NVIDIA DGXステーションは、主に統合された設計、最適化されたパフォーマンス、およびメンテナンスのニーズの削減により、DIY AIプラットフォームの構築よりもいくつかのコストメリットを提供します。
1.ハードウェアコストの削減：DIY AIプラットフォームの構築には、多くの場合、個々のコンポーネントを購入する必要があります。これにより、複数のGPU、CPU、メモリ、ストレージが必要なため、より高い前払いコストにつながる可能性があります。対照的に、DGXステーションは、AIワークロードに最適化されたすべての必要なコンポーネントを備えた包括的なシステムを提供し、全体的なハードウェアコストを削減する可能性があります。たとえば、DGX Station A100モデルの価格は、160Gバージョンで99,000ドル、320Gバージョンで149,000ドルの価格です。
2。操作とメンテナンスの低下：DIYプラットフォームには、セットアップ、チューニング、メンテナンスにかなりの時間とリソースが必要です。統合システムであるDGXステーションは、管理と保守が容易なターンキーソリューションを提供することにより、これらのコストを最小限に抑えます。これにより、ハードウェアのメンテナンスやトラブルシューティングに費やされるスタッフ時間など、DIYのセットアップに関連する運用費用が削減されます[3]。
3.実装の高速化とダウンタイムの削減：DGXステーションは、DIYプラットフォームよりもはるかに速く、組織のITエコシステムに統合できます。この迅速な展開により、ダウンタイムが短縮され、データサイエンティストがハードウェアの問題ではなくモデル開発に集中できるようになり、プロジェクトの完了が速くなり、生産性が向上します[3]。
4。モデルトレーニング効率の改善：DGXステーションは、DIYのセットアップと比較してモデルトレーニング時間を大幅に加速します。たとえば、DGX-1は、より戦略的タスクのためにデータサイエンティストの時間を解放することにより、平均して3日間の深い学習モデルトレーニング時間を短縮することが示されました[3]。
5。最適化されたソフトウェアスタックへのアクセス：DGXステーションには、NVIDIAエンジニアによって定期的に更新される一般的なディープラーニングフレームワークをサポートする最適化されたソフトウェアスタックが含まれています。これにより、パフォーマンスのフレームワークを最適化し、重要なリソースを節約し、DIYプラットフォームの維持に関連する複雑さを減らすための社内ソフトウェアエンジニアリングの取り組みが排除されます[4]。
6.スケーラビリティと柔軟性：DIYプラットフォームはカスタマイズできますが、DGXステーションのような統合システムのスケーラビリティと柔軟性が不足していることがよくあります。高速接続(新しいモデルのConnectX-8 SuperNicなど)を介して他のユニットとネットワーク化するステーションの能力により、分散コンピューティングタスクが可能になり、カスタムネットワーキングソリューションの複雑さとコストなしでAIワークロードを簡単に拡張できます[2]。
全体として、DGXステーションは、DIYプラットフォームの構築と維持に関連する前払いと継続的なコストの両方を削減する包括的な最適化されたシステムを提供することにより、AIコンピューティングに費用対効果の高いソリューションを提供します。
引用：
[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-station-sersal-ai-ai-computers
[7] https://en.wikipedia.org/wiki/nvidia_dgx
[8] https://www.youtube.com/watch?v=yxvkcibixsa