Dell представила рабочие станции Dell Pro Max with GB10 и Dell Pro Max with GB300, специально созданные для разработчиков ИИ-технологий, и базирующиеся на архитектуре NVIDIA Grace Blackwell, ранее эксклюзивной для систем ЦОД.
Как сообщает компания, решения Dell Pro Max легко интегрируются в экосистему Dell AI Factory, предлагая единый опыт работы с ПО NVIDIA AI Enterprise. Это гарантирует, что разработчики, использующие Dell Pro Max with GB10 и Dell Pro Max with GB300, могут свободно перемещать свои модели между средами — с рабочего стола в DGX Cloud или инфраструктуры ЦОД Dell — практически без изменений кода.
Dell Pro Max with GB10 Источник изображений: Dell
Новинки работают под управлением DGX OS и поставляются с предварительно настроенным стеком NVIDIA AI Enterprise, который в том числе включает инструменты NVIDIA Blueprints. Такой целостный подход ускоряет рабочие процессы и упрощает масштабирование, позволяя создавать и тестировать прототипы решений локально, а затем бесшовно масштабировать их в облаке или ЦОД. Объединяя эксперименты на рабочем столе и масштабируемость на уровне предприятия, Dell позволяет разработчикам ИИ с легкостью внедрять инновации, говорит компания.
Dell Pro Max with GB10, созданный для разработчиков, исследователей и студентов, представляет собой компактный мощный ПК с FP4-производительностью до 1 Пфлопс. Он позволяя создавать прототипы, настраивать и развёртывать рассуждающие ИИ-модели, включащие до 200 млрд параметров.
Dell Pro Max with GB300
В свою очередь, Dell Pro Max with GB300 позиционируется как идеальное решение для продвинутых разработчиков ИИ, которым требуется производительность ИИ-сервера на рабочем столе. Dell Pro Max with GB300 базируется на суперускорителе NVIDIA GB300 (Blackwell Ultra) с 784 Гбайт унифицированной памяти (288 Гбайт памяти HBME3e у ускорителя и 496 Гбайт LPDDR5X у CPU) и 800GbE-адаптером (ConnectX-8 SuperNIC). FP4-производительность составляет до 20 Пфлопс, что делает его идеальным решением для обучения и инференса крупномасштабных рабочих ИИ-нагрузок с использованием больших языковых моделей (LLM) с 460 млрд параметров.
Источник новости: servernews.ru
