Altos BrainSphere GB10 F1 Mini stacja robocza AI, maksymalna moc Przyspiesz innowacje z Altos aiGeni, platformą programistyczną uruchamianą jednym kliknięciem Niezrównana wydajność AI, redefiniująca komputery stacjonarne Napędzany przez superchip NVIDIA GB10 Grace Blackwell, Altos BrainSphere GB10 F1 oferuje do 1 petaFLOPa mocy obliczeniowej AI, z łatwością radząc sobie nawet z najbardziej wymagającymi zadaniami sztucznej inteligencji. Dzięki 128 GB zunifikowanej pamięci LPDDR5x oraz do 4 TB pamięci masowej NVMe SSD, GB10 F1 zapewnia szybkie, stabilne i wydajne działanie przy tworzeniu modeli, prototypowaniu, dostrajaniu (fine-tuning) oraz wnioskowaniu w czasie rzeczywistym. To idealna platforma AI dla deweloperów, startupów, badaczy i edukatorów. Superchip NVIDIA GB10 Grace Blackwell Wykorzystując superchip NVIDIA GB10 Grace Blackwell znany z NVIDIA DGX Spark oraz rdzenie Tensor 5. generacji, ta konstrukcja klasy desktopowej wspiera dostrajanie modeli AI, generatywną sztuczną inteligencję oraz rozwój agentów AI. Wydajny 20-rdzeniowy procesor Arm Zoptymalizowany pod kątem przetwarzania wstępnego danych i orkiestracji, zapewnia wysoką prędkość oraz stabilną wydajność zarówno przy dostrajaniu modeli, jak i wnioskowaniu w czasie rzeczywistym. Technologia NVIDIA NVLink-C2C Dzięki zunifikowanej architekturze pamięci CPU-GPU, zapewniającej nawet do 5× większą przepustowość niż PCIe 5.0, znacząco zwiększa efektywność i stabilność dostrajania modeli oraz wnioskowania. Elastyczna skalowalność dla AI na dużą skalę Wbudowany NVIDIA ConnectX-7 oferuje wysoką przepustowość i niskie opóźnienia połączeń. Możliwe jest połączenie dwóch systemów w celu zwielokrotnienia wydajności, co pozwala z łatwością obsługiwać modele o wielkości od 200B do 405B parametrów. Elastyczne wdrożenia od edge po chmurę Altos BrainSphere GB10 F1 jest dostarczany z pełnym stosem oprogramowania NVIDIA AI, umożliwiając deweloperom szybkie dostrajanie modeli, wnioskowanie i wdrażanie lokalne, a jednocześnie płynne rozszerzenie do DGX Cloud lub akcelerowanych centrów danych - łącząc efektywność kosztową ze skalowalną elastycznością. |