La station NVIDIA DGX offre plusieurs avantages de coûts par rapport à la construction d'une plate-forme AI DIY, principalement en raison de sa conception intégrée, de ses performances optimisées et de ses besoins de maintenance réduits.
1. Réduction des coûts matériels: la construction d'une plate-forme AI de bricolage nécessite souvent l'achat de composants individuels, ce qui peut entraîner des coûts initiaux plus élevés en raison de la nécessité de multiples GPU, CPU, mémoire et stockage. En revanche, la station DGX fournit un système complet avec tous les composants nécessaires optimisés pour les charges de travail de l'IA, réduisant potentiellement les coûts matériels globaux. Par exemple, les modèles DGX Station A100 sont au prix de 99 000 $ pour la version 160 g et 149 000 $ pour la version 320g, qui comprend tout ce qui est nécessaire pour l'informatique AI sans achats supplémentaires [7].
2. La station DGX, étant un système intégré, minimise ces coûts en fournissant une solution clé en main plus facile à gérer et à entretenir. Cela réduit les dépenses opérationnelles associées aux configurations de bricolage, telles que le temps du personnel consacré à la maintenance du matériel et au dépannage [3].
3. Implémentation plus rapide et temps d'arrêt réduit: la station DGX peut être intégrée dans l'écosystème informatique d'une organisation beaucoup plus rapidement que les plates-formes de bricolage, qui nécessitent souvent une configuration et des tests approfondis. Ce déploiement rapide réduit les temps d'arrêt et permet aux scientifiques des données de se concentrer sur le développement de modèles plutôt que sur les problèmes matériels, conduisant à l'achèvement du projet plus rapide et à une productivité accrue [3].
4. Amélioration de l'efficacité de la formation du modèle: la station DGX accélère les temps de formation du modèle significativement par rapport aux configurations de bricolage. Par exemple, le DGX-1 réduit les temps de formation du modèle d'apprentissage en profondeur de trois jours en moyenne, ce qui se traduit par des économies de coûts substantielles en libérant du temps des scientifiques des données pour des tâches plus stratégiques [3].
5. Accès à la pile logicielle optimisée: la station DGX comprend une pile de logiciels optimisée qui prend en charge les cadres d'apprentissage en profondeur populaires, qui sont régulièrement mis à jour par les ingénieurs NVIDIA. Cela élimine la nécessité d'efforts internes d'ingénierie logicielle pour optimiser les cadres de performances, économiser des ressources importantes et réduire la complexité associée au maintien des plates-formes de bricolage [4].
6. Évolutivité et flexibilité: Bien que les plates-formes de bricolage puissent être personnalisées, elles manquent souvent d'évolutivité et de flexibilité des systèmes intégrés comme la station DGX. La capacité de la station à être en réseau avec d'autres unités via des connexions à haut débit (telles que le ConnectX-8 Supernic dans des modèles plus récents) permet des tâches informatiques distribuées, ce qui facilite l'échelle des charges de travail d'IA sans la complexité et le coût des solutions de mise en réseau personnalisées [2].
Dans l'ensemble, la station DGX offre une solution rentable pour l'informatique en IA en fournissant un système complet et optimisé qui réduit les coûts initiaux et continus associés à la construction et à la maintenance des plates-formes de bricolage.
Citations:
[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-sersonal-ai-super-computerrs
[6] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-annunces-dgx-spark-and-dgx-station-sersonal-ai-computers
[7] https://en.wikipedia.org/wiki/nvidia_dgx
[8] https://www.youtube.com/watch?v=yxvkcibixsa