Stacja NVIDIA DGX oferuje kilka korzyści kosztowych w porównaniu z budowaniem platformy AI DIY, głównie ze względu na zintegrowaną konstrukcję, zoptymalizowaną wydajność i zmniejszone potrzeby konserwacyjne.
1. Zmniejszone koszty sprzętu: Budowanie platformy AI DIY często wymaga zakupu poszczególnych komponentów, co może prowadzić do wyższych kosztów z góry ze względu na potrzebę wielu GPU, procesorów, pamięci i pamięci. Natomiast stacja DGX zapewnia kompleksowy system ze wszystkimi niezbędnymi komponentami zoptymalizowanymi pod kątem obciążeń AI, potencjalnie zmniejszając ogólne koszty sprzętu. Na przykład modele stacji DGX A100 są wycenione na 99 000 USD za wersję 160G i 149 000 USD za wersję 320G, która obejmuje wszystko, co potrzebne do przetwarzania AI bez dodatkowych zakupów [7].
2. Niższe koszty operacji i konserwacji: platformy DIY wymagają znacznego czasu i zasobów na konfigurację, strojenie i konserwację. Stacja DGX, będąc zintegrowanym systemem, minimalizuje te koszty, zapewniając rozwiązanie pod klucz, które jest łatwiejsze do zarządzania i utrzymania. Zmniejsza to wydatki operacyjne związane z konfiguracją DIY, takimi jak czas personelu spędzony na konserwacji sprzętu i rozwiązywanie problemów [3].
3. Szybsza implementacja i skrócony przestoje: Stacja DGX może być zintegrowana z ekosystemem IT organizacji znacznie szybciej niż platformy DIY, które często wymagają intensywnej konfiguracji i testowania. To szybkie wdrożenie zmniejsza przestoje i pozwala naukowcom danych skupić się na rozwoju modeli, a nie na problemach sprzętowych, co prowadzi do szybszego ukończenia projektu i zwiększonej wydajności [3].
4. Ulepszona wydajność treningu modelu: stacja DGX przyspiesza model treningu modelu w porównaniu do konfiguracji DIY. Na przykład wykazano, że DGX-1 skraca czasy treningu modelu głębokiego uczenia się średnio o trzy dni, co przekłada się na znaczne oszczędności kosztów, uwalniając czas naukowców danych na więcej strategicznych zadań [3].
5. Dostęp do zoptymalizowanego stosu oprogramowania: stacja DGX zawiera zoptymalizowany stos oprogramowania, który obsługuje popularne ramy głębokiego uczenia się, które są regularnie aktualizowane przez inżynierów NVIDIA. Eliminuje to potrzebę wewnętrznych wysiłków inżynierii oprogramowania w celu optymalizacji ram dla wydajności, oszczędzania znacznych zasobów i zmniejszania złożoności związanej z utrzymaniem platform DIY [4].
6. Skalowalność i elastyczność: Chociaż platformy DIY można dostosować, często brakuje im skalowalności i elastyczności zintegrowanych systemów, takich jak stacja DGX. Zdolność stacji do sieci z innymi jednostkami za pośrednictwem połączeń szybkich (takich jak SuperNIC ConnectX-8 w nowszych modelach) pozwala na rozproszone zadania obliczeniowe, co ułatwia skalowanie obciążeń AI bez złożoności i kosztu niestandardowych rozwiązań sieciowych [2].
Ogólnie rzecz biorąc, stacja DGX oferuje opłacalne rozwiązanie do przetwarzania AI, zapewniając kompleksowy, zoptymalizowany system, który zmniejsza zarówno koszty z góry, jak i bieżące związane z budowaniem i utrzymaniem platform DIY.
Cytaty:
[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-personal-ai-computers
[7] https://en.wikipedia.org/wiki/nvidia_dgx
[8] https://www.youtube.com/watch?v=yxvKcibixsa