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NVIDIA - DGX Spark Founders Edition

#NVD100 - 940-54242-0005-000

Nuovo

AI Perfomance 1.000 TOPS in FP4

128GB - SSD 4TB


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5 549,00 €   IVA Inclusa

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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.

Specifiche Tecniche

ArchitetturaNVIDIA Grace Blackwell
GPUArchitettura NVIDIA Blackwell
CPU20 core Arm, 10 Cortex-X925 + 10 Cortex-A725
Core CUDAGenerazione Blackwell
Tensor CoreQuinta generazione
RT CoreQuarta generazione
Tensor Performance11 PFLOP
Memoria di sistemaLPDDR5x da 128 GB, memoria di sistema unificata
Interfaccia di memoria256-bit
Banda di memoria273 GB/s
Storage4TB NVME
USB4x USB TypeC
Ethernet1x connettore RJ-45
10 GbE
NICConnectX-7 Smart NIC
Wi-FiWi-Fi 7
BluetoothBT 5.3
Output audioOutput audio multicanale HDMI
Consumo energeticoTBD
Connettori display1x HDMI 2.1a
NVENC | NVDEC1x | 1x
SOSistema operativo NVIDIA DGX Base, Ubuntu Linux
Dimensioni del sistema150 mm L x 150 mm L x 50,5 mm A
Peso del sistema1,2 kg

Vantaggi e Scenari d’Uso

  • 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.

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