NVIDIA DGX Station AI Workstation
Folosiți această opțiune pentru a diferenția configurațiile în coș – util dacă comandați același produs cu opțiuni diferite.
Specificații complete
Calcul & Memorie
Superchip
NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip
CPU
1× 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
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
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.
| Categorie cost | API-uri Cloud AI | DGX Station (On-Premises) |
|---|---|---|
| Investiție hardware inițială | Niciunul | 550K 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.









