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.
