Поставка по запросуПерсональные AI-системы
Масштабируемый локальный кластер из четырёх DGX Spark для ресурсоёмких задач и работы нескольких команд в защищённом контуре.
Стоимость рассчитываем под конфигурацию: она зависит от объёма памяти и накопителя, состава поставки и условий сервиса. Гарантия — от производителя, сопровождение запуска — с нашей стороны.
Четыре NVIDIA DGX Spark, объединённые высокоскоростной связью в локальный AI-кластер. Это максимальный вариант «офисного» суперкомпьютера: производительность серверного уровня, но без стойки, отдельного помещения и промышленного электропитания.
Мы проектируем такой кластер целиком: соединение, распределение задач между узлами, единая точка доступа для пользователей, мониторинг состояния. И остаёмся на связи после запуска.
| Платформа | NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip |
|---|---|
| Процессор | 20 ядер Arm: 10× Cortex-X925 + 10× Cortex-A725 |
| Архитектура | NVIDIA Blackwell: 6144 CUDA-ядра, Tensor Cores 5-го поколения (FP4), RT Cores 4-го поколения |
| Память | 128 ГБ LPDDR5X, единая (coherent unified) память для CPU и GPU, 256-бит, пропускная способность 273 ГБ/с |
| Производительность ИИ | до 1000 TOPS (до 1 PFLOPS) в FP4 со разреженностью |
| Поддержка моделей | до 200 млрд параметров на одной системе; до 405 млрд на двух; до 700 млрд на четырёх |
| Накопитель | 4 × 4 ТБ NVMe M.2 (по 4 ТБ в каждой системе) |
| Сеть | NVIDIA ConnectX-7 SmartNIC (2× QSFP, до 200 Гбит/с каждый — для объединения систем в кластер), 1× RJ-45, Wi-Fi 7 (802.11be), Bluetooth 5.4 |
| Порты и разъёмы | Межмашинное соединение ConnectX-7 (2× QSFP), по 4× USB Type-C и 1× HDMI 2.1a на каждой системе |
| Операционная система | NVIDIA DGX OS на базе Ubuntu + стек NVIDIA AI: CUDA 13, PyTorch, TensorRT-LLM, NGC, AI Workbench |
| Энергопотребление | до 240 Вт на каждую систему |
| Питание | 4 × внешний адаптер питания 240 Вт |
| Габариты (Ш×Г×В) | 4 × 150 × 150 × 50,5 мм |
| Вес | около 4,8 кг суммарно |
| Условия эксплуатации | 5…+30 °C, влажность 10–90% без конденсата |
| Комплект поставки | Система, внешний блок питания, кабель питания, кабель QSFP для объединения в кластер, документация |
| Гарантия и поддержка | Гарантия производителя 1 год на каждую систему, расширение доступно; настройка кластера и внедрение — по проекту |
| Кластеризация | Объединение через ConnectX-7; 512 ГБ единой памяти, до 700 млрд параметров моделей, суммарно 4 PFLOPS в FP4 |
Масштабом. Четыре узла дают больше памяти и значительно выше суммарную производительность — это позволяет обслуживать несколько команд одновременно, держать высокую нагрузку на инференс и работать с ещё более крупными моделями.
Зависит от моделей и характера запросов. При грамотном распределении ресурсов такая конфигурация обслуживает целый отдел. Мы делаем расчёт по вашим сценариям до поставки.
Для инференса, дообучения моделей и корпоративных AI-сервисов — в большинстве случаев да. Для обучения очень крупных моделей с нуля потребуется серверная платформа. Мы честно скажем, если ваш сценарий упирается в этот предел.
Четыре компактные системы занимают меньше места, чем одна стойка, и не требуют серверного помещения. Нужны лишь подходящие розетки и вентиляция — мы даём рекомендации по размещению.
Кластер проектируется так, чтобы отказ одного узла не останавливал работу остальных: нагрузка перераспределяется. Это одно из преимуществ распределённой архитектуры.
Да, это распространённый путь. Начинаете с меньшего комплекта, проверяете на реальных задачах и добавляете узлы по мере роста. Мы помогаем спланировать такой поэтапный план.
Персональные AI-системы
Компактная персональная AI-система для локальной разработки, инференса, прототипирования и работы с большими моделями.
Персональные AI-системы
Комплект из двух NVIDIA DGX Spark, объединённых по ConnectX-7: масштабирование до ~400 млрд параметров моделей на выделенном контуре.
