Trạm NVIDIA DGX cung cấp một số lợi ích chi phí trong việc xây dựng nền tảng AI DIY, chủ yếu là do thiết kế tích hợp, hiệu suất tối ưu và giảm nhu cầu bảo trì.
1. Chi phí phần cứng giảm: Xây dựng nền tảng AI DIY thường yêu cầu mua các bộ phận riêng lẻ, điều này có thể dẫn đến chi phí trả trước cao hơn do nhu cầu về nhiều GPU, CPU, bộ nhớ và lưu trữ. Ngược lại, trạm DGX cung cấp một hệ thống toàn diện với tất cả các thành phần cần thiết được tối ưu hóa cho khối lượng công việc AI, có khả năng giảm chi phí phần cứng tổng thể. Ví dụ, các mẫu DGX Station A100 có giá 99.000 USD cho phiên bản 160g và 149.000 đô la cho phiên bản 320g, bao gồm mọi thứ cần thiết cho máy tính AI mà không cần mua thêm [7].
2. Hoạt động thấp hơn và chi phí bảo trì: Nền tảng DIY yêu cầu thời gian và tài nguyên đáng kể để thiết lập, điều chỉnh và bảo trì. Trạm DGX, là một hệ thống tích hợp, giảm thiểu các chi phí này bằng cách cung cấp một giải pháp chìa khóa trao tay dễ quản lý và bảo trì hơn. Điều này làm giảm các chi phí hoạt động liên quan đến các thiết lập DIY, chẳng hạn như thời gian của nhân viên dành cho bảo trì phần cứng và khắc phục sự cố [3].
3. Thực hiện nhanh hơn và giảm thời gian chết: Trạm DGX có thể được tích hợp vào hệ sinh thái CNTT của tổ chức nhanh hơn nhiều so với các nền tảng DIY, thường yêu cầu thiết lập và thử nghiệm rộng rãi. Việc triển khai nhanh chóng này làm giảm thời gian chết và cho phép các nhà khoa học dữ liệu tập trung vào phát triển mô hình thay vì các vấn đề phần cứng, dẫn đến hoàn thành dự án nhanh hơn và tăng năng suất [3].
4. Hiệu quả đào tạo mô hình được cải thiện: Trạm DGX tăng tốc thời gian đào tạo mô hình so với các thiết lập DIY. Ví dụ, DGX-1 đã được chứng minh là giảm trung bình thời gian đào tạo mô hình học tập sâu xuống trung bình ba ngày, điều này chuyển thành tiết kiệm chi phí đáng kể bằng cách giải phóng thời gian của các nhà khoa học dữ liệu cho các nhiệm vụ chiến lược hơn [3].
5. Truy cập vào ngăn xếp phần mềm được tối ưu hóa: Trạm DGX bao gồm một ngăn xếp phần mềm được tối ưu hóa hỗ trợ các khung học tập sâu phổ biến, được các kỹ sư NVIDIA cập nhật thường xuyên. Điều này giúp loại bỏ sự cần thiết của các nỗ lực kỹ thuật phần mềm trong nhà để tối ưu hóa các khung cho hiệu suất, tiết kiệm các nguồn lực đáng kể và giảm sự phức tạp liên quan đến việc duy trì các nền tảng DIY [4].
6. Khả năng mở rộng và tính linh hoạt: Trong khi các nền tảng DIY có thể được tùy chỉnh, chúng thường thiếu khả năng mở rộng và tính linh hoạt của các hệ thống tích hợp như trạm DGX. Khả năng của trạm được nối mạng với các đơn vị khác thông qua các kết nối tốc độ cao (chẳng hạn như SuperNic ConnectX-8 trong các mô hình mới hơn) cho phép các tác vụ điện toán phân tán, giúp dễ dàng mở rộng khối lượng công việc AI mà không cần sự phức tạp và chi phí của các giải pháp mạng tùy chỉnh [2].
Nhìn chung, trạm DGX cung cấp một giải pháp hiệu quả về chi phí cho điện toán AI bằng cách cung cấp một hệ thống tối ưu hóa, toàn diện, giảm cả chi phí trả trước và liên tục liên quan đến việc xây dựng và duy trì các nền tảng DIY.
Trích dẫn:
[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
[5] https://opentools.ai/news/nvidia-unleashes-the-future-with-personal-ai-supercomputers
[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