Станція NVIDIA DGX пропонує кілька переваг витрат на створення платформи AI DIY, в першу чергу завдяки її інтегрованій конструкції, оптимізованій продуктивності та зменшенні потреб у обслуговуванні.
1. Скорочені витрати на апаратне забезпечення: Створення платформи AI DIY часто вимагає придбання окремих компонентів, що може призвести до більш високих витрат наперед через необхідність декількох графічних процесорів, процесорів, пам'яті та зберігання. На відміну від цього, станція DGX забезпечує всебічну систему з усіма необхідними компонентами, оптимізованими для навантажень AI, потенційно зменшуючи загальні витрати на апаратне забезпечення. Наприклад, моделі станції DGX A100 коштують 99 000 доларів за 160 г версії та 149 000 доларів за версію 320G, яка включає все, що потрібно для обчислень AI без додаткових покупок [7].
2. Зниження витрат на експлуатацію та обслуговування: платформи для саморобних робіт потребують значного часу та ресурсів для налаштування, настройки та обслуговування. Станція DGX, будучи інтегрованою системою, мінімізує ці витрати, надаючи рішення під ключ, яке легше керувати та підтримувати. Це зменшує експлуатаційні витрати, пов'язані з налаштуваннями DIY, такими як час персоналу, витрачений на технічне обслуговування та усунення несправностей [3].
3. Швидше впровадження та скорочення простоїв: станція DGX може бути інтегрована в ІТ -екосистему організації набагато швидше, ніж платформи DIY, які часто потребують широкого налаштування та тестування. Це швидке розгортання скорочує час простою та дозволяє вченим даних зосереджуватися на розробці моделі, а не на апаратних проблемах, що призводить до більш швидкого завершення проекту та підвищення продуктивності [3].
201 Наприклад, показано, що DGX-1 скорочує час навчання глибокого навчання в середньому на три дні, що означає значну економію витрат, звільнивши час вчених даних для більш стратегічних завдань [3].
5. Доступ до оптимізованого стека програмного забезпечення: станція DGX включає оптимізований стек програмного забезпечення, який підтримує популярні рамки глибокого навчання, які регулярно оновлюються інженерами Nvidia. Це виключає необхідність внутрішніх зусиль з інженерії програмного забезпечення для оптимізації рамок для продуктивності, заощадження значних ресурсів та зменшення складності, пов'язаної з підтримкою платформ самостійно [4].
6. Масштабованість та гнучкість: Хоча платформи самостійно можуть бути налаштовані, їм часто не вистачає масштабованості та гнучкості інтегрованих систем, таких як станція DGX. Можливість станції бути в мережі з іншими підрозділами за допомогою високошвидкісних з'єднань (наприклад, суперніка ConnectX-8 у нових моделях) дозволяє розподілити обчислювальні завдання, що полегшує масштабування робочих навантажень AI без складності та витрат на користувацькі мережеві рішення [2].
Загалом, станція DGX пропонує економічно вигідне рішення для обчислень AI, забезпечуючи всебічну оптимізовану систему, яка зменшує як передові, так і постійні витрати, пов'язані з будівництвом та підтримкою платформ самостійно.
Цитати:
[1] https://viperatech.com/shop/nvidia-dgx-a100-ai-platform/
[2] https://hothardware.com/news/nvidia-project-digits-renamed-dgx-spark-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
4
[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