🛒 0

Dell Pro Max z GB300 AI Workstation

Chip NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Superchip
Pamięć koherentna 748 GB ujednolicone: 496 GB LPDDR5X + 252 GB HBM3e
Wydajność AI 20 PetaFLOPS (FP4)
Pamięć masowa 16TB samo szyfrujący się NVMe
553 921 zł

Nasz zespół skontaktuje się z indywidualną wyceną.

Pomaga rozróżnić konfiguracje w koszyku — przydatne przy zamawianiu tego samego produktu z różnymi opcjami.

Cena całkowita 553 921 zł

Pełne specyfikacje

Obliczenia i pamięć

Superchip

NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip

CPU

NVIDIA Grace CPU Superchip, 72 rdzenie Arm Neoverse V2

GPU AI

1× NVIDIA Blackwell Ultra GPU

GPU do wizualizacji

NVIDIA RTX PRO 2000 Blackwell Edition, 16 GB GDDR7 (standardowe; możliwość rozbudowy)

Pamięć koherentna

748 GB ujednolicone: 496 GB LPDDR5X + 252 GB HBM3e

Wydajność AI

20 PetaFLOPS (FP4)

Pamięć masowa i wymiary

Pamięć masowa

4× M.2 PCIe 5.0 x4 NVMe, łącznie 16 TB, szyfrujący się automatycznie (SED)

Format

Wieża stacjonarna, architektura NVIDIA DGX Station

Wymiary

25 x 56,9 x 61 cm

Sieć i rozbudowa

Sieć o wysokiej prędkości

2× porty 400G QSFP112 przez NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC

Standardowe sieci

Podwójny 1GbE + 1× 10GbE, brak wbudowanego Wi-Fi/Bluetooth

Rozbudowa i zabezpieczenia fizyczne

USB 3.2 Gen 2 (10 Gb/s), gniazdo zabezpieczenia Kensington

Zasilanie i chłodzenie

Zasilacz

Zasilacz 1600 W Titanium, gniazdo zasilania C19 dla przedsiębiorstw

Chłodzenie

Dell MaxCool chłodzenie cieczą w układzie zamkniętym, zaprojektowane dla ciągłych obciążeń AI

Zarządzanie i oprogramowanie

System operacyjny

NVIDIA DGX OS z preinstalowanymi narzędziami dla deweloperów AI (CUDA, cuDNN, Triton, JupyterLab)

Zabezpieczenia

TPM 2.0, Secure Boot, samo szyfrujący się magazyn NVMe

Zarządzanie zdalne

Dell Client Command Suite, zdalny monitoring i zarządzanie aktualizacjami

Wolisz szybkie podsumowanie AI? Pomiń czytanie — przeanalizuj pełne specyfikacje i dopasowanie do Twojego przypadku z wybranym asystentem AI.

Dell wprowadził model Pro Max z GB300 6 stycznia 2026 roku, pozycjonując go w ekosystemie NVIDIA GB300 Grace Blackwell Superchip jako system typu deskside zaprojektowany do lokalnego uruchamiania modeli bilionoparametrowych, w połączeniu z dedykowanym przyspieszaniem wizualizacji i izolacją danych klasy enterprise.

Specyfikacje sprzętowe

Pro Max z GB300 jest zbudowany wokół pojedynczego NVIDIA Grace CPU Superchip — 72 rdzenie Arm Neoverse V2 i 496 GB pamięci LPDDR5X — połączonego z NVIDIA Blackwell Ultra GPU wyposażonym w 252 GB pamięci GPU HBM3e, zunifikowanych przez NVLink-C2C w spójną pulę pamięci o pojemności 748 GB. Dedykowany procesor graficzny NVIDIA RTX PRO 2000 Blackwell Edition (16 GB GDDR7) obsługuje wyjście wyświetlacza i wizualizacji niezależnie od ścieżki obliczeń AI. System oferuje 4× dyski SSD M.2 NVMe (łącznie 16 TB, z samoszyfrowaniem) oraz dwuportową kartę sieciową NVIDIA ConnectX-8 400G SuperNIC, uzupełnioną o podwójny port 1GbE i port 10GbE do integracji ze standardowymi sieciami biurowymi.

Projekt z dwiema jednostkami GPU: inferencja AI i wizualizacja razem

Zamiast współdzielenia jednej jednostki GPU między zadania AI i wyświetlania, Pro Max z GB300 łączy swój akcelerator AI Blackwell Ultra z oddzielnym GPU do wizualizacji. To zachowuje pełną spójną pulę pamięci 748 GB i budżet obliczeniowy AI dla inferencji modeli, podczas gdy codzienne wyświetlanie, wizualizacja zbiorów danych lub lekkie zadania renderowania działają na własnej ścieżce graficznej, bez konkurowania z obciążeniami AI o zasoby. Dla MŚP, gdzie ta sama maszyna może pełnić podwójną rolę jako stacja robocza do raportowania lub dashboardów obok zadań AI, to rozdzielenie zapewnia przewidywalność utrzymanej wydajności inferencji. Standardowy procesor graficzny RTX PRO 2000 Blackwell Edition można zmodernizować do NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Edition (96 GB GDDR7).

Inżynieria termiczna MaxCool

Dell MaxCool to zamknięty układ chłodzenia cieczą zaprojektowany specjalnie dla ciągłych, zawsze aktywnych obciążeń, jakich oczekuje się od współdzielonego lokalnego systemu AI. Według Della rozwiązanie usuwa ciepło nawet pięciokrotnie skuteczniej niż referencyjne projekty termiczne, umożliwiając Pro Max z GB300 utrzymanie pełnej wydajności AI podczas długich sesji inferencji lub agentów bez termicznego dławienia.

Lokalny serwer AI do użytku biznesowego

Pro Max z GB300 jest zaprojektowany do funkcjonowania jako współdzielony lokalny zasób AI. Wielu pracowników może przesyłać zadania przetwarzania dokumentów — przegląd umów, ekstrakcja faktur, przygotowywanie raportów, triaż e-maili — w ciągu dnia pracy, przy czym zadania są obsługiwane centralnie na miejscu, zamiast być kierowane przez zewnętrzne usługi chmurowe.

Dzięki NVIDIA NemoClaw autonomiczne agenty mogą działać stale na systemie, obsługując powtarzalne zadania, takie jak monitorowanie skrzynki odbiorczej czy generowanie raportów według harmonogramu, bez konieczności inicjowania każdego żądania przez osobę. To pozwala Pro Max z GB300 działać jako ciągła infrastruktura AI dla firmy, wspierając stabilne obciążenia dokumentami.

Bezpieczeństwo enterprise i izolacja danych

Wszystkie cztery dyski NVMe mają funkcję samoszyfrowania, a system zawiera TPM 2.0, Secure Boot oraz gniazdo blokady Kensington dla fizycznych środków antykradzieżowych w współdzielonych przestrzeniach biurowych. Dell i NVIDIA dodatkowo rozwijają konfigurację platformy z przerwą powietrzną (air-gapped) dla wdrożeń klasyfikowanych i federalnych, rozszerzając tę samą zasadę izolacji na środowiska o najsurowszych wymaganiach dotyczących suwerenności danych.

Porównanie kosztów: On-Premises vs. Cloud AI APIs

Dla MŚP przetwarzających duże ilości dokumentów codziennie, różnica między systemem on-premises a rozliczeniami za chmurową AI narasta znacząco z czasem.

Cloud AI APIs
~1,1 mln zł - ~2,8 mln zł
przez 3 lata, stałe obciążenie
Rozliczenie oparte na użyciu skaluje się z wolumenem. Koszty rosną liniowo (lub szybciej) wraz ze wzrostem obciążenia dokumentami/agentami, bez limitu.
Dell Pro Max z GB300 AI Workstation
~611 tys. zł
przez 3 lata, stały koszt sprzętu + operacyjny
Jednorazowy koszt sprzętu plus przewidywalne koszty energii i utrzymania. Koszt pozostaje stały niezależnie od intensywności użytkowania systemu.
Szacunkowy rozkład kosztów 3-letnich: Pro Max with GB300 vs. Cloud AI APIs
Kategoria kosztówCloud AI APIsDell Pro Max (On-Premises)
Inwestycja początkowa w sprzętBrak554 tys. zł (jednorazowo)
Koszty operacyjne rok 1~400 tys. zł - ~950 tys. zł~18 tys. zł (energia & utrzymanie)
Koszty operacyjne rok 2~400 tys. zł - ~950 tys. zł~18 tys. zł (energia & utrzymanie)
Koszty operacyjne rok 3~400 tys. zł - ~950 tys. zł~18 tys. zł (energia & utrzymanie)
Łączny koszt 3-letni~1,1 mln zł - ~2,8 mln zł~611 tys. zł

Ponieważ przetwarzanie odbywa się całkowicie na miejscu, dokumenty i dane biznesowe nie są przesyłane na serwery stron trzecich. Jest to istotna kwestia dla organizacji w sektorach prawnych, finansowych lub innych wrażliwych na dane.

Podsumowanie

Pro Max z GB300 łączy lokalną pojemność AI dla bilionów parametrów z dedykowanym GPU do wizualizacji, samoszyfrującym magazynem oraz inżynierią termiczną Dell MaxCool w jednym systemie typu deskside. Dla MŚP z ciągłymi obciążeniami AI i podwyższonymi wymaganiami bezpieczeństwa danych, oferuje alternatywę o stałym koszcie wobec powtarzających się wydatków na chmurową AI.

PolerowaćPolskipl🇵🇱EnglishAngielskien🇪🇺БеларускаяBiałoruskiby🇧🇾bosanskiBośniackiba🇧🇦българскиBułgarskibg🇧🇬hrvatskiChorwackihr🇭🇷češtinaCzeskicz🇨🇿danskDuńskidk🇩🇰EestiEstońskiee🇪🇪suomiFińskifi🇫🇮FrançaisFrancuskifr🇫🇷ΕλληνικάGreckigr🇬🇷EspañolHiszpańskies🇪🇸LietuviųLitewskilt🇱🇹latviešuŁotewskilv🇱🇻NederlandsNiderlandzkinl🇳🇱DeutschNiemieckide🇩🇪BokmålNorweskino🇳🇴PortuguêsPortugalskipt🇵🇹românăRumuńskiro🇷🇴СрпскиSerbskirs🇷🇸slovenčinaSłowackisk🇸🇰SlovenecSłoweńskisi🇸🇮svenskaSzwedzkise🇸🇪українськаUkraińskiua🇺🇦magyarWęgierskihu🇭🇺ItalianoWłoskiit🇮🇹العربيةArabskiar🇸🇦বাংলাBengalskibd🇧🇩မြန်မာBirmańskimm🇲🇲简体Chińskicn🇨🇳繁體Trad. chińskihk🇭🇰ქართულიGruzińskige🇬🇪עבריתHebrajskiil🇮🇱हिंदीHindihi🇮🇳BahasaIndonezyjskiid🇮🇩日本語Japońskijp🇯🇵ҚазақKazachskikz🇰🇿한국어Koreańskikr🇰🇷MelayuMalajskimy🇲🇾मराठीMarathimr🇮🇳नेपालीNepalskinp🇳🇵ਪੰਜਾਬੀPendżabskipa🇮🇳فارسیPerskiir🇮🇷РусскийRosyjskiru🇷🇺සිංහලSyngaleskilk🇱🇰TagalogTagalogph🇵🇭ไทยTajskith🇹🇭தமிழ்Tamilskita🇱🇰తెలుగుTelugute🇮🇳TürkçeTureckitr🇹🇷اردوUrdupk🇵🇰O'zbekUzbeckiuz🇺🇿Tiếng ViệtWietnamskivn🇻🇳