🛒 0

MSI EdgeXpert MS-C931

ชิป NVIDIA GB10 Superchip
หน่วยความจำแบบรวมศูนย์ 128 GB LPDDR5x
ประสิทธิภาพ AI 1 เพตะฟล็อป (FP4)
ที่เก็บข้อมูล สูงสุด 4 TB PCIe Gen4
฿133,119
การกำหนดค่าคลัสเตอร์

ทีมของเราจะติดตามกลับด้วยการเสนอราคาที่ออกแบบตามความต้องการ

ใช้เพื่อแยกความแตกต่างระหว่างการตั้งค่าในรถเข็นของคุณ — มีประโยชน์เมื่อสั่งซื้อสินค้าชนิดเดียวกันด้วยตัวเลือกต่างกัน

ราคารวม ฿133,119

ข้อมูลจำเพาะเต็ม

การคำนวณและหน่วยความจำ

ชิป

NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip

ซีพียู

Arm 20 แกน (10 × Cortex-X925 + 10 × Cortex-A725)

หน่วยความจำแบบรวมศูนย์

128 GB LPDDR5x (แบนด์วิดท์ 273 GB/s)

ประสิทธิภาพ AI

1 เพตะฟล็อป (FP4)

ที่เก็บข้อมูลและทางกายภาพ

ที่เก็บข้อมูล

1 TB หรือ 4 TB NVMe Gen4 (เข้ารหัสตัวเอง)

ขนาด

151 x 151 x 52 มม.

น้ำหนัก

1.2 กก.

พลังงานและความร้อน

แหล่งจ่ายไฟ

อะแดปเตอร์ USB-C PD 240 W

ระบบทำความเย็น

ห้องระเหย + ท่อความร้อนสามท่อ, ชุดครีบทองแดง, การทำงานต่อเนื่องโดยไม่ลดความเร็ว

อุณหภูมิ SoC ขณะทำงานต่อเนื่อง

85 °C ขณะทำงานเต็มที่อย่างต่อเนื่อง

ซอฟต์แวร์และความปลอดภัย

ระบบปฏิบัติการ

NVIDIA DGX OS (ติดตั้งล่วงหน้า)

แพลตฟอร์มกำกับดูแล

Galene.AI การกำกับดูแล AI แบบอธิปไตย, การออเคสเตรชั่น Docker Compose

ความปลอดภัย

TPM 2.0, หน่วยเก็บข้อมูล NVMe ที่เข้ารหัสตัวเอง

ต้องการสรุปแบบรวดเร็วด้วย AI ไหม? ข้ามการอ่าน — ตรวจสอบข้อมูลจำเพาะเต็มและความเหมาะสมสำหรับการใช้งานของคุณด้วยผู้ช่วย AI ที่คุณเลือก

MSI เปิดตัว EdgeXpert MS-C931 เมื่อวันที่ 20 พฤษภาคม 2025 โดยวางตำแหน่งผลิตภัณฑ์ในระบบนิเวศ NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip ในฐานะระบบพัฒนาและอนุมาน AI ขนาดกะทัดรัดที่ถูกออกแบบมาเพื่อการทำงานอย่างต่อเนื่องโดยไม่สะดุด แทนที่จะเน้นการทำงานแบบเบนช์มาร์คระยะสั้น

ทางเลือกทางวิศวกรรมที่กำหนดลักษณะเฉพาะของ EdgeXpert MS-C931 คือพื้นที่ว่างทางความร้อน: โมดูลระบายความร้อนด้วยห้องระเหยและท่อความร้อนสามเส้น คู่กับแผงครีบทองแดงหนาแน่นและทิศทางการไหลของอากาศจากหน้าไปหลัง ซึ่งออกแบบมาเพื่อให้ซุปเปอร์ชิปทำงานที่โปรไฟล์ความถี่เต็มรูปแบบระหว่างการเทรนแบบหลายชั่วโมงและเซสชันอนุมาน แทนที่จะลดขั้นตอนเมื่อรับโหลด สิ่งนี้รวมกับเลเยอร์กำกับดูแล AI อธิปไตยที่มากับเครื่อง Galene.AI ซึ่งมอบเลเยอร์ออเคสเตรชันและตรวจสอบพร้อมใช้ให้องค์กรที่ถูกกำกับ สำหรับการใช้งานภายในสถานที่ตั้งแต่วันแรก

สเปกฮาร์ดแวร์

หัวใจหลักคือ NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip ที่ให้สมรรถนะ AI แบบ FP4 ที่ 1 petaFLOP ในเคสขนาดกะทัดรัด โปรเซสเซอร์ Arm 20 คอร์ รวมคอร์ประสิทธิภาพสูง 10 × Cortex-X925 กับคอร์ประสิทธิภาพพลังงาน 10 × Cortex-A725 คู่กับหน่วยความจำรวม LPDDR5x 128 GB ที่ให้แบนด์วิดท์ 273 GB/s แชร์ร่วมกันระหว่าง CPU และ GPU อย่างสอดคล้อง หน่วยเก็บข้อมูลเป็น SSD แบบ M.2 PCIe Gen4 NVMe ที่เข้ารหัสด้วยตัวเอง มีให้เลือกความจุ 1 TB หรือ 4 TB รองรับการแคชเช็คพอยต์โมเดลขนาดใหญ่ภายในเครื่องโดยไม่พึ่งพาที่เก็บข้อมูลภายนอก

การเชื่อมต่อและเครือข่าย

EdgeXpert MS-C931 รองรับ NVIDIA ConnectX-7 Smart NIC พร้อมพอร์ต QSFP ความเร็ว 200 Gbps คู่ สำหรับเชื่อมต่อยูนิตแบบเพียร์ทูเพียร์โดยตรง พร้อมอีเธอร์เน็ต 10 GbE (RJ-45) สำหรับการเชื่อมต่อเครือข่ายมาตรฐาน การเชื่อมต่อไร้สายครอบคลุม Wi-Fi 7 และ Bluetooth 5.4 พอร์ต USB 3.2 Type-C สี่พอร์ตรองรับโหมดสำรอง DisplayPort สำหรับส่งสัญญาณภาพไปยังมอนิเตอร์หลายตัวโดยตรง ช่วยให้ระบบทำหน้าที่เป็นเวิร์กสเตชันพัฒนาระดับท้องถิ่นเต็มรูปแบบควบคู่ไปกับการเป็นเซิร์ฟเวอร์อนุมาน

วิศวกรรมความร้อนและสมรรถนะที่ยั่งยืน

ระบบ AI ขนาดกะทัดรัดมักลดความเร็วสัญญาณนาฬิกาเมื่อรับโหลดต่อเนื่องนาน เนื่องจากอุณหภูมิภายในเพิ่มขึ้น—พฤติกรรมที่ลดปริมาณงานโดยตรงระหว่างการเทรนยาวหรือการให้บริการอนุมานแบบต่อเนื่อง โมดูลระบายความร้อนของ EdgeXpert MS-C931 ถูกออกแบบมาเพื่อหลีกเลี่ยงปัญหานี้โดยเฉพาะ: การตรวจสอบภายใต้โหลดต่อเนื่องโดยอิสระด้วยวิธีวัดความเครียด GPU มาตรฐานของ NVIDIA บันทึกค่าสถานะคงที่ดังต่อไปนี้

ส่วนประกอบอุณหภูมิสูงสุดที่ยั่งยืน
SoC (GB10 Superchip)85 °C
ภายนอกตัวเครื่อง (ด้านบน)41.8 °C
ภายนอกตัวเครื่อง (แผงหลัง)48.6 °C
NVMe SSD52 °C

อุณหภูมิภายนอกตัวเครื่องยังคงต่ำพอที่จะจับต้องยูนิตโดยตรงระหว่างการทำงาน และ SSD ยังคงปลอดจากการเสื่อมสภาพในการอ่าน/เขียนจากความร้อน แม้ระหว่างการโหลดชุดข้อมูลต่อเนื่อง ในทางปฏิบัติ สิ่งนี้แปลเป็นความเร็วสัญญาณนาฬิกาที่เสถียรไม่ลดลงระหว่างงานปรับแต่งละเอียดหลายชั่วโมงและเวิร์กโหลดอนุมานที่ทำงานยาวนาน—ซึ่งเป็นสถานการณ์ที่ระบบ AI ขนาดกะทัดรัดมักสูญเสียสมรรถนะเมื่อเวลาผ่านไป

ซอฟต์แวร์: การกำกับดูแล AI อธิปไตย

EdgeXpert MS-C931 มาพร้อม NVIDIA DGX OS ที่ติดตั้งไว้ล่วงหน้า ให้สแต็กเฟรมเวิร์ก CUDA และ AI เต็มรูปแบบพร้อมใช้งานทันที นอกจากนี้ MSI ยังรวม Galene.AI ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มกำกับดูแล AI อธิปไตยที่สร้างมาสำหรับการใช้งานภายในสถานที่ภายใต้การกำกับดูแล: มันให้การออเคสเตรชันแบบ Docker Compose การควบคุมการเข้าถึง และการบันทึกพร้อมสำหรับการตรวจสอบ เพื่อให้การใช้โมเดลภายในองค์กรยังคงเป็นแบบท้องถิ่นเต็มรูปแบบ ตรวจสอบย้อนกลับได้ และอยู่ภายใต้การควบคุมดูแลโดยตรง—โดยไม่ต้องพึ่งพาบริการคลาวด์ภายนอก

ที่เก็บข้อมูลและความปลอดภัย

การกำหนดค่า NVMe ทั้งแบบ 1 TB และ 4 TB จะเข้ารหัสด้วยตัวเองโดยค่าเริ่มต้น ปกป้องน้ำหนักโมเดล ชุดข้อมูลสำหรับปรับแต่งละเอียด และบันทึกการอนุมานขณะพัก โดยไม่ต้องใช้โอเวอร์เฮดซอฟต์แวร์เพิ่มเติม เมื่อรวมกับ TPM 2.0 แล้ว สิ่งนี้ทำให้ EdgeXpert MS-C931 มีพื้นฐานความปลอดภัยที่เหมาะสมสำหรับสภาพแวดล้อมที่อ่อนไหวต่อข้อมูล เช่น กฎหมาย การเงิน ซึ่งการประมวลผลภายในสถานที่เป็นข้อกำหนดมากกว่าความต้องการ

การขยายเกินกว่าหน่วยเดียว

เช่นเดียวกับระบบทั้งหมดที่สร้างบน NVIDIA GB10 Superchip EdgeXpert MS-C931 รองรับการเชื่อมต่อยูนิต 2 หน่วยโดยตรงผ่านพอร์ต ConnectX-7 โดยรวมสองยูนิตเป็นพูลหน่วยความจำรวม 256 GB ที่สามารถให้บริการโมเดลที่มีพารามิเตอร์เกิน 400,000 ล้านพารามิเตอร์ได้ สิ่งนี้ให้เส้นทางอัปเกรดที่ตรงไปตรงมาสำหรับทีมที่เริ่มต้นด้วยยูนิตเดสก์ท็อปเดียวและต่อมาต้องการพื้นที่ว่างเพิ่มเติมสำหรับโมเดลขนาดใหญ่ขึ้น โดยไม่ต้องเปลี่ยนสแต็กซอฟต์แวร์หรือการกำหนดค่าการกำกับดูแล

한국어เกาหลีkr🇰🇷Қазақคาซัคkz🇰🇿ქართულიจอร์เจียge🇬🇪简体จีนcn🇨🇳繁體จีนตัวเต็มhk🇭🇰日本語ญี่ปุ่นjp🇯🇵Tagalogตากาล็อกph🇵🇭Türkçeตุรกีtr🇹🇷తెలుగుเตลูกูte🇮🇳தமிழ்ทมิฬta🇱🇰ไทยไทยth🇹🇭नेपालीเนปาลnp🇳🇵বাংলাเบงกาลีbd🇧🇩ਪੰਜਾਬੀปัญจาบpa🇮🇳فارسیเปอร์เซียir🇮🇷မြန်မာพม่าmm🇲🇲मराठीมราราฐีmr🇮🇳Melayuมลายูmy🇲🇾Русскийรัสเซียru🇷🇺Tiếng Việtเวียดนามvn🇻🇳සිංහලสิงหลlk🇱🇰العربيةอาอาหรับar🇸🇦Bahasaอินโดนีเซียid🇮🇩O'zbekอุซเบกuz🇺🇿اردوอูรดูpk🇵🇰हिंदीฮินดีhi🇮🇳עבריתฮีบรูil🇮🇱Ελληνικάกรีกgr🇬🇷hrvatskiโครเอเชียhr🇭🇷češtinaเช็กcz🇨🇿Српскиเซอร์เบียrs🇷🇸Nederlandsดัตช์nl🇳🇱danskเดนมาร์กdk🇩🇰Bokmålนอร์เวย์no🇳🇴bosanskiบอสเนียba🇧🇦българскиบัลแกเรียbg🇧🇬Беларускаяเบลารุสby🇧🇾Portuguêsโปรตุเกสpt🇵🇹Polerowaćโปแลนด์pl🇵🇱Françaisฝรั่งเศสfr🇫🇷suomiฟินแลนด์fi🇫🇮українськаยูเครนua🇺🇦Deutschเยอรมันde🇩🇪românăโรมาเนียro🇷🇴latviešuลัตเวียlv🇱🇻Lietuviųลิทัวเนียlt🇱🇹Españolสเปนes🇪🇸slovenčinaสโลวักsk🇸🇰Slovenecสโลวีเนียsi🇸🇮svenskaสวีเดนse🇸🇪Englishอังกฤษen🇪🇺Italianoอิตาลีit🇮🇹Eestiเอสโตเนียee🇪🇪magyarฮังการีhu🇭🇺