Az NVIDIA DGX állomás számos költségtényt kínál a DIY AI platform felépítéséhez, elsősorban annak integrált kialakításának, optimalizált teljesítményének és csökkent karbantartási igényeinek köszönhetően.
1. Csökkent hardverköltségek: A DIY AI platform felépítéséhez gyakran szükség van az egyes alkatrészek vásárlására, ami magasabb előzetes költségeket eredményezhet, mivel több GPU, CPU, memória és tárolás szükség van. Ezzel szemben a DGX állomás átfogó rendszert biztosít az AI munkaterheléshez optimalizált összes szükséges alkatrészt, ami potenciálisan csökkenti az általános hardverköltségeket. Például a DGX Station A100 modellek ára 99 000 USD a 160 g -os verzióra és 149 000 dollárra a 320 g -os verzióra, amely tartalmaz mindent, ami az AI számítástechnikához szükséges további vásárlások nélkül [7].
2. alacsonyabb üzemeltetési és karbantartási költségek: A DIY platformok jelentős időt és erőforrásokat igényelnek a beállításhoz, a hangoláshoz és a karbantartáshoz. A DGX állomás, mivel integrált rendszer, minimalizálja ezeket a költségeket azáltal, hogy olyan kulcsrakész megoldást kínál, amelyet könnyebb kezelni és karbantartani. Ez csökkenti a barkácsoláshoz kapcsolódó működési költségeket, például a személyzet időtartamát a hardverkarbantartásra és a hibaelhárításra fordított időt [3].
3. Gyorsabb megvalósítás és csökkentett leállási idő: A DGX állomás sokkal gyorsabban integrálható a szervezet IT ökoszisztémájába, mint a DIY platformok, amelyek gyakran kiterjedt beállítást és tesztelést igényelnek. Ez a gyors telepítés csökkenti az állásidőt, és lehetővé teszi az adattudósok számára, hogy inkább a modellfejlesztésre összpontosítsanak, nem pedig a hardver problémáira, ami a projekt gyorsabb befejezéséhez és a megnövekedett termelékenységhez vezet [3].
4. Javított modell edzés hatékonysága: A DGX állomás szignifikánsan felgyorsítja a modell edzési idejét a barkácsolás beállításaival összehasonlítva. Például kimutatták, hogy a DGX-1 átlagosan három nappal csökkenti a mély tanulási modell edzési idejét, ami jelentős költségmegtakarítást eredményez azáltal, hogy felszabadítja az adattudósok idejét a stratégiai feladatokhoz [3].
5. Hozzáférés az optimalizált szoftvercsomaghoz: A DGX állomás egy optimalizált szoftvercsomagot tartalmaz, amely támogatja a népszerű mély tanulási kereteket, amelyeket az NVIDIA mérnökei rendszeresen frissítenek. Ez kiküszöböli a házon belüli szoftverfejlesztési erőfeszítések szükségességét a teljesítmény kereteinek optimalizálása érdekében, jelentős erőforrások megtakarítására és a DIY platformok fenntartásával kapcsolatos összetettség csökkentésére [4].
6. Skálázhatóság és rugalmasság: Noha a DIY platformok testreszabhatók, gyakran hiányzik az integrált rendszerek, például a DGX állomás méretezhetősége és rugalmassága. Az állomás azon képessége, hogy más egységekkel hálózatba léphessen nagysebességű kapcsolatokon keresztül (például a ConnectX-8 Supernic az újabb modellekben), lehetővé teszi az elosztott számítási feladatokat, megkönnyítve az AI munkaterhelések méretezését az egyedi hálózati megoldások bonyolultsága és költsége nélkül [2].
Összességében a DGX állomás költséghatékony megoldást kínál az AI számítástechnikához egy átfogó, optimalizált rendszer biztosításával, amely csökkenti a DIY platformok építésével és fenntartásával kapcsolatos folyamatban lévő költségeket.
Idézetek:
[1] https://viperatech.com/shop/nvidia-dgx-a100-ai platform/
[2] https://hothardware.com/news/nvidia-project-digits-reenamed-dgx-park-and-dgx-station
[3] https://www.vion.com/wp-content/uploads/2019/04/the-total-economic-imact-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-nanoundes-dgx-park-and-dgx-station-personal-ai-computers
[7] https://en.wikipedia.org/wiki/nvidia_dgx
[8] https://www.youtube.com/watch?v=yxvkcibixsa