🛒 0

MSI EdgeXpert MS-C931

Čip NVIDIA GB10 Superchip
Unificirana memorija 128 GB LPDDR5x
AI performanse 1 PetaFLOP (FP4)
Pohrana Do 4 TB PCIe Gen4
30.138 kn
Konfiguracija klastera

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 30.138 kn

Potpune specifikacije

Procesiranje i memorija

Čip

NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip

CPU

20-jezgreni Arm (10 × Cortex-X925 + 10 × Cortex-A725)

Unificirana memorija

128 GB LPDDR5x (273 GB/s propusnost)

AI performanse

1 PetaFLOP (FP4)

Pohrana i fizički podaci

Pohrana

1 TB ili 4 TB NVMe Gen4 (samokriptirajući)

Dimenzije

151 x 151 x 52 mm

Težina

1,2 kg

Napajanje i hlađenje

Napajanje

240 W USB-C PD adapter

Hlađenje

Isparna komora + trostruka toplinska cijev, bakrena rebrasta hrskalica, trajni rad bez smanjenja brzine

Trajna temperatura SoC-a

85 °C pod trajnim punim opterećenjem

Softver i sigurnost

Operacijski sustav

NVIDIA DGX OS (predinstaliran)

Platforma za upravljanje

Galene.AI suvereno upravljanje umjetnom inteligencijom, Docker Compose orchestriranje

Sigurnost

TPM 2.0, samokriptirajuća NVMe pohrana

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.

MSI je predstavio EdgeXpert MS-C931 20. svibnja 2025. godine, pozicionirajući ga unutar NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip ekosustava kao kompaktni sustav za razvoj i inferenciju umjetne inteligencije, posebno dizajniran za kontinuiran rad bez prekida, a ne za kratke benchmark rafale.

Ključni inženjerski izbor iza EdgeXpert MS-C931 je toplinska rezerva: modul za hlađenje s parnom komorom i trostrukim toplinskim cijevima, u kombinaciji s gustim nizom bakrenih rebara i prednjo-stražnjim putem usmjeravanja zraka, dizajniran je da održi superčip na punoj radnoj frekvenciji tijekom višesatnih treninga i inferencijskih sesija, umjesto da dopusti smanjenje performansi pod opterećenjem. Ovo je kombinirano s ugrađenim slojem za suvereno upravljanje umjetnom inteligencijom, Galene.AI, koji reguliranim organizacijama od prvog dana pruža gotovu orkestracijsku i revizijsku razinu za lokalnu implementaciju.

Hardverske specifikacije

U srži se nalazi NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip, koji u kompaktnom kućištu pruža 1 petaFLOP FP4 AI performansi. 20-jezgreni Arm procesor kombinira 10 × Cortex-X925 performantnih jezgri s 10 × Cortex-A725 jezgrama za energetsku učinkovitost, uparenih s 128 GB LPDDR5x unificirane memorije koja osigurava propusnost od 273 GB/s koherentno podijeljenu između CPU-a i GPU-a. Pohrana je samostalno šifrirajući PCIe Gen4 NVMe M.2 SSD, dostupan u kapacitetima od 1 TB ili 4 TB, koji podržava lokalno predmemoriranje velikih kontrolnih točaka modela bez oslanjanja na vanjsku pohranu.

Povezivost i umrežavanje

EdgeXpert MS-C931 integrira NVIDIA ConnectX-7 Smart NIC s dvostrukim 200 Gbps QSFP priključcima za izravno povezivanje jedinica peer-to-peer, uz 10 GbE Ethernet (RJ-45) za standardnu mrežnu integraciju. Bežična povezivost uključuje Wi-Fi 7 i Bluetooth 5.4. Četiri USB 3.2 Type-C priključka podržavaju DisplayPort alt-mode za izravni izlaz na više monitora, dopuštajući sustavu da istovremeno služi kao potpuno lokalno razvojno radno mjesto uz svoju ulogu inferencijskog poslužitelja.

Termičko inženjerstvo i kontinuirane performanse

Kompaktni AI sustavi obično smanjuju radnu frekvenciju pod produženim opterećenjem kada unutarnje temperature porastu – ponašanje koje izravno smanjuje propusnost tijekom dugih treninga ili produžene inferencije. Hlađenje EdgeXpert MS-C931 posebno je dizajnirano da to spriječi: neovisna validacija pod kontinuiranim opterećenjem koristeći NVIDIA-inu standardnu GPU stres metodologiju zabilježila je sljedeće stabilne vrijednosti.

KomponentaTrajna vršna temperatura
SoC (GB10 Superchip)85 °C
Vanjska strana kućišta (gornji dio)41,8 °C
Vanjska strana kućišta (stražnja ploča)48,6 °C
NVMe SSD52 °C

Temperature vanjske strane kućišta ostaju dovoljno niske da se jedinica može rukovati izravno tijekom rada, a SSD ostaje daleko od termički uzrokovane degradacije čitanja/pisanja čak i tijekom kontinuiranog učitavanja skupa podataka. U praksi se to pretvara u stabilne, nesmanjene radne frekvencije tijekom višesatnih poslova fino podešavanja i dugotrajnih inferencijskih opterećenja – scenarija u kojima kompaktni AI sustavi najčešće gube performanse tijekom vremena.

Softver: Suvereno upravljanje umjetnom inteligencijom

EdgeXpert MS-C931 isporučuje se s preinstaliranim NVIDIA DGX OS-om, pružajući kompletan CUDA i AI framework stack iz kutije. Povrh toga, MSI uključuje Galene.AI, platformu za suvereno upravljanje umjetnom inteligencijom izgrađenu za reguliranu, lokalnu implementaciju: pruža orkestraciju temeljenu na Docker Composeu, kontrolu pristupa i revizijski spremnu evidenciju kako bi korištenje modela unutar organizacije ostalo potpuno lokalno, pratljivo i pod izravnom administrativnom kontrolom – bez ovisnosti o bilo kojoj vanjskoj cloud usluzi.

Pohrana i sigurnost

I 1 TB i 4 TB NVMe konfiguracije su prema zadanim postavkama samostalno šifrirajuće, štiteći težine modela, skupove podataka za fino podešavanje i inferencijske zapisnike u mirovanju bez dodatnog softverskog opterećenja. U kombinaciji s TPM 2.0, to daje EdgeXpert MS-C931 sigurnosnu osnovu prikladnu za pravna, financijska i druga okruženja osjetljiva na podatke gdje je lokalna obrada zahtjev, a ne samo preferencija.

Proširenje izvan jedne jedinice

Kao i svi sustavi izgrađeni na NVIDIA GB10 Superchip-u, EdgeXpert MS-C931 podržava izravno povezivanje 2 jedinice putem svojih ConnectX-7 priključaka, kombinirajući dvije jedinice u jedinstveni memorijski skup od 256 GB sposoban posluživati modele s više od 400 milijardi parametara. Ovo pruža jednostavan put nadogradnje za timove koji počinju s jednom desktop jedinicom i kasnije trebaju dodatni kapacitet za veće modele, bez promjene softverskog steka ili konfiguracije upravljanja.

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🇻🇳