NVIDIA DGX Station AI radna stanica
Koristite ovo da razlikujete različite konfiguracije u vašoj korpi – korisno ako naručujete isti proizvod s različitim opcijama.
Potpune specifikacije
Računska snaga i memorija
Superchip
NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip
CPU
1× NVIDIA Grace CPU Superchip, 72 Arm Neoverse V2 jezgre
GPU
1× NVIDIA Blackwell Ultra GPU
Koherentna memorija
748 GB ujednačeno: 496 GB LPDDR5X + 252 GB HBM3e
Interkonekcija memorije
NVLink-C2C, propusnost od 900 GB/s između CPU i GPU
AI performanse
20 PetaFLOPS (FP4)
GPU sa više instanci
Do 7 izoliranih GPU particija (MIG)
Pohrana i fizičke karakteristike
Pohrana (Utori)
4× M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe
GPU proširenje
PCIe 5.0, 1× duple širine + 2× jednostruke širine x16 utora(ica) za opcionu NVIDIA RTX PRO GPU za prikaz/visualizaciju
Forma uređaja
Toranj za stol, NVIDIA referentni dizajn kućišta
Dimenzije
24,5 x 52,8 x 59,5 cm
Umrežavanje i klasteriranje
Umrežavanje velike brzine
2× 400G QSFP112 portova preko NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC
Klasteriranje sa više stanica
Direktno povezivanje preko 400GbE do 2 DGX stanice u kombinirani koherentni memorijski pool od 1.496 GB
Bežično (Opciono)
PCIe M.2 2230 utor za Wi-Fi/Bluetooth modul; može ostati nepopunjen za implementacije bez mrežne veze (air-gapped)
Napajanje i hlađenje
Napajanje
Napajanje od 1600 W, kompatibilno sa standardnim kancelarijskim utičnicama
Hlađenje
Hlađenje tekućinom u zatvorenom krugu, stabilni performansi pod teškim AI opterećenjima
Upravljanje i softver
BMC
ASPEED AST2600
Upravljanje na daljinu
IPMI 2.0 i Redfish API, nadzor i kontrola u stilu datacentra
Sigurnost
Hardverski korijen povjerenja, enterprise sigurno pokretanje (secure boot)
Softverski stek
NVIDIA DGX OS, spremno za implementaciju agenta NVIDIA NemoClaw
NVIDIA je predstavila DGX Station 17. marta 2026. kao referentni sistem za radne stanice za platformu NVIDIA GB300 Grace Blackwell Superchip — dizajniran i validiran direktno od strane NVIDIA-e za lokalno pokretanje modela sa bilionom parametara, a proizveden pod licencom od strane NVIDIA-inih hardverskih partnera.
Hardverske specifikacije
DGX Station je izgrađen oko jednog NVIDIA Grace CPU Superchip — 72 Arm Neoverse V2 jezgre i 496 GB LPDDR5X memorije — spojenog sa NVIDIA Blackwell Ultra GPU sa 252 GB HBM3e GPU memorije, objedinjenih putem NVLink-C2C u koherentni memorijski skup od 748 GB. Do 7 izoliranih MIG particija omogućava da jedna stanica istovremeno opslužuje više timova ili radnih opterećenja bez sukoba. Sistem nudi 4× M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe pohranu, dual-port NVIDIA ConnectX-8 400G SuperNIC, i PCIe 5.0 proširne slotove za opcijski NVIDIA RTX PRO GPU namijenjen prikazu i vizuelizaciji.
Lokalni AI server za poslovnu upotrebu
DGX Station je dizajniran da funkcioniše kao zajednički lokalni AI resurs. Više zaposlenika može tokom radnog dana slati zadatke obrade dokumenata — pregled ugovora, ekstrakcija faktura, izrada izvještaja, trijaža e-pošte — pri čemu se poslovi obrađuju centralno na licu mjesta umjesto da se rutiraju preko eksternih cloud usluga.
Putem NVIDIA NemoClaw, autonomni agenti mogu kontinuirano raditi na sistemu, rješavajući ponavljajuće zadatke kao što su nadzor pristigle pošte ili zakazano generisanje izvještaja bez potrebe da osoba pokrene svaki zahtjev. Ovo omogućava DGX Stationu da radi kao trajna AI infrastruktura za poslovanje, podržavajući stabilna radna opterećenja dokumenata.
Proširenje kapaciteta: klasteriranje dvije stanice
Za radna opterećenja koja prerastaju jednu jedinicu, dvije DGX stanice mogu se povezati preko svojih ugrađenih 400G ConnectX-8 SuperNIC portova, kombinirajući se u jedan koherentni memorijski skup od 1.496 GB adresabilan preko oba uređaja. Ovo pruža jednostavan put nadogradnje za rastuće timove bez potrebe za novom arhitekturom ili promjenama workflow-a, dostupno kao opcija konfiguracije pri kupovini.
Referentna platforma izgrađena na devet godina razvoja DGX Stationa
Naziv DGX Station potiče iz 2017. godine, kada je NVIDIA predstavila originalni DGX Station kao alternativu radne stanice za rečno montiranu AI infrastrukturu, izgrađenu oko četiri NVIDIA Tesla V100 GPU-a. U novembru 2020., DGX Station A100 ga je naslijedio, prelazeći na četiri NVIDIA A100 Tensor Core GPU-a i nudeći do 320 GB GPU memorije raspoređene na četiri odvojene kartice, pri čemu je radno opterećenje moralo biti eksplicitno distribuirano i upravljano preko multi-GPU konfiguracije.
Trenutni DGX Station, predstavljen 2026., zamjenjuje taj multi-GPU pristup jednim NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Superchip: jednim koherentnim, objedinjenim memorijskim skupom od 748 GB koji se direktno dijeli između CPU-a i GPU-a preko NVLink-C2C, umjesto četiri odvojena GPU memorijska skupa spojena softverski.
Koherentna memorijska kapacitet, po generacijama
Jedan koherentni memorijski skup, dijeljen direktno između CPU-a i GPU-a — bez potrebe za ručnim particioniranjem na više GPU-a.
Usporedba troškova: On-premises vs. Cloud AI API-ji
Za mala i srednja preduzeća koja svakodnevno obrađuju velike količine dokumenata, razlika između fiksnog on-premises sistema i korištenjem zasnovanog cloud AI naplate značajno se povećava tokom vremena.
| Kategorija troškova | Cloud AI API-ji | DGX Station (On-Premises) |
|---|---|---|
| Početna investicija u hardver | Nema | 205K KM (jednokratno) |
| Operativni troškovi 1. godine | ~175K KM - ~425K KM | ~8K KM (struja & održavanje) |
| Operativni troškovi 2. godine | ~175K KM - ~425K KM | ~8K KM (struja & održavanje) |
| Operativni troškovi 3. godine | ~175K KM - ~425K KM | ~8K KM (struja & održavanje) |
| Kumulativni troškovi za 3 godine | ~500K KM - ~1,3M KM | ~230K KM |
Budući da se obrada u potpunosti odvija na licu mjesta, dokumenti i poslovni podaci se ne prenose na servere trećih strana. Ovo je relevantno razmatranje za organizacije u pravnim, finansijskim ili drugim sektorima osjetljivim na podatke.
Sažetak
DGX Station pruža jedinstven sistem s fiksnim troškovima sposoban za podršku kontinuirane AI obrade dokumenata, kombiniran s referentnom NVIDIA arhitekturom za lokalno pokretanje velikih AI modela. Za mala i srednja preduzeća sa kontinuiranim AI radnim opterećenjima, nudi jeftiniju alternativu ponavljajućim cloud AI izdacima, s dokumentovanim putem nadogradnje na klaster od dvije stanice.









