NVIDIA DGX stacija piedāvā vairākas izmaksu priekšrocības salīdzinājumā ar DIY AI platformas izveidi, galvenokārt tāpēc, ka tās integrētais dizains, optimizēta veiktspēja un samazinātas apkopes vajadzības.
1. Samazinātas aparatūras izmaksas: DIY AI platformas veidošanai bieži ir nepieciešams iegādāties atsevišķus komponentus, kas var izraisīt augstākas avansa izmaksas, ņemot vērā nepieciešamību pēc vairākiem GPU, CPU, atmiņas un krātuves. Turpretī DGX stacija nodrošina visaptverošu sistēmu ar visiem nepieciešamajiem komponentiem, kas optimizēti AI darba slodzēm, potenciāli samazinot kopējās aparatūras izmaksas. Piemēram, DGX stacijas A100 modeļu cena ir USD 99 000 par 160G versiju un USD 149 000 par 320G versiju, kas ietver visu nepieciešamo AI skaitļošanai bez papildu pirkumiem [7].
2. Zemākas darbības un uzturēšanas izmaksas: DIY platformām ir nepieciešams ievērojams laiks un resursi iestatīšanai, noregulēšanai un uzturēšanai. DGX stacija, kas ir integrēta sistēma, samazina šīs izmaksas, nodrošinot pabeigtu risinājumu, kuru ir vieglāk pārvaldīt un uzturēt. Tas samazina darbības izdevumus, kas saistīti ar DIY iestatījumiem, piemēram, personāla laiku, kas pavadīts aparatūras uzturēšanai un problēmu novēršanai [3].
3. Ātrāka ieviešana un samazināta dīkstāve: DGX staciju var integrēt organizācijas IT ekosistēmā daudz ātrāk nekā DIY platformās, kurām bieži nepieciešama plaša iestatīšana un pārbaude. Šī ātrā izvietošana samazina dīkstāvi un ļauj datu zinātniekiem koncentrēties uz modeļa izstrādi, nevis aparatūras jautājumiem, kā rezultātā tiek veikta ātrāka projekta pabeigšana un palielināta produktivitāte [3].
4. Uzlabota modeļa apmācības efektivitāte: DGX stacija ievērojami paātrina modeļa apmācības laikus, salīdzinot ar DIY iestatījumiem. Piemēram, tika pierādīts, ka DGX-1 vidēji samazina dziļas mācīšanās modeļa apmācības laiku, kas nozīmē ievērojamus izmaksu ietaupījumus, atbrīvojot datu zinātnieku laiku stratēģiskākiem uzdevumiem [3].
5. Piekļuve optimizētai programmatūras kaudzei: DGX stacijā ir optimizēta programmatūras kaudze, kas atbalsta populāros dziļo mācību ietvarus, kurus regulāri atjaunina NVIDIA inženieri. Tas novērš nepieciešamību pēc iekšējiem programmatūras inženierijas centieniem optimizēt veiktspējas ietvarus, ietaupot nozīmīgus resursus un samazinot sarežģītību, kas saistīta ar DIY platformu uzturēšanu [4].
6. Mērogojamība un elastība: lai arī DIY platformas var pielāgot, tām bieži trūkst tādu integrētu sistēmu kā DGX stacijas mērogojamības un elastības. Stacijas spēja būt savienotai ar citām vienībām, izmantojot ātrgaitas savienojumus (piemēram, ConnectX-8 supernic jaunākos modeļos) ļauj sadalīt skaitļošanas uzdevumus, padarot vieglāku AI darba slodzes mērīšanu bez pielāgotu tīkla risinājumu sarežģītības un izmaksām [2].
Kopumā DGX stacija piedāvā rentablu risinājumu AI skaitļošanai, nodrošinot visaptverošu, optimizētu sistēmu, kas samazina gan sākotnējās, gan pastāvīgās izmaksas, kas saistītas ar DIY platformu celtniecību un uzturēšanu.
Atsauces:
[1] https://viperatech.com/shop/nvidia-dgx-a100-ai-platform/
[2] https://hothardware.com/news/nvidia-project-digits-renamed-dgx-park-and-dgx-stacija
.
[4] https://www.exxacactcorp.com/nvidia-985-22587-2511-d00-e1689784
[5] https://opentools.ai/news/nvidia-unleashes-the-future-with-personal-ai-supercomputers
[6.]
[7] https://en.wikipedia.org/wiki/nvidia_dgx
[8] https://www.youtube.com/watch?v=yxvkcibixsa