{"product_id":"pny-nvidia-dgx-spark-founders-edition-128gb-4tb","title":"PNY NVIDIA DGX Spark 128GB 4TB AI superračunar","description":"\u003ch2\u003ePNY NVIDIA DGX Spark Founders Edition – kompaktni AI superračunar sa 128 GB objedinjene memorije\u003c\/h2\u003e\n\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePNY NVIDIA DGX Spark Founders Edition\u003c\/strong\u003e lični je AI superračunar namijenjen programerima, istraživačima, data scientistima i kompanijama koje žele razvijati i pokretati zahtjevne AI modele lokalno. NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip objedinjuje Blackwell GPU, 20-jezgreni Grace Arm procesor i 128 GB koherentne objedinjene memorije u kućištu dimenzija samo 150 × 150 × 50,5 mm.\u003c\/p\u003e\n\n\u003cp\u003eSistem pruža do \u003cstrong\u003e1 petaFLOP AI performansi pri FP4 preciznosti uz sparsity\u003c\/strong\u003e, a dostupan je sa 4 TB NVMe M.2 SSD-om sa funkcijom samostalnog šifrovanja. NVIDIA DGX OS i AI softverski paket unaprijed su instalirani, što omogućava brži početak razvoja generativne umjetne inteligencije, AI agenata, chatbotova, sistema računarskog vida i drugih GPU ubrzanih aplikacija.\u003c\/p\u003e\n\n\u003ch3\u003eNVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip\u003c\/h3\u003e\n\n\u003cp\u003eSrce sistema čini \u003cstrong\u003eNVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip\u003c\/strong\u003e, koji povezuje Blackwell GPU i Grace Arm procesor putem NVIDIA NVLink-C2C tehnologije. Ovakva arhitektura omogućava procesoru i grafičkom dijelu da pristupaju istoj memoriji, bez klasične podjele na zasebnu sistemsku i videomemoriju.\u003c\/p\u003e\n\n\u003cp\u003eBlackwell GPU posjeduje 6.144 CUDA jezgre, Tensor jezgre pete generacije i RT jezgre četvrte generacije. Tensor jezgre podržavaju FP4 preciznost i prilagođene su neuralnom renderovanju, inferenciji, obradi podataka i drugim AI zadacima. Deklarisanih 1 petaFLOP predstavlja teorijsku FP4 vrijednost uz korištenje sparsity funkcije, dok stvarne performanse zavise od modela, preciznosti, softvera i konfiguracije radnog opterećenja.\u003c\/p\u003e\n\n\u003ch3\u003e20-jezgreni Grace Arm procesor\u003c\/h3\u003e\n\n\u003cp\u003eIntegrisani Grace procesor koristi ukupno \u003cstrong\u003e20 Arm jezgri\u003c\/strong\u003e: deset Cortex-X925 jezgri visokih performansi i deset Cortex-A725 jezgri. Procesor je prilagođen koordinaciji AI radnih opterećenja, pripremi podataka, razvojnim alatima i svakodnevnom upravljanju sistemom.\u003c\/p\u003e\n\n\u003cp\u003eDGX Spark koristi Arm arhitekturu i NVIDIA DGX OS, pa prije kupovine treba provjeriti kompatibilnost potrebnih programa, biblioteka, kontejnera i dodatnih uređaja. Proizvod nije klasični Windows računar niti standardna zasebna grafička kartica, već kompletan specijalizovani desktop sistem za AI razvoj.\u003c\/p\u003e\n\n\u003ch3\u003e128 GB koherentne objedinjene LPDDR5x memorije\u003c\/h3\u003e\n\n\u003cp\u003eSistem raspolaže sa \u003cstrong\u003e128 GB LPDDR5x objedinjene sistemske memorije\u003c\/strong\u003e kojoj zajednički pristupaju CPU i GPU. Memorija koristi 256-bitno sučelje i pruža propusnost do 273 GB\/s. Objedinjena arhitektura smanjuje potrebu za kopiranjem velikih skupova podataka između klasičnog RAM-a i zasebne GPU memorije.\u003c\/p\u003e\n\n\u003cp\u003eVeliki memorijski kapacitet omogućava lokalnu inferenciju i testiranje AI modela sa do 200 milijardi parametara te fino podešavanje modela sa do 70 milijardi parametara. Podržana veličina i brzina modela ipak zavise od njegove arhitekture, kvantizacije, dužine konteksta i drugih zahtjeva.\u003c\/p\u003e\n\n\u003ch3\u003e4 TB NVMe SSD sa samostalnim šifrovanjem\u003c\/h3\u003e\n\n\u003cp\u003eZa operativni sistem, AI modele, razvojne alate i skupove podataka ugrađen je \u003cstrong\u003e4 TB NVMe M.2 SSD poslovne klase\u003c\/strong\u003e. Disk podržava samostalno šifrovanje, pružajući dodatni sloj zaštite pohranjenih podataka.\u003c\/p\u003e\n\n\u003cp\u003eKapacitet od 4 TB omogućava lokalno čuvanje više modela, kontejnera i razvojnih projekata. Stvarni prostor dostupan korisniku manji je od nominalnog zbog operativnog sistema, unaprijed instaliranog softvera, particija i načina obračunavanja kapaciteta.\u003c\/p\u003e\n\n\u003ch3\u003eLokalni razvoj, inferencija i fino podešavanje AI modela\u003c\/h3\u003e\n\n\u003cp\u003eDGX Spark omogućava prototipiranje, testiranje i pokretanje AI projekata na vlastitom radnom stolu, čime se osjetljivi podaci mogu zadržati unutar lokalnog okruženja. Sistem je pogodan za razvoj velikih jezičkih modela, generativnih AI aplikacija, RAG sistema, AI agenata, obrade slike i videa, robotike te drugih istraživačkih i poslovnih projekata.\u003c\/p\u003e\n\n\u003cp\u003eNVIDIA DGX OS dolazi sa pristupom NVIDIA AI softverskom ekosistemu, uključujući CUDA biblioteke, razvojne alate, optimizovane okvire, NVIDIA NIM mikroservise i NGC katalog. Podržani alati i dostupne verzije mogu se mijenjati kroz sistemska ažuriranja, dok kompatibilnost konkretnog projekta treba provjeriti prema njegovim softverskim zahtjevima.\u003c\/p\u003e\n\n\u003ch3\u003ePovezivanje dva DGX Spark sistema\u003c\/h3\u003e\n\n\u003cp\u003eIntegrisani \u003cstrong\u003eNVIDIA ConnectX-7 Smart NIC sa propusnošću do 200 Gb\/s\u003c\/strong\u003e omogućava brzo mrežno povezivanje i saradnju između kompatibilnih sistema. Povezivanjem dva DGX Spark uređaja moguće je raditi sa AI modelima do 405 milijardi parametara, u zavisnosti od podržanog softvera i konfiguracije.\u003c\/p\u003e\n\n\u003cp\u003eZa takav način rada potrebni su drugi DGX Spark sistem, odgovarajući mrežni kablovi i pravilno konfigurisan softver. Dodatni sistem i kablovi nisu podrazumijevani uz pojedinačni proizvod.\u003c\/p\u003e\n\n\u003ch3\u003e10 GbE, Wi-Fi 7 i Bluetooth 5.4\u003c\/h3\u003e\n\n\u003cp\u003eZa povezivanje sa lokalnom mrežom, serverima i mrežnim skladištem podataka dostupni su:\u003c\/p\u003e\n\n\u003cul\u003e\n  \u003cli\u003e1 × RJ-45 priključak sa podrškom za 10 GbE\u003c\/li\u003e\n  \u003cli\u003eNVIDIA ConnectX-7 Smart NIC do 200 Gb\/s\u003c\/li\u003e\n  \u003cli\u003e2 × QSFP mrežna priključka\u003c\/li\u003e\n  \u003cli\u003eWi-Fi 7 bežično povezivanje\u003c\/li\u003e\n  \u003cli\u003eBluetooth 5.4\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\n\u003cp\u003eBrza mrežna povezivost korisna je za prijenos velikih skupova podataka, udaljeni pristup, rad sa mrežnim skladištem i povezivanje više razvojnih sistema.\u003c\/p\u003e\n\n\u003ch3\u003eUSB-C, HDMI 2.1a i DisplayPort podrška\u003c\/h3\u003e\n\n\u003cp\u003eDGX Spark posjeduje četiri USB Type-C prik Type-C priključka, od kojih se jedan koristi za isporuku napajanja. Sistem također ima jedan HDMI 2.1a izlaz, dok do tri monitora mogu biti povezana putem USB-C priključaka koji podržavaju DisplayPort Alternate Mode.\u003c\/p\u003e\n\n\u003cul\u003e\n  \u003cli\u003e4 × USB Type-C\u003c\/li\u003e\n  \u003cli\u003e1 × HDMI 2.1a\u003c\/li\u003e\n  \u003cli\u003eDo 3 × DisplayPort izlaza putem USB-C DP Alt Mode\u003c\/li\u003e\n  \u003cli\u003eHDMI višekanalni audioizlaz\u003c\/li\u003e\n  \u003cli\u003e1 × NVENC hardverski enkoder\u003c\/li\u003e\n  \u003cli\u003e1 × NVDEC hardverski dekoder\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\n\u003cp\u003eStvarna podrška za rezoluciju, frekvenciju osvježavanja i broj monitora zavisi od korištenih priključaka, adaptera, kablova i monitora. Tastatura, miš i monitor nisu navedeni kao dio standardnog pakovanja.\u003c\/p\u003e\n\n\u003ch3\u003eNVIDIA DGX OS i udaljeni pristup\u003c\/h3\u003e\n\n\u003cp\u003eSistem koristi \u003cstrong\u003eNVIDIA DGX OS\u003c\/strong\u003e i može se postaviti kao klasična radna stanica sa monitorom, tastaturom i mišem ili kao mrežni uređaj kojem se pristupa sa drugog računara. Za udaljeni rad dostupni su NVIDIA Sync, SSH i podržana rješenja za udaljenu radnu površinu.\u003c\/p\u003e\n\n\u003cp\u003eTokom prvog pokretanja potrebna je pouzdana internetska veza radi preuzimanja važnih sistemskih ažuriranja. Za žično postavljanje preporučuje se povezivanje Ethernet kabla prije početka inicijalne konfiguracije.\u003c\/p\u003e\n\n\u003ch3\u003eKompaktno kućište mase 1,2 kg\u003c\/h3\u003e\n\n\u003cp\u003eDimenzije uređaja iznose samo \u003cstrong\u003e150 × 150 × 50,5 mm\u003c\/strong\u003e, dok je masa približno 1,2 kg. Kompaktno kućište omogućava postavljanje na radni sto, u laboratoriju ili razvojno okruženje bez prostora potrebnog za klasičnu GPU radnu stanicu.\u003c\/p\u003e\n\n\u003cp\u003eSistem koristi integrisano aktivno hlađenje. Za pouzdan rad potrebno je ostaviti dovoljno slobodnog prostora oko ventilacijskih otvora i izbjegavati njihovo prekrivanje. NVIDIA kao idealan raspon radne temperature navodi od 5 do 30 °C.\u003c\/p\u003e\n\n\u003ch3\u003eEksterno napajanje od 240 W\u003c\/h3\u003e\n\n\u003cp\u003eUz sistem se isporučuje \u003cstrong\u003eeksterno napajanje snage 240 W\u003c\/strong\u003e, a ova regionalna izvedba dolazi sa EU kablom. TDP GB10 čipa, koji obuhvata CPU i GPU, iznosi 140 W. NVIDIA preporučuje korištenje priloženog napajanja jer slabiji ili neodgovarajući adapter može smanjiti performanse, onemogućiti pokretanje ili uzrokovati neočekivano isključivanje.\u003c\/p\u003e\n\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePNY NVIDIA DGX Spark Founders Edition\u003c\/strong\u003e namijenjen je korisnicima kojima je potrebna specijalizovana lokalna platforma za razvoj umjetne inteligencije, a ne klasičan kancelarijski ili gaming računar. Kombinacija GB10 Grace Blackwell Superchipa, 128 GB objedinjene memorije, 4 TB NVMe prostora, ConnectX-7 mreže i NVIDIA AI softverskog ekosistema pruža kompletno okruženje za razvoj, testiranje i pokretanje naprednih AI aplikacija. Proizvod dolazi sa garancijom od 24 mjeseca.\u003c\/p\u003e\n\n\u003ch3\u003eNajvažnije karakteristike\u003c\/h3\u003e\n\n\u003cul\u003e\n  \u003cli\u003eNVIDIA DGX Spark Founders Edition lični AI superračunar\u003c\/li\u003e\n  \u003cli\u003ePNY oznaka proizvoda DGXSPARK-FOUNEDIT-EU\u003c\/li\u003e\n  \u003cli\u003eNVIDIA oznaka proizvoda 940-54242-0005-000\u003c\/li\u003e\n  \u003cli\u003eNVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip\u003c\/li\u003e\n  \u003cli\u003eBlackwell GPU sa 6.144 CUDA jezgre\u003c\/li\u003e\n  \u003cli\u003eTensor jezgre pete generacije\u003c\/li\u003e\n  \u003cli\u003eRT jezgre četvrte generacije\u003c\/li\u003e\n  \u003cli\u003eDo 1 petaFLOP FP4 AI performansi uz sparsity\u003c\/li\u003e\n  \u003cli\u003e20-jezgreni Grace Arm procesor\u003c\/li\u003e\n  \u003cli\u003e10 × Cortex-X925 i 10 × Cortex-A725 jezgri\u003c\/li\u003e\n  \u003cli\u003e128 GB objedinjene LPDDR5x sistemske memorije\u003c\/li\u003e\n  \u003cli\u003e256-bitno memorijsko sučelje\u003c\/li\u003e\n  \u003cli\u003ePropusnost memorije do 273 GB\/s\u003c\/li\u003e\n  \u003cli\u003e4 TB NVMe M.2 SSD sa samostalnim šifrovanjem\u003c\/li\u003e\n  \u003cli\u003ePodrška za AI modele do 200 milijardi parametara\u003c\/li\u003e\n  \u003cli\u003eFino podešavanje modela do 70 milijardi parametara\u003c\/li\u003e\n  \u003cli\u003ePodrška za modele do 405 milijardi parametara uz dva povezana sistema\u003c\/li\u003e\n  \u003cli\u003eNVIDIA ConnectX-7 Smart NIC do 200 Gb\/s\u003c\/li\u003e\n  \u003cli\u003e10 GbE RJ-45 mrežni priključak\u003c\/li\u003e\n  \u003cli\u003eWi-Fi 7 i Bluetooth 5.4\u003c\/li\u003e\n  \u003cli\u003e4 × USB Type-C\u003c\/li\u003e\n  \u003cli\u003e1 × HDMI 2.1a\u003c\/li\u003e\n  \u003cli\u003eDo 3 × DisplayPort putem USB-C DP Alt Mode\u003c\/li\u003e\n  \u003cli\u003e1 × NVENC i 1 × NVDEC jedinica\u003c\/li\u003e\n  \u003cli\u003eUnaprijed instaliran NVIDIA DGX OS i AI softverski paket\u003c\/li\u003e\n  \u003cli\u003e240 W eksterno napajanje sa EU kablom\u003c\/li\u003e\n  \u003cli\u003eGB10 TDP od 140 W\u003c\/li\u003e\n  \u003cli\u003eDimenzije 150 × 150 × 50,5 mm\u003c\/li\u003e\n  \u003cli\u003eMasa približno 1,2 kg\u003c\/li\u003e\n  \u003cli\u003eMaloprodajno pakovanje\u003c\/li\u003e\n  \u003cli\u003eGarancija od 24 mjeseca\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e","brand":"PNY","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":46540593430689,"sku":"DGXSPARK-FOUNEDIT-EU","price":16749.0,"currency_code":"BAM","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0734\/2850\/0641\/files\/251024160012074148.png?v=1781442935","url":"https:\/\/naadresu.ba\/products\/pny-nvidia-dgx-spark-founders-edition-128gb-4tb","provider":"NaAdresu.ba","version":"1.0","type":"link"}