Exxact Valence DGX Station
Pomaga rozróżnić konfiguracje w koszyku — przydatne przy zamawianiu tego samego produktu z różnymi opcjami.
Pełne specyfikacje
Obliczenia i pamięć
Superchip
NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip
CPU
1× NVIDIA Grace CPU Superchip, 72 rdzenie Arm Neoverse V2
GPU
1× NVIDIA Blackwell Ultra GPU
Pamięć koherentna
748 GB ujednolicone: 496 GB LPDDR5X + 252 GB HBM3e
Wydajność AI
20 PetaFLOPS (FP4) / 10 PetaFLOPS (FP8)
Pamięć masowa i wymiary
Pamięć masowa (gniazda)
2× M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe (system) + 2× M.2 2280 PCIe 6.0 x4 NVMe (64 GB/s, ścieżka danych treningowych)
Format
Wieża pełnej wielkości, architektura NVIDIA DGX Station
Wymiary
24,4 x 59,4 x 29,5 cm
Sieć i rozbudowa
Sieć o wysokiej prędkości
2× porty 400G QSFP112 przez NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC, plus 1× port zarządzania 10GbE RJ45
Rozszerzenia PCIe
PCIe 5.0, 1× slot podwójnej szerokości x16; obsługuje opcjonalną dyskretną kartę graficzną RTX PRO 6000 Blackwell (96 GB GDDR7)
Zasilanie i chłodzenie
Zasilacz
Zasilacz ATX 1600 W, sprawność Titanium, standardowe gniazdko biurowe
Chłodzenie
Chłodzenie cieczą w obiegu zamkniętym, dostrojone do akustyki odpowiedniej dla biura przy ciągłym obciążeniu AI
Zarządzanie i oprogramowanie
BMC
ASPEED AST2600
Zarządzanie zdalne
IPMI 2.0 i Redfish API, monitorowanie i sterowanie w stylu centrum danych
Partycjonowanie GPU
Multi-Instance GPU (MIG), do 7 izolowanych instancji z gwarantowaną jakością usług
Stos oprogramowania
Wstępnie zainstalowane środowisko Linux z narzędziami NVIDIA AI Enterprise, gotowe do wdrożenia agenta NVIDIA NemoClaw
Exxact wprowadziło Valence DGX Station 20 stycznia 2026 roku – system przybiurkowy zbudowany na platformie NVIDIA GB300 Grace Blackwell Superchip zgodnie ze specyfikacją NVIDIA DGX Station, zaprojektowany do lokalnego uruchamiania modeli o trylionie parametrów z pojedynczej, biurowej obudowy.
Specyfikacja sprzętowa
Valence opiera się na pojedynczym NVIDIA Grace CPU Superchip – 72 rdzeniach Arm Neoverse V2 i 496 GB pamięci LPDDR5X – sparowanym z NVIDIA Blackwell Ultra GPU wyposażonym w 252 GB pamięci GPU HBM3e, zunifikowanych poprzez NVLink-C2C w spójną pulę pamięci o pojemności 748 GB. Pamięć masowa podzielona jest na dwie warstwy: 2× M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe dla systemu operacyjnego oraz 2× M.2 2280 PCIe 6.0 x4 NVMe (64 GB/s) zarezerwowane jako dedykowana ścieżka dla danych treningowych i punktów kontrolnych modeli, co oddziela codzienne operacje wejścia/wyjścia systemu od ciężkich obciążeń AI. Obsługę sieci zapewnia dwuportowa karta ConnectX-8 400G SuperNIC, uzupełniona portem 10GbE do zarządzania poza pasmem.
Podwójnie szerokie gniazdo PCIe 5.0 x16 umożliwia dodanie do systemu dyskretnej karty graficznej RTX PRO 6000 Blackwell z 96 GB pamięci GDDR7.
Lokalny serwer AI do zastosowań biznesowych
Valence zaprojektowano do funkcjonowania jako współdzielony lokalny zasób AI. Wielu pracowników może przesyłać zadania przetwarzania dokumentów – przegląd umów, ekstrakcję faktur, tworzenie 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 w sposób ciągły na systemie, obsługując powtarzalne zadania, takie jak monitorowanie skrzynki odbiorczej czy generowanie zaplanowanych raportów, bez konieczności inicjowania każdego żądania przez osobę. Pozwala to Valence działać jako stała infrastruktura AI dla firmy, wspierając stabilne obciążenia związane z dokumentami.
Porównanie kosztów: lokalnie vs. chmurowe API AI
Dla MŚP przetwarzających codziennie duże wolumeny dokumentów, różnica między systemem lokalnym a rozliczeniem chmurowym AI narasta znacząco z czasem.
| Kategoria kosztów | Cloud AI APIs | Valence (lokalnie) |
|---|---|---|
| Początkowa inwestycja w sprzęt | Brak | 407 tys. zł (jednorazowo) |
| Koszty eksploatacji rok 1 | ~400 tys. zł - ~950 tys. zł | ~18 tys. zł (energia & konserwacja) |
| Koszty eksploatacji rok 2 | ~400 tys. zł - ~950 tys. zł | ~18 tys. zł (energia & konserwacja) |
| Koszty eksploatacji rok 3 | ~400 tys. zł - ~950 tys. zł | ~18 tys. zł (energia & konserwacja) |
| Łączny koszt 3-letni | ~1,1 mln zł - ~2,8 mln zł | ~460 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 z sektorów prawnych, finansowych lub innych wrażliwych na dane.
Podsumowanie
Valence DGX Station łączy system o stałych kosztach i przybiurkowej formie z architekturą umożliwiającą lokalne uruchamianie dużych modeli AI, plus elastyczność dodania mocy renderowania poprzez opcjonalną kartę graficzną RTX PRO Blackwell. Dla MŚP z ciągłymi obciążeniami AI oferuje tańszą alternatywę dla powtarzających się wydatków na chmurę AI.
