NVIDIA DGX Station AI-рабочая станцыя
Выкарыстоўвайце гэта, каб адрозніваць розныя канфігурацыі ў кошыку — зручна пры заказе таго ж прадукту з рознымі опцыямі.
Поўныя характарыстыкі
Вылічальная магутнасць і памяць
Суперчып
NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Суперчып
Працэсар
1× NVIDIA Grace CPU Суперчып, 72 ядры Arm Neoverse V2
ГП
1× NVIDIA Blackwell Ultra ГП
Когерэнтная памяць
748 ГБ аб'яднанай памяці: 496 ГБ LPDDR5X + 252 ГБ HBM3e
Інтэрконнект памяці
NVLink-C2C, прапускная здольнасць CPU–GPU 900 ГБ/с
Прадукцыйнасць ШІ
20 Петафлопс (FP4)
Шматінстанцыйная GPU
Да 7 ізаляваных партыцый GPU (MIG)
Захоўванне і фізічныя параметры
Сховішча (Слоты)
4× M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe
Пашырэнне GPU
PCIe 5.0, 1× слот падвойнай шырыні + 2× слоты адзінарнай шырыні x16 для дадатковай GPU NVIDIA RTX PRO (адлюстраванне/візуалізацыя)
Фарм-фактар
Настольная вежа, эталонная канструкцыя корпуса NVIDIA
Памеры
24,5 x 52,8 x 59,5 см
Сеткавае асяроддзе і кластарызацыя
Высакахуткаснае сеткавае злучэнне
2× 400G парты QSFP112 праз NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC
Кластарызацыя з некалькімі станцыямі
Прамое 400GbE злучэнне да 2 станцый DGX у адзіны кагерэнтны пул памяці 1.496 ГБ
Бесправадное (апцыянальна)
Слот PCIe M.2 2230 для модуля Wi-Fi/Bluetooth; можа быць незапоўнены для разгортання ў ізаляваных сецівах
Энергазабеспячэнне і цеплавы рэжым
Крыніца сілкавання
Блок сілкавання 1600 Вт, сумяшчальны са стандартнай офіснай разеткай
Ахаладжэнне
Сістэма вадкаснага астуджэння з замкнёным контурам, падтрымка стабільнай прадукцыйнасці пры высокіх нагрузках AI
Кіраванне і праграмнае забеспячэнне
BMC
ASPEED AST2600
Дыстанцыйнае кіраванне
IPMI 2.0 і Redfish API, маніторынг і кіраванне ў стылі цэнтра апрацоўкі даных
Бяспека
Апаратны корань даверу, карпаратыўны бяспечны запуск
Праграмны стэк
NVIDIA DGX OS, гатовы да разгортвання агента NVIDIA NemoClaw
NVIDIA прадставіла DGX Station 17 сакавіка 2026 года ў якасці эталоннай сістэмы для працоўнага стала платформы NVIDIA GB300 Grace Blackwell Superchip — распрацаванай і праверанай непасрэдна NVIDIA для лакальнага запуску мадэляў з трыльёнамі параметраў і вытворчасці па ліцэнзіі партрэрамі NVIDIA па апаратным забеспячэнні.
Тэхнічныя характарыстыкі
DGX Station пабудавана вакол адзінага NVIDIA Grace CPU Superchip — 72 ядра Arm Neoverse V2 і 496 ГБ LPDDR5X-памяці — у спалучэнні з NVIDIA Blackwell Ultra GPU з 252 ГБ HBM3e GPU-памяці, аб'яднаных праз NVLink-C2C у кагерэнтную памяць аб'ёмам 748 ГБ. Да 7 ізаляваных MIG-партыцый дазваляюць адной станцыі адначасова абслугоўваць некалькі каманд або задач без канкурэнцыі. Сістэма мае 4× M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe-назапашвальнікі, двухпартовы NVIDIA ConnectX-8 400G SuperNIC і PCIe 5.0-слоты пашырэння для апцыянальнай NVIDIA RTX PRO GPU для вываду на дысплей і візуалізацыі.
Лакальны AI-сервер для бізнэсу
DGX Station распрацавана як агульны лакальны AI-рэсурс. Множыня супрацоўнікаў могуць адпраўляць задачы апрацоўкі дакументаў — праверку кантрактаў, здабыванне даных з рахункаў, стварэнне справаздач, сартаванне лістоў — на працягу працоўнага дня, пры гэтым задачы апрацоўваюцца цэнтралізавана на месцы, а не праз вонкавыя воблачныя сэрвісы.
Праз NVIDIA NemoClaw аўтаномныя агенты могуць бесперапынна працаваць у сістэме, выконваючы паўторныя задачы (напрыклад, маніторынг паштовай скрыні або стварэнне паводле раскладу справаздач) без патрэбы ў ініцыяванні кожнага запыту чалавекам. Гэта дазваляе DGX Station функцыянаваць як пастаянная AI-інфраструктура для бізнэсу, падтрымліваючы стабільныя нагрузкі па дакументах.
Пашырэнне магчымасцей: кластарызацыя двух станцый
Для нагрузак, якія перавышаюць магчымасці адной станцыі, дзве DGX Station могуць быць злучаны праз убудаваныя 400G парты ConnectX-8 SuperNIC, аб'ядноўваючыся ў адзіную кагерэнтную памяць аб'ёмам 1,496 ГБ з доступам праз абодве машыны. Гэта забяспечвае прамы шлях пашырэння для растучых каманд без патрэбы ў новай архітэктуры або зменах працэсаў, даступны як опцыя канфігурацыі пры афармленні замовы.
Эталонная платформа, заснаваная на дзевяці гадах распрацоўкі DGX Station
Назва DGX Station з'явілася ў 2017 годзе, калі NVIDIA прадставіла першую DGX Station як альтэрнатыву стойкавай AI-інфраструктуры для працоўнага стала, пабудаваную вакол чатырох NVIDIA Tesla V100 GPU. У лістападзе 2020 года яе змяніла DGX Station A100 з чатырма NVIDIA A100 Tensor Core GPU, якая прапаноўвала да 320 ГБ GPU-памяці, размеркаванай па чатырох асобных картах, што патрабавала відавочнага размеркавання і кіравання нагрузкамі ў канфігурацыі з некалькімі GPU.
Сучасная DGX Station, прадстаўленая ў 2026 годзе, замяняе гэты падыход з некалькімі GPU адзіным NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Superchip: адзінай кагерэнтнай аб'яднанай памяццю аб'ёмам 748 ГБ, якая непасрэдна дзеліцца паміж CPU і GPU праз NVLink-C2C, замест чатырох асобных GPU-памяцей, злучаных праз праграмнае забеспячэнне.
Кагерэнтная памяць па пакаленнях
Адзіная кагерэнтная памяць, якая дзеліцца непасрэдна паміж CPU і GPU — не патрабуецца ручнога размеркавання па некалькіх GPU.
Параўнанне коштаў: лакальнае рашэнне vs. воблачныя AI-API
Для малога і сярэдняга бізнесу, які штодня апрацоўвае вялікія аб'ёмы дакументаў, розніца паміж фіксаванай лакальнай сістэмай і вылічэннем кошту воблачных AI-API на аснове выкарыстання значна ўзрастае з часам.
| Катэгорыя выдаткаў | Воблачныя AI-API | DGX Station (лакальнае рашэнне) |
|---|---|---|
| Першапачатковыя інвестыцыі ў апаратнае забеспячэнне | Няма | 345 тыс. Br (аднаразова) |
| Эксплуатацыйныя выдаткі за 1 год | ~300 тыс. Br – ~700 тыс. Br | ~14 тыс. Br (энергія & абслугоўванне) |
| Эксплуатацыйныя выдаткі за 2 год | ~300 тыс. Br – ~700 тыс. Br | ~14 тыс. Br (энергія & абслугоўванне) |
| Эксплуатацыйныя выдаткі за 3 год | ~300 тыс. Br – ~700 тыс. Br | ~14 тыс. Br (энергія & абслугоўванне) |
| Агульныя выдаткі за 3 гады | ~0,85 млн Br – ~2,14 млн Br | ~390 тыс. Br |
Паколькі апрацоўка адбываецца цалкам лакальна, дакументы і бізнэс-даныя не перадаюцца на серверы трэціх бакоў. Гэта важны фактар для арганізацый у юрыдычнай, фінансавай і іншых сферах з адчувальнымі данымі.
Вынікі
DGX Station прапануе адзіную сістэму з фіксаваным коштам, здольную падтрымліваць бесперапынную AI-апрацоўку дакументаў, у спалучэнні з эталоннай архітэктурай NVIDIA для лакальнага запуску вялікіх AI-мадэляў. Для малога і сярэдняга бізнесу з пастаяннымі AI-нагрузкамі яна прапануе больш танную альтэрнатыву паўторным выдаткам на воблачныя AI-рашэнні з дакументаваным шляхам пашырэння да кластара з двух станцый.
