🛒 0

Exxact Valence DGX Station

Čip NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Superchip
Koherentna memorija 748 GB unificirano: 496 GB LPDDR5X + 252 GB HBM3e
AI performanse 20 PetaFLOPS (FP4)
Umrežavanje 2× 400G ConnectX-8 SuperNIC
708.432 kn

Naš tim će vam poslati prilagođenu ponudu cijene.

Koristite ovo za razlikovanje konfiguracija u košarici – praktično ako naručujete isti proizvod s različitim opcijama.

Ukupna cijena 708.432 kn

Potpune specifikacije

Procesiranje i memorija

Superchip

NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip

CPU

NVIDIA Grace CPU Superchip, 72 jezgre Arm Neoverse V2

GPU

1× NVIDIA Blackwell Ultra GPU

Koherentna memorija

748 GB unificirano: 496 GB LPDDR5X + 252 GB HBM3e

AI performanse

20 PetaFLOPS (FP4) / 10 PetaFLOPS (FP8)

Pohrana i fizički podaci

Pohrana (Utori)

2× M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe (sustav) + 2× M.2 2280 PCIe 6.0 x4 NVMe (64GB/s, put podataka za treniranje)

Format kućišta

Puna toranj stolno računalo, NVIDIA DGX Station arhitektura

Dimenzije

24,4 x 59,4 x 29,5 cm

Umrežavanje i proširenje

Umrežavanje velike brzine

2× 400G QSFP112 portova putem NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC, plus 1× 10GbE RJ45 upravljački port

PCIe proširenje

PCIe 5.0, 1× utor dvostruke širine x16; podržava opcijsku diskretnu RTX PRO 6000 Blackwell GPU (96 GB GDDR7)

Napajanje i hlađenje

Napajanje

1600 W ATX napajanje, Titanium učinkovitost, standardna utičnica za ured

Hlađenje

Hlađenje tekućinom zatvorenog kruga, podešeno za akustiku prikladnu za ured pod trajnim AI opterećenjima

Upravljanje i softver

BMC

ASPEED AST2600

Upravljanje na daljinu

IPMI 2.0 i Redfish API, nadzor i kontrola u stilu podatkovnog centra

Particioniranje GPU-a

Multi-Instance GPU (MIG), do 7 izoliranih instanci sa zajamčenom kvalitetom usluge

Softverski stog

Unaprijed instalirano Linux okruženje s NVIDIA AI Enterprise alatima, spremno za implementaciju agenta NVIDIA NemoClaw

Želite brzi sažetak uz pomoć umjetne inteligencije? Preskočite čitanje – ispitajte potpune specifikacije ovog proizvoda i njegovu prikladnost za vaš slučaj upotrebe s odabranim AI asistentom.

Exxact je predstavio Valence DGX Station 20. siječnja 2026., stolni sustav izgrađen na platformi NVIDIA GB300 Grace Blackwell Superchip prema NVIDIA-inoj DGX Station specifikaciji, dizajniran za lokalno pokretanje modela s trilijunima parametara iz jedne uredski prihvatljive kućišta.

Hardverske specifikacije

Valence je izgrađen oko jednog NVIDIA Grace CPU Superchipa – 72 jezgre Arm Neoverse V2 i 496 GB LPDDR5X memorije – spojenog s NVIDIA Blackwell Ultra GPU s 252 GB HBM3e GPU memorije, objedinjenih putem NVLink-C2C u koherentnu memorijsku zajednicu od 748 GB. Pohrana je podijeljena u dvije razine: 2× M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe za operativni sustav i 2× M.2 2280 PCIe 6.0 x4 NVMe (64 GB/s) rezervirana kao namjenski put za podatke treninga i kontrolne točke modela, odvajajući svakodnevni I/O sustava od zahtjevnih AI radnih opterećenja. Umrežavanje upravlja dual-port ConnectX-8 400G SuperNIC, dopunjeno 10GbE priključkom za upravljanje izvan opsega.

Utor dvostruke širine PCIe 5.0 x16 omogućuje dodavanje diskretne RTX PRO 6000 Blackwell GPU s 96 GB GDDR7 memorije u sustav.

Lokalni AI poslužitelj za poslovnu uporabu

Valence je dizajniran da funkcionira kao zajednički lokalni AI resurs. Više zaposlenika može tijekom radnog dana predavati zadatke obrade dokumenata – pregled ugovora, izvlačenje faktura, izrada izvješća, razvrstavanje e-pošte – pri čemu se poslovi obrađuju centralizirano na licu mjesta umjesto da se prosljeđuju putem vanjskih usluga u oblaku.

Putem NVIDIA NemoClaw, autonomni agenti mogu kontinuirano raditi na sustavu, rješavajući ponavljajuće zadatke poput nadzora pristigle pošte ili planirane generacije izvješća bez potrebe da osoba pokrene svaki zahtjev. To omogućuje Valenceu da djeluje kao trajna AI infrastruktura za tvrtku, podržavajući stabilna radna opterećenja dokumenata.

Usporedba troškova: Na licu mjesta vs. Cloud AI API-ji

Za MUP-ove koji dnevno obrađuju velike količine dokumenata, razlika između sustava na licu mjesta i naplate cloud AI usluga značajno se povećava tijekom vremena.

Cloud AI API-ji
~2,0M kn – ~5,0M kn
tijekom 3 godine, kontinuirano opterećenje
Naplata temeljena na korištenju skalira se s obujmom. Troškovi rastu linearno (ili brže) kako se radno opterećenje dokumenata/agenta povećava, bez gornje granice.
Exxact Valence DGX Station
~810k kn
tijekom 3 godine, fiksni hardverski + operativni troškovi
Jednokratni hardverski trošak plus predvidivi troškovi struje i održavanja. Trošak ostaje konstantan bez obzira na intenzitet korištenja sustava.
Procijenjena raščlamba troškova za 3 godine: Valence vs. Cloud AI API-ji
Kategorija troškovaCloud AI API-jiValence (Na licu mjesta)
Početna investicija u hardverNema710k kn (jednokratno)
Operativni troškovi 1. godine~650k kn – ~1650k kn~33k kn (struja & održavanje)
Operativni troškovi 2. godine~650k kn – ~1650k kn~33k kn (struja & održavanje)
Operativni troškovi 3. godine~650k kn – ~1650k kn~33k kn (struja & održavanje)
Kumulativni troškovi za 3 godine~2,0M kn – ~5,0M kn~810k kn

Budući da se obrada u potpunosti odvija na licu mjesta, dokumenti i poslovni podaci ne prenose se na poslužitelje trećih strana. Ovo je relevantno razmatranje za organizacije u pravnim, financijskim ili drugim sektorima osjetljivim na podatke.

Sažetak

Valence DGX Station kombinira stolni sustav s fiksnim troškovima i arhitekturom za lokalno pokretanje velikih AI modela, plus fleksibilnost dodavanja kapaciteta renderiranja putem opcijske RTX PRO Blackwell GPU. Za MUP-ove s kontinuiranim AI radnim opterećenjima, nudi jeftiniju alternativu ponavljajućim troškovima cloud AI usluga.

hrvatskiHrvatskihr🇭🇷EnglishEngleskien🇪🇺БеларускаяBjeloruskiby🇧🇾bosanskiBosanskiba🇧🇦българскиBugarskibg🇧🇬češtinaČeškicz🇨🇿danskDanskidk🇩🇰EestiEstonskiee🇪🇪suomiFinskifi🇫🇮FrançaisFrancuskifr🇫🇷ΕλληνικάGrčkigr🇬🇷latviešuLatvijskilv🇱🇻LietuviųLitvanskilt🇱🇹magyarMađarskihu🇭🇺NederlandsNizozemskinl🇳🇱DeutschNjemačkide🇩🇪BokmålNorveškino🇳🇴PolerowaćPoljskipl🇵🇱PortuguêsPortugalskipt🇵🇹românăRumunjskiro🇷🇴slovenčinaSlovačkisk🇸🇰SlovenecSlovenskisi🇸🇮EspañolŠpanjolskies🇪🇸СрпскиSrpskirs🇷🇸svenskaŠvedskise🇸🇪ItalianoTalijanskiit🇮🇹українськаUkrajinskiua🇺🇦العربيةArapskiar🇸🇦বাংলাBengkalskibd🇧🇩မြန်မာBurmanskimm🇲🇲ქართულიGruzijskige🇬🇪עבריתHebrejskiil🇮🇱हिंदीHindskihi🇮🇳BahasaIndonezijskiid🇮🇩日本語Japanskijp🇯🇵ҚазақKazahstanskikz🇰🇿简体Kineskicn🇨🇳繁體Trad. kineskihk🇭🇰한국어Korejskikr🇰🇷MelayuMalajskimy🇲🇾मराठीMarathimr🇮🇳नेपालीNepalskinp🇳🇵ਪੰਜਾਬੀPunjabipa🇮🇳فارسیPerzijskiir🇮🇷РусскийRuskiru🇷🇺සිංහලSingalskilk🇱🇰TagalogTagalogph🇵🇭ไทยTajlandskith🇹🇭தமிழ்Tamilskita🇱🇰తెలుగుTelugute🇮🇳TürkçeTurskitr🇹🇷اردوUrdupk🇵🇰O'zbekUzbečkiuz🇺🇿Tiếng ViệtVijetnamskivn🇻🇳