Supermicro Super AI Station GB300
Використовуйте це, щоб розрізняти різні конфігурації у кошику — зручно при замовленні одного товару з різними опціями.
Повні технічні характеристики
Обчислення та пам'ять
Суперчип
NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip
Процесор
1× NVIDIA Grace CPU Superchip, 72 ядра Arm Neoverse V2
Графічний процесор
1× NVIDIA Blackwell Ultra GPU
Когерентна пам'ять
748 ГБ об'єднаної: 496 ГБ LPDDR5X + 252 ГБ HBM3e
Продуктивність ШІ
20 Петафлопс (FP4)
Сховище та фізичні параметри
Накопичувачі (слоти)
4× M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe
Форм-фактор
Конвертована настільна вежа або 5U стійкове кріплення, спільна конструкція шассі
Розміри
21,5 x 48 x 49 см
Мережа та масштабування кластера
Високошвидкісна мережа
2× порти 400G QSFP112 через NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC
Масштабування кластера
До 8 блоків в одному когерентному кластері через 400GbE, з можливістю подальшого розширення до інфраструктури HGX B300 (8 GPU) або GB300 NVL72 (72 GPU)
Розширення PCIe
PCIe 5.0, 1× слот подвійної ширини x16 + додаткові слоти x8
Живлення та тепловий режим
Блок живлення
Блок живлення 1600 Вт, ефективність Titanium, стандартна офісна розетка
Охолодження
Замкнена система рідкого охолодження, обслуговувана, тривала робота з мінімальним рівнем шуму
Управління та програмне забезпечення
Дистанційне управління
IPMI 2.0 та Redfish API, моніторинг та керування у стилі дата-центру
Стек програмного забезпечення
Попередньо встановлене середовище Linux з інструментами NVIDIA AI Enterprise, готове до впровадження агента NVIDIA NemoClaw
28 жовтня 2025 року Supermicro представила Super AI Station GB300 як настільну систему на платформі NVIDIA GB300 Grace Blackwell Superchip — систему, розроблену для локального запуску моделей з трильйоном параметрів, яка пропонує документований шлях для ефективного за вартістю та поступового масштабування до рівня ЦОД для штучного інтелекту.
Технічні характеристики
Super AI Station побудована навколо одного NVIDIA Grace CPU Superchip — 72 ядра Arm Neoverse V2 та 496 ГБ пам'яті LPDDR5X — у парі з NVIDIA Blackwell Ultra GPU з 252 ГБ пам'яті HBM3e GPU, об'єднаних через NVLink-C2C у когерентний пул пам'яті об'ємом 748 ГБ. До 7 ізольованих MIG-партицій дозволяють одній станції обслуговувати кілька команд або завдань одночасно без конфліктів. Система надає 4× M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe сховища та двопортовий NVIDIA ConnectX-8 400G SuperNIC — таку саму мережеву структуру використовують для підключення додаткових станцій під час масштабування.
Локальний AI-сервер для бізнесу
Super AI Station розроблена для функціонування як спільний локальний AI-ресурс. Кілька співробітників можуть надсилати завдання обробки документів — перевірка контрактів, витяг даних з рахунків, складання звітів, сортування електронної пошти — протягом робочого дня, причому завдання обробляються централізовано на місці, а не через зовнішні хмарні сервіси.
За допомогою NVIDIA NemoClaw автономні агенти можуть безперервно працювати в системі, виконуючи повторювані завдання, такі як моніторинг вхідних повідомлень або генерація звітів за розкладом, без необхідності ініціювати кожен запит людиною. Це дозволяє Super AI Station функціонувати як постійна AI-інфраструктура для бізнесу, підтримуючи стабільні робочі навантаження з документами.
Створена для масштабування: від однієї станції до AI-фабрики
Одна станція Super AI Station є повною автономною системою, але також базовою одиницею для більших впроваджень. З часом можна додати до 7 додаткових станцій — до 8 одиниць — які спілкуються через ту саму двопортову 400G структуру, без перепроектування існуючої інфраструктури чи робочих процесів. Кожна додана одиниця вносить у пул власні 748 ГБ когерентної пам'яті та обчислювальні потужності, надаючи зростаючій організації прямий, поступовий спосіб розширення потужностей у міру зростання використання.
Коли попит зрештою перевищує кластер з 8 одиниць, та сама 400G мережева основа розширюється на платформи Supermicro NVIDIA HGX B300 та NVIDIA GB300 NVL72. Станції, придбані раніше, продовжують працювати у виробництві, а не списуються чи замінюються — початкові інвестиції залишаються частиною впровадження на кожному етапі зростання.
Кожна станція, додана цим шляхом, продовжує працювати — ніщо з раніше придбаного не замінюється.
| Етап | Когерентна пам'ять | Орієнтовна вартість | Значення |
|---|---|---|---|
| Одна станція | 748 ГБ | 5,1 млн ₴ | Вихідний пункт; працює повністю автономно. |
| Кластер з 2 одиниць | 1,5 ТБ | 9,6 млн ₴ | Додає 1 станцію через ту саму структуру 400GbE. |
| Кластер з 4 одиниць | 3 ТБ | 18,7 млн ₴ | Додає 3 станції; зміни в існуючій конфігурації не потрібні. |
| Кластер з 8 одиниць | 6 ТБ | 35,5 млн ₴ | Максимальна потужність кластера на обладнанні Super AI Station. |
| Розширення HGX B300 | Понад 9 ТБ комбіновано | ~1,7 млн ₴ (додатково) | Існуючі станції продовжують працювати; поруч додається потужність для щільного навчання на багатьох вузлах. |
| Розширення GB300 NVL72 | Понад 20 ТБ комбіновано | ~3,7 млн ₴ (додатково) | Уніфікований рівень рейкового масштабу для інференсу ексамасштабу; попередні станції залишаються в експлуатації. |
Цифри для HGX B300 та GB300 NVL72 є орієнтовними стартовими цінами на додаткову інфраструктуру, підключену до існуючого впровадження Super AI Station, а не її заміною.
Порівняння витрат: масштабовані on-premises vs. хмарні AI-API
Для малого та середнього бізнесу, який щодня обробляє великі обсяги документів, різниця між фіксованим локальним кластером та витратами на хмарний AI на основі використання з часом суттєво зростає.
| Категорія витрат | Хмарні AI-API | Supermicro (On-Premises) |
|---|---|---|
| Початкові інвестиції в обладнання | Відсутні | 5,1 млн ₴ (одноразово) |
| Експлуатаційні витрати за 1 рік | ~4.5M–11M ₴ | ~225K ₴ (енергія та обслуговування) |
| Експлуатаційні витрати за 2 рік | ~4.5M–11M ₴ | ~225K ₴ (енергія та обслуговування) |
| Експлуатаційні витрати за 3 рік | ~4.5M–11M ₴ | ~225K ₴ (енергія та обслуговування) |
| Сумарні витрати за 3 роки | ~13.5M–33.5M ₴ | ~5,7 млн ₴ |
Оскільки обробка відбувається повністю на місці, документи та бізнес-дані не передаються на сервери третіх сторін. Це важливий фактор для організацій у юридичній, фінансовій чи інших сферах, чутливих до даних.
Підсумок
Super AI Station GB300 пропонує доступ до локальної AI з потужністю для трильйонних моделей за обмежені витрати, з можливістю масштабування станція за станцією та згодом переходу на інфраструктуру HGX B300 або GB300 NVL72. Для малого та середнього бізнесу зі зростаючими AI-навантаженнями це може стати альтернативою з нижчими витратами порівняно з хмарними AI-рішеннями.
