商品編號:DSAMAT-A900K5R7C
雙機串聯效能加倍!附上連接線,打造個人 AI 超級電腦
$429,900
$479,800
折價券
- 支援多達 200B 參數的大型語言模型
- 配備第五代 Tensor Core 技術的 NVIDIA Blackwell GPU
- 高達 128 GB 統一共享記憶體,運算資料即時同步
- P幣
7月全盈+PAY單筆滿$5000送100P幣限量,送完為止
- 登記抽
【盛夏狂購】全站指定單筆滿777元抽INTEX 冰雪奇緣 長型游泳池-無彩盒
- 登記抽
【盛夏狂購】全站指定單筆滿2777元抽i-Rocks T16 工學網椅
付款方式
- 信用卡、行動支付,與其他多種方式
- PChome 聯名卡最高6%,新戶再享首刷禮800P
配送資訊
- 廠商出貨本商品不受24h到貨限制
- 可宅配到府
銀行卡、行動支付
優惠總覽
商品詳情
規格說明
●主機主要規格
.品牌:Leadtek 麗臺
.型號:NVIDIA DGX Spark
.主機板晶片組:NVIDIA® GB10 Grace Blackwell Superchip
.處理器:20 core Arm,10 Cortex-X925 + 10 Cortex-A725
.Tensor 效能: 1 PFLOP FP4
.記憶體容量:128GB LPDDR5x, unified system memory
.記憶體介面:256-bit
.記憶體頻寬:每秒 273 GB
.固態硬碟:4 TB 具備自主加密功能的 NVME.M2
.圖形處理器(GPU):Blackwell 架構
.可支援作業系統:NVIDIA DGX™ OS, Ubuntu Linux
.主機型態:工作站/迷你電腦
●其他規格
.音訊輸出:HDMI multichannel audio output
.網路介面卡 (NIC):ConnectX-7 Smart NIC @ 200 Gbps
.乙太網路:10GbE
.無線網路:Wi-Fi 7
.藍牙:Bluetooth 5.4
.最大功耗:240W adapter
●後端面板
.4 x USB Type C
.1 x NVIDIA ConnectX-7
.1 x RJ-45 connector, 10 GbE
.1 x Kensington Nano slot
●後面板視訊埠
.1 x HDMI 2.1a
※本商品不含螢幕傳輸線、螢幕轉接頭,請另外購買。
●機殼規格
.尺寸:150 mm 長 x 150 mm 寬 x 50.5 mm 高
.重量:1.2 公斤
.鍵盤&滑鼠:無
●注意事項
.保固說明:一年保固
| 類型 | 工作站 |
|---|---|
| 款式 | 迷你桌機 |
| 容量 | 4TB SSD |
| 晶片 | 內建顯示晶片 |
| 處理器 | 其他處理器 |
| 系統 | 其他作業系統 |
| 記憶體 | 128GB |
標準配備
兩台主機+ 1條連接線
備註
BSMI許可字號:D33088
相關分類
購物須知




![工作負載加速所有代理 工作負載 以桌上型規格提供Grace Blackwell 的強大功能最適 開發人員、研究人員與資料科學家工作負載原型設計開發、測試及驗證 AI 型和應用程式。NVIDIA DGX Spark 透過 NVIDIA AI 軟體堆疊為開發者提供的平台,可建立、測試及驗證AI 型,以及建置 AI 代理、AI 強化的應用程式與解決方案。最終調校或部署時可輕鬆評估成果,以便最終移轉至 NVIDIA DGX 雲端或其他 NVIDIA 加速的資料中心或雲端基礎架構。微調tputtput微調多達 700 個參數的 AI 模型。sorstput型測試、驗證及推論tputcumulative_logprob = tensors.cum_log_src_idx]probs is not NoneEmgprobs_len = len(put.logprobs)tensors.log_probssrc_idx]利用多達 2000 億個參數的AI 模透過 NVIDIA DGX Spark 微調預訓練模型可進一步提升模型效能。憑藉 統一系統記憶體,支援多達700億參數 的模型微調,讓您依據特定應用需求,打造專屬且高效的AI 解決方案。src_idx, :o.]f.搭載支援FP4 的第五代 Tensor Cores, ID: 提供高達1,000 TOPS 的 AI 運算效能,結合128GB 系統記憶體,可加速最新 AI 模out型的推論流程,從測試驗證部署,全utputfor程皆可 NVIDIA DGX Spark上流暢完成 stop_ifif .token_ids[-len(stop_ids):] == stop_ids:output.stop_ = stop_reasonif not self.sampling_params.include_stop_str_in_outpuoutput.token_ids = output.token_ids[:-len (stop_idbreakif response._reasons[src_idx] == tllm.FinishReason.LENGTHoutput finish reason length](https://img.pchome.com.tw/cs/items/DSAMAXA900K52CY/i010002_1782196834.jpg)

