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KIT ADATTATORE HDD-SSD 2.5 IN SLOT DA 3.5"
#NVD100 - 940-54242-0005-000
Nuovo
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AI Perfomance 1.000 TOPS in FP4
128GB - SSD 4TB
NVIDIA DGX Spark porta la potenza di un supercomputer AI nel palmo della tua mano. Immagina una workstation compatta, poco più grande di un mini-PC, che offre performance professionali grazie al chip GB10 Grace Blackwell Superchip: combina una GPU Blackwell con CPU ARM in un unico pacchetto ad alta efficienza energetica. Con soli 170 W di consumo, è in grado di eseguire carichi di lavoro generativi, inferenza e prototipazione su modelli fino a 200 miliardi di parametri, grazie ai suoi 1 PFLOPS di potenza FP4 e 128 GB di memoria unificata LPDDR5X.
Questo dispositivo rivoluzionerà il modo in cui sviluppatori, ricercatori e data scientist lavorano: può essere usato su scrivania o raggruppato a due unità con interfaccia ConnectX‑7 da 200 GbE per gestire modelli fino a 405 miliardi di parametri in parallelo. Il DGX Spark integra il sistema operativa DGX OS, con strumenti NVIDIA preinstallati (PyTorch, RAPIDS, Jupyter, ecc.), rendendo il flusso dal prototipo al deployment cloud agevole e fluido.
Architettura | NVIDIA Grace Blackwell |
GPU | Architettura NVIDIA Blackwell |
CPU | 20 core Arm, 10 Cortex-X925 + 10 Cortex-A725 |
Core CUDA | Generazione Blackwell |
Tensor Core | Quinta generazione |
RT Core | Quarta generazione |
Tensor Performance1 | 1 PFLOP |
Memoria di sistema | LPDDR5x da 128 GB, memoria di sistema unificata |
Interfaccia di memoria | 256-bit |
Banda di memoria | 273 GB/s |
Storage | 4TB NVME |
USB | 4x USB TypeC |
Ethernet | 1x connettore RJ-45 10 GbE |
NIC | ConnectX-7 Smart NIC |
Wi-Fi | Wi-Fi 7 |
Bluetooth | BT 5.3 |
Output audio | Output audio multicanale HDMI |
Consumo energetico | TBD |
Connettori display | 1x HDMI 2.1a |
NVENC | NVDEC | 1x | 1x |
SO | Sistema operativo NVIDIA DGX™ Base, Ubuntu Linux |
Dimensioni del sistema | 150 mm L x 150 mm L x 50,5 mm A |
Peso del sistema | 1,2 kg |
AI Developer & Data Scientist: fine-tuning e inferenza modelli fino a 200B su desktop.
Ricerca & formazione: ideale in università o laboratori grazie alla potenza unificata e portabilità.
Sviluppo robotics e IoT AI: compatibile con framework Nexus (Isaac, Metropolis).
Edge computing e prototipazione: scalabile, unisce desktop e infrastruttura cloud.
Cluster AI compatti: collegamento multi-unità per performance condivise.