ექსაქტის ვალენს DGX სადგური
გამოიყენეთ ეს თქვენს სხვადასხვა კონფიგურაციას შორის განსხვავებისთვის კალათაში — მოსახერხებელია, თუ ერთსა და იმავე პროდუქტს სხვადასხვა ოფციით შეუკვეთავთ.
სრული სპეციფიკაციები
გამოთვლითი სიმძლავრე და მეხსიერება
სუპერჩიპი
NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip
CPU
1× NVIDIA Grace CPU Superchip, 72 Arm Neoverse V2 ბირთვი
GPU
1× NVIDIA Blackwell Ultra GPU
კოჰერენტული მეხსიერება
748 GB გაერთიანებული: 496 GB LPDDR5X + 252 GB HBM3e
AI-ს შესრულება
20 პეტაფლოპსი (FP4) / 10 პეტაფლოპსი (FP8)
შენახვა და ფიზიკური პარამეტრები
შენახვა (სლოტები)
2× M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe (სისტემა) + 2× M.2 2280 PCIe 6.0 x4 NVMe (64გბ/წმ, ტრენინგის მონაცემთა გზა)
ფორმის ფაქტორი
სრული ტაუერის დესკსაიდი, NVIDIA DGX Station არქიტექტურა
ზომები
24,4 x 59,4 x 29,5 სმ
ქსელირება და გაფართოება
მაღალსიჩქარიანი ქსელირება
2× 400გ ქსფპ112 პორტი NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC-ის მეშვეობით, დამატებით 1× 10გბიტ RJ45 მართვის პორტი
PCIe გაფართოება
PCIe 5.0, 1× ორმაგი სიგანის x16 სლოტი; მხარდაჭერა ოფციონალური დისკრეტული RTX PRO 6000 Blackwell GPU-სთვის (96 გბ GDDR7)
ელექტრომომარაგება და თერმული
ელექტრომომარაგება
1600 ვტ ATX ელექტრომომარაგება, ტიტანის ეფექტურობა, სტანდარტული საოფისე სოკეტი
გაგრილება
ჩაკეტილი მარყუჟის სითხის გაგრილება, ოფისისთვის შესაფერის აკუსტიკაზე მორგებული მუდმივი AI დატვირთვის პირობებში
მართვა და პროგრამული უზრუნველყოფა
BMC
ASPEED AST2600
დისტანციური მართვა
IPMI 2.0 და Redfish API, მონიტორინგი და კონტროლი დატაცენტრის სტილში
GPU დანაწილება
Multi-Instance GPU (MIG), 7-მდე იზოლირებული ინსტანცია გარანტირებული სერვისის ხარისხით
პროგრამული უზრუნველყოფის სტეკი
წინასწარ ჩატვირთული Linux გარემო NVIDIA AI Enterprise ინსტრუმენტებით, მზადაა NVIDIA NemoClaw აგენტის დასაწყობად
ექსაქტმა Valence DGX Station 20 იანვარს, 2026 წელს წარმოადგინა – სამაგიდო სისტემა, რომელიც აგებულია NVIDIA GB300 Grace Blackwell Superchip პლატფორმაზე NVIDIA-ის DGX Station სპეციფიკაციის მიხედვით და განკუთვნილია ტრილიონპარამეტრიანი მოდელების ადგილობრივად გაშვებისთვის ერთი ოფისისთვის მორგებული ტაუერიდან.
ტექნიკური მახასიათებლები
Valence აგებულია ერთი NVIDIA Grace CPU Superchip-ის გარშემო – 72 Arm Neoverse V2 ბირთვი და 496 GB LPDDR5X მეხსიერება – რომელიც დაწყვილებულია NVIDIA Blackwell Ultra GPU-თან 252 GB HBM3e GPU მეხსიერებით, გაერთიანებული NVLink-C2C-ით 748 GB-იან კოჰერენტულ მეხსიერების აუზში. შენახვა გაყოფილია ორ დონეზე: 2× M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe ოპერაციული სისტემისთვის და 2× M.2 2280 PCIe 6.0 x4 NVMe (64GB/s) გამოყოფილი სასწავლო მონაცემებისა და მოდელის ქექფოინტებისთვის, რაც ყოველდღიურ სისტემურ I/O-ს ცალკე ატოვებს მძიმე AI დატვირთვებისგან. ქსელირებას უზრუნველყოფს ორპორტიანი ConnectX-8 400G SuperNIC, რომელსაც ავსებს 10GbE პორტი out-of-band მენეჯმენტისთვის.
ორმაგი სიგანის PCIe 5.0 x16 სლოტი საშუალებას იძლევა სისტემას დაემატოს დისკრეტული RTX PRO 6000 Blackwell GPU 96 GB GDDR7 მეხსიერებით.
ლოკალური AI სერვერი ბიზნესისთვის
Valence შექმნილია როგორც გაზიარებული ლოკალური AI რესურსი. მრავალმა თანამშრომელმა შეუძლია სამუშაო დღის განმავლობაში წარადგინოს დოკუმენტების დამუშავების ამოცანები – კონტრაქტის განხილვა, ინვოისის ამოღება, ანგარიშის შედგენა, ელფოსტის ტრიაჟი – როდესაც დავალებები ცენტრალიზებულად ლოკალურად მუშავდება ნაცვლად გარე ღრუბლოვანი სერვისების მეშვეობით.
NVIDIA NemoClaw-ის მეშვეობით, ავტონომიური აგენტები შეუძლიათ მუდმივად იმუშაონ სისტემაზე, ასრულებდნენ განმეორებად ამოცანებს, როგორიცაა შემოსული წერილების მონიტორინგი ან დაგეგმილი ანგარიშების გენერირება, ადამიანის მიერ თითოეული მოთხოვნის ინიციირების გარეშე. ეს Valence-ს საშუალებას აძლევს იმოქმედოს როგორც ბიზნესის მუდმივ AI ინფრასტრუქტურამ, რომელიც მხარს უჭერს სტაბილურ დოკუმენტურ დატვირთვებს.
ღირებულების შედარება: On-Premises vs. Cloud AI API-ები
მცირე და საშუალო ბიზნესებისთვის, რომლებიც ყოველდღიურად დიდ მოცულობაში ამუშავებენ დოკუმენტებს, ონ-პრემისებზე სისტემასა და ღრუბლოვანი AI ფასდათვობას შორის სხვაობა დროთა განმავლობაში მნიშვნელოვნად იზრდება.
| ხარჯების კატეგორია | Cloud AI API-ები | Valence (On-Premises) |
|---|---|---|
| საწყისი აპარატურული ინვესტიცია | არა | $95K (ერთჯერადი) |
| საოპერაციო ხარჯი 1 წლის განმავლობაში | ~250K ₾ – ~650K ₾ | ~13K ₾ (ენერგია & მოვლა) |
| საოპერაციო ხარჯი მე-2 წლის განმავლობაში | ~250K ₾ – ~650K ₾ | ~13K ₾ (ენერგია & მოვლა) |
| საოპერაციო ხარჯი მე-3 წლის განმავლობაში | ~250K ₾ – ~650K ₾ | ~13K ₾ (ენერგია & მოვლა) |
| 3 წლის კუმულაციური ხარჯი | ~800K ₾ – ~2M ₾ | 288309 GEL |
რადგან დამუშავება მთლიანად ლოკალურად ხორციელდება, დოკუმენტები და ბიზნეს მონაცემები მესამე მხარის სერვერებზე არ გადაეცემა. ეს მნიშვნელოვანი მოსაზრებაა იურიდიულ, ფინანსურ ან სხვა მონაცემებზე მგრძნობიარე სექტორებში მოქმედი ორგანიზაციებისთვის.
შეჯამება
Valence DGX Station აერთიანებს ფიქსირებული ღირებულების, სამაგიდო სისტემას არქიტექტურასთან, რომელიც საშუალებას აძლევს ადგილობრივად გაუშვას დიდი AI მოდელები, პლუს მისცემს ფლექსიბილურობას დამატებითი გამოსახვის სიმძლავრის დასამატებლად ოფციონალური RTX PRO Blackwell GPU-ის მეშვეობით. მცირე და საშუალო ბიზნესებისთვის, რომლებსაც აქვთ მუდმივი AI დატვირთვები, ის შესთავაზებს დაბალი ღირებულების ალტერნატივას განმეორებადი ღრუბლოვანი AI ხარჯებისთვის.
