Exxact Valence DGX Station
Bruk dette for å skille ulike konfigurasjoner i handlekurven – nyttig hvis du bestiller samme produkt med forskjellige alternativer.
Fullstendige spesifikasjoner
Databehandling og minne
Superchip
NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip
CPU
1× NVIDIA Grace CPU Superchip, 72 Arm Neoverse V2-kjerner
GPU
1× NVIDIA Blackwell Ultra GPU
Koherent minne
748 GB sammenslått: 496 GB LPDDR5X + 252 GB HBM3e
AI-yteevne
20 PetaFLOPS (FP4) / 10 PetaFLOPS (FP8)
Lagring og fysisk
Lagring (spor)
2× M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe (system) + 2× M.2 2280 PCIe 6.0 x4 NVMe (64GB/s, treningsdatasti)
Formfaktor
Fulltårn skrivebordsmodell, NVIDIA DGX Station-arkitektur
Dimensjoner
24,4 x 59,4 x 29,5 cm
Nettverk og utvidelse
Høyhastighetsnettverk
2× 400G QSFP112-porter via NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC, pluss 1× 10GbE RJ45-administrasjonsport
PCIe-utvidelse
PCIe 5.0, 1× dobbelt bredde x16-spor; støtter valgfri diskret RTX PRO 6000 Blackwell GPU (96 GB GDDR7)
Strøm og termisk
Strømforsyning
1600 W ATX-strømforsyning, Titanium-effektivitet, standard kontorstikkontakt
Kjøling
Lukket sløyfe væskekjøling, optimalisert for kontorvennlig akustikk under vedvarende AI-arbeidsbelastninger
Administrasjon og programvare
BMC
ASPEED AST2600
Fjernstyring
IPMI 2.0 og Redfish API, overvåking og kontroll i datasenterstil
GPU-partisjonering
Multi-Instance GPU (MIG), opptil 7 isolerte instanser med garantert tjenestekvalitet
Programvarestack
Forhåndsinstallert Linux-miljø med NVIDIA AI Enterprise verktøy, klar for implementering av NVIDIA NemoClaw-agent
Exxact lanserte Valence DGX Station 20. januar 2026, et skrivebordsnært system bygget på NVIDIA GB300 Grace Blackwell Superchip-plattformen i henhold til NVIDIAs DGX Station-spesifikasjon, designet for å kjøre modeller med billioner av parametere lokalt fra et enkelt kontorvennlig tårn.
Hardwarespesifikasjoner
Valence er bygget rundt en enkelt NVIDIA Grace CPU Superchip – 72 Arm Neoverse V2-kjerner og 496 GB LPDDR5X-minne – kombinert med en NVIDIA Blackwell Ultra GPU med 252 GB HBM3e GPU-minne, forent via NVLink-C2C til en sammenhengende minnepool på 748 GB. Lagring er delt i to nivåer: 2× M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe for operativsystemet, og 2× M.2 2280 PCIe 6.0 x4 NVMe (64GB/s) reservert som dedikert bane for treningsdata og modellkontrollpunkter, som holder daglig system-I/O separat fra tunge AI-arbeidsmengder. Nettverk håndteres av en dual-port ConnectX-8 400G SuperNIC, supplert med en 10GbE-port for utenom-båndstyring.
En dobbelbredde PCIe 5.0 x16-spor gjør det mulig å legge til en diskret RTX PRO 6000 Blackwell GPU med 96 GB GDDR7 i systemet.
Lokal AI-server for næringsbruk
Valence er designet for å fungere som en delt lokal AI-ressurs. Flere ansatte kan sende inn dokumentbehandlingsoppgaver – kontraktsgjennomgang, fakturauttrekk, rapportutkast, e-posttriage – gjennom arbeidsdagen, med jobber håndtert sentralt på stedet i stedet for å rutes via eksterne skytjenester.
Gjennom NVIDIA NemoClaw kan autonome agenter kjøre kontinuerlig på systemet, og håndtere gjentakende oppgaver som innboks-overvåkning eller planlagt rapportgenerering uten at en person må initiere hver forespørsel. Dette lar Valence fungere som løpende AI-infrastruktur for virksomheten, og støtter jevne dokumentarbeidsmengder.
Kostnadsammenligning: On-Premises vs. Cloud AI API-er
For små og mellomstore bedrifter som behandler store dokumentmengder daglig, øker forskjellen mellom et on-premises-system og skybasert AI-fakturering betydelig over tid.
| Kostnadskategori | Cloud AI API-er | Valence (On-Premises) |
|---|---|---|
| Initiell maskinvareinvestering | Ingen | 1050k kr (engangs) |
| Driftskostnad år 1 | ~1,0M kr - ~2,4M kr | ~50k kr (strøm & vedlikehold) |
| Driftskostnad år 2 | ~1,0M kr - ~2,4M kr | ~50k kr (strøm & vedlikehold) |
| Driftskostnad år 3 | ~1,0M kr - ~2,4M kr | ~50k kr (strøm & vedlikehold) |
| Kumulativ kostnad over 3 år | ~2,9M kr - ~7,3M kr | ca. 1200k kr |
Siden behandling skjer helt på stedet, overføres ikke dokumenter og forretningsdata til tredjepartsservere. Dette er et relevant hensyn for organisasjoner i juridiske, finansielle eller andre datasensitive sektorer.
Oppsummering
Valence DGX Station kombinerer et kostnadsfast, skrivebordsvennlig system med arkitekturen for å kjøre store AI-modeller lokalt, pluss fleksibiliteten til å legge til rendringskapasitet gjennom en valgfri RTX PRO Blackwell GPU. For små og mellomstore bedrifter med vedvarende AI-arbeidsmengder tilbyr det et lavere kostnadsalternativ til tilbakevendende utgifter til skybasert AI.
