תחנת העבודה לבינה מלאכותית NVIDIA DGX Station
השתמשו בזה כדי להבחין בין תצורות שונות בעגלת הקניות – שימושי אם אתם מזמינים את אותו מוצר עם אפשרויות שונות.
מפרט מלא
מחשוב וזיכרון
סופר-צ'יפ
NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip
מעבד
1× NVIDIA Grace CPU Superchip, 72 ליבות Arm Neoverse V2
GPU
1× NVIDIA Blackwell Ultra GPU
זיכרון קוהרנטי
748 GB מאוחד: 496 GB LPDDR5X + 252 GB HBM3e
חיבוריות זיכרון
NVLink-C2C, רוחב פס CPU–GPU של 900 GB/s
ביצועי AI
20 PetaFLOPS (FP4)
GPU מרובה מופעים
עד 7 מחיצות GPU מבודדות (MIG)
אחסון ופיזי
אחסון (חריצים)
4× M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe
הרחבת GPU
PCIe 5.0, 1× רוחב כפול + 2× רוחב יחיד חריצי x16 עבור GPU אופציונלי לתצוגה/ויזואליזציה מסוג NVIDIA RTX PRO
גודל פיזי
מגדל לשולחן העבודה, עיצוב שלדת ייחוס של NVIDIA
מידות
24.5 x 52.8 x 59.5 ס"מ
רשתות וקלוסטרינג
רשתות במהירות גבוהה
2× יציאות 400G QSFP112 דרך NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC
קלוסטרינג רב-תחנתי
קישור ישיר 400GbE של עד 2 תחנות DGX לאגם זיכרון קוהרנטי משולב של 1,496 GB
אלחוטי (אופציונלי)
חריץ PCIe M.2 2230 למודול Wi-Fi/Bluetooth; ניתן להשאיר ריק עבור פריסות מבודדות (air-gapped)
חשמל וקירור
אספקת חשמל
אספקת חשמל 1600 W, תואמת לשקע משרדי סטנדרטי
קירור
קירור נוזלי במעגל סגור, ביצועים עקביים תחת עומסי AI כבדים
ניהול ותוכנה
BMC
ASPEED AST2600
ניהול מרחוק
IPMI 2.0 ו-Redfish API, ניטור ובקרה בסגנון מרכז נתונים
אבטחה
שורש אמון חומרתי, אתחול מאובטח ארגוני
מחסנית תוכנה
NVIDIA DGX OS, מוכן לפריסת סוכן NVIDIA NemoClaw
NVIDIA השיקה את ה-DGX Station ב-17 במרץ 2026 כמערכת עמדת העבודה ייחוס עבור פלטפורמת NVIDIA GB300 Grace Blackwell Superchip — מערכת שתוכננה ואושרה ישירות על ידי NVIDIA להרצת מודלים עם טריליון פרמטרים באופן מקומי, ומיוצרת תחת רישיון על ידי שותפי החומרה של NVIDIA.
מפרטי חומרה
ה-DGX Station בנויה סביב NVIDIA Grace CPU Superchip בודד — 72 ליבות Arm Neoverse V2 וזיכרון LPDDR5X בנפח 496 GB — המשווכת ל-NVIDIA Blackwell Ultra GPU עם זיכרון GPU מסוג HBM3e בנפח 252 GB, המאוחדים באמצעות NVLink-C2C למאגר זיכרון קוהרנטי של 748 GB. עד 7 מחיצות MIG מבודדות מאפשרות לתחנה אחת לשרת מספר צוותים או עומסי עבודה בו-זמנית ללא תחרות. המערכת מספקת 4× אחסון מסוג M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe, NVIDIA ConnectX-8 400G SuperNIC דו-ערוצי, וחריצי הרחבה מסוג PCIe 5.0 עבור כרטיס NVIDIA RTX PRO אופציונלי המוקדש לפלט תצוגה וויזואליזציה.
שרת AI מקומי לשימוש עסקי
ה-DGX Station תוכנן לתפקד כמשאב AI מקומי משותף. עובדים מרובים יכולים להגיש משימות עיבוד מסמכים — סקירת חוזים, חילוץ חשבוניות, ניסוח דוחות, מיין דוא"ל — במהלך יום העבודה, כאשר העבודות מטופלות באופן מרכזי באתר במקום לניתוב דרך שירותי ענן חיצוניים.
באמצעות NVIDIA NemoClaw, סוכנים אוטונומיים יכולים לפעול ברציפות על המערכת, ולטפל במשימות חוזרות כגון ניטור תיבת דואר נכנס או יצירת דוחות מתוזמנת מבלי שיידרש אדם ליזום כל בקשה. זה מאפשר ל-DGX Station לפעול כתשתית AI מתמשכת עבור העסק, התומכת בעומסי עבודה קבועים של מסמכים.
הרחבת קיבולת: קיבוץ של שתי תחנות
עבור עומסי עבודה החורגים מיחידה אחת, ניתן לחבר שתי תחנות DGX דרך יציאות ה-ConnectX-8 SuperNIC 400G המובנות שלהן, ולשלב אותן למאגר זיכרון קוהרנטי אחד של 1,496 GB הניתן למימוש על פני שתי המכונות. זה מספק נתיב שדרוג ישיר לצוותים גדלים מבלי לדרוש ארכיטקטורה חדשה או שינויים בזרימת העבודה, זמין כאפשרות תצורה בקופה.
פלטפורמת ייחוס הבנויה על תשע שנות פיתוח של DGX Station
שם DGX Station מתוארך ל-2017, כאשר NVIDIA השיקה את ה-DGX Station המקורי כאלטרנטיבה לעמדת עבודה לתשתית AI מותקנת-רכב, הבנויה סביב ארבעה כרטיסי NVIDIA Tesla V100 GPU. בנובמבר 2020, DGX Station A100 ירש אותה, ועבר לארבעה כרטיסי NVIDIA A100 Tensor Core GPU והציע עד 320 GB זיכרון GPU המפוזרים על פני ארבעה כרטיסים נפרדים, כאשר כל אחד מהם דרש שחלוקת עומסי העבודה תנוהל במפורש על פני תצורת ה-multi-GPU.
ה-DGX Station הנוכחי, שהושק ב-2026, מחליף את גישת ה-multi-GPU ב-NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Superchip בודד: מאגר זיכרון מאוחד וקוהרנטי אחד של 748 GB המשותף ישירות בין ה-CPU וה-GPU דרך NVLink-C2C, במקום ארבעה מאגרי זיכרון GPU נפרדים המחוברים יחד בתוכנה.
קיבולת זיכרון קוהרנטי, לפי דור
מאגר זיכרון קוהרנטי אחד, משותף ישירות בין ה-CPU וה-GPU — ללא צורך בחלוקה ידנית ל-multi-GPU.
השוואת עלויות: On-Premises לעומת ממשקי API של AI בענן
עבור עסקים קטנים ובינוניים (SMB) המע обрабатыים נפחים גבוהים של מסמכים על בסיס יומי, ההבדל בין מערכת on-premises קבועה לבין חיוב AI בענן מבוסס שימוש מצטבר משמעותית לאורך זמן.
| קטגוריית עלות | ממשקי API של AI בענן | DGX Station (On-Premises) |
|---|---|---|
| השקעת חומרה ראשונית | ללא | 320K ₪ (חד-פעמי) |
| עלות תפעול שנה 1 | ~300K ₪ – ~750K ₪ | ~15K ₪ (חשמל & תחזוקה) |
| עלות תפעול שנה 2 | ~300K ₪ – ~750K ₪ | ~15K ₪ (חשמל & תחזוקה) |
| עלות תפעול שנה 3 | ~300K ₪ – ~750K ₪ | ~15K ₪ (חשמל & תחזוקה) |
| עלות מצטברת ל-3 שנים | ~0.9M ₪ – ~2.3M ₪ | ~360K ₪ |
מכיוון שהעיבוד מתבצע כולו באתר, מסמכים ונתונים עסקיים אינם מועברים לשרתים של צד שלישי. זהו שיקול רלוונטי לארגונים במגזרים משפטיים, פיננסיים או אחרים הרגישים לנתונים.
סיכום
ה-DGX Station מספקת מערכת בעלות קבועה אחת המסוגלת לתמוך בעיבוד מסמכים AI רציף, המשולבת עם ארכיטקטורת הייחוס של NVIDIA להרצת מודלי AI גדולים באופן מקומי. עבור עסקים קטנים ובינוניים עם עומסי AI מתמשכים, היא מציעה חלופה בעלות נמוכה יותר להוצאות AI בענן חוזרות, עם נתיב שדרוג מתועד לצבר של שתי תחנות.
