🛒 0

NVIDIA DGX Station AI Workstation

Chip NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Superchip
Memorie coerentă 748 GB unificat: 496 GB LPDDR5X + 252 GB HBM3e
Performanță AI 20 PetaFLOPS (FP4)
Scalabilitate până la Cluster cu 2 stații
549.947 RON
Configurație Cluster

Echipa noastră vă va trimite o ofertă de preț personalizată.

Folosiți această opțiune pentru a diferenția configurațiile în coș – util dacă comandați același produs cu opțiuni diferite.

Preț total 549.947 RON

Specificații complete

Calcul & Memorie

Superchip

NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip

CPU

NVIDIA Grace CPU Superchip, 72 de nuclee Arm Neoverse V2

GPU

1× NVIDIA Blackwell Ultra GPU

Memorie coerentă

748 GB unificat: 496 GB LPDDR5X + 252 GB HBM3e

Interconexiune memorie

NVLink-C2C, lățime de bandă CPU-GPU de 900 GB/s

Performanță AI

20 PetaFLOPS (FP4)

GPU multi-instance

Până la 7 partiții GPU izolate (MIG)

Stocare & Componentă Fizică

Stocare (Sloturi)

4× M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe

Extensie GPU

PCIe 5.0, 1× slot x16 lățime dublă + 2× sloturi x16 lățime simplă pentru GPU-ul opțional de afișare/visualizare NVIDIA RTX PRO

Factor de formă

Turn de birou, design șasiu de referință NVIDIA

Dimensiuni

24,5 x 52,8 x 59,5 cm

Rețele și Clustering

Rețele de mare viteză

2× porturi QSFP112 de 400G via NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC

Clustering multi-stație

Interconectare directă 400GbE a până la 2 stații DGX într-un pool de memorie coerentă combinată de 1.496 GB

Wireless (Opțional)

Slot PCIe M.2 2230 pentru modul Wi-Fi/Bluetooth; poate rămâne nepopulat pentru implementări air-gapped

Alimentare & Răcire

Sursă de Alimentare

Sursă de alimentare 1600 W, compatibilă cu prizele standard de birou

Sistem de Răcire

Răcire cu lichid în circuit închis, performanță susținută sub sarcini intensive de AI

Management și software

BMC

ASPEED AST2600

Management la Distanță

IPMI 2.0 și Redfish API, monitorizare și control în stil datacenter

Securitate

Hardware root of trust, secure boot la nivel de întreprindere

Stivă Software

NVIDIA DGX OS, gata pentru implementarea agentului NVIDIA NemoClaw

Preferați un rezumat rapid cu IA? Săriți cititul – analizați specificațiile complete și potrivirea pentru cazul dvs. cu un asistent AI la alegere.

NVIDIA a introdus DGX Station pe 17 martie 2026 ca sistem de referință pentru birou al platformei NVIDIA GB300 Grace Blackwell Superchip — proiectat și validat direct de NVIDIA pentru a rula modele cu un trilion de parametri local și produs sub licență de partenerii hardware ai NVIDIA.

Specificații hardware

DGX Station este construit în jurul unui singur NVIDIA Grace CPU Superchip — 72 de nuclee Arm Neoverse V2 și 496 GB memorie LPDDR5X — asociat cu un NVIDIA Blackwell Ultra GPU cu 252 GB memorie GPU HBM3e, unificate prin NVLink-C2C într-un pool de memorie coerent de 748 GB. Până la 7 partiții MIG izolate permit unei singure stații să deservească mai multe echipe sau sarcini simultan fără conflicte. Sistemul oferă 4× stocare NVMe M.2 2280 PCIe 5.0 x4, un NVIDIA ConnectX-8 400G SuperNIC cu două porturi și sloturi de expansiune PCIe 5.0 pentru un GPU NVIDIA RTX PRO opțional dedicat afișării și vizualizării.

Server AI local pentru uz profesional

DGX Station este proiectat să funcționeze ca resursă AI locală partajată. Mai mulți angajați pot trimite sarcini de procesare documentară — revizuire contracte, extragere facturi, redactare rapoarte, triaj emailuri — pe parcursul zilei de lucru, cu sarcini gestionate central la fața locului în loc de rutate prin servicii cloud externe.

Prin NVIDIA NemoClaw, agenții autonomi pot rula continuu pe sistem, gestionând sarcini recurente precum monitorizarea inbox-ului sau generarea de rapoarte programate fără a necesita o persoană să inițieze fiecare cerere. Acest lucru permite DGX Station să opereze ca infrastructură AI continuă pentru afacere, susținând volume constante de lucru cu documente.

Extinderea capacității: Clustering cu două stații

Pentru volumele de lucru care depășesc o singură unitate, două stații DGX pot fi conectate prin porturile lor onboard 400G ConnectX-8 SuperNIC, combinându-se într-un singur pool de memorie coerent de 1.496 GB adresabil pe ambele mașini. Acest lucru oferă o cale simplă de upgrade pentru echipele în creștere fără a necesita o nouă arhitectură sau modificări de flux de lucru, disponibilă ca opțiune de configurare la finalizarea comenzii.

O platformă de referință construită pe nouă ani de dezvoltare DGX Station

Denumirea DGX Station datează din 2017, când NVIDIA a introdus DGX Station originală ca alternativă de birou la infrastructura AI montată în rack, construită în jurul a patru GPU-uri NVIDIA Tesla V100. În noiembrie 2020, DGX Station A100 a preluat rolul, trecând la patru GPU-uri NVIDIA A100 Tensor Core și oferind până la 320 GB memorie GPU distribuită pe patru carduri separate, fiecare necesitând distribuirea și gestionarea explicită a sarcinilor pe configurația multi-GPU.

DGX Station actuală, introdusă în 2026, înlocuiește această abordare multi-GPU cu un singur NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Superchip: un singur pool de memorie unificată coerentă de 748 GB partajat direct între CPU și GPU prin NVLink-C2C, în loc de patru pool-uri de memorie GPU separate legate prin software.

Capacitate memorie coerentă, pe generații

2017 DGX Station 4× Tesla V100, 64 GB memorie GPU
2020 DGX Station A100 4× A100, până la 320 GB memorie GPU
2026 DGX Station (GB300) 1 superchip, 748 GB memorie unificată coerentă

Un singur pool de memorie coerentă, partajat direct între CPU și GPU — fără necesitatea de partiționare manuală multi-GPU.

Comparație costuri: On-Premises vs. API-uri Cloud AI

Pentru IMM-uri care procesează volume mari de documente zilnic, diferența dintre un sistem on-premises cu cost fix și facturarea cloud AI bazată pe utilizare crește semnificativ în timp.

API-uri Cloud AI
~1,4M - ~3,5M RON
pe 3 ani, volum de lucru susținut
Facturarea bazată pe utilizare se scalează cu volumul. Costurile cresc liniar (sau mai rapid) pe măsură ce volumul de lucru cu documente/agenți crește, fără plafon.
NVIDIA DGX Station AI Workstation
~620K RON
pe 3 ani, cost hardware fix + costuri operaționale
Cost hardware unic plus energie și întreținere predictibile. Costul rămâne constant indiferent de cât de mult este utilizat sistemul.
Estimare costuri pe 3 ani: DGX Station vs. API-uri Cloud AI
Categorie costAPI-uri Cloud AIDGX Station (On-Premises)
Investiție hardware inițialăNiciunul550K RON (unică)
Costuri operaționale anul 1~0,5M - ~1,2M RON~22K RON (curent & întreținere)
Costuri operaționale anul 2~0,5M - ~1,2M RON~22K RON (curent & întreținere)
Costuri operaționale anul 3~0,5M - ~1,2M RON~22K RON (curent & întreținere)
Cost total pe 3 ani~1,4M - ~3,5M RON~620K RON

Deoarece procesarea are loc integral la fața locului, documentele și datele de afaceri nu sunt transmise către servere terțe. Aceasta este o considerație relevantă pentru organizațiile din sectoarele juridice, financiare sau alte domenii cu date sensibile.

Rezumat

DGX Station oferă un sistem unic cu cost fix capabil să susțină procesarea continuă de documente AI, combinat cu arhitectura de referință NVIDIA pentru rularea locală a modelelor AI mari. Pentru IMM-uri cu volume de lucru AI susținute, reprezintă o alternativă mai ieftină la cheltuielile recurente pentru cloud AI, cu o cale documentată de upgrade la un cluster cu două stații.

românăRomânăro🇷🇴EnglishEnglezăen🇪🇺БеларускаяBelarusăby🇧🇾bosanskiBosniacăba🇧🇦българскиBulgarăbg🇧🇬češtinaCehăcz🇨🇿hrvatskiCroatăhr🇭🇷danskDanezădk🇩🇰EestiEstonăee🇪🇪suomiFinlandezăfi🇫🇮FrançaisFrancezăfr🇫🇷DeutschGermanăde🇩🇪ΕλληνικάGreacăgr🇬🇷ItalianoItalianăit🇮🇹latviešuLetonălv🇱🇻LietuviųLituanianălt🇱🇹magyarMaghiarăhu🇭🇺BokmålNorvegianăno🇳🇴NederlandsOlandezănl🇳🇱PolerowaćPolonezăpl🇵🇱PortuguêsPortughezăpt🇵🇹СрпскиSârbărs🇷🇸slovenčinaSlovacăsk🇸🇰SlovenecSlovenăsi🇸🇮EspañolSpaniolăes🇪🇸svenskaSuedezăse🇸🇪українськаUcraineanăua🇺🇦العربيةArabăar🇸🇦বাংলাBengalibd🇧🇩မြန်မာBirmanămm🇲🇲简体Chinezăcn🇨🇳繁體Trad. Chinezăhk🇭🇰한국어Coreeanăkr🇰🇷עבריתEbraicăil🇮🇱ქართულიGeorgianăge🇬🇪हिंदीHindihi🇮🇳BahasaIndonezianăid🇮🇩日本語Japonezăjp🇯🇵ҚазақKazahăkz🇰🇿MelayuMalaezămy🇲🇾मराठीMarathimr🇮🇳नेपालीNepalezănp🇳🇵فارسیPersanăir🇮🇷ਪੰਜਾਬੀPunjabipa🇮🇳РусскийRusăru🇷🇺සිංහලSingalezălk🇱🇰TagalogTagalogph🇵🇭ไทยThailandezăth🇹🇭தமிழ்Tamilta🇱🇰తెలుగుTelugute🇮🇳TürkçeTurcătr🇹🇷اردوUrdupk🇵🇰O'zbekUzbecăuz🇺🇿Tiếng ViệtVietnamezăvn🇻🇳