A Workstation Acer com Superchip NVIDIA GB10 é a solução ideal para projetos que exigem alto poder computacional, sendo amplamente utilizado em aplicações de Inteligência Artificial, Machine Learning, Deep Learning e Data Centers.

Projetado com a tecnologia de ponta da NVIDIA, o GB10 entrega performance extrema, estabilidade e eficiência energética, atendendo às demandas de ambientes profissionais e corporativos.

Por que escolher o NVIDIA GB10:

Arquitetura de última geração NVIDIA

Alto desempenho para cargas de trabalho pesadas

Ideal para IA, Deep Learning, Data Centers e aplicações profissionais

Eficiência energética e estabilidade comprovada

Tecnologia usada por empresas e pesquisadores de ponta

O NVIDIA GB10 é perfeito para desenvolvedores de IA, Empresas de tecnologia, Pesquisadores e universidades, projetos avançados de computação.

Especificações:

Sistema Operacional: NVIDIA DGX OS (Linux)

CPU + GPU: NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip

Chip: NVIDIA GB10 (Grace Blackwell) – System-on-Chip (SoC) com CPU + GPU integrados

CPU: 20 núcleos ARM — 10× Cortex-X925 + 10× Cortex-A725;

GPU: Arquitetura NVIDIA Blackwell com núcleos CUDA® de última geração;

Armazenamento: 4TB;

Tensor Cores: 5ª geração para aceleração de IA;

Desempenho AI: Até 1 petaFLOP (FP4) de poder computacional para IA;

Memória unificada: 128 GB LPDDR5x (coerente entre CPU e GPU);

Interface de memória: 256-bit com alta largura de banda (~273 GB/s);

Armazenamento (em sistemas com GB10): até 4 TB NVMe M.2 com autocriptografia;

Rede: NVIDIA ConnectX-7 SmartNIC (até 200 Gbps) + Ethernet 10 GbE ;

Wi-Fi: Wi-Fi 7;

Bluetooth: 5.4;

Portas: USB Type-C (várias), HDMI 2.1a para saída de vídeo (em sistemas completos);

Consumo TDP do chip: ~140 W (CPU + GPU);

Fonte (em sistemas com GB10): ~240 W; 

Dimensões (exemplo DGX Spark): ~150 × 150 × 50,5 mm;

Segurança: Slot para trava Kensington;

Peso: ~1,2 kg;

Garantia: 1 ano

Destaques:

 Combina CPU ARM e GPU Blackwell em um único superchip integrado;

Até 1 PFLOP de desempenho em cargas de IA avançadas;

Memória unificada de alta velocidade para maior eficiência em workloads de IA;

Capacidade local para modelos de IA grandes, incluindo uso profissional e de data science