Stasiun NVIDIA DGX menawarkan beberapa manfaat biaya daripada membangun platform AI DIY, terutama karena desain terintegrasi, kinerja yang dioptimalkan, dan berkurangnya kebutuhan pemeliharaan.
1. Mengurangi biaya perangkat keras: Membangun platform AI DIY seringkali membutuhkan pembelian komponen individu, yang dapat menyebabkan biaya dimuka yang lebih tinggi karena kebutuhan akan beberapa GPU, CPU, memori, dan penyimpanan. Sebaliknya, stasiun DGX menyediakan sistem komprehensif dengan semua komponen yang diperlukan yang dioptimalkan untuk beban kerja AI, berpotensi mengurangi biaya perangkat keras secara keseluruhan. Misalnya, model DGX Station A100 dihargai $ 99.000 untuk versi 160g dan $ 149.000 untuk versi 320G, yang mencakup semua yang diperlukan untuk komputasi AI tanpa pembelian tambahan [7].
2. Operasi dan biaya pemeliharaan yang lebih rendah: Platform DIY membutuhkan waktu dan sumber daya yang signifikan untuk pengaturan, penyetelan, dan pemeliharaan. Stasiun DGX, menjadi sistem terintegrasi, meminimalkan biaya ini dengan memberikan solusi turnkey yang lebih mudah dikelola dan dipelihara. Ini mengurangi biaya operasional yang terkait dengan pengaturan DIY, seperti waktu staf yang dihabiskan untuk pemeliharaan perangkat keras dan pemecahan masalah [3].
3. Implementasi yang lebih cepat dan pengurangan waktu henti: Stasiun DGX dapat diintegrasikan ke dalam ekosistem TI organisasi jauh lebih cepat daripada platform DIY, yang sering membutuhkan pengaturan dan pengujian yang luas. Penyebaran yang cepat ini mengurangi downtime dan memungkinkan para ilmuwan data untuk fokus pada pengembangan model daripada masalah perangkat keras, yang mengarah pada penyelesaian proyek yang lebih cepat dan meningkatkan produktivitas [3].
4. Efisiensi pelatihan model yang ditingkatkan: Stasiun DGX mempercepat waktu pelatihan model secara signifikan dibandingkan dengan pengaturan DIY. Misalnya, DGX-1 ditunjukkan untuk mengurangi waktu pelatihan model pembelajaran dalam rata-rata tiga hari, yang diterjemahkan menjadi penghematan biaya yang substansial dengan membebaskan waktu para ilmuwan data untuk tugas yang lebih strategis [3].
5. Akses ke tumpukan perangkat lunak yang dioptimalkan: Stasiun DGX mencakup tumpukan perangkat lunak yang dioptimalkan yang mendukung kerangka kerja pembelajaran mendalam yang populer, yang secara teratur diperbarui oleh insinyur NVIDIA. Ini menghilangkan kebutuhan untuk upaya rekayasa perangkat lunak in-house untuk mengoptimalkan kerangka kerja untuk kinerja, menghemat sumber daya yang signifikan dan mengurangi kompleksitas yang terkait dengan pemeliharaan platform DIY [4].
6. Skalabilitas dan fleksibilitas: Sementara platform DIY dapat disesuaikan, mereka sering tidak memiliki skalabilitas dan fleksibilitas sistem terintegrasi seperti stasiun DGX. Kemampuan stasiun untuk berjejaring dengan unit lain melalui koneksi berkecepatan tinggi (seperti supernik ConnectX-8 dalam model yang lebih baru) memungkinkan untuk tugas komputasi terdistribusi, membuatnya lebih mudah untuk skala beban kerja AI tanpa kompleksitas dan biaya solusi jaringan khusus [2].
Secara keseluruhan, stasiun DGX menawarkan solusi hemat biaya untuk komputasi AI dengan menyediakan sistem yang komprehensif dan dioptimalkan yang mengurangi biaya di muka dan berkelanjutan yang terkait dengan membangun dan memelihara platform DIY.
Kutipan:
[1] https://viperatech.com/shop/nvidia-dgx-a100-ai-platform/
[2] https://hothardware.com/news/nvidia-project-digits-renamed-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-supercomputer
[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