Supermicro Super AI Station GB300
Använd detta för att skilja mellan olika konfigurationer i din varukorg – praktiskt om du beställer samma produkt med olika alternativ.
Fullständiga specifikationer
Beräkning & minne
Superchip
NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip
CPU
1× NVIDIA Grace CPU Superchip, 72 Arm Neoverse V2-kärnor
GPU
1× NVIDIA Blackwell Ultra GPU
Koherent minne
748 GB enhetligt: 496 GB LPDDR5X + 252 GB HBM3e
AI-prestanda
20 PetaFLOPS (FP4)
Lagring & fysiska egenskaper
Lagring (fack)
4× M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe
Formfaktor
Konverterbar skrivbordstorn eller 5U rackmonteringsbar, delad chassikonstruktion
Mått
21,5 x 48 x 49 cm
Nätverk & Clusterskalning
Höghastighetsnätverk
2× 400G QSFP112-portar via NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC
Clusterskalning
Upp till 8 enheter i ett enda sammanhängande kluster över 400GbE, utbyggbart vidare till HGX B300 (8 GPU) eller GB300 NVL72 (72 GPU) infrastruktur
PCIe-utbyggnad
PCIe 5.0, 1× dubbelbred x16-slot + ytterligare x8-slotar
Effekt & termisk
Strömförsörjning
1600 W nätaggregat, Titanium-effektivitet, standard kontorsuttag
Kylning
Sluten krets vätskekylning, underhållsbar, nästan ljudlös kontinuerlig drift
Hantering och programvara
Fjärrhantering
IPMI 2.0 och Redfish API, övervakning och kontroll i datacenterstil
Programvarustack
Förinstallerad Linux-miljö med NVIDIA AI Enterprise-verktyg, redo för distribution av NVIDIA NemoClaw-agent
Supermicro lanserade Super AI Station GB300 den 28 oktober 2025 som ett skrivbordssystem baserat på NVIDIA GB300 Grace Blackwell Superchip-plattformen – ett system byggt för att köra modeller med en biljon parametrar lokalt, samtidigt som det erbjuder en dokumenterad väg för kostnadseffektiv och gradvis expansion till AI-kapacitet i datascenterstorlek.
Hårdvaruspecifikationer
Super AI Station är byggd kring en enda NVIDIA Grace CPU Superchip – 72 Arm Neoverse V2-kärnor och 496 GB LPDDR5X-minne – i kombination med en NVIDIA Blackwell Ultra GPU med 252 GB HBM3e GPU-minne, sammanfogad via NVLink-C2C till en enhetlig minnespool på 748 GB. Upp till 7 isolerade MIG-partitioner låter en enskild station hantera flera team eller arbetsbelastningar samtidigt utan konflikter. Systemet erbjuder 4× M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe-lagring och ett dubbelports NVIDIA ConnectX-8 400G SuperNIC – samma nätverksinfrastruktur som används för att ansluta ytterligare stationer när en distribution växer.
Lokal AI-server för företagsbruk
Super AI Station är utformad att fungera som en delad lokal AI-resurs. Flera anställda kan skicka in dokumentbearbetningsuppgifter – kontraktsgranskning, fakturaextrahering, rapportframställning, e-posttriage – under arbetsdagen, där jobb hanteras centralt på plats istället för att dirigeras via externa molntjänster.
Genom NVIDIA NemoClaw kan autonoma agenter köras kontinuerligt på systemet och hantera återkommande uppgifter som inkorgsövervakning eller schemalagd rapportgenerering utan att en person behöver initiera varje begäran. Detta låter Super AI Station fungera som kontinuerlig AI-infrastruktur för företaget, vilket stöder stabila dokumentarbetsbelastningar.
Byggd för att skala: Från en station till en AI-fabrik
En enskild Super AI Station är ett komplett, fristående system, men även basenheten i en större distribution. Upp till 7 ytterligare stationer kan läggas till över tid – upp till 8 enheter – som kommunicerar över samma dubbelports 400G-infrastruktur, utan att befintlig infrastruktur eller arbetsflöden behöver omkonstrueras. Varje tillagd enhet bidrar med sitt eget 748 GB enhetligt minne och beräkningskraft till poolen, vilket ger en växande organisation ett enkelt, stegvis sätt att utöka kapaciteten när användningen ökar.
När efterfrågan slutligen överstiger ett 8-enhetskluster utvidgas samma 400G-nätverksgrund till Supermicros NVIDIA HGX B300 och NVIDIA GB300 NVL72-plattformar. Tidigare köpta stationer fortsätter köras i produktion istället för att avvecklas eller ersättas – den initiala investeringen förblir en del av distributionen i varje tillväxtstadium.
Varje station som läggs till längs denna väg fortsätter fungera – inget som köpts tidigare ersätts.
| Steg | Enhetligt minne | Indikativ kostnad | Betydelse |
|---|---|---|---|
| Enskild station | 748 GB | 1,1 M kr | Startpunkt; kör helt fristående. |
| 2-enhetskluster | 1,5 TB | 2,1 M kr | Lägger till 1 station över samma 400GbE-infrastruktur. |
| 4-enhetskluster | 3 TB | 4,1 M kr | Lägger till 3 stationer; ingen ändring av befintlig konfiguration krävs. |
| 8-enhetskluster | 6 TB | 7,8 M kr | Maximal kapacitet för enskilda kluster på Super AI Station-hårdvara. |
| HGX B300-utbyggnad | 9+ TB kombinerat | ~1,7 M kr (ytterligare) | Befintliga stationer fortsätter köras; kompakt träningskapacitet för flera noder läggs till bredvid dem. |
| GB300 NVL72-utbyggnad | 20+ TB kombinerat | ~3,7 M kr (ytterligare) | Enhetlig rackskala för inferens i exaskala; tidigare stationer förblir i produktion. |
HGX B300- och GB300 NVL72-siffror är indikativa startpriser för ytterligare infrastruktur ansluten till en befintlig Super AI Station-distribution, inte en ersättning för den.
Kostnadsjämförelse: skalbart lokalt vs. molnbaserade AI-API:er
För små och medelstora företag som bearbetar stora mängder dokument dagligen blir skillnaden mellan en fast lokal klusterlösning och användningsbaserad moln-AI-fakturering betydande över tid.
| Kostnadskategori | Molns AI-API:er | Supermicro (lokalt) |
|---|---|---|
| Inledande hårdvaruinvestering | Ingen | 1,1 M kr (engångs) |
| Driftkostnad år 1 | ~1,0M - ~2,4M kr | ~49 000 kr (el & underhåll) |
| Driftkostnad år 2 | ~1,0M - ~2,4M kr | ~49 000 kr (el & underhåll) |
| Driftkostnad år 3 | ~1,0M - ~2,4M kr | ~49 000 kr (el & underhåll) |
| Sammanlagd kostnad över 3 år | ~2,9M - ~7,3M kr | ~1,2 M kr |
Eftersom bearbetningen sker helt lokalt överförs inte dokument eller affärsdata till tredjepartsservrar. Detta är ett relevant övervägande för organisationer inom juridik, finans eller andra datakänsliga sektorer.
Sammanfattning
Super AI Station GB300 ger tillgång till lokal AI-kapacitet för modeller med en biljon parametrar till begränsad kostnad, med möjlighet att växa station för station och slutligen till HGX B300- eller GB300 NVL72-infrastruktur. För små och medelstora företag med växande AI-arbetsbelastningar kan det erbjuda ett lägre kostnadsalternativ till molnbaserade AI-utgifter.
