Postaja NVIDIA DGX ponuja več stroškovnih koristi za gradnjo DIY AI platforme, predvsem zaradi integrirane zasnove, optimiziranih zmogljivosti in zmanjšanih potreb po vzdrževanju.
1. Zmanjšani stroški strojne opreme: Izdelava DIY AI platforme pogosto zahteva nakup posameznih komponent, kar lahko privede do višjih stroškov vnaprej zaradi potrebe po več GPU, CPU, pomnilniku in pomnilniku. V nasprotju s tem DGX postaja ponuja celovit sistem z vsemi potrebnimi komponentami, optimiziranimi za delovne obremenitve AI, kar lahko zmanjša splošne stroške strojne opreme. Na primer, modeli DGX Station A100 so ceni 99.000 dolarjev za različico 160G in 149.000 dolarjev za različico 320g, ki vključuje vse, kar je potrebno za računalništvo AI brez dodatnih nakupov [7].
2. nižji stroški poslovanja in vzdrževanja: Platforme DIY zahtevajo veliko časa in virov za nastavitev, uglaševanje in vzdrževanje. Postaja DGX, ki je integriran sistem, minimizira te stroške z zagotavljanjem rešitve na ključ, ki jo je lažje upravljati in vzdrževati. To zmanjšuje operativne stroške, povezane z nastavitvami DIY, na primer čas osebja, porabljenega za vzdrževanje strojne opreme in odpravljanje težav [3].
3. Hitrejša izvedba in skrajšani čas izpadov: Postaja DGX je mogoče vključiti v IT ekosistem organizacije veliko hitreje kot platforme DIY, ki pogosto zahtevajo obsežno nastavitev in testiranje. Ta hitra uvajanja zmanjšuje izpad in omogoča znanstvenikom podatkov, da se osredotočijo na razvoj modela in ne na težave s strojno opremo, kar vodi do hitrejšega zaključka projekta in povečane produktivnosti [3].
4. Izboljšana učinkovitost treninga modela: Postaja DGX močno pospeši model treninga v primerjavi z nastavitvami DIY. Na primer, pokazalo se je, da DGX-1 v povprečju zmanjšuje čase usposabljanja za globoko učenje za tri dni, kar pomeni, da je prihranke v velikem prihranku tako, da sprosti čas znanstvenikov za več strateških nalog [3].
5. Dostop do optimiziranega sklada programske opreme: Postaja DGX vključuje optimiziran sklad programske opreme, ki podpira priljubljene okvire globokega učenja, ki jih inženirji NVIDIA redno posodabljajo. To odpravlja potrebo po lastnih prizadevanj za programsko inženirstvo za optimizacijo okvirov za uspešnost, prihrani pomembne vire in zmanjšuje zapletenost, povezano z vzdrževanjem samostojnih platform [4].
6. razširljivost in prilagodljivost: Medtem ko je mogoče prilagoditi samostojne platforme, jim pogosto primanjkuje razširljivosti in prilagodljivosti integriranih sistemov, kot je postaja DGX. Sposobnost postaje, da se poveže z drugimi enotami s pomočjo visokih hitrosti (na primer supernic ConnectX-8 v novejših modelih) omogoča porazdeljene računalniške naloge, kar olajša širjenje delovnih obremenitev AI brez zapletenosti in stroškov rešitev za omrežje po meri [2].
Na splošno postaja DGX ponuja stroškovno učinkovito rešitev za AI računalništvo z zagotavljanjem celovitega, optimiziranega sistema, ki zmanjšuje tako vnaprej kot stalne stroške, povezane z gradnjo in vzdrževanjem samostojnih platform.
Navedbe:
[1] https://viperatech.com/shop/nvidia-dgx-a100-ai-platform/
[2] https://hothardware.com/news/nvidia-project-digits-ramed-dgx-spark-in-dgx-postaon
[3] https://www.vion.com/wp-content/uploads/2019/04/the-total-economic-impact-of-nvidia-dgx1-march-2018-fanal.pdf
[4] https://www.exxactcorp.com/nvidia-985-22587-2511-D00-E1689784
[5] https://opentools.ai/news/nvidia-unleashes-the-future-with-personal-ai-superračunalnik
[6] https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-dgx-park-and-dgx-station-personal-aai-računalnik
[7] https://en.wikipedia.org/wiki/nvidia_dgx
[8] https://www.youtube.com/watch?v=yxvkcibixsa