Supermicro Super AI Station GB300
Izmantojiet, lai atšķirtu dažādas konfigurācijas grozā — ērti, ja pasūtāt vienu produktu ar dažādām opcijām.
Pilnas specifikācijas
Skaitļošana & Atmiņa
Superchip
NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip
CPU
1× NVIDIA Grace CPU Superchip, 72 Arm Neoverse V2 kodoli
GPU
1× NVIDIA Blackwell Ultra GPU
Koherentā atmiņa
748 GB vienota: 496 GB LPDDR5X + 252 GB HBM3e
AI veiktspēja
20 PetaFLOPS (FP4)
Krātuve & Fiziskie parametri
Krātuve (sloti)
4× M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe
Formas faktors
Pārvēršams darba vietas tornis vai 5U stenda montāža, kopīgs korpusa dizains
Izmēri
21,5 x 48 x 49 cm
Tīkls un klasteru mērogošana
Ātrgaitas tīklošana
2× 400G QSFP112 porti, izmantojot NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC
Klasteru mērogošana
Līdz 8 vienībām vienā koherentā klasterī pa 400GbE, tālāk paplašināms līdz HGX B300 (8 GPU) vai GB300 NVL72 (72 GPU) infrastruktūrai
PCIe paplašinājumi
PCIe 5.0, 1× dubultā platuma x16 slots + papildu x8 sloti
Enerģija & Termika
Barošanas avots
1600 W barošanas avots, Titanium efektivitāte, standarta biroja kontaktligzda
Dzesēšana
Slēgta cikla šķidruma dzesēšana, apkalpojama, gandrīz bez trokšņa ilgstoša darbība
Pārvaldība un programmatūra
Attālinātā pārvaldība
IPMI 2.0 un Redfish API, datu centra stila uzraudzība un kontrole
Programmatūras komplekts
Iepriekš instalēta Linux vide ar NVIDIA AI Enterprise rīkiem, gatava NVIDIA NemoClaw aģenta izvietošanai
Supermicro 2025. gada 28. oktobrī prezentēja Super AI Station GB300 kā galda blakus sistēmu, kas balstīta uz NVIDIA GB300 Grace Blackwell Superchip platformu — sistēmu, kas veidota, lai lokāli darbinātu triljonu parametru modeļus, vienlaikus piedāvājot dokumentētu ceļu, kā izmaksu efektīvi un pakāpeniski paplašināt līdz datu centra mēroga AI jaudām.
Aparatūras specifikācijas
Super AI Station ir veidota ap vienu NVIDIA Grace CPU Superchip — 72 Arm Neoverse V2 kodiem un 496 GB LPDDR5X atmiņu — kas savienots ar NVIDIA Blackwell Ultra GPU ar 252 GB HBM3e GPU atmiņu, apvienojot tos caur NVLink-C2C vienotā 748 GB koherentā atmiņas kopā. Līdz 7 izolētas MIG partijas ļauj vienai stacijai apkalpot vairākas komandas vai darba slodzes vienlaikus bez konfliktiem. Sistēma nodrošina 4× M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe krātuvi un divu portu NVIDIA ConnectX-8 400G SuperNIC — to pašu tīkla struktūru, ko izmanto papildu staciju pievienošanai, paplašinoties izvietojumam.
Lokālais AI serveris biznesa lietošanai
Super AI Station ir veidota kā kopīgs lokāls AI resurss. Vairāki darbinieki var iesniegt dokumentu apstrādes uzdevumus — līgumu pārskatīšanu, rēķinu datu izgūšanu, pārskatu sagatavošanu, e-pastu šķirošanu — darba dienas laikā, uzdevumus apstrādājot centralizēti uz vietas, nevis novirzot caur ārējiem mākoņa pakalpojumiem.
Izmantojot NVIDIA NemoClaw, autonomi aģenti var nepārtraukti darboties sistēmā, apstrādājot periodiskus uzdevumus, piemēram, iesūtnes uzraudzību vai ieplānotu pārskatu ģenerēšanu, bez nepieciešamības katru pieprasījumu sākt personai. Tas ļauj Super AI Station darboties kā uzņēmuma nepārtrauktai AI infrastruktūrai, atbalstot stabilas dokumentu darba slodzes.
Veidota mērogošanai: no vienas stacijas uz AI rūpnīcu
Viena Super AI Station ir pilnīga, patstāvīga sistēma, bet tā ir arī lielāka izvietojuma pamatvienība. Laika gaitā var pievienot līdz 7 papildu stacijām — kopā līdz 8 vienībām — komunikācijai izmantojot to pašu divu portu 400G struktūru, bez esošās infrastruktūras vai darbplūsmu pārstrukturēšanas. Katra pievienotā vienība pievieno savu 748 GB koherentās atmiņas un skaitļošanas jaudu kopējam resursu apjomam, sniedzot augošai organizācijai vienkāršu, pakāpenisku veidu, kā palielināt jaudu, pieaugot pieņemšanai.
Kad pieprasījums beidzot pārsniedz 8 vienību klasteri, šī pati 400G tīkla pamatne paplašinās uz Supermicro NVIDIA HGX B300 un NVIDIA GB300 NVL72 platformām. Iepriekš iegādātās stacijas turpina darboties ražošanā, nevis tiek izņemtas no ekspluatācijas vai aizstātas — sākotnējais ieguldījums paliek izvietojuma sastāvdaļa katrā izaugsmes posmā.
Katra pa šo ceļu pievienotā stacija turpina darboties — nekas iepriekš iegādātais netiek aizstāts.
| Posms | Koherentā atmiņa | Indikatīvās izmaksas | Kas tas nozīmē |
|---|---|---|---|
| Viena stacija | 748 GB | 100K € | Sākumpunkts; darbojas pilnībā patstāvīgi. |
| 2-vienību klasteris | 1,5 TB | 190K € | Pievieno 1 staciju pa to pašu 400GbE struktūru. |
| 4-vienību klasteris | 3 TB | 370K € | Pievieno 3 stacijas; nav nepieciešamas izmaiņas esošajā iestatījumā. |
| 8-vienību klasteris | 6 TB | 700K € | Maksimālā viena klastera jauda uz Super AI Station aparatūras. |
| HGX B300 paplašināšana | 9+ TB kopā | ~1,7M € (papildus) | Esošās stacijas turpina darboties; blīvā daudzmezglu apmācības jauda tiek pievienota blakus tām. |
| GB300 NVL72 paplašināšana | 20+ TB kopā | ~3,7M € (papildus) | Vienots skapja mēroga līmenis eksaskalas secināšanai; iepriekšējās stacijas paliek ražošanā. |
HGX B300 un GB300 NVL72 rādītāji ir indikatīvas sākuma cenas papildu infrastruktūrai, kas savienota ar esošu Super AI Station izvietojumu, nevis tās aizstāšanai.
Izmaksu salīdzinājums: mērogojama on-premises vs. mākoņa AI API
Vidēja izmēra uzņēmumiem (SMBs), kas ikdienā apstrādā lielus dokumentu apjomus, atšķirība starp fiksētu on-premises klasteri un uz lietojumu balstītu mākoņa AI norēķiniem laika gaitā kumulatīvi palielinās.
| Izmaksu kategorija | Mākoņa AI API | Supermicro (on-premises) |
|---|---|---|
| Sākotnējais aparatūras ieguldījums | Nav | 100K € (vienreizējs) |
| 1. gada ekspluatācijas izmaksas | ~88K € – ~220K € | ~4K € (enerģija & apkope) |
| 2. gada ekspluatācijas izmaksas | ~88K € – ~220K € | ~4K € (enerģija & apkope) |
| 3. gada ekspluatācijas izmaksas | ~88K € – ~220K € | ~4K € (enerģija & apkope) |
| Kumulatīvās izmaksas 3 gadu laikā | ~250K € – ~650K € | ~110K € |
Tā kā apstrāde notiek pilnībā uz vietas, dokumenti un biznesa dati netiek pārsūtīti uz trešo pušu serveriem. Tas ir svarīgs apsvērums juridiskajā, finanšu vai citās datu jutīgās nozarēs strādājošām organizācijām.
Kopsavilkums
Super AI Station GB300 piedāvā piekļuvi lokālai, triljonu parametru apstrādes spējīgai AI par ierobežotām izmaksām, ar iespēju augt pa vienai stacijai un galu galā pāraugt HGX B300 vai GB300 NVL72 infrastruktūrā. Vidēja izmēra uzņēmumiem (SMEs) ar augošām AI slodzēm tā var nodrošināt izmaksu ziņā izdevīgāku alternatīvu AI izmantošanai mākoņos.
