在考虑使用NVIDIA DGX站相关的潜在停机费用时，有几个因素会起作用。 DGX站是一个专门为数据科学团队设计的强大的AI计算系统，提供数据中心的性能而无需专门的数据中心。但是，像任何复杂的硬件一样，它可以由于多种原因(例如硬件故障，维护或软件问题)而经历停机时间。
###停机时间概述
1。硬件故障和维护：如果DGX站经历硬件故障，例如存储问题，则可能导致大量停机时间。此类系统的维护协议每年的费用约为12,000美元，这是一项反复出现的费用[3]。如果存储失败，则在没有适当的硬件支持的情况下恢复有价值的数据和管道可能会具有挑战性，从而导致额外的成本并失去生产力。
2。生产力损失：停机时间可能导致生产力损失。例如，如果在制造环境中使用了DGX站，那么每个小时的计划未停机时间可能会使企业从100万美元到500万美元之间造成企业[4]。这突出了最大程度地减少停机时间以保持运营效率的重要性。
3.机会成本：超出直接成本，还有与停机时间相关的机会成本。例如，如果将DGX站用于AI模型培训和开发，那么这些过程的任何延迟都可以推迟项目时间表，从而影响商机和收入。
4.支持和恢复：支持和恢复的成本可能很大。尽管NVIDIA提供了对DGXPERT的访问，以提供指导和专业知识，但依靠外部支持可以增加整体费用，尤其是在硬件问题需要专门干预的情况下[1]。
###减轻停机费用
为了减轻这些成本，至关重要的是实施强大的备份策略，例如使用GIT服务器进行辅助备份，并确保对系统进行适当维护和监视[3]。常规的软件更新和安全远程访问协议还可以通过在问题中快速干预来帮助最大程度地减少停机时间[2]。
总而言之，尽管DGX站提供了强大的AI功能，但由于生产力损失，维护费用和潜在的硬件故障，其停机时间可能会导致大量成本。有效的管理和备份策略对于最大程度地降低这些风险至关重要。
引用：
[1] https://images.nvidia.com/aem-dam/solutions/data-center/nvidia-dgx-station-a100-instructial-sustrial-solutial-solution-brief.pdf
[2] https://www.fibermall.com/blog/nvidia-dgx-systems.htm
[3] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/lswpni/d_is_a_a_dgx_a100_worth_it/
[4] https://tech-transformation.com/saas/driving-profitobility-with-sap-ai-how-ai-power-predictive-maintenance-maintenance-reduces-downtime-downtime-and-costs-in-infuction/
[5] https://www.theregister.com/2025/03/18/gtc_frame_nvidias_budget_blackwell/
[6] https://docs.nvidia.com/dgx/dgx-station-user-guide/index.html
[7] https://www.youtube.com/watch?v=krbh0von-2a
[8] https://nepis.epa.gov/exe/zypurl.cgi?dockey=9100pupq.txt
[9] https://dgx-wiki.readthedocs.io/en/latest/docs/environment/dgx.html