NVIDIA DGX jaam pakub DIY AI platvormi ehitamisel mitmeid kulusid, peamiselt selle integreeritud disaini, optimeeritud jõudluse ja vähendatud hooldusvajaduste tõttu.
1. Vähendatud riistvarakulud: DIY AI platvormi ehitamine nõuab sageli üksikute komponentide ostmist, mis võib põhjustada suuremaid ettemakseid, kuna vajadus mitme GPU, CPU, mälu ja salvestusruumi järele. Seevastu DGX -jaam pakub terviklikku süsteemi, kus on kõik vajalikud komponendid, mis on optimeeritud AI töökoormuseks, vähendades potentsiaalselt üldisi riistvara kulusid. Näiteks DGX Stationi A100 mudelite hind on 99 000 dollarit 160G versiooni eest ja 149 000 dollarit 320G versiooni eest, mis sisaldab kõike, mis on vajalik AI arvutamiseks ilma täiendavate ostudeta [7].
2. Madalamad toimingud ja hoolduskulud: DIY -platvormid nõuavad olulist aega ja ressursse seadistamiseks, häälestamiseks ja hoolduseks. DGX -jaam, mis on integreeritud süsteem, minimeerib neid kulusid, pakkudes käivitusvalmis lahendust, mida on lihtsam hallata ja hooldada. See vähendab DIY seadistustega seotud tegevuskulusid, näiteks riistvara hooldusele ja tõrkeotsingule kulutatud personali aeg [3].
3. Kiirem rakendamine ja vähendatud seisakuid: DGX -jaama saab integreerida organisatsiooni IT -ökosüsteemi palju kiiremini kui DIY -platvormid, mis nõuavad sageli ulatuslikku seadistamist ja testimist. See kiire juurutamine vähendab seisakuid ja võimaldab andmeteadlastel keskenduda pigem mudeli arendamisele kui riistvaraprobleemidele, mis viib projekti kiirema lõpuleviimise ja suurenenud tootlikkuseni [3].
4. parandatud mudeli treeningu efektiivsus: DGX -jaam kiirendab mudeli treeninguaega DIY seadistustega võrreldes märkimisväärselt. Näiteks näidati, et DGX-1 vähendab keskmiselt süvaõppe mudeli koolitusaegu, mis tähendab olulist kulude kokkuhoidu, vabastades andmeteadlaste aega strateegiliste ülesannete jaoks [3].
5. Juurdepääs optimeeritud tarkvarapakile: DGX -jaam sisaldab optimeeritud tarkvarakorstrit, mis toetab populaarseid sügava õppe raamistikke, mida regulaarselt värskendavad NVIDIA insenerid. See välistab vajaduse ettevõttesiseste tarkvaratehnika jõupingutuste järele, et optimeerida raamistikuid jõudluse saavutamiseks, märkimisväärsete ressursside säästmiseks ja DIY-platvormide säilitamisega seotud keerukuse vähendamiseks [4].
6. Mastaapsus ja paindlikkus: kuigi DIY -platvorme saab kohandada, puudub neil sageli integreeritud süsteemide, näiteks DGX Station mastaapsus ja paindlikkus. Jaama võime olla võrku ühendatud teiste ühikutega kiirete ühenduste kaudu (näiteks uuemate mudelite Connectx-8 supernik) võimaldab hajutatud arvutusülesandeid, mis hõlbustab AI töökoormuse skaleerimist ilma kohandatud võrgulahenduste keerukuse ja kuludeta [2].
Üldiselt pakub DGX-jaam AI-andmetöötlusele kulutõhusat lahendust, pakkudes põhjalikku, optimeeritud süsteemi, mis vähendab nii ette ja jätkuvaid kulusid, mis on seotud DIY-platvormide ehitamise ja hooldamisega.
Tsitaadid:
[1] https://viperatech.com/shop/nvidia-dgx-a100-ai-platform/
]
]
[4] https://www.exxactcorp.com/nvidia-985-22587-2511-D00-E1689784
]
]
[7] https://en.wikipedia.org/wiki/nvidia_dgx
[8] https://www.youtube.com/watch?v=yxvkcibixsa