A Nvidia finalmente apresentou a estação de trabalho DGX Station, baseada no GB300 Grace Blackwell e equipada com quase um petabyte de memória LPDDR5X.

A Nvidia finalmente apresentou a estação de trabalho DGX Station, baseada no GB300 Grace Blackwell e equipada com quase um petabyte de memória LPDDR5X.

9 hardware

Nova estação de trabalho da Nvidia – DGX Station

*Apresentação oficial*

A Nvidia anunciou o lançamento do DGX Station – uma estação compacta, mas poderosa, vista pela primeira vez no GTC 2025. O sistema é projetado para desenvolvedores de software, pesquisadores e especialistas em big data que precisam de potência computacional superior à da versão menor, o DGX Spark.

1. Componentes de hardware principais
O acelerador Nvidia GB300 Grace Blackwell Ultra – processador Grace de 72 núcleos + chip gráfico Blackwell Ultra, conectados via NVLink C2C a 900 GB/s. Memória • 784 GB de memória total.
• CPU: 496 GB LPDDR5X (396 GB/s).
• GPU: 252 GB HBM3e (7,1 TB/s).
As duas memórias são unificadas, permitindo que o processador e o acelerador gráfico compartilhem recursos.

2. Expansibilidade
* PCI‑Express – três slots PCIe 5.0 x16: um completo (16 linhas), os outros dois com 8 linhas cada.
Isso permite conectar GPUs discretas para tarefas de modelagem e ray tracing. GPUs suportadas:
• RTX Pro 6000 Workstation Edition
• RTX Pro 6000 Blackwell Max‑Q Workstation Edition
• RTX Pro 4000 Blackwell SFF Edition
• RTX Pro 2000 Blackwell

* Slots adicionais – quatro M.2, conectores de áudio e portas USB.

3. Parte de rede
* Controlador – Nvidia ConnectX‑8 SuperNIC com largura de banda de até 800 Gb/s através de dois ports QSFP112.
* Permite conectar até duas estações DGX para escalar projetos de IA.

4. Alimentação
Porta Quantidade ATX (24‑pinos)1 EPS (8‑pinos)1 Fonte GPU 12 V‑2x63
Potência total do sistema – 1600 W.

5. Disponibilidade
* O DGX Station já está disponível para pré‑pedido e será entregue nos próximos meses através de parceiros: Asus, Dell, Gigabyte, MSI, Supermicro e HP.

Assim, a Nvidia oferece uma estação de trabalho compacta, mas de alto desempenho, capaz de atender às exigências das aplicações de IA mais exigentes.

Comentários (0)

Compartilhe sua opinião — por favor, seja educado e mantenha-se no tema.

Ainda não há comentários. Deixe um comentário e compartilhe sua opinião!

Para deixar um comentário, faça login.

Faça login para comentar