [2].
Kaiken kaikkiaan DGX-asema tarjoaa kustannustehokkaan ratkaisun AI-tietojenkäsittelyyn tarjoamalla kattavan, optimoidun järjestelmän, joka vähentää sekä etukäteen että jatkuvia kustannuksia, jotka liittyvät DIY-alustojen rakentamiseen ja ylläpitämiseen.
Viittaukset:
[1] https://viperatech.com/shop/nvidia-dgx-a100-ai-platform/
[2] https://hothardware.com/news/nvidia-project-digits-renamed-dgx-spark-and-dgx-station
.
[4] https://www.exxactcorp.com/nvidia-985-22587-2511-d00-e1689784
.
.
[7] https://en.wikipedia.org/wiki/nvidia_dgx
[8] https://www.youtube.com/watch?v=yxvkcibixsa