Станция NVIDIA DGX предлагает несколько выгод затрат по сравнению с построением платформы DIY AI, в первую очередь из -за его интегрированного дизайна, оптимизированной производительности и снижения потребностей в техническом обслуживании.
1. Снижение затрат на оборудование: создание DIY -платформы AI часто требует покупки отдельных компонентов, что может привести к более высоким первоначальным затратам из -за необходимости нескольких графических процессоров, процессоров, памяти и хранения. Напротив, станция DGX предоставляет комплексную систему со всеми необходимыми компонентами, оптимизированными для рабочих нагрузок искусственного интеллекта, что потенциально снижает общие затраты на оборудование. Например, модели DGX Station A100 стоят 99 000 долл. США для версии 160G и 149 000 долл. США для версии 320G, которая включает в себя все, что необходимо для вычислений искусственного интеллекта без дополнительных покупок [7].
2. Более низкие затраты на эксплуатацию и техническое обслуживание: платформы DIY требуют значительного времени и ресурсов для настройки, настройки и технического обслуживания. Станция DGX, являющаяся интегрированной системой, сводит к минимуму эти затраты, предоставляя решение под ключ, которое легче управлять и поддерживать. Это уменьшает эксплуатационные расходы, связанные с настройками DIY, такими как сотрудники, потраченное на техническое обслуживание оборудования и устранение неполадок [3].
3. Более быстрая реализация и сокращение времени простоя: станция DGX может быть интегрирована в ИТ -экосистему организации намного быстрее, чем платформы DIY, которые часто требуют обширной настройки и тестирования. Это быстрое развертывание сокращает время простоя и позволяет ученым -ученым сосредоточиться на разработке модели, а не на проблемах с аппаратным обеспечением, что приводит к более быстрому завершению проекта и повышению производительности [3].
4. Повышенная эффективность обучения модели: станция DGX ускоряет время обучения модели значительно по сравнению с установками DIY. Например, было показано, что DGX-1 снижает время обучения модели глубокого обучения на три дня, что приводит к существенной экономии затрат, освобождая время ученых-ученых для более стратегических задач [3].
5. Доступ к оптимизированному программному стеку: станция DGX включает в себя оптимизированный программный стек, который поддерживает популярные фреймворки глубокого обучения, которые регулярно обновляются инженерами NVIDIA. Это устраняет необходимость в собственных усилиях по разработке программного обеспечения для оптимизации структур для производительности, экономии значительных ресурсов и уменьшения сложности, связанной с поддержанием платформ DIY [4].
6. Масштабируемость и гибкость: хотя платформы DIY могут быть настроены, им часто не хватает масштабируемости и гибкости интегрированных систем, таких как станция DGX. Способность станции объединяться с другими единицами с помощью высокоскоростных подключений (например, SuperNic ConnectX-8 в новых моделях) позволяет выполнять распределенные вычислительные задачи, что облегчает масштабирование рабочих нагрузок ИИ без сложности и стоимости пользовательских решений для сетевых решений [2].
В целом, станция DGX предлагает экономически эффективное решение для вычислений искусственного интеллекта, предоставляя комплексную, оптимизированную систему, которая снижает как первоначальные, так и текущие затраты, связанные со строительством и поддержанием платформ DIY.
Цитаты:
[1] https://viperatech.com/shop/nvidia-dgx-a100-ai-platform/
[2] https://hothardware.com/news/nvidia-project-digits-dramed-dgx-spark-and-dgx-station
[3] https://www.vion.com/wp-content/uploads/2019/04/the-total-comonomic-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-unleashone-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