Stația NVIDIA DGX oferă mai multe beneficii pentru costuri pentru construirea unei platforme AI DIY, în principal datorită designului integrat, performanței optimizate și nevoilor reduse de întreținere.
1. Costuri hardware reduse: Construirea unei platforme AI DIY necesită adesea achiziționarea de componente individuale, ceea ce poate duce la costuri mai mari de avans, datorită necesității de mai multe GPU, CPU, memorie și stocare. În schimb, stația DGX oferă un sistem cuprinzător cu toate componentele necesare optimizate pentru sarcinile de lucru AI, reducând potențial costurile hardware generale. De exemplu, modelele DGX Station A100 au un preț de 99.000 USD pentru versiunea de 160g și 149.000 USD pentru versiunea de 320g, care include tot ceea ce este necesar pentru calcularea AI fără achiziții suplimentare [7].
2. Costuri mai mici de operațiuni și întreținere: platformele de bricolaj necesită timp și resurse semnificative pentru configurare, reglare și întreținere. Stația DGX, fiind un sistem integrat, minimizează aceste costuri, oferind o soluție la cheie care este mai ușor de gestionat și întreținut. Acest lucru reduce cheltuielile operaționale asociate cu setările de bricolaj, cum ar fi timpul de personal petrecut pentru întreținerea hardware și depanarea [3].
3. Implementarea mai rapidă și timpul de oprire redus: stația DGX poate fi integrată în ecosistemul IT al unei organizații mult mai rapid decât platformele de bricolaj, care necesită adesea o configurație și testare extinsă. Această implementare rapidă reduce timpul de oprire și permite oamenilor de știință de date să se concentreze pe dezvoltarea modelului, mai degrabă decât pe problemele hardware, ceea ce duce la finalizarea mai rapidă a proiectului și la creșterea productivității [3].
4. Eficiența de formare a modelului îmbunătățită: Stația DGX accelerează în mod semnificativ timpii de formare a modelului în comparație cu configurațiile de bricolaj. De exemplu, s-a arătat că DGX-1 reduc în medie timpii de formare a modelului de învățare profundă în medie, ceea ce se traduce prin economii substanțiale de costuri prin eliberarea timpului oamenilor de știință de date pentru mai multe sarcini strategice [3].
5. Acces la stivă de software optimizată: stația DGX include o stivă de software optimizată care acceptă cadre populare de învățare profundă, care sunt actualizate în mod regulat de către inginerii NVIDIA. Acest lucru elimină necesitatea eforturilor de inginerie software internă pentru a optimiza cadrele pentru performanță, economisirea resurselor semnificative și reducerea complexității asociate cu menținerea platformelor de bricolaj [4].
6. Scalabilitate și flexibilitate: În timp ce platformele de bricolaj pot fi personalizate, acestea le lipsesc adesea scalabilitatea și flexibilitatea sistemelor integrate precum stația DGX. Capacitatea stației de a fi în rețea cu alte unități prin intermediul conexiunilor de mare viteză (cum ar fi Supernicul ConnectX-8 în modele mai noi) permite sarcini de calcul distribuite, ceea ce face mai ușor să scalăm sarcinile de lucru AI fără complexitatea și costul soluțiilor de rețea personalizate [2].
În general, stația DGX oferă o soluție rentabilă pentru calculul AI, oferind un sistem cuprinzător, optimizat, care reduce atât costurile în avans, cât și cele în curs de desfășurare asociate cu construirea și menținerea platformelor de bricolaj.
Citări:
[1] https://viperatech.com/shop/nvidia-dgx-a100-ai-platform/
[2] https://hothardware.com/news/nvidia-project-digits-renamed-dgx-spark-and-dgx-stație
[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://nvidianeews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-spark-and-dgx-station-personal-A-computers
[7] https://en.wikipedia.org/wiki/nvidia_dgx
[8] https://www.youtube.com/watch?v=yxvkcibixsa