එක්සැක්ට් වැලන්ස් ඩීජීඑක් ස්ටේෂන්
ඔබගේ වෙනස් වින්යාසයන් ඔබගේ කරත්තය තුළ වෙන්කර හඳුනා ගැනීමට මෙය භාවිතා කරන්න — ප්රයෝජනවත් වන්නේ ඔබ එකම නිෂ්පාදනය විවිධ විකල්ප සමඟ ඇණවුම් කරන විටය.
සම්පූර්ණ විස්තර
ගණනය කිරීම් හා මතකය
සුපර්චිප්
NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip
CPU
1× NVIDIA Grace CPU Superchip, Arm Neoverse V2 හර 72
GPU
1× NVIDIA Blackwell Ultra GPU
සුසංයෝගී මතකය
748 GB ඒකාබද්ධ: 496 GB LPDDR5X + 252 GB HBM3e
AI කාර්ය සාධනය
20 පෙටාෆ්ලොප්ස් (FP4) / 10 පෙටාෆ්ලොප්ස් (FP8)
ආචයනය හා භෞතික
ආචයනය (ස්ලොට්)
2× M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe (පද්ධතිය) + 2× M.2 2280 PCIe 6.0 x4 NVMe (64GB/s, පුහුණු දත්ත මාර්ගය)
හැඩ රටාව
පූර්ණ-කුළුණු මේස උඩුකය, NVIDIA DGX Station ව්යුහය
මාන
24.4 x 59.4 x 29.5 සෙ.මී.
ජාලකරණය සහ විස්තාරණය
අධිවේගී ජාලකරණය
2× 400G QSFP112 වරායන් NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC හරහා, අතිරේකව 1× 10GbE RJ45 කළමනාකරණ වරාය
PCIe විස්තාරණය
PCIe 5.0, 1× ද්විත්ව-පළල x16 ස්ලොට්; විකල්ප විවික්ත RTX PRO 6000 Blackwell GPU (96 GB GDDR7) සඳහා සහය දක්වයි
බලය හා තාප
බල සැපයුම
1600 W ATX බල සැපයුම, ටයිටේනියම් කාර්යක්ෂමතාව, සම්මත කාර්යාල අවුට්ලට්
සිසිලනය
වසා ඇති ද්රව සිසිලනය, අඛණ්ඩ AI කාර්යභාරයන් යටතේ කාර්යාලයට සුදුසු ශබ්ද විද්යාත්මක ලෙස සකස් කර ඇත
කළමනාකරණය සහ මෘදුකාංග
BMC
ASPEED AST2600
දුරස්ථ කළමනාකරණය
IPMI 2.0 සහ Redfish API, දත්ත-කේන්ද්ර-ශෛලියේ මෙනෙවි කිරීම සහ පාලනය
GPU කොටස් කිරීම
Multi-Instance GPU (MIG), සේවාවේ සහතික තත්ත්වය සහිතව 7 දක්වා වෙන් කරන ලද අනුහුරු
මෘදුකාංග ගොනුව
පූර්ව පූරණය කරන ලද ලිනක්ස් පරිසරය NVIDIA AI Enterprise මෙවලම් සමඟ, NVIDIA NemoClaw නියෝජිතයාගේ පිහිටුවීම සඳහා සූදානම්
එක්සැක්ට් 2026 ජනවාරි 20 වන දින වැලන්ස් DGX ස්ථානය හඳුන්වා දුන්නේ, NVIDIAගේ DGX ස්ථාන පිරිවිතරය යටතේ NVIDIA GB300 ග්රේස් බ්ලැක්වෙල් සුපර්චිප් වේදිකාව මත ගොඩනගන ලද මේස අසල පද්ධතියක් වන අතර, එක් කාර්යාල-හිතකාමී කුළුණකින් ට්රිලියන පරාමිති ආකෘති දේශීයව ක්රියාත්මක කිරීමට සැලසුම් කර ඇත.
දෘඩාංග පිරිවිතර
වැලන්ස් ගොඩනගා ඇත්තේ තනි NVIDIA ග්රේස් CPU සුපර්චිප් එකක් වටාය — Arm Neoverse V2 හරයන් 72ක් සහ LPDDR5X මතකය GB 496ක් — NVIDIA බ්ලැක්වෙල් අල්ට්රා GPU එකක් සමඟ යුගල වූ අතර, එයට HBM3e GPU මතකය GB 252ක් ඇත, NVLink-C2C හරහා ඒකාබද්ධ වී GB 748ක සංසිඳුණු මතක පොකුරක් බවට පත්වේ. ගබඩාකරණය අද්දර දෙකකට බෙදා ඇත: මෙහෙයුම් පද්ධතිය සඳහා M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe 2×, සහ පුහුණු දත්ත හා ආකෘති පරීක්ෂණ ලක්ෂ්ය සඳහා වෙන් කරන ලද මාර්ගයක් ලෙස M.2 2280 PCIe 6.0 x4 NVMe (64GB/s) 2×, එමගින් දෛනික පද්ධතියේ I/O බරින් AI කාර්යභාරයන් වෙන් කර තබයි. ජාලකරණය හසුරුවන්නේ ද්වි-වරාය කනෙක්ට්X-8 400G සුපර්NIC එකක් මගිනි, බැන්ඩෙන් පිටත කළමනාකරණය සඳහා 10GbE වරායකින් අතිරේක කර ඇත.
ද්විත්ව-පළල PCIe 5.0 x16 ස්ලොට් එකක් මගින් GDDR7 මතකය GB 96ක් සහිත වෙනස් RTX PRO 6000 බ්ලැක්වෙල් GPU එකක් පද්ධතියට එක් කිරීමට ඉඩ සලසයි.
ව්යාපාරික භාවිතය සඳහා දේශීය AI සේවාදායකය
වැලන්ස් සැලසුම් කර ඇත්තේ හවුල් දේශීය AI සම්පතක් ලෙස ක්රියා කිරීමටය. බහු සේවකයන්ට ලේඛන සැකසීමේ කාර්යයන් — ගිවිසුම් සමාලෝචනය, ඉන්වොයිස් උපුටනය, වාර්තා කටුසටහන් කිරීම, ඊමේල් වර්ගීකරණය — වැඩ කරන දිනය පුරා ඉදිරිපත් කළ හැකි අතර, රැකියා බාහිර වලාකුළු සේවා හරහා යොමු කිරීම වෙනුවට මධ්යම ලෙස අඩවියේම හසුරුවනු ලැබේ.
NVIDIA නෙමෝක්ලෝ හරහා, ස්වාධීන නියෝජිතයන්ට පද්ධතිය මත අඛණ්ඩව ක්රියා කළ හැකි අතර, එක් එක් ඉල්ලීම ආරම්භ කිරීමට පුද්ගලයෙකු අවශ්ය නොවී ලැයිස්තු පෙට්ටිය නිරීක්ෂණය කිරීම හෝ කාලසටහන්ගත වාර්තා ජනනය වැනි නැවත නැවතත් සිදුවන කාර්යයන් හසුරුවයි. මෙය වැලන්ස් ව්යාපාරය සඳහා අඛණ්ඩ AI යටිතල පහසුකමක් ලෙස ක්රියා කිරීමට ඉඩ සලසයි, ස්ථායී ලේඛන කාර්යභාරයන්ට සහාය වේ.
පිරිවැය සංසන්දනය: අඩවියේම (On-Premises) එහෙම නැත්නම් වලාකුළු AI API
දෛනිකව ඉහළ පරිමාවේ ලේඛන සැකසන කුඩා හා මධ්යම ව්යාපාර සඳහා, අඩවියේම පද්ධතියක් සහ වලාකුළු AI අයකිරීම් අතර වෙනස කාලයත් සමඟ සැලකිය යුතු ලෙස වැඩි වේ.
| පිරිවැය කාණ්ඩය | වලාකුළු AI API | Valence (අඩවියේම) |
|---|---|---|
| ආරම්භක දෘඩාංග ආයෝජනය | කිසිවක් නැත | රු. මි. 31.5 (එක් වරකට) |
| වසර 1 ක්රියාකාරී පිරිවැය | ~රු. කෝටි 3.5 - කෝටි 8.5 | ~රු. ලක්ෂ 16 (බලය & නඩත්තුව) |
| වසර 2 ක්රියාකාරී පිරිවැය | ~රු. කෝටි 3.5 - කෝටි 8.5 | ~රු. ලක්ෂ 16 (බලය & නඩත්තුව) |
| වසර 3 ක්රියාකාරී පිරිවැය | ~රු. කෝටි 3.5 - කෝටි 8.5 | ~රු. ලක්ෂ 16 (බලය & නඩත්තුව) |
| සමුච්චිත වසර 3ක පිරිවැය | ~රු. කෝටි 10 - කෝටි 25 | ~රු. මි. 37 |
සැකසීම සම්පූර්ණයෙන්ම අඩවියේම සිදුවන බැවින්, ලේඛන සහ ව්යාපාරික දත්ත තෙවන පාර්ශවීය සේවාදායක වෙත යවනු නොලැබේ. නීතිමය, මූල්ය හෝ වෙනත් දත්ත-සංවේදී ක්ෂේත්රවල සංවිධාන සඳහා මෙය අදාළ සලකා බැලීමකි.
සාරාංශය
වැලන්ස් DGX ස්ථානය ස්ථාවර-පිරිවැය, මේස අසලට ගැළපෙන පද්ධතියක් දේශීයව විශාල AI ආකෘති ක්රියාත්මක කිරීමේ ගෘහනිර්මාණ ශිල්පය සමඟ ඒකාබද්ධ කරයි, එසේම විකල්ප RTX PRO බ්ලැක්වෙල් GPU එකක් හරහා රූප සැකසුම් ධාරිතාව එකතු කිරීමේ නම්යශීලී බවද ඇතුළත්ය. අඛණ්ඩ AI කාර්යභාරයන් සහිත කුඩා හා මධ්යම ව්යාපාර සඳහා, එය නැවත නැවතත් සිදුවන වලාකුළු AI වියදම්වලට වඩා අඩු පිරිවැයකින් යුත් විකල්පයක් ලබා දෙයි.
