🛒 0

NVIDIA DGX Spark

චිපය NVIDIA GB10 Superchip
ඒකාබද්ධ මතකය 128 GB LPDDR5x
AI කාර්ය සාධනය 1 පෙටාෆ්ලොප් (FP4)
ආචයනය 4 TB NVMe, ස්වයං-ගුප්තකේතනය
රු. 1,342,056
කලාස්ටර් වින්යාසය

අපගේ කණ්ඩායම ඔබ සමඟ සම්බන්ධ වී අභිරුචි මිල අධිකරණයක් ලබා දෙනු ඇත.

ඔබගේ වෙනස් වින්‍යාසයන් ඔබගේ කරත්තය තුළ වෙන්කර හඳුනා ගැනීමට මෙය භාවිතා කරන්න — ප්‍රයෝජනවත් වන්නේ ඔබ එකම නිෂ්පාදනය විවිධ විකල්ප සමඟ ඇණවුම් කරන විටය.

සම්පූර්ණ මිල රු. 1,342,056

සම්පූර්ණ විස්තර

ගණනය කිරීම් හා මතකය

චිපය

NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip

CPU

20-කෝර් ආම් (10 × Cortex-X925 + 10 × Cortex-A725)

ඒකාබද්ධ මතකය

128 GB LPDDR5x (273 GB/s පළල)

AI කාර්ය සාධනය

1 පෙටාෆ්ලොප් (FP4)

ආචයනය හා භෞතික

ආචයනය

4 TB NVMe SSD, ස්වයං-ගුප්තකේතනය (PCIe Gen4)

මාන

150 x 150 x 50.5 mm

බර

1.2 kg

ප්‍රදර්ශන ප්‍රතිදාන

එකවර තිර 3ක් දක්වා (HDMI + USB4 DisplayPort alt-mode)

බලය හා ජාලකරණය

බල සැපයුම

240 W USB-C PD ඇඩැප්ටරය

ජාලකරණය

NVIDIA ConnectX-7 ස්මාර්ට් NIC, ද්විත්ව 200 Gbps QSFP + 10 GbE RJ-45

වයර්රහිත

Wi-Fi 7, Bluetooth 5.4

මෘදුකාංග සහ ආරක්ෂාව

මෙහෙයුම් පද්ධතිය

NVIDIA DGX OS (Ubuntu 24.04 LTS), සම්පූර්ණ CUDA AI ස්ටැක් පූර්ව-ස්ථාපිතයි

ඒජන්ටික් AI

NemoClaw සැන්ඩ්බොක්ස් කළ ඒජන්ට් රාමුව ඇතුළත්

ආරක්ෂාව

TPM 2.0, Secure Boot, ස්වයං-ගුප්තකේතන SSD

ඔබට වේගවත් AI-බල ගැන්වූ සාරාංශයක් අවශ්‍යද? කියවීම මඟ හරින්න — ඔබ තෝරාගත් AI සහායකයෙකු සමඟ මෙම නිෂ්පාදනයේ සම්පූර්ණ විස්තර සහ ඔබගේ භාවිත අවස්ථාවට ගැළපීම පරීක්ෂා කරන්න.

NVIDIA DGX Spark යනු NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip සඳහා වන යොමු ඩෙස්ක්ටොප් පද්ධතියයි. මෙය මුලින්ම ප්‍රසිද්ධියේ පෙන්වන ලද්දේ 2025 ජනවාරි මාසයේදී Project DIGITS යන වැඩකටහු නාමය යටතේ වන අතර, අවසන් නාමය යටතේ නිකුත් කරන ලදී. NVIDIA විසින්ම නිර්මාණය කර, සත්‍යාපනය කර සෘජුවම යාවත්කාලීන කරන වේදිකාවක් ලෙස, එය FP4 AI කාර්ය සාධනයේ 1 පෙටාෆ්ලොප් සහ 128 GB සංසන්දනීය ඒකාබද්ධ මතකයක් යතුරුපුවරුව අසල මේසය මත තැබීමට ප්‍රමාණවත් 1.2 kg බරැති ආවරණයකට ඇසුරුම් කරයි.

DGX Spark යනු NVIDIA හිමි යොමු නිර්මාණයක් වන බැවින්, නව GB10 පරිසර පද්ධති හැකියාවන් මුලින්ම සත්‍යාපනය කරනු ලබන වේදිකාව ද මෙයයි. 2026 මාර්තු අගදී පැවති NVIDIA හි GTC 2026 සමුළුව අනුව, 4-නෝඩ් RoCE ක්ලස්ටරිකරණය සඳහා නිල සහයය — තනි අස්ථාපනයක් 512 GB බෙදාගත් ඒකාබද්ධ මතකය දක්වා ඉහළ නැංවීම — GB10 පෙළපතේ දැනටමත් සම්මත වී ඇති 2-ඒකක සෘජු සම්බන්ධතා හැකියාව සමඟින්, හවුල්කරු අත්පත්කරගන්නා තෙක් DGX Spark මත පළමුව තහවුරු කරන ලදී.

දෘඩාංග පිරිවිතර

එහි හරයේ NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip පවතින අතර, එය 20-කෝර් Arm සම්ප්‍රේෂකයක් (10 × Cortex-X925 කාර්ය සාධන කෝර් + 10 × Cortex-A725 කාර්යක්ෂමතා කෝර්) 5වන පරම්පරාවේ Tensor කෝර් සහ ස්වාභාවික FP4 ස්පාර්සිටි සහය සහිත Blackwell පරම්පරාවේ GPU එකක් සමඟ ඒකාබද්ධ කරයි. මෙම දෙක 128 GB LPDDR5x ඒකාබද්ධ මතකය මගින් සම්බන්ධ වන අතර, CPU සහ GPU අතර බෙදාගන්නා 273 GB/s සංසන්දනීය බෑන්ඩ්විඩ්ත්වය සපයයි. මෙය වෙනම CPU/GPU මතක පොකුණු සාමාන්‍යයෙන් හඳුන්වා දෙන පිටපත් කිරීමේ අතිරේක බර ඉවත් කරයි. ගබඩා කිරීම සඳහා 4 TB ස්වයං-ගුප්තකේතන PCIe Gen4 NVMe SSD එකක් ඇති අතර, විශාල ආදර්ශ පරීක්ෂණ ලක්ෂ්‍ය සහ දත්ත කට්ටල දේශීයව ගබඩා කිරීමට ප්‍රමාණවත් විශාලත්වයකි.

මෘදුකාංග: සම්පූර්ණ NVIDIA AI ස්ටැක්, පූර්ව-ස්ථාපිතයි

DGX Spark නිකුත් වන්නේ NVIDIA DGX OS (උබුන්ටු 24.04 LTS) සහ සම්පූර්ණ NVIDIA AI මෘදුකාංග ස්ටැක් පූර්ව-ස්ථාපනය කර දෘඩාංගයට එරෙහිව සත්‍යාපනය කරමිනි — CUDA, cuDNN, TensorRT සහ NVIDIA කන්ටේනර් ධාවන කාලය පළමු අරඹන විටම සූදානම් වේ. NVIDIA NIM මයික්‍රොසේවාවන් සහය දක්වන ආදර්ශ ප්‍රශස්තිකරණය කළ අනුමාන කන්ටේනර ලෙස අස්ථාපනය කිරීමට ඉඩ සලසයි. අතිරේක අතිරීක්ෂණයකින් තොරව, එම කන්ටේනර පසුව වැඩ භාරය NVIDIA DGX Cloud හෝ දත්ත කේන්ද්‍ර DGX පද්ධතියකට ගෙන යන විට නොවෙනස්ව පවතී. අඛණ්ඩව නඩත්තු කරන නිල ප්ලේබුක් කට්ටලයක් පොදු වැඩ ප්‍රවාහ ආවරණය කරයි — vLLM සහ TensorRT-LLM සේවාවේ සිට NeMo සහ Unsloth සමඟ සියුම් සැකසුම දක්වා — ආරම්භක සහ දියුණු පරිශීලකයින් දෙපාර්ශවයටම සැකසුම් කාලය අඩු කරයි.

ඒජන්ට් AI වැඩ භාර සඳහා, DGX Spark හි NemoClaw අඩංගු වේ. එය NVIDIA හි වැලිකොටුගත ඒජන්ට්-ක්‍රියාත්මක කිරීමේ ස්ථරය වන අතර, ස්වාධීන ඒජන්ට් වටා ප්‍රතිපත්ති-ආධාරිත ප්‍රවේශ පාලනය බලාත්මක කරයි. අයිතිවාසිකම් පරීක්ෂණය සඳහා ඒවායේ ක්‍රියා ලඝුගත කරයි. මෑත DGX OS යාවත්කාලීන කිරීම්වලදී දේශීය ඒජන්ට් අනුමානය මනිනු ලබන තරම් වේගවත් කිරීමට එය ප්‍රශස්තිකරණය කර ඇත.

සම්බන්ධතා සහ ජාලකරණය

ද්විත්ව 200 Gbps QSFP වරායන් සහිත NVIDIA ConnectX-7 Smart NIC එකක් වටා ජාලකරණය ගොඩනගා ඇත. මෙය ඒකක-සිට-ඒකක සෘජු සම්බන්ධතා සඳහා හෝ විශාල අස්ථාපනවලදී කළමනාකරණය කරන RoCE ස්විච් ෆැබ්‍රික් එකකට සම්බන්ධ වීම සඳහා භාවිතා කරයි. අතිරේක අන්තර්ගත සම්බන්ධතාවලට 10 GbE ඊතර්නෙට් (RJ-45), Wi-Fi 7 සහ Bluetooth 5.4 ඇතුළත් වේ. හතරක් USB4 Type-C වරායන් දේශීය බහු-මොනිටර භාවිතය සඳහා DisplayPort ප්‍රතිදානය සඳහා සහය දක්වයි — එකවර තිර තුනක් දක්වා — HDMI සමඟින්, එම ඒකකය සංවර්ධන වැඩස්ථානයක් ලෙසද සෑම විටම ක්‍රියාත්මක වන අනුමාන සේවාදායකයක් ලෙසද සේවය කිරීමට ඉඩ සලසයි.

ව්‍යවසාය කළමනාකරණය සහ ආරක්ෂාව

DGX Spark අන්තර්ජාල සම්බන්ධතාවයක් නොමැති පරිසර සඳහා වාත-හරස් අස්ථාපනයට සහය දක්වයි. Cloud-init හරහා අභිරුචි ISO නිර්මාණය සහ USB-මත පදනම් වූ OS සහ ධාවක යාවත්කාලීන කිරීම් ඇතුළත් වේ — බාහිර ජාල යැපීමකින් තොරව ගුවන් යානා ප්‍රභවයන් සැපයීමට සහ නඩත්තු කිරීමට හැකියාව ලබා දෙයි. ගබඩා කිරීම පෙරනිමියෙන් ස්වයං-ගුප්තකේතනය වන අතර, වේදිකාවට TPM 2.0 සහ Secure Boot ඇතුළත් වේ. මෙය සම්පූර්ණයෙන්ම පරිශ්‍රමයේ පැවතිය යුතු නියාමනය කරන ලද, දත්ත-සංවේදී අස්ථාපන සඳහා සුදුසු ආරක්ෂක පාදක රේඛාවක් ලබා දෙයි.

පරිමාණය: තනි, 2-ඒකක සහ 4-ඒකක වින්‍යාස

තනි DGX Spark එකක් දේශීයව ආසන්න වශයෙන් බිලියන 200 පරාමිති දක්වා ආදර්ශ සේවය කරයි. විශාල ආදර්ශ සඳහා, ඒකක දෙකක් ConnectX-7 QSFP වරායන් හරහා සෘජුවම සම්බන්ධ වී ඒකාබද්ධ මතක පොකුණු 256 GB දක්වා ඒකාබද්ධ කරයි. ඒකක හතරක් දක්වා කළමනාකරණය කරන 200 GbE RoCE ස්විච් ෆැබ්‍රික් එකක් හරහා සම්බන්ධ කළ හැකි අතර, සංසන්දනීය පොකුණු 512 GB දක්වා ලබා ගත හැකිය — NVIDIA විසින් GTC 2026 හිදී සත්‍යාපනය කළ එකම ක්ලස්ටරිකරණ මාර්ගයයි.

වින්‍යාසයසමස්ත ඒකාබද්ධ මතකයසබැඳියඋපරිම ආදර්ශ පරාමිති
තනි ඒකකය128 GBn/a~200B
2-ඒකක ක්ලස්ටරය256 GBසෘජු QSFP DAC, 200 Gbps~400B
4-ඒකක ක්ලස්ටරය512 GBකළමනාකරණය කරන RoCE 200 GbE ස්විච් ෆැබ්‍රික්700B+

පරිසර පද්ධතිය සහ දීර්඘කාලීන පරිමාණ මාර්ගය

NVIDIA DGX Cloud සහ දත්ත කේන්ද්‍ර DGX පද්ධති පුරා භාවිතා කරන එකම DGX OS සහ NVIDIA AI මෘදුකාංග ස්ටැක් DGX Spark මත ක්‍රියාත්මක වන බැවින්, දේශීයව සංවර්ධනය කරන ලද වැඩ භාර — කන්ටේනර, NIM අස්ථාපන, සියුම් සැකසුම් පයිප්ලයින — ඩෙස්ක්ටොප් ප්‍රොටෝටයිප් එකකින් විශාල නිෂ්පාදන අස්ථාපනයකට ගෙන යාමට කාලය පැමිණෙන විට වෙනස්කම් නොකර ඉදිරියට ගෙන යනු ලැබේ.

العربيةඅරාබිar🇸🇦Bahasaඉන්දුනීසියානුid🇮🇩اردوඋර්දුpk🇵🇰O'zbekඋස්බෙක්uz🇺🇿Қазақකසාක්kz🇰🇿한국어කොරියානුkr🇰🇷简体චීනcn🇨🇳繁體සාම්ප්‍රදායික චීනhk🇭🇰日本語ජපන්jp🇯🇵ქართულიජෝර්ජියානුge🇬🇪Tagalogටගලොග්ph🇵🇭ไทยතායිth🇹🇭Türkçeතුර්කිtr🇹🇷తెలుగుතෙලිඟුte🇮🇳தமிழ்දෙමළta🇱🇰नेपालीනේපාලnp🇳🇵ਪੰਜਾਬੀපන්ජාබිpa🇮🇳فارسیපර්සියානුir🇮🇷မြန်မာබුරුමmm🇲🇲বাংলাබෙංගාලිbd🇧🇩मराठीමරාථිmr🇮🇳Melayuමැලේmy🇲🇾Русскийරුසියානුru🇷🇺Tiếng Việtවියට්නාමvn🇻🇳සිංහලසිංහලlk🇱🇰हिंदीහින්දිhi🇮🇳עבריתහෙබ්රෙව්il🇮🇱Englishඉංග්රීසිen🇪🇺Italianoඉතාලිit🇮🇹Eestiඑස්තෝනියානුee🇪🇪hrvatskiක්රොඒෂියානුhr🇭🇷Ελληνικάග්රීකgr🇬🇷češtinaචෙක්cz🇨🇿Deutschජර්මන්de🇩🇪danskඩෙන්මාර්කdk🇩🇰Bokmålනෝර්වීජියානුno🇳🇴Portuguêsපෘතුගීසිpt🇵🇹Polerowaćපෝලන්තpl🇵🇱Françaisප්රංශfr🇫🇷българскиබල්ගේරියානුbg🇧🇬Беларускаяබෙලරුසියානුby🇧🇾bosanskiබොස්නියානුba🇧🇦українськаයුක්රේනියානුua🇺🇦românăරුමේනියානුro🇷🇴Nederlandsලන්දේසිnl🇳🇱latviešuලැට්වියානුlv🇱🇻Lietuviųලිතුවේනියානුlt🇱🇹Српскиසර්බියානුrs🇷🇸Españolස්පාඤ්ඤes🇪🇸slovenčinaස්ලෝවැක්sk🇸🇰Slovenecස්ලෝවේනියානුsi🇸🇮svenskaස්වීඩන්se🇸🇪magyarහන්ගේරියානුhu🇭🇺suomiෆින්ලන්තfi🇫🇮