NVIDIA DGX istasyonu, öncelikle entegre tasarımı, optimize edilmiş performansı ve azaltılmış bakım ihtiyaçları nedeniyle bir DIY AI platformu oluşturmak için çeşitli maliyet faydaları sunar.
1. Donanım maliyetleri: DIY AI platformu oluşturmak, genellikle birden fazla GPU, CPU, bellek ve depolama ihtiyacı nedeniyle daha yüksek ön maliyetlere yol açabilecek tek tek bileşenlerin satın alınmasını gerektirir. Buna karşılık, DGX istasyonu, AI iş yükleri için optimize edilmiş tüm gerekli bileşenlerle kapsamlı bir sistem sağlar ve potansiyel olarak genel donanım maliyetlerini azaltır. Örneğin, DGX istasyonu A100 modelleri, 160g sürüm için 99.000 $ ve ek alımlar olmadan AI hesaplama için gereken her şeyi içeren 320g sürüm için 149.000 $ 'dır [7].
2. Daha düşük işlemler ve bakım maliyetleri: DIY platformları kurulum, ayar ve bakım için önemli zaman ve kaynaklar gerektirir. Entegre bir sistem olan DGX istasyonu, yönetilmesi ve sürdürülmesi daha kolay bir anahtar teslim çözüm sağlayarak bu maliyetleri en aza indirir. Bu, donanım bakımı ve sorun giderme için harcanan personel süresi gibi DIY kurulumlarıyla ilişkili operasyonel giderleri azaltır [3].
3. Daha hızlı uygulama ve azaltılmış kesinti süresi: DGX istasyonu, genellikle kapsamlı kurulum ve test gerektiren DIY platformlarından çok daha hızlı bir kuruluşun BT ekosistemine entegre edilebilir. Bu hızlı dağıtım kesinti süresini azaltır ve veri bilimcilerinin donanım sorunlarından ziyade model gelişimine odaklanmalarını sağlar, bu da daha hızlı proje tamamlanmasına ve üretkenliğin artmasına neden olur [3].
4. Geliştirilmiş model eğitim verimliliği: DGX istasyonu, model eğitim sürelerini DIY kurulumlarına kıyasla önemli ölçüde hızlandırır. Örneğin, DGX-1'in derin öğrenme modeli eğitim sürelerini ortalama üç gün azalttığı gösterilmiştir, bu da veri bilimcilerinin daha stratejik görevler için zamanını serbest bırakarak önemli maliyet tasarrufu anlamına gelir [3].
5. Optimize edilmiş yazılım yığınına erişim: DGX istasyonu, NVIDIA mühendisleri tarafından düzenli olarak güncellenen popüler derin öğrenme çerçevelerini destekleyen optimize edilmiş bir yazılım yığını içerir. Bu, şirket içi yazılım mühendisliği çabalarına, performans için çerçeveleri optimize etmek, önemli kaynaklardan tasarruf etmek ve DIY platformlarının korunmasıyla ilişkili karmaşıklığı azaltmak için ihtiyacını ortadan kaldırır [4].
6. Ölçeklenebilirlik ve esneklik: DIY platformları özelleştirilebilse de, genellikle DGX istasyonu gibi entegre sistemlerin ölçeklenebilirliğinden ve esnekliğinden yoksundurlar. İstasyonun yüksek hızlı bağlantılar (yeni modellerde ConnectX-8 süperik gibi) yoluyla diğer birimlerle ağa bağlanma yeteneği, dağıtılmış bilgi işlem görevlerine izin vererek, özel ağ çözümlerinin karmaşıklığı ve maliyeti olmadan AI iş yüklerinin ölçeklenmesini kolaylaştırır [2].
Genel olarak, DGX istasyonu, DIY platformlarının oluşturulması ve sürdürülmesi ile ilişkili hem önceden hem de devam eden maliyetleri azaltan kapsamlı, optimize edilmiş bir sistem sağlayarak AI bilgi işlem için uygun maliyetli bir çözüm sunar.
Alıntılar:
[1] https://viperatech.com/shop/nvidia-dgx-a100-ai-platform/
[2] https://hothardware.com/news/nvidia-project-digiits-enamamed-dgx-spark-and-dgx
[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-ansunces-dgx-spark-dgx
[7] https://en.wikipedia.org/wiki/nvidia_dgx
[8] https://www.youtube.com/watch?v=yxvkcibixsa