A estação NVIDIA DGX oferece vários benefícios de custo sobre a construção de uma plataforma de IA DIY, principalmente devido ao seu design integrado, desempenho otimizado e necessidades de manutenção reduzidas.
1. Custos reduzidos de hardware: a construção de uma plataforma de IA DIY geralmente requer a compra de componentes individuais, o que pode levar a custos iniciais mais altos devido à necessidade de várias GPUs, CPUs, memória e armazenamento. Por outro lado, a estação DGX fornece um sistema abrangente com todos os componentes necessários otimizados para cargas de trabalho de IA, potencialmente reduzindo os custos gerais de hardware. Por exemplo, os modelos da estação DGX A100 custam US $ 99.000 para a versão 160G e US $ 149.000 para a versão 320G, que inclui tudo o que é necessário para a computação de IA sem compras adicionais [7].
2. Custos de operações e manutenção mais baixos: as plataformas de bricolage exigem tempo e recursos significativos para configuração, ajuste e manutenção. A estação DGX, sendo um sistema integrado, minimiza esses custos, fornecendo uma solução móvel que é mais fácil de gerenciar e manter. Isso reduz as despesas operacionais associadas a configurações de bricolage, como o tempo gasto na manutenção e solução de problemas de hardware [3].
3. Implementação mais rápida e tempo de inatividade reduzido: a estação DGX pode ser integrada ao ecossistema de TI de uma organização muito mais rápido que as plataformas DIY, que geralmente requerem uma extensa configuração e teste. Essa implantação rápida reduz o tempo de inatividade e permite que os cientistas de dados se concentrem no desenvolvimento de modelos, em vez de problemas de hardware, levando a uma conclusão mais rápida do projeto e aumento da produtividade [3].
4. Eficiência de treinamento de modelos aprimorada: A estação DGX acelera significativamente o treinamento do modelo em comparação com as configurações de DIY. Por exemplo, o DGX-1 demonstrou reduzir os tempos de treinamento do modelo de aprendizado profundo em três dias, em média, o que se traduz em uma economia substancial de custos, liberando o tempo dos cientistas de dados para tarefas mais estratégicas [3].
5. Acesso à pilha de software otimizada: A estação DGX inclui uma pilha de software otimizada que suporta estruturas populares de aprendizado profundo, que são atualizadas regularmente pelos engenheiros da NVIDIA. Isso elimina a necessidade de esforços internos de engenharia de software para otimizar as estruturas para o desempenho, economizando recursos significativos e reduzindo a complexidade associada à manutenção de plataformas de bricolage [4].
6. Escalabilidade e flexibilidade: Embora as plataformas de bricolage possam ser personalizadas, elas geralmente não possuem escalabilidade e flexibilidade de sistemas integrados, como a estação DGX. A capacidade da estação de ser conectada em rede com outras unidades por meio de conexões de alta velocidade (como o ConnectX-8 Supernnic em modelos mais recentes) permite tarefas de computação distribuídas, facilitando a escala das cargas de trabalho de IA sem a complexidade e o custo das soluções de rede personalizadas [2].
No geral, a estação DGX oferece uma solução econômica para a computação de IA, fornecendo um sistema abrangente e otimizado que reduz os custos iniciais e contínuos associados à construção e manutenção de plataformas de bricolage.
Citações:
[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-unleases-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