La estación NVIDIA DGX ofrece varios beneficios de costos sobre la construcción de una plataforma de IA de bricolaje, principalmente debido a su diseño integrado, rendimiento optimizado y necesidades reducidas de mantenimiento.
1. Costos de hardware reducidos: la construcción de una plataforma de IA de bricolaje a menudo requiere comprar componentes individuales, lo que puede conducir a mayores costos iniciales debido a la necesidad de múltiples GPU, CPU, memoria y almacenamiento. En contraste, la estación DGX proporciona un sistema integral con todos los componentes necesarios optimizados para las cargas de trabajo de IA, lo que potencialmente reduce los costos generales de hardware. Por ejemplo, los modelos DGX Station A100 tienen un precio de $ 99,000 para la versión de 160G y $ 149,000 para la versión 320G, que incluye todo lo necesario para la computación de IA sin compras adicionales [7].
2. Costos de operaciones y mantenimiento más bajos: las plataformas de bricolaje requieren un tiempo y recursos significativos para la configuración, ajuste y mantenimiento. La estación DGX, siendo un sistema integrado, minimiza estos costos al proporcionar una solución llave en mano que es más fácil de administrar y mantener. Esto reduce los gastos operativos asociados con las configuraciones de bricolaje, como el tiempo del personal dedicado al mantenimiento de hardware y la solución de problemas [3].
3. Implementación más rápida y tiempo de inactividad reducido: la estación DGX se puede integrar en el ecosistema de TI de una organización mucho más rápido que las plataformas de bricolaje, que a menudo requieren una configuración y pruebas extensas. Esta implementación rápida reduce el tiempo de inactividad y permite a los científicos de datos centrarse en el desarrollo del modelo en lugar de los problemas de hardware, lo que lleva a una finalización más rápida del proyecto y una mayor productividad [3].
4. Eficiencia mejorada de entrenamiento del modelo: la estación DGX acelera los tiempos de entrenamiento del modelo significativamente en comparación con las configuraciones de bricolaje. Por ejemplo, se demostró que el DGX-1 reduce los tiempos de entrenamiento del modelo de aprendizaje profundo en tres días en promedio, lo que se traduce en ahorros de costos sustanciales al liberar el tiempo de los científicos de datos para tareas más estratégicas [3].
5. Acceso a la pila de software optimizada: la estación DGX incluye una pila de software optimizada que admite marcos de aprendizaje profundo populares, que los ingenieros NVIDIA actualizan regularmente. Esto elimina la necesidad de esfuerzos internos de ingeniería de software para optimizar los marcos para el rendimiento, ahorrando recursos significativos y reduciendo la complejidad asociada con el mantenimiento de las plataformas de bricolaje [4].
6. Escalabilidad y flexibilidad: si bien las plataformas de bricolaje se pueden personalizar, a menudo carecen de la escalabilidad y la flexibilidad de los sistemas integrados como la estación DGX. La capacidad de la estación para estar en red con otras unidades a través de conexiones de alta velocidad (como el ConnectX-8 Supernic en modelos más nuevos) permite tareas informáticas distribuidas, lo que facilita la escala de cargas de trabajo de IA sin la complejidad y el costo de las soluciones de redes personalizadas [2].
En general, la estación DGX ofrece una solución rentable para la computación de IA al proporcionar un sistema integral y optimizado que reduce los costos tanto iniciales como continuos asociados con la construcción y el mantenimiento de las plataformas de bricolaje.
Citas:
[1] https://viperatech.com/shop/nvidia-dgx-a100-ai-platform/
[2] https://hothardware.com/news/nvidia-project-digits-enamed-dgx-park-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-nounces-dgx-park-and-dgx-station-personal-ai-computers
[7] https://en.wikipedia.org/wiki/nvidia_dgx
[8] https://www.youtube.com/watch?v=yxvkcibixsa