NVIDIA DGX Station AI radna stanica
Koristite ovo za razlikovanje konfiguracija u košarici – praktično ako naručujete isti proizvod s različitim opcijama.
Potpune specifikacije
Procesiranje i memorija
Superchip
NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip
CPU
1× 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
Povezivanje memorije
NVLink-C2C, propusnost između CPU-a i GPU-a od 900 GB/s
AI performanse
20 PetaFLOPS (FP4)
Višeinstancijski GPU
Do 7 izoliranih particija GPU-a (MIG)
Pohrana i fizički podaci
Pohrana (Utori)
4× M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe
GPU proširenje
PCIe 5.0, 1× utor dvostruke širine + 2× utora jednostruke širine x16 za opcijski NVIDIA RTX PRO GPU za prikaz/visualizaciju
Format kućišta
Toranj za stolno računalo, NVIDIA referentni dizajn kućišta
Dimenzije
24,5 x 52,8 x 59,5 cm
Umrežavanje i klasteriranje
Umrežavanje velike brzine
2× 400G QSFP112 priključci putem NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC
Klasteriranje s više stanica
Izravno povezivanje do 2 DGX stanice putem 400GbE u kombinirani koherentni memorijski skup od 1.496 GB
Bežično (opcijski)
PCIe M.2 2230 utor za Wi-Fi/Bluetooth modul; može ostati nepopunjen za air-gapped implementacije
Napajanje i hlađenje
Napajanje
Napajanje od 1600 W, kompatibilno sa standardnom utičnicom u uredu
Hlađenje
Hlađenje tekućinom u zatvorenom krugu, stabilne performanse pod velikim AI opterećenjima
Upravljanje i softver
BMC
ASPEED AST2600
Upravljanje na daljinu
IPMI 2.0 i Redfish API, nadzor i kontrola u stilu podatkovnog centra
Sigurnost
Hardverski korijen povjerenja, korporativno sigurno pokretanje (secure boot)
Softverski stog
NVIDIA DGX OS, spreman za implementaciju agenta NVIDIA NemoClaw
NVIDIA je predstavila DGX Station 17. ožujka 2026. kao referentni sustav za radnu površinu za platformu NVIDIA GB300 Grace Blackwell Superchip — dizajniran i izravno potvrđen od strane NVIDIA-e za lokalno pokretanje modela s bilijunom parametara, a proizvode ga pod licencom NVIDIA-ini hardverski partneri.
Hardverske specifikacije
DGX Station izgrađen je oko jednog NVIDIA Grace CPU Superchipa — 72 jezgre Arm Neoverse V2 i 496 GB LPDDR5X memorije — u kombinaciji s NVIDIA Blackwell Ultra GPU s 252 GB HBM3e GPU memorije, objedinjenih putem NVLink-C2C u koherentnu memorijsku zajednicu od 748 GB. Do 7 izoliranih MIG particija omogućuje da jedna stanica istovremeno opslužuje više timova ili radnih opterećenja bez sukoba. Sustav nudi 4× M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe pohranu, dvoportalni NVIDIA ConnectX-8 400G SuperNIC i PCIe 5.0 proširne utore za opcijski NVIDIA RTX PRO GPU namijenjen izlazu za prikaz i vizualizaciju.
Lokalni AI poslužitelj za poslovnu uporabu
DGX Station dizajniran je da funkcionira kao zajednički lokalni AI resurs. Više zaposlenika može tijekom radnog dana slati zadatke obrade dokumenata — pregled ugovora, izvlačenje faktura, izrada izvješća, razvrstavanje e-pošte — pri čemu se poslovi obrađuju centralno na licu mjesta umjesto da se prosljeđuju putem vanjskih usluga u oblaku.
Putem NVIDIA NemoClaw, autonomni agenti mogu kontinuirano raditi na sustavu, obrađujući ponavljajuće zadatke poput nadzora pristigle pošte ili zakazane generacije izvješća bez potrebe da osoba pokrene svaki zahtjev. To omogućuje DGX Stationu da djeluje kao trajna AI infrastruktura za tvrtku, podržavajući stabilna radna opterećenja dokumenata.
Proširenje kapaciteta: klasteriranje dviju stanica
Za radna opterećenja koja prerastaju jednu jedinicu, dvije DGX Station mogu se povezati preko svojih ugrađenih 400G ConnectX-8 SuperNIC priključaka, kombinirajući se u jednu koherentnu memorijsku zajednicu od 1.496 GB adresabilnu preko oba stroja. Ovo pruža jednostavan put nadogradnje za rastuće timove bez potrebe za novom arhitekturom ili promjenama tijeka rada, dostupno kao opcija konfiguracije pri naplati.
Referentna platforma izgrađena na devet godina razvoja DGX Stationa
Naziv DGX Station potječe iz 2017., kada je NVIDIA predstavila originalni DGX Station kao alternativu AI infrastrukturi u ormaru, izgrađenu oko četiri NVIDIA Tesla V100 GPU-a. U studenom 2020. naslijedio ga je DGX Station A100, prelazeći na četiri NVIDIA A100 Tensor Core GPU-a i nudeći do 320 GB GPU memorije raspoređene na četiri odvojene kartice, pri čemu je svaka zahtijevala da se radna opterećenja eksplicitno distribuiraju i upravljaju preko konfiguracije s više GPU-a.
Trenutni DGX Station, predstavljen 2026., zamjenjuje taj pristup s više GPU-a jednim NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Superchipom: jedna koherentna, objedinjena memorijska zajednica od 748 GB izravno dijeljena između CPU-a i GPU-a preko NVLink-C2C, umjesto četiri odvojene GPU memorijske zajednice spojene softverski.
Koherentna memorijska kapacitet, po generacijama
Jedna koherentna memorijska zajednica, izravno dijeljena između CPU-a i GPU-a — nije potrebna ručna particija s više GPU-a.
Usporedba troškova: On-Premises vs. Cloud AI API-ji
Za mala i srednja poduzeća (SMB) koja svakodnevno obrađuju velike količine dokumenata, razlika između fiksnog on-premises sustava i naplate cloud AI-a temeljene na upotrebi značajno se povećava tijekom vremena.
| Kategorija troškova | Cloud AI API-ji | DGX Station (On-Premises) |
|---|---|---|
| Početna investicija u hardver | Nema | 790k 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 | ~890k 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 podatkovno osjetljivim sektorima.
Sažetak
DGX Station pruža jedinstveni sustav s fiksnim troškom sposoban podržati kontinuiranu obradu AI dokumenata, u kombinaciji s referentnom NVIDIA arhitekturom za lokalno pokretanje velikih AI modela. Za mala i srednja poduzeća s kontinuiranim AI radnim opterećenjima, nudi jeftiniju alternativu ponavljajućim izdacima za cloud AI, s dokumentiranim putem nadogradnje na klaster od dvije stanice.
