NVIDIA DGX 스테이션은 주로 통합 설계, 최적화 된 성능 및 유지 보수 요구 감소로 인해 DIY AI 플랫폼 구축에 대한 몇 가지 비용 이점을 제공합니다.
1. 하드웨어 비용 절감 : DIY AI 플랫폼을 구축하려면 종종 개별 구성 요소를 구매해야하므로 여러 GPU, CPU, 메모리 및 스토리지가 필요하기 때문에 선불 비용이 높아질 수 있습니다. 대조적으로, DGX 스테이션은 AI 워크로드에 최적화 된 모든 필요한 구성 요소가있는 포괄적 인 시스템을 제공하여 전체 하드웨어 비용이 줄어 듭니다. 예를 들어, DGX 스테이션 A100 모델의 가격은 160G 버전의 경우 99,000 달러, 320G 버전의 경우 149,000 달러이며 추가 구매없이 AI 컴퓨팅에 필요한 모든 것이 포함됩니다 [7].
2. 운영 및 유지 보수 비용 절감 : DIY 플랫폼에는 설정, 튜닝 및 유지 보수를위한 상당한 시간과 리소스가 필요합니다. 통합 시스템 인 DGX 스테이션은 관리 및 유지 관리가 쉬운 턴키 솔루션을 제공하여 이러한 비용을 최소화합니다. 이는 하드웨어 유지 보수 및 문제 해결에 소요되는 직원 시간과 같은 DIY 설정과 관련된 운영 비용을 줄입니다 [3].
3. 더 빠른 구현 및 다운 타임 감소 : DGX 스테이션은 조직의 IT 생태계에 DIY 플랫폼보다 훨씬 빠르게 통합 될 수 있으며, 종종 광범위한 설정 및 테스트가 필요합니다. 이 빠른 배포는 가동 중지 시간을 줄이고 데이터 과학자들은 하드웨어 문제보다는 모델 개발에 집중할 수 있도록하여 프로젝트 완료가 빨라지고 생산성이 향상됩니다 [3].
4. 모델 교육 효율성 향상 : DGX 스테이션은 DIY 설정과 비교하여 모델 교육 시간을 크게 가속화합니다. 예를 들어, DGX-1은 딥 러닝 모델 훈련 시간을 평균 3 일 동안 줄이는 것으로 나타 났으며, 이는보다 전략적인 작업을 위해 데이터 과학자의 시간을 확보함으로써 상당한 비용 절감으로 이어진다 [3].
5. 최적화 된 소프트웨어 스택에 대한 액세스 : DGX 스테이션에는 NVIDIA 엔지니어가 정기적으로 업데이트하는 인기있는 딥 러닝 프레임 워크를 지원하는 최적화 된 소프트웨어 스택이 포함되어 있습니다. 이를 통해 성능을위한 프레임 워크를 최적화하고 중요한 리소스를 절약하며 DIY 플랫폼 유지와 관련된 복잡성을 줄이기위한 사내 소프트웨어 엔지니어링 노력의 필요성을 제거합니다 [4].
6. 확장 성과 유연성 : DIY 플랫폼을 사용자 정의 할 수 있지만 종종 DGX 스테이션과 같은 통합 시스템의 확장 성과 유연성이 부족합니다. 고속 연결 (예 : 최신 모델의 ConnectX-8 Supern과 같은)을 통해 다른 장치와 네트워크를 만들 수있는 스테이션의 능력은 분산 컴퓨팅 작업을 허용하므로 사용자 정의 네트워킹 솔루션의 복잡성과 비용없이 AI 워크로드를 쉽게 확장 할 수 있습니다 [2].
전반적으로 DGX 스테이션은 DIY 플랫폼 구축 및 유지 보수와 관련된 선불 및 지속적인 비용을 모두 줄이는 포괄적이고 최적화 된 시스템을 제공하여 AI 컴퓨팅을위한 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다.
인용 :
[1] https://viperatech.com/shop/nvidia-dgx-a100-ai-platform/
[2] https://hothardware.com/news/nvidia-project-digits-renamed-dgx-spark-and-dgx- 스테이션
[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-985-2587-2511-2511-e1689784
[5] https://opentools.ai/news/nvidia-unleashes--future-with-personal-ai-supercomputers
[6] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-pistation-pernal-ai-compupers
[7] https://en.wikipedia.org/wiki/nvidia_dgx
[8] https://www.youtube.com/watch?v=yxvkcibixsa