مشخصات فنی

چیپ اصلی: NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip (شامل CPU و GPU با معماری ترکیبی)

بخش CPU: معماری ARM، شامل 20 هسته (۱۰ × Cortex-X925 + ۱۰ × Cortex-A725)

بخش GPU: معماری Blackwell با هسته‌های Tensor نسل پنجم و پشتیبانی از FP4.

عملکرد AI: تا ۱ پتاFLOPS (۱ کوادریلیون عملیات شناور در ثانیه) در حالت ادعا شده.

حافظه: ۱۲۸ گیگابایت LPDDR5X unified memory (مشترک بین CPU و GPU) با باند وسیع.

رابط داخلی CPU⇄GPU: فناوری NVLink-C2C با عرض باند بالا (حدود 900 GB/s)

ذخیره‌سازی: پشتیبانی از NVMe M.2 SSD ( تا ۴ ترابایت)

کانکتivity / اتصالات:

پورت HDMI 2.1a

USB4 / Thunderbolt-type پورت‌ها (۴ عدد USB4 40Gbps)

شبکه: 10 GbE / Smart NIC ( ConnectX-7) و Wi-Fi 7 + بلوتوث 5.3

فرم فاکتور: بسیار جمع‌وجور برای یک «سوپرکامپیوتر خانگی»؛

اندازه تقریباً ۱۵۰×۱۵۰×۵۰.۵ میلی‌متر و وزن ~1.2 کیلوگرم

مصرف توان: در حدود ۱۷۰ وات برای سیستم.

قابلیت کلَستر شدن: دو یا چند دستگاه می‌توانند پیوند یابند تا مدل‌های بزرگتر تا ~۴۰۵ میلیارد پارامتر را پوشش دهند.

نرم‌افزار همراه: سیستم عامل/پکیج از پیش نصب‌شده با رابط کاربری برای آموزش/استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی، تحت عنوان «AI TOP Utility» یا مشابه.

🎯 کاربردها

با توجه به مشخصات بالا، کاربردهای مهم این دستگاه عبارت‌اند از:

آموزش (Fine-tune) و استنتاج (Inference) مدل‌های بزرگ هوش مصنوعی: برای مثال مدل‌های زبانی (LLM) یا شبکه‌های عمیق تصویری که نیاز به حافظه بالا و تعامل CPU/GPU سریع دارند.

راه‌اندازی محلی (On-Premise) برای پروژه‌های هوش مصنوعی: اگر به دلایل حریم خصوصی یا هزینه ابر، نمی‌خواهید تمام محاسبات را به سرویس‌های ابری بسپارید، این دستگاه گزینه‌ای مناسب برای دسکتاپ شماست.

توسعه محتوای پیشرفته (Creators) و تولید مولد (Generative AI): ساخت تصاویر، ویدیو، تحلیل داده‌های بزرگ، واقعیت افزوده/مجازی، یا هر کاری که نیاز به توان محاسباتی بالا دارد.

تحقیق و توسعه (R&D) برای دانشگاه‌ها، استارت‌آپ‌ها یا تیم‌های کوچک: چون قابلیت کلستر شدن دارد، می‌توان در مقیاس متوسط از آن استفاده کرد، بدون نیاز به دیتاسنتر بزرگ.

کاربردهای صنعتی/شرکتی سبک: مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی در سازمان، استنتاج بلادرنگ در تجهیزات محلی، تحلیل‌های پیشرفته که نیاز به تاخیر پایین با داده روی محل دارند.

⚠️ نکات و ملاحظات

اگرچه اعداد بسیار چشمگیرند (۱ پتاFLOPS، ۱۲۸GB حافظه)، این‌ها بیشتر از طرف تولیدکننده یا رسانه‌ها اعلام شده و ممکن است در کاربری واقعی با شرایط متفاوت روبرو شوید.

ممکن است برای استفاده از همه ظرفیت‌ها (مثلاً کلَستر شدن، یا مدل‌های چندصد میلیارد پارامتری) نیاز به زیرساخت اضافی مثل خنک‌کننده خوب، شبکه سریع، ذخیره‌سازی پرسرعت و نرم‌افزارهای تخصصی باشد.

قیمت و موجودی ممکن است بالا باشد، و ممکن است گزینه‌های رقابتی با هزینه کمتر وجود داشته باشند بسته به نیاز شما.

هماهنگی نرم‌افزاری: اطمینان حاصل کنید فریم‌ورک‌ها، کتابخانه‌ها (مثلاً PyTorch, TensorFlow) با این سخت‌افزار و معماری (GB10/Blackwell) سازگار هستند.

اگر نیاز شما فقط اجرا یا استفاده عمومی از مدل‌های کوچک‌تر است، ممکن است هزینه/توان دستگاه بیشتر از نیاز شما باشد.