NVIDIA DGX Station AI-arbeidsstasjon
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
Minneinterkobling
NVLink-C2C, 900 GB/s båndbredde mellom CPU og GPU
AI-yteevne
20 PetaFLOPS (FP4)
Multi-Instance GPU
Opptil 7 isolerte GPU-partisjoner (MIG)
Lagring og fysisk
Lagring (spor)
4× M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe
GPU-utvidelse
PCIe 5.0, 1× dobbel bredde + 2× enkel bredde x16-spor for valgfri NVIDIA RTX PRO skjerm-/visualiserings-GPU
Formfaktor
Skrivebordstårn, NVIDIA-referansechassisdessign
Dimensjoner
24,5 x 52,8 x 59,5 cm
Nettverk og clustering
Høyhastighetsnettverk
2× 400G QSFP112-porter via NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC
Clustering med flere stasjoner
Direkte 400GbE-kobling av opptil 2 DGX-stasjoner til en kombinert koherent minnepool på 1.496 GB
Trådløst (valgfritt)
PCIe M.2 2230-spor for Wi-Fi/Bluetooth-modul; kan stå tomt for air-gapped-installasjoner
Strøm og termisk
Strømforsyning
1600 W strømforsyning, kompatibel med standard kontorstikkontakt
Kjøling
Lukketsløyfe væskekjøling, vedvarende ytelse under tunge AI-arbeidsbelastninger
Administrasjon og programvare
BMC
ASPEED AST2600
Fjernstyring
IPMI 2.0 og Redfish API, overvåking og kontroll i datasenterstil
Sikkerhet
Hardwarebasert tillitsrot, bedriftssikker oppstart
Programvarestack
NVIDIA DGX OS, klar for implementering av NVIDIA NemoClaw-agent
NVIDIA lanserte DGX Station 17. mars 2026 som referanse-bordstasjonssystem for NVIDIA GB300 Grace Blackwell Superchip-plattformen – designet og validert direkte av NVIDIA for å kjøre modeller med en billion parametre lokalt, og produsert under lisens av NVIDIAs maskinvarupartnere.
Hardwarespesifikasjoner
DGX Station 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. Opptil 7 isolerte MIG-partisjoner lar én stasjon betjene flere team eller arbeidsmengder samtidig uten konflikter. Systemet tilbyr 4× M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe-lagring, en dual-port NVIDIA ConnectX-8 400G SuperNIC, og PCIe 5.0-utvidelsesspor for en valgfri NVIDIA RTX PRO GPU dedikert til skjerm- og visualiseringsutdata.
Lokal AI-server for næringsbruk
DGX Station 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 planlagte rapportgenereringer uten at en person må initiere hver forespørsel. Dette lar DGX Station operere som løpende AI-infrastruktur for virksomheten, med støtte for stabile dokumentarbeidsmengder.
Kapasitetsutvidelse: Klyngedannelse med to stasjoner
For arbeidsmengder som vokser seg større enn én enhet, kan to DGX Stationer kobles sammen via sine innebygde 400G ConnectX-8 SuperNIC-porter, og kombineres til én sammenhengende minnepool på 1.496 GB som kan adresseres på tvers av begge maskiner. Dette gir en enkel oppgraderingsvei for voksende team uten behov for ny arkitektur eller arbeidsflytendringer, tilgjengelig som konfigurasjonsvalg ved kassen.
Et referanseplattform bygget på ni års DGX Station-utvikling
DGX Station-navnet går tilbake til 2017, da NVIDIA lanserte den originale DGX Station som et bordstasjonsalternativ til rackmontert AI-infrastruktur, bygget rundt fire NVIDIA Tesla V100 GPU-er. I november 2020 ble den etterfulgt av DGX Station A100, med fire NVIDIA A100 Tensor Core GPU-er og opptil 320 GB GPU-minne fordelt på fire separate kort, hvor hver arbeidsmengde måtte eksplisitt distribueres og administreres på tvers av multi-GPU-konfigurasjonen.
Den nåværende DGX Station, lansert i 2026, erstatter denne multi-GPU-tilnærmingen med en enkelt NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Superchip: én sammenhengende, forent minnepool på 748 GB delt direkte mellom CPU og GPU via NVLink-C2C, i stedet for fire separate GPU-minnepooler sydd sammen i programvare.
Sammenhengende minnekapasitet, per generasjon
Én sammenhengende minnepool, delt direkte mellom CPU og GPU – ingen manuell multi-GPU-partisjonering kreves.
Kostnadsammenligning: On-premises vs. Cloud AI API-er
For SMB-er som behandler store dokumentmengder daglig, blir forskjellen mellom et fast on-premises-system og bruksbasert cloud-AI-fakturering betydelig over tid.
| Kostnadskategori | Cloud AI API-er | DGX Station (On-Premises) |
|---|---|---|
| Initiell maskinvareinvestering | Ingen | 1175k 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 | ~1320k kr |
Siden behandlingen skjer helt på stedet, overføres ikke dokumenter og forretningsdata til tredjepartsservere. Dette er relevant for organisasjoner i juridiske, finansielle eller andre datasensitive sektorer.
Oppsummering
DGX Station leverer et enkelt, fastprissystem som støtter kontinuerlig AI-dokumentbehandling, kombinert med NVIDIAs referansearkitektur for lokal kjøring av store AI-modeller. For SMB-er med vedvarende AI-arbeidsmengder tilbyr det et lavere kostnadsalternativ til tilbakevendende cloud-AI-utgifter, med dokumentert oppgraderingsvei til en klynge med to stasjoner.









