NVIDIA DGX Station AI жұмыс станциясы
Бұл арқылы әртүрлі конфигурацияларды себетте бөліп көре аласыз — бір өнімді әртүрлі опциялармен тапсырыс бергенде ыңғайлы.
Толық сипаттамалар
Есептеу және Жад
Суперчип
NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip
CPU
1× NVIDIA Grace CPU Superchip, 72 Arm Neoverse V2 ядросы
GPU
1× NVIDIA Blackwell Ultra GPU
Үйлесімді жады
748 ГБ біріктірілген: 496 ГБ LPDDR5X + 252 ГБ HBM3e
Жад интерконнекті
NVLink-C2C, CPU–GPU аралық 900 ГБ/с жолақтық ені
AI Өнімділігі
20 ПетаФЛОПС (FP4)
Көп-даналық GPU
7-ге дейін оқшауланған GPU бөлімшелері (MIG)
Сақтау және Физикалық
Жад (Слоттар)
4× M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe
GPU кеңейтуі
PCIe 5.0, қосымша NVIDIA RTX PRO дисплей/визуализация GPU үшін 1× қос ені + 2× бір ені x16 слот(тары)
Форм-фактор
Үстел маңы мұнарасы, NVIDIA анықтамалық шасси дизайны
Өлшемдер
24,5 x 52,8 x 59,5 см
Желілеу & Кластерлеу
Жоғары жылдамдықты желі
2× 400G QSFP112 порты NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC арқылы
Көп станциялы кластерлеу
2 DGX станциясын тікелей 400GbE арқылы біріктіріп, 1,496 ГБ когерентті жад қорын құру
Сымсыз байланыс (Қосымша)
Wi-Fi/Bluetooth модулі үшін PCIe M.2 2230 слоты; ауа-бөлінген орталарға орнату үшін бос қалдыруға болады
Электрмен жабдықтау және Жылу
Электрмен жабдықтау
1600 Вт қуат көзі, стандартты кеңсе розеткасына үйлесімді
Салқындату
Тұйық циклды сұйық салқындатқыш, ауыр AI жүктемелерінде тұрақты өнімділік
Басқару және бағдарламалық қамтамасыздандыру
BMC
ASPEED AST2600
Қашықтан басқару
IPMI 2.0 және Redfish API, деректер орталығы стиліндегі мониторинг және басқару
Қауіпсіздік
Сенімділіктің аппараттық түбі, кәсіпорындық қауіпсіз іске қосу
Бағдарламалық құрам
NVIDIA DGX OS, NVIDIA NemoClaw агентін орнатуға дайын
NVIDIA DGX Station-ді 2026 жылдың 17 наурызында NVIDIA GB300 Grace Blackwell Superchip платформасының анықтамалық жұмыс үстелі жүйесі ретінде таныстырды — ол триллион параметрлі модельдерді жергілікті түрде іске қосу үшін тікелей NVIDIA әзірлеген және тексерген, сонымен қатар NVIDIA аппараттық серіктестері лицензия бойынша шығарады.
Аппараттық сипаттамалар
DGX Station бір NVIDIA Grace CPU Superchip негізінде құрылған — 72 Arm Neoverse V2 ядросы және 496 ГБ LPDDR5X жады — ол 252 ГБ HBM3e GPU жады бар NVIDIA Blackwell Ultra GPU жұптастырылған, NVLink-C2C арқылы 748 ГБ когерентті жады бассейніне біріктірілген. 7-ге дейін оқшауланған MIG бөлімшелері бір станцияның бірнеше командаларды немесе жұмыс жүктемелерін дау-жанжалсыз бір уақытта қызмет көрсетуіне мүмкіндік береді. Жүйе 4× M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe сақтау құрылғысын, қос портты NVIDIA ConnectX-8 400G SuperNIC және дисплей мен визуализация шығысына арналған қосымша NVIDIA RTX PRO GPU үшін PCIe 5.0 кеңейту слоттарын ұсынады.
Бизнес үшін жергілікті AI сервері
DGX Station ортақ жергілікті AI ресурсы ретінде жұмыс істеу үшін жасалған. Бірнеше қызметкерлер жұмыс күні бойы құжаттарды өңдеу тапсырмаларын — келісімшартты тексеру, шот-фактураны шығару, есептің жобасын дайындау, электрондық поштаны сұрыптау — жібере алады, ал тапсырмалар сыртқы бұлттық қызметтер арқылы бағытталмастан, орталықтандырылған түрде тікелей орында беріледі.
NVIDIA NemoClaw арқылы автономды агенттер жүйеде үздіксіз жұмыс істей алады, кіріс жәшігін бақылау немесе кестеленген есептерді дайындау сияқты қайталанатын тапсырмаларды адамның әр сұрауды бастамай-ақ орындайды. Бұл DGX Station-ның бизнес үшін үздіксіз AI инфрақұрылымы ретінде жұмыс істеуіне мүмкіндік береді, тұрақты құжаттар жұмыс жүктемелерін қолдайды.
Сыйымдылықты кеңейту: екі станцияны кластерлеу
Бір блоктың мүмкіндігін асыратын жұмыс жүктемелері үшін екі DGX Station орнатылған 400G ConnectX-8 SuperNIC порттары арқылы қосылып, екі машина бойынша адрестелетін 1496 ГБ когерентті жады бассейніне біріктірілуі мүмкін. Бұл өсуші командаларға жаңа архитектура немесе жұмыс ағынын өзгертпес-ақ тікелей жетілдіру жолын ұсынады, оны төлеу кезінде конфигурация опциясы ретінде таңдауға болады.
DGX Station дамуының тоғыз жылына негізделген анықтамалық платформа
DGX Station атауы 2017 жылға қайтып оралады, сол кезде NVIDIA төрт NVIDIA Tesla V100 GPU негізінде құрылған, ректік AI инфрақұрылымына балама ретінде тұңғыш DGX Station-ды таныстырды. 2020 жылдың қарашасында оны DGX Station A100 алмастырды, ол төрт NVIDIA A100 Tensor Core GPU-ға көшті және төрт бөлек картаға бөлінген 320 ГБ GPU жадын ұсынды, әрқайсысы көп-GPU конфигурациясы бойынша жұмыс жүктемелерін айқын бөлуді және басқаруды талап етті.
2026 жылы таныстырылған қазіргі DGX Station бұл көп-GPU тәсілін бір NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Superchip арқылы алмастырады: NVLink-C2C арқылы CPU мен GPU арасында тікелей бөлісетін 748 ГБ когерентті біріктірілген жады бассейні, бағдарламалық жасақтама арқылы біріктірілген төрт бөлек GPU жады бассейнінің орнына.
Буын бойынша когерентті жады сыйымдылығы
Бір когерентті жады бассейні, CPU мен GPU арасында тікелей бөліседі — қолмен көп-GPU бөлу қажет емес.
Құнды салыстыру: On-Premises vs. Cloud AI API-лері
Күнделікті түрде көп құжаттарды өңдейтін шағын және орта бизнес үшін, тұрақты on-premises жүйесі мен пайдалануға негізделген бұлттық AI есептеу арасындағы айырмашылық уақыт өте келе айтарлықтай өседі.
| Құн санаты | Cloud AI API-лері | DGX Station (On-Premises) |
|---|---|---|
| Бастапқы аппараттық инвестиция | Жоқ | 50M ₸ (бір реттік) |
| 1-жылдық операциялық құн | ~50 млн. ₸ – ~120 млн. ₸ | ~2,4 млн ₸ (электр қуаты & техникалық қызмет) |
| 2-жылдық операциялық құн | ~50 млн. ₸ – ~120 млн. ₸ | ~2,4 млн ₸ (электр қуаты & техникалық қызмет) |
| 3-жылдық операциялық құн | ~50 млн. ₸ – ~120 млн. ₸ | ~2,4 млн ₸ (электр қуаты & техникалық қызмет) |
| 3 жылдағы жиынтық құн | ~140 млн. ₸ – ~350 млн. ₸ | ~60M ₸ |
Өңдеу толығымен жергілікті орындалатындықтан, құжаттар мен бизнес деректері үшінші тарап серверлеріне жіберілмейді. Бұл құқықтық, қаржылық немесе басқа деректерге сезімтал салалардағы ұйымдар үшін маңызды фактор болып табылады.
Қорытынды
DGX Station үздіксіз AI құжаттарды өңдеуді қолдай алатын бір тұрақты құнды жүйені ұсынады, ол үлкен AI модельдерін жергілікті түрде іске қосу үшін NVIDIA анықтамалық архитектурасымен біріктірілген. Тұрақты AI жұмыс жүктемелері бар шағын және орта бизнес үшін ол қайталанатын бұлттық AI шығындарына қарағанда төмен құнды баламаны ұсынады, сонымен қатар екі станциялық кластерге өтудің құжатталған жетілдіру жолы бар.
