NVIDIA DGX Station

Der ultimative KI-Supercomputer für den Schreibtisch, unterstützt von NVIDIA Grace Blackwell.

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Der ultimative Deskside-KI-Supercomputer

NVIDIA DGX Station™ ist der ultimative Schreibtisch-KI-Supercomputer für die Entwicklung und den Betrieb von KI. Es wird vom NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip unterstützt und verfügt über einen massiven kohärenten Speicher von 748 GB und bis zu 20 petaFLOPS KI-Rechenleistung, die eine nahtlose Entwicklung und Ausführung umfangreicher KI-Workloads ermöglicht und Modelle mit bis zu 1 Billion Parametern unterstützt. Vorkonfiguriert mit einem NVIDIA KI-Software-Stack können Entwickler, Forscher und Datenwissenschaftler mit großen KI-Modellen und langlaufenden KI-Agenten lokal schnell entwickeln, optimieren und Inferenz betreiben und nahtlos im Rechenzentrum oder in der Cloud bereitstellen.

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Merkmale

Technologische Durchbrüche

NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip

NVIDIA DGX Station verfügt über die NVIDIA Blackwell Ultra GPU, die mit einer leistungsstarken NVIDIA Grace CPU verbunden ist, die die NVIDIA NVLink®-C2C-Verbindung nutzt, um erstklassige Systemkommunikation und Leistung zu bieten.

Tensor-Recheneinheiten der NVIDIA Blackwell-Generation

NVIDIA DGX Station verfügt über Tensor-Recheneinheiten der NVIDIA Blackwell Generation, die 4-Bit-Gleitkomma-KI (NVFP4) ermöglichen. FP4 erhöht die Leistung und Größe von Modellen der nächsten Generation, die vom Speicher unterstützt werden können, unter Beibehaltung einer hohen Genauigkeit.

NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC

Die NVIDIA ConnectX®-8 SuperNIC™ beschleunigt Hyperscale-KI-Computing-Workloads. Mit bis zu 800 Gigabit pro Sekunde (Gbit/s) bietet ConnectX-8 SuperNIC eine extrem schnelle und effiziente Netzwerkkonnektivität und unterstützt die Verbindung von bis zu zwei DGX Stations, um die Kapazität und Leistung der Modelle noch weiter zu skalieren.

Vorkonfigurierter KI-Software-Stack

DGX Station verfügt über ein optimiertes, vorkonfiguriertes Betriebssystem, Ubuntu mit NVIDIA KI-Entwicklertools. Diese Umgebung ist mit systemspezifischen Konfigurationen und wesentlichen CUDA-X™-Bibliotheken vorinstalliert und bietet eine nahtlose Full-Stack-Grundlage für die Beschleunigung von KI-Entwicklung, Datenwissenschaft und lokalen Inferenz-Workloads.

NVIDIA NVLink-C2C-Verbindung

NVIDIA NVLink-C2C erweitert die branchenführende NVLink-Technologie auf eine Chip-zu-Chip-Verbindung zwischen GPU und CPU und ermöglicht so kohärente Datenübertragungen mit hoher Bandbreite zwischen Prozessoren und Beschleunigern.

Großer kohärenter Speicher für KI

KI-Modelle werden immer umfangreicher und komplexer. Das Trainieren und Ausführen dieser Modelle innerhalb des großen kohärenten Speichers der NVIDIA DGX Station ermöglicht die effiziente Entwicklung und Ausführung von Modellen und Agenten in großem Maßstab innerhalb eines Speicherpools – dank der C2C-Superchip-Verbindung, die die Engpässe herkömmlicher CPU- und GPU-Systeme umgeht.

IT-Verwaltbarkeit

DGX Station wurde für die Bereitstellung in Unternehmen entwickelt. Out-of-Band-Telemetrie über BMC, die Redfish API-Unterstützung und NVIDIA Data Center GPU Manager bietet IT-Teams Transparenz, Überwachung und Remote-Verwaltungsfunktionen. Hardware Root of Trust und Enterprise Secure Boot tragen dazu bei, dass jedes System in Ihrer Flotte während seines gesamten Lebenszyklus geschützt und konform bleibt.

NVIDIA RTX PRO GPU

NVIDIA DGX Station kann neben dem GB300 Superchip mit bis zu einer zusätzlichen GPU der NVIDIA RTX PRO™ Blackwell Generation konfiguriert werden. Diese Kombination bietet Entwicklern die Möglichkeit, KI-Rechenleistung auf Rechenzentrumsniveau mit leistungsstarker Raytracing-Visualisierung und Simulation zu kombinieren.

NVIDIA AI Enterprise

Unternehmen können die KI-Bereitstellung auf NVIDIA DGX Station mit einer NVIDIA AI Enterprise-Softwarelizenz beschleunigen, die eine Suite von Software-Tools, Bibliotheken und Frameworks mit Unternehmenssupport bietet und die Entwicklung, Bereitstellung und Skalierung von KI-Anwendungen im Produktionsbetrieb vereinfacht.

*NVIDIA NIM-Unterstützung für Juni und Unterstützung für den Produktionszweig für Oktober geplant.

Der Speicher allein ermöglicht es uns, LLMs mit mehreren Milliarden Parametern zu trainieren, was wir zuvor einfach nicht konnten. Der On-Demand-Rechenleistungszugriff direkt am Arbeitsplatz auf die neuesten KI-Maschinen der Rechenzentrumsklasse bedeutet, dass wir nicht darauf warten müssen, unsere Ideen in die Tat umzusetzen. Das hat einen großen Unterschied dabei gemacht, wie schnell wir iterativ anpassen können.

– Kilian Weinberger, Professor of Computer Science an der Cornell University

Die schnelle Rechenleistung und der massive gemeinsame Speicher der DGX Station heben die Homologiesuche auf ein völlig neues Skalierungsniveau. Die Architektur der NVIDIA GB300 ermöglicht es uns, unsere gesamte Suite von Proteinstruktur-Datenbanken – einschließlich der AFDB50 mit über 60 Millionen Strukturen – direkt in den Speicher für nahezu sofortige Suchanfragen zu laden.

– Milot Mirdita, Assistenzprofessor an der Medizinischen Fakultät der Sungkyunkwan-Universität

Mit der DGX Station konnte unser F&E-Team die Kombination von KI-Wettervorhersagemodellen mit KI-Downscaling-Methoden bewerten, um hochauflösende Wettervorhersagen für den Stromnetzbetrieb zu erstellen – was unsere Forschung unterstützt und gleichzeitig die Anforderungen unseres Elektrizitätsversorgers und der ISO/RTO-Partner erfüllt.

— David Larson, Senior Team Lead, Transmission Operations & Planning at EPRI

Im Vergleich zu unserer vorherigen Umgebung mit vier NVIDIA A100 80GB-GPUs waren wir in der Lage, bis zu dreimal größere Modelle zu trainieren und gleichzeitig den Parallelisierungs-Overhead zu beseitigen. Wir haben zwischen zwei und acht Trainingsjobs gleichzeitig ausgeführt und insgesamt 40 Konfigurationen bewertet – was unsere Experimentzykluszeit erheblich verbesserte.

– Rajendra Boppana, Forscher an der University of Texas in San Antonio

Dank des großen VRAM haben wir mehrere Modelle gleichzeitig trainiert und RF-DETR so optimiert, dass es Drohnen mit unseren eigenen Datensätzen erfasst. Unser großes Modell erreichte ein AP0,50:0,95 von 66,1. Wir haben es dann auf dem Jetson Orin NX bereitgestellt und Echtzeit-Inferenz mit 30 FPS erreicht.

– Wennie Tabib, Systemwissenschaftlerin am Robotics Institute an der Carnegie Mellon University

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Workloads

Der ultimative KI- und Datenwissenschafts-Desktop

KI-Entwicklung

Mit einer umfangreichen Bibliothek von NVIDIA CUDA-optimierten Bibliotheken zur Beschleunigung von Deep Learning und Machine Learning, kombiniert mit dem enormen Speicher- und Superchip-Durchsatz von NVIDIA DGX Station, bietet die beschleunigte Computing-Plattform von NVIDIA die ultimative KI-Entwicklungsplattform über Branchen hinweg, von der Entwicklung prädiktiver Wartung über die medizinische Bildanalyse bis hin zu Anwendungen für die Verarbeitung natürlicher Sprache.

KI-Lösungen erkunden

Datenwissenschaft

Mit KI-Software von NVIDIA, einschließlich RAPIDS™-Open-Source-Softwarebibliotheken, reduzieren GPUs die Infrastrukturkosten erheblich und bieten überlegene Leistung für End-to-End-Datenwissenschafts-Workflows. Der große kohärente Speicherpool des NVIDIA DGX Station Superchips ermöglicht die direkte Erfassung umfangreicher Daten-Lakes, wodurch Engpässe in der Datenwissenschaft beseitigt und der Durchsatz beschleunigt wird.

Datenwissenschaftslösungen entdecken

KI-Inferenz

KI-Modelle wachsen rasant im Hinblick auf ihre Größe, Komplexität und Vielfalt und verschieben die Grenzen des Möglichen. NVIDIA DGX Station beschleunigt die Inferenz für die Ausführung großer KI-Modelle lokal auf dem System und bietet eine unglaubliche Geschwindigkeit für die Token-Generierung für große Sprachmodelle (LLM), Datenanalyse, Erstellung von Inhalten, KI-Agenten und mehr.

KI-Inferenz-Lösungen entdecken

Agentische KI

NVIDIA NemoClaw ist ein Open-Source-Stack, der Datenschutz- und Sicherheitskontrollen zu OpenClaw hinzufügt. Mit einem Befehl kann jeder überall durchgehend aktive und sich selbst weiterentwickelnde Agenten betreiben. Durch die Kombination von NemoClaw mit NVIDIA DGX Station verfügen Entwickler über erstklassige Fähigkeiten, um lokal autonome Agenten mit langer Laufzeit zu entwickeln und zusätzliche Tokenkosten zu senken.

Erfahren Sie mehr über NemoClaw

Künstlerisches Bild von NVIDIA OpenShell

Physische KI

DGX Station verfügt über einen leistungsstarken GB300-Superchip und kann mit einer zusätzlichen NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation-GPU kombiniert werden, um erstklassige Rechenleistung, Simulation und Visualisierung auf dem Desktop zu bieten. Diese Kombination ist ideal für die Entwicklung und Bereitstellung physischer KI, die leistungsstarkes lokales Training, Inferenz und Simulation erfordert, um autonome Systeme und visuelle KI-Agenten zu trainieren, zu testen und kontinuierlich zu optimieren.

Entdecken Sie Lösungen für physische KI

Persönliche Cloud

NVIDIA DGX Station kann als individueller Desktop für einen Benutzer dienen, um fortschrittliche KI-Modelle mit lokalen Daten auszuführen, oder als zentralisierter Rechenknoten für mehrere Teammitglieder, um IP-spezifische Modelle nach Bedarf zu optimieren und auszuführen. DGX Station unterstützt die Mehr-Instanzen-GPU (MIG)-Technologie von NVIDIA für die Partitionierung in bis zu sieben Instanzen für lokale Entwicklungen mit mehreren Benutzern, jede vollständig isoliert mit ihrem eigenen Speicher, Cache und Rechenkernen mit hoher Bandbreite – und einfach auf größere MIG-Bereitstellungen in der Cloud und im Rechenzentrum skalierbar. So können Administratoren jeden Workload unterstützen, egal wie groß oder klein, mit garantierter Servicequalität (QoS). Die Verfügbarkeit beschleunigter Computing-Ressourcen auf alle Nutzer wird dadurch erweitert.

Erfahren Sie mehr über die MIG-Technologie

Ankündigung der NVIDIA DGX Station für Windows

NVIDIA DGX Station für Windows bringt einen KI-Supercomputer mit Billionen von Parametern auf jeden Unternehmensschreibtisch, um stets verfügbare KI-Agenten der nächsten Generation zu entwickeln, auszuführen und mit Unternehmensanwendungen und -workflows zu verbinden.

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Technische Daten

Technische Spezifikationen*

NVIDIA-GPU

1x NVIDIA Blackwell Ultra

NVIDIA CPU

1x Grace 72-Core Neoverse V2

GPU-Speicher

252 GB HBM3e ECC | 7,1 TB/s

CPU-Speicher

496 GB LPDDR5X ECC | 396 GB/s

NVLink-C2C

900 GB/s

Netzwerke | Spitzenbandbreite

NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC | Bis zu 800 Gb/s | Ethernet

Unterstütztes Betriebssystem

Ubuntu mit NVIDIA KI-Entwicklertools

MIG

FP4 Tensor-Recheneinheit

20 | 15³ PFLOPS

FP8 / FP6 Tensor-Core

10 PFLOPS

INT8-Tensor-Recheneinheit

330 TOPS

FP16/BF16 Tensor-Recheneinheit

5 PFLOPS

TF32-Tensor-Recheneinheit

2,5 PFLOPS

FP32

80 TFLOPS

FP64 / FP64 Tensor-Recheneinheit

1,3 TFLOPS

Systemleistung insgesamt

1.600 W

Decoder

7 NVDEC
7 nvJPEG

Unterstützte RTX PRO GPU⁴

NVIDIA RTX PRO 6000 Workstation Edition
RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition
RTX PRO 4000 Blackwell SFF Edition
RTX PRO 2000 Blackwell

Speicher

4x M.2 Gen 5 Slots

Ethernet-Anschlüsse

2x QSFP112 (400 Gbs pro Port)
1x RJ45 10 GbE
1x RJ45 1 GbE (BMC für Systemmanagement)

PCIe-Slots

1x PCIe Gen 5 x16
2x PCIe Gen 5 x16 (x8 elektrisch)

Zusätzliche Ports und Anschlüsse⁴

Vordere IO: 2x USB Typ C (USB3.1), 2x USB Typ A (USB3.1), Audio
Rückseite IO: 4x USB Typ A, USB Micro-B (BMC) mDP5 (BMC), Audio

Spitzenraten basieren auf dem GPU-Boost-Takt.
Alle technischen Daten für Tensor-Recheneinheiten sind, sofern nicht anders angegeben, mit Sparsity.
Ohne Sparsity.
Der Support kann je nach System variieren. Erkundigen Sie sich bei Ihrem OEM nach bestimmter Unterstützung und Konfigurationen.
Mini DisplayPort ist nur für die Systemverwaltung vorgesehen.

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Nutzen Sie unsere kuratierten Playbooks, um mit verschiedenen KI-Projekten auf DGX Station zu beginnen. Playbooks enthalten Schritt-für-Schritt-Anleitungen, um die Kunst des Machbaren zu demonstrieren.

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