MSI XpertStation WS300 AI სამუშაო 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)
შენახვა და ფიზიკური პარამეტრები
შენახვა (სლოტები)
2× M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe + 2× M.2 2280 PCIe 6.0 x4 NVMe (64GB/s)
ფორმის ფაქტორი
სამაგიდო კოშკი, NVIDIA DGX Station არქიტექტურა
ზომები
24,78 x 58,27 x 52,79 სმ
ქსელირება და გაფართოება
მაღალსიჩქარიანი ქსელირება
2× 400G QSFP112 პორტი NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC-ის მეშვეობით
PCIe გაფართოება
PCIe 5.0, 1× ორმაგი სიგანის x16 სლოტი + დამატებითი x8 სლოტები
ელექტრომომარაგება და თერმული
ელექტრომომარაგება
1600 W ATX კვების წყარო, Titanium ეფექტურობა
გაგრილება
ჩაკეტილი მარყუჟის თხევადი გაგრილება, მუდმივი პროდუქტიულობა მძიმე AI დატვირთვის დროს
მართვა და პროგრამული უზრუნველყოფა
BMC
ASPEED AST2600
დისტანციური მართვა
IPMI 2.0 და Redfish API, მონიტორინგი და კონტროლი დატაცენტრის სტილში
MSI-მ XpertStation WS300 2026 წლის 16 მარტს წარმოგვიდგინა, როგორც სისტემა, რომელიც NVIDIA GB300 Grace Blackwell Superchip ეკოსისტემაში ინტეგრირებულია და ტრილიონი პარამეტრის მქონე მოდელების ადგილობრივ გაშვებას უჭერს მხარს.
ტექნიკური მახასიათებლები
WS300 აგებულია ერთი NVIDIA Grace CPU Superchip — 72 Arm Neoverse V2 ბირთვი და 496 GB LPDDR5X მეხსიერება — გაერთიანებული NVIDIA Blackwell Ultra GPU-თან, რომელსაც აქვს 252 GB HBM3e GPU მეხსიერება, NVLink-C2C-ის მეშვეობით გაერთიანებულია 748 GB-იან კოჰერენტულ მეხსიერების პულში. სისტემა უზრუნველყოფს 2× M.2 2280 PCIe 6.0 x4 NVMe შენახვას (64GB/s) და ორპორტიან ConnectX-8 400G ქსელურ ინტერფეისს.
ადგილობრივი AI სერვერი ბიზნესისთვის
WS300 შექმნილია, როგორც საერთო ადგილობრივი AI რესურსი. მრავალმა თანამშრომელმა შეუძლია სამუშაო დღის განმავლობაში დოკუმენტების დამუშავების დავალებები წარადგინოს — კონტრაქტის განხილვა, ინვოისის ამოღება, ანგარიშის მომზადება, ელ. ფოსტის დახარისხება — დავალებები ცენტრალიზებულად ადგილზე მუშავდება და არა გარე ღრუბლოვანი სერვისების მეშვეობით.
NVIDIA NemoClaw-ის საშუალებით ავტონომიური აგენტები შეუძლიათ სისტემაზე უწყვეტად იმუშაონ, ასრულებენ განმეორებად დავალებებს, როგორიცაა შემოსული წერილების მონიტორინგი ან დაგეგმილი ანგარიშების გენერირება, ადამიანის მიერ თითოეული მოთხოვნის ინიცირების გარეშე. ეს საშუალებას აძლევს WS300-ს ფუნქციონირებდეს როგორც ბიზნესისთვის მუდმივი AI ინფრასტრუქტურა, რომელიც უზრუნველყოფს დოკუმენტების სტაბილურ დატვირთვას.
ღირებულების შედარება: On-Premises vs. Cloud AI API-ები
მცირე და საშუალო ბიზნესებისთვის, რომლებიც ყოველდღიურად დიდი მოცულობის დოკუმენტებს ამუშავებენ, განსხვავება ფიქსირებულ on-premises სისტემასა და გამოყენებაზე დაფუძნებულ cloud AI ფასდებაში დროთა განმავლობაში მნიშვნელოვნად იზრდება.
| ხარჯების კატეგორია | ღრუბლოვანი AI API-ები | WS300 (ონ-პრემისებზე) |
|---|---|---|
| საწყისი ტექნიკის ინვესტიცია | არ არის | $85K (ერთჯერადი) |
| წელი 1 საოპერაციო ხარჯი | ~250K ₾ – ~650K ₾ | ~13K ₾ (ელექტროენერგია & მოვლა) |
| წელი 2 საოპერაციო ხარჯი | ~250K ₾ – ~650K ₾ | ~13K ₾ (ელექტროენერგია & მოვლა) |
| წელი 3 საოპერაციო ხარჯი | ~250K ₾ – ~650K ₾ | ~13K ₾ (ელექტროენერგია & მოვლა) |
| 3 წლის კუმულაციური ხარჯი | ~800K ₾ – ~2M ₾ | 264504 GEL |
რადგან დამუშავება მთლიანად ადგილზე ხდება, დოკუმენტები და ბიზნეს მონაცემები მესამე მხარის სერვერებზე არ გადაეცემა. ეს მნიშვნელოვანი მოსაზრებაა იურიდიულ, ფინანსურ ან სხვა მონაცემებზე მგრძნობიარე სექტორების ორგანიზაციებისთვის.
შეჯამება
XpertStation WS300 უზრუნველყოფს ერთ, ფიქსირებული ღირებულების სისტემას, რომელსაც შეუძლია მხარდაჭერა გაუწიოს უწყვეტ AI დოკუმენტების დამუშავებას, ადგილზე დიდი AI მოდელების გაშვების არქიტექტურასთან ერთად. მცირე და საშუალო ბიზნესებისთვის, რომლებსაც აქვთ მუდმივი AI დატვირთვა, ის წარმოადგენს დაბალი ღირებულების ალტერნატივას განმეორებადი cloud AI ხარჯებისთვის.
