Nvidia ha finalmente presentato la workstation DGX Station, basata sul GB300 Grace Blackwell e equipaggiata con quasi un petabyte di memoria LPDDR5X

Nvidia ha finalmente presentato la workstation DGX Station, basata sul GB300 Grace Blackwell e equipaggiata con quasi un petabyte di memoria LPDDR5X

7 hardware

Nuova workstation di Nvidia – DGX Station

*Presentazione ufficiale*

Nvidia ha annunciato il lancio del DGX Station, una workstation compatta ma potente, vista per la prima volta al GTC 2025. Il sistema è pensato per sviluppatori software, ricercatori e specialisti dei big data che necessitano di capacità computazionale superiore rispetto al modello più piccolo, DGX Spark.

1. Componenti hardware chiave
Acceleratore Nvidia GB300 Grace Blackwell Ultra – processore Grace a 72 core + chip grafico Blackwell Ultra, collegati tramite NVLink C2C a 900 GB/s. Memoria • 784 GB di memoria totale.
• CPU: 496 GB LPDDR5X (396 GB/s).
• GPU: 252 GB HBM3e (7,1 TB/s).
Le due memorie sono condivise, consentendo al processore e all'acceleratore grafico di utilizzare le stesse risorse.

2. Scalabilità
* PCI‑Express – tre slot PCIe 5.0 x16: uno completo (16 linee), i restanti due a 8 linee ciascuno.

Ciò permette l’installazione di schede video dedicate per simulazioni e ray tracing. GPU supportate:

* RTX Pro 6000 Workstation Edition
* RTX Pro 6000 Blackwell Max‑Q Workstation Edition
* RTX Pro 4000 Blackwell SFF Edition
* RTX Pro 2000 Blackwell

* Slot aggiuntivi – quattro M.2, connettori audio e porte USB.

3. Rete
* Controllore – Nvidia ConnectX‑8 SuperNIC con larghezza di banda fino a 800 Gb/s tramite due porti QSFP112.

* Consente la connessione di fino a due workstation DGX per scalare progetti AI.

4. Alimentazione
Porta Numero ATX (24‑pin)1 EPS (8‑pin)1 alimentazione GPU 12 V‑2x63
Potenza totale del sistema – 1600 W.

5. Disponibilità
* DGX Station è già disponibile per l’ordine e sarà consegnata nei prossimi mesi tramite partner: Asus, Dell, Gigabyte, MSI, Supermicro e HP.

In sintesi, Nvidia offre una workstation compatta ma ad alte prestazioni, capace di soddisfare le esigenze delle applicazioni AI più esigenti.

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