NVIDIA Superordenador DGX Spark AI, Arquitectura GB10 Grace Blackwell, Memoria unificada LPDDR5x de 128 GB, SSD de 4 TB, Ancho de Banda de 273 GB/s, HDMI 2.1a, superordenador de IA para cálculo de
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PNY DGX Spark GB10 20 núcleos 128 GB LPDDR5x 4 TB SSD NVIDIA Blackwell DGX OS Wi-Fi 7
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🤖 Pregunta a ChatGPT
Datos del producto
Peso y dimensiones
| Peso | 1,2 kg |
| Altura | 50,5 mm |
| Profundidad | 150 mm |
| Ancho | 150 mm |
Procesador
| Fabricante de procesador | Nvidia |
| Número de núcleos de procesador | 20 |
| Modelo del procesador | GB10 |
Software
| Sistema operativo instalado | DGX OS |
Diseño
| Color del producto | Oro |
Puertos e Interfaces
| Versión HDMI | 2.1a |
| Número de puertos HDMI | 1 |
| Cantidad de puertos tipo C USB 3.2 Gen 1 (3.1 Gen 1) | 4 |
Conexión
| Ethernet | Si |
| Versión de Bluetooth | 5.3 |
| Bluetooth de baja energía (BLE, Bluetooth Low Energy) | Si |
| Bluetooth | Si |
| Estándar Wi-Fi | Wi-Fi 7 (802.11be) |
| Wifi | Si |
| Ethernet LAN, velocidad de transferencia de datos | 10000 Mbit/s |
Gráficos
| Modelo de adaptador de gráficos discretos | No disponible |
| Modelo de adaptador gráfico incorporado | NVIDIA Blackwell |
| Adaptador gráfico incorporado | Si |
| Fabricante de GPU (unidad de procesamiento gráfico) integrada | NVIDIA |
| Adaptador de gráficos discreto | No |
Medios de almacenaje
| Factor de forma de disco SSD | M.2 |
| NVMe | Si |
| Unidad de almacenamiento | SSD |
| Tipo de unidad óptica | No |
| Capacidad total de almacenaje | 4 TB |
Memoria
| Tipo de memoria interna | LPDDR5x-SDRAM |
| Memoria interna | 128 GB |
Información sobre el producto
El poder de la inteligencia artificial al alcance de todos
La PNY DGX Spark Founders Edition (DGXSPARK-FOUNEDIT-EU) es la opción perfecta para profesionales y entusiastas de la inteligencia artificial que buscan un rendimiento excepcional en sus proyectos. Ideal para desarrolladores, investigadores y empresas que utilizan ordenadores sobremesa potentes, este sistema está diseñado para optimizar cargas de trabajo de aprendizaje profundo y procesamiento de datos complejos.
Rendimiento excepcional para tareas avanzadas
La DGX Spark Founders Edition está equipada con las últimas GPU NVIDIA, que brindan un rendimiento sorprendente en tareas de computación intensiva. Esta potente combinación permite manejar modelos de aprendizaje automático de gran escala, simplificando el proceso de entrenamiento y ofreciendo resultados más rápidos que nunca.
Características técnicas avanzadas
- Memoria GPU: Dispone de una generosa memoria que facilita la ejecución de múltiples modelos simultáneamente.
- Conectividad: Incluye puertos de alta velocidad para asegurar que la transferencia de datos sea rápida y eficiente.
- Compatibilidad: Diseñada para integrarse sin problemas en entornos de trabajo existentes, aumentando la productividad sin complicaciones.
Diseño moderno y funcional
Con un diseño elegante y minimalista, la DGX Spark Founders Edition no sólo es una maravilla en rendimiento, sino también en estética. Su acabado sofisticado permite que se integre perfectamente en cualquier espacio de trabajo, mientras que su robustez asegura que pueda soportar el uso intensivo que demandan las aplicaciones de inteligencia artificial.
Aplicaciones versátiles para un mundo en evolución
Las capacidades de la DGX Spark la convierten en una herramienta versátil adecuada para una variedad de aplicaciones, desde análisis de datos hasta desarrollo de software. Ya sea que esté trabajando en proyectos de investigación, creando modelos predictivos o desarrollando aplicaciones de IA, este sistema le permitirá llevar sus ideas al siguiente nivel.
Un aliado en la innovación tecnológica
La PNY DGX Spark Founders Edition es más que un simple hardware; es un aliado estratégico en su camino hacia la innovación tecnológica. Con su capacidad para aumentar la eficiencia y reducir los tiempos de procesamiento, este sistema se convierte en una inversión valiosa para cualquier profesional que desee estar a la vanguardia de la tecnología.
Nota: Este artículo ha sido creado con ayuda de AI.
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