สถานี NVIDIA DGX นำเสนอผลประโยชน์ต้นทุนหลายประการในการสร้างแพลตฟอร์ม DIY AI เนื่องจากการออกแบบแบบบูรณาการประสิทธิภาพที่เหมาะสมที่สุดและความต้องการการบำรุงรักษาที่ลดลง
1. ค่าใช้จ่ายฮาร์ดแวร์ที่ลดลง: การสร้างแพลตฟอร์ม AI DIY มักจะต้องซื้อส่วนประกอบแต่ละตัวซึ่งสามารถนำไปสู่ค่าใช้จ่ายล่วงหน้าที่สูงขึ้นเนื่องจากความต้องการ GPU หลายตัวซีพียูหน่วยความจำและการจัดเก็บ ในทางตรงกันข้ามสถานี DGX ให้ระบบที่ครอบคลุมพร้อมส่วนประกอบที่จำเป็นทั้งหมดที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับเวิร์กโหลด AI ซึ่งอาจลดต้นทุนฮาร์ดแวร์โดยรวม ตัวอย่างเช่นรุ่น DGX Station A100 มีราคาอยู่ที่ $ 99,000 สำหรับรุ่น 160G และ $ 149,000 สำหรับรุ่น 320G ซึ่งรวมถึงทุกสิ่งที่จำเป็นสำหรับการคำนวณ AI โดยไม่ต้องซื้อเพิ่มเติม [7]
2. การดำเนินงานที่ต่ำลงและค่าบำรุงรักษา: แพลตฟอร์ม DIY ต้องการเวลาและทรัพยากรที่สำคัญสำหรับการตั้งค่าการปรับแต่งและการบำรุงรักษา สถานี DGX ซึ่งเป็นระบบแบบบูรณาการลดค่าใช้จ่ายเหล่านี้โดยการจัดหาโซลูชันแบบครบวงจรที่ง่ายต่อการจัดการและบำรุงรักษา สิ่งนี้จะช่วยลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานที่เกี่ยวข้องกับการตั้งค่า DIY เช่นเวลาพนักงานที่ใช้ในการบำรุงรักษาฮาร์ดแวร์และการแก้ไขปัญหา [3]
3. การใช้งานที่เร็วขึ้นและลดเวลาหยุดทำงาน: สถานี DGX สามารถรวมเข้ากับระบบนิเวศไอทีขององค์กรได้เร็วกว่าแพลตฟอร์ม DIY ซึ่งมักจะต้องมีการตั้งค่าและการทดสอบอย่างกว้างขวาง การปรับใช้อย่างรวดเร็วนี้ช่วยลดเวลาหยุดทำงานและช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาแบบจำลองมากกว่าปัญหาฮาร์ดแวร์ซึ่งนำไปสู่การทำให้โครงการเสร็จสมบูรณ์และเพิ่มประสิทธิภาพการผลิต [3]
4. ประสิทธิภาพการฝึกอบรมแบบจำลองที่ได้รับการปรับปรุง: สถานี DGX เร่งเวลาการฝึกอบรมแบบจำลองอย่างมีนัยสำคัญเมื่อเทียบกับการตั้งค่า DIY ตัวอย่างเช่น DGX-1 ถูกแสดงเพื่อลดเวลาการฝึกอบรมแบบจำลองการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งโดยเฉลี่ยสามวันซึ่งแปลเป็นการประหยัดค่าใช้จ่ายที่สำคัญโดยการเพิ่มเวลาของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับงานเชิงกลยุทธ์มากขึ้น [3]
5. การเข้าถึงสแต็กซอฟต์แวร์ที่ได้รับการปรับปรุง: สถานี DGX มีสแต็กซอฟต์แวร์ที่ได้รับการปรับปรุงซึ่งรองรับกรอบการเรียนรู้ลึกที่ได้รับความนิยมซึ่งได้รับการปรับปรุงเป็นประจำโดยวิศวกรของ NVIDIA สิ่งนี้ไม่จำเป็นต้องใช้ความพยายามด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์ในองค์กรเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกรอบการทำงานเพื่อประสิทธิภาพประหยัดทรัพยากรที่สำคัญและลดความซับซ้อนที่เกี่ยวข้องกับการบำรุงรักษาแพลตฟอร์ม DIY [4]
6. ความสามารถในการปรับขนาดและความยืดหยุ่น: ในขณะที่แพลตฟอร์ม DIY สามารถปรับแต่งได้พวกเขามักจะขาดความสามารถในการปรับขนาดและความยืดหยุ่นของระบบรวมเช่นสถานี DGX ความสามารถของสถานีในการเชื่อมต่อเครือข่ายกับหน่วยอื่น ๆ ผ่านการเชื่อมต่อความเร็วสูง (เช่น connectX-8 supernic ในรุ่นใหม่) ช่วยให้งานคำนวณแบบกระจายทำให้ง่ายต่อการปรับขนาดเวิร์กโหลด AI โดยไม่ซับซ้อนและต้นทุนของโซลูชั่นเครือข่ายแบบกำหนดเอง [2]
โดยรวมแล้วสถานี DGX นำเสนอโซลูชันที่ประหยัดต้นทุนสำหรับการคำนวณ AI โดยให้ระบบที่ครอบคลุมและปรับให้เหมาะสมซึ่งจะช่วยลดค่าใช้จ่ายทั้งล่วงหน้าและต่อเนื่องที่เกี่ยวข้องกับการสร้างและบำรุงรักษาแพลตฟอร์ม DIY
การอ้างอิง:
[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