🛒 0

NVIDIA DGX اسپارک

چپ NVIDIA GB10 سپرچپ
متحدہ میموری 128 جی بی LPDDR5x
AI کارکردگی 1 پیٹاFLOP (FP4)
اسٹوریج 4 ٹی بی این وی ایم ای، خود خفیہ کاری
Rs 1,112,323
کلسٹر کنفیگریشن

ہماری ٹیم ایک حسب ضرورت قیمت کا تخمینہ لگا کر آپ سے رابطہ کرے گی۔

اپنے کارٹ میں مختلف ترتیبات کو الگ کرنے کے لیے استعمال کریں — مفید اگر آپ ایک ہی مصنوعات کو مختلف اختیارات کے ساتھ آرڈر کرتے ہیں۔

کل قیمت Rs 1,112,323

مکمل تفصیلات

کمپیوٹیشن اور میموری

چپ

NVIDIA GB10 Grace Blackwell سپرچپ

سی پی یو

20-کور آرم (10 × Cortex-X925 + 10 × Cortex-A725)

متحدہ میموری

128 جی بی LPDDR5x (273 جی بی/سی بینڈوتھ)

AI کارکردگی

1 پیٹاFLOP (FP4)

اسٹوریج اور جسمانی

اسٹوریج

4 ٹی بی این وی ایم ای ایس ایس ڈی، خود خفیہ کاری (PCIe Gen4)

ابعاد

150 x 150 x 50.5 ملی میٹر

وزن

1.2 کلوگرام

ڈسپلے آؤٹ پٹس

تین ہم وقت ڈسپلے تک (HDMI + USB4 DisplayPort alt-mode)

پاور اور نیٹ ورکنگ

بجلی کی فراہمی

240 W USB-C PD ایڈاپٹر

نیٹ ورکنگ

NVIDIA ConnectX-7 اسمارٹ این آئی سی، ڈوئل 200 Gbps QSFP + 10 GbE RJ-45

وائرلیس

وائی فائی 7، بلوٹوتھ 5.4

سافٹ ویئر اور سیکیورٹی

آپریٹنگ سسٹم

NVIDIA DGX OS (Ubuntu 24.04 LTS)، مکمل CUDA اے آئی اسٹیک پہلے سے انسٹال شدہ

ایجینٹک اے آئی

NemoClaw سینڈ باکسڈ ایجنٹ فریم ورک شامل

سیکورٹی

TPM 2.0، سیکیور بوٹ، خود خفیہ کاری ایس ایس ڈی

کیا آپ ایک فوری AI سے چلنے والی خلاصہ پسند کریں گے؟ پڑھنے کو چھوڑیں — اس مصنوعات کی مکمل تفصیلات اور آپ کے استعمال کے لیے موزوںیت کو اپنی پسند کے AI معاون کے ساتھ جانچیں۔

NVIDIA DGX Spark NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip کا ریفرنس ڈیسک ٹاپ سسٹم ہے، جو پہلی بار جنوری 2025 میں ورکنگ نام Project DIGITS کے تحت عوامی طور پر دکھایا گیا تھا، جس کے بعد اپنے حتمی نام کے تحت شپ کیا گیا۔ یہ پلیٹ فارم جسے NVIDIA نے خود ڈیزائن، تصدیق شدہ بنایا ہے اور براہ راست اپ ڈیٹ کرتا رہتا ہے، یہ 1 پیٹاFLOP FP4 AI پرفارمنس اور 128 GB مربوط یکساں میموری کو 1.2 کلوگرام کے اینکلوزر میں پیک کرتا ہے جو کہ کی بورڈ کے پاس ڈیسک پر رکھنے کے لیے کافی چھوٹا ہے۔

چونکہ DGX Spark NVIDIA کا اپنا ریفرنس ڈیزائن ہے، اس لیے یہ وہ پلیٹ فارم بھی ہے جس پر نئی GB10 ایکو سسٹم کی صلاحیتوں کو سب سے پہلے تصدیق کیا جاتا ہے۔ مارچ 2026 کے آخر میں NVIDIA کی GTC 2026 کانفرنس کے بعد، 4-نوڈ RoCE کلسٹرنگ کی سرکاری سپورٹ — جو ایک ڈپلائمنٹ کو 512 GB مشترکہ یکساں میموری تک بڑھاتی ہے — کی تصدیق DGX Spark پر کی گئی تھی جس کے بعد پارٹنر ہارڈویئر میں اپنایا گیا، GB10 لائن اپ میں پہلے سے معیاری 2-یونٹ ڈائریکٹ لنکنگ کی صلاحیت کے ساتھ۔

ہارڈویئر کی تفصیلات

اس کی بنیاد میں NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip ہے، جو 20-کور Arm پروسیسر (10 × Cortex-X925 پرفارمنس کورز + 10 × Cortex-A725 ایفیشنسی کورز) کو Blackwell-جنریشن GPU کے ساتھ ملاتا ہے جس میں 5ویں جنریشن ٹینسر کورز اور مقامی FP4 اسپارسٹی سپورٹ شامل ہے۔ دونوں کو 128 GB LPDDR5x یکساں میموری جوڑتی ہے جو CPU اور GPU کے درمیان مشترکہ 273 GB/s کوہیرنٹ بینڈوتھ فراہم کرتی ہے، جس سے کاپی اوور ہیڈ ختم ہو جاتی ہے جو علیحدہ CPU/GPU میموری پولز عام طور پر پیدا کرتے ہیں۔ اسٹوریج ایک 4 TB سیلف-انکرپٹنگ PCIe Gen4 NVMe SSD ہے، جو بڑے ماڈل چیک پوائنٹس اور ڈیٹاسیٹس کو مقامی طور پر رکھنے کے لیے سائز کیا گیا ہے۔

سافٹ ویئر: مکمل NVIDIA AI اسٹیک، پہلے سے انسٹال شدہ

DGX Spark NVIDIA DGX OS (Ubuntu 24.04 LTS) اور مکمل NVIDIA AI سافٹ ویئر اسٹیک کے ساتھ شپ ہوتا ہے جو ہارڈویئر کے خلاف پہلے سے انسٹال اور تصدیق شدہ ہوتا ہے — CUDA, cuDNN, TensorRT, اور NVIDIA کنٹینر رن ٹائم پہلی بوٹ پر تیار ہوتے ہیں۔ NVIDIA NIM مائیکرو سروسز سپورٹڈ ماڈلز کو بغیر دستی ٹیوننگ کے بہتر انفرنس کنٹینرز کے طور پر ڈپلائی کرنے کی اجازت دیتی ہیں، اور جب ورک لوڈ بعد میں NVIDIA DGX Cloud یا ڈیٹا سینٹر DGX سسٹم پر منتقل کیا جاتا ہے تو یہی کنٹینرز بغیر تبدیلی کے آگے چلتے رہتے ہیں۔ سرکاری پلے بکس کا مسلسل برقرار رکھا گیا سیٹ عام ورک فلو کو کور کرتا ہے — vLLM اور TensorRT-LLM سرونگ سے لے کر NeMo اور Unsloth کے ساتھ فائن ٹیوننگ تک — جو نئے اور اعلیٰ درجے کے صارفین دونوں کے لیے سیٹ اپ کا وقت کم کرتا ہے۔

ایجینٹک AI ورک لوڈز کے لیے، DGX Spark NemoClaw شامل کرتا ہے، جو NVIDIA کی سینڈ باکسڈ ایجنٹ-ایگزیکشن لیئر ہے۔ یہ خودمختار ایجنٹس کے ارد گرد پالیسی پر مبنی رسائی کنٹرول نافذ کرتی ہے، آڈٹ مقاصد کے لیے ان کے اعمال لاگ کرتی ہے، اور حالیہ DGX OS اپ ڈیٹس میں مقامی ایجنٹ انفرنس کو قابل پیمائش حد تک تیز فراہم کرنے کے لیے بہتر بنائی گئی ہے۔

کنیکٹیویٹی اور نیٹ ورکنگ

نیٹ ورکنگ ایک NVIDIA ConnectX-7 Smart NIC کے گرد بنایا گیا ہے جس میں ڈوئل 200 Gbps QSFP پورٹس ہیں، جو براہ راست یونٹ سے یونٹ لنکنگ کے لیے استعمال ہوتے ہیں یا بڑی ڈپلائمنٹس میں منیجڈ RoCE سوئچ فبرک سے کنکشن کے لیے۔ اضافی آن بورڈ کنیکٹیویٹی میں 10 GbE Ethernet (RJ-45), Wi-Fi 7, اور Bluetooth 5.4 شامل ہیں۔ چار USB4 Type-C پورٹس مقالی ملٹی-مانیٹر استعمال کے لیے ڈسپلے پورٹ آؤٹ پٹ کو سپورٹ کرتی ہیں — تین ہم وقت ڈسپلے تک — HDMI کے ساتھ، جو ایک ہی یونٹ کو ڈویلپمنٹ ورک سٹیشن اور ہمیشہ آن انفرنس سرور دونوں کے طور پر کام کرنے دیتی ہیں۔

انٹرپرائز مینجمنٹ اور سیکیورٹی

DGX Spark انٹرنیٹ کنیکٹیویٹی کے بغیر ماحول کے لیے ایئر گیپڈ ڈپلائمنٹ کو سپورٹ کرتا ہے، جس میں کلاؤڈ-انٹ کے ذریعے کسٹم ISO تخلیق اور USB پر مبنی OS اور ڈرائیور اپ ڈیٹس شامل ہیں — جو بیرونی نیٹ ورک انحصار کے بغیر بیڑے کو فراہم اور برقرار رکھنے کو قابل بناتا ہے۔ اسٹوریج ڈیفالٹ کے لحاظ سے سیلف-انکرپٹنگ ہے، اور پلیٹ فارم میں TPM 2.0 اور سیکیور بوٹ شامل ہیں، جو اسے ریگولیٹڈ، ڈیٹا-حساس ڈپلائمنٹس کے لیے موزوں سیکیورٹی بیس لائن فراہم کرتا ہے جہاں پروسیسنگ مکمل طور پر آن پریمیسز رہنی چاہیے۔

سکیلنگ: سنگل، 2-یونٹ، اور 4-یونٹ کنفیگریشنز

ایک سنگل DGX Spark مقامی طور پر تقریباً 200 ارب پیرامیٹرز تک کے ماڈلز کو آرام سے سرونگ کرتا ہے۔ بڑے ماڈلز کے لیے، دو یونٹس براہ راست ConnectX-7 QSFP پورٹس کے ذریعے 256 GB کے مشترکہ یکساں میموری پول میں جڑتے ہیں، اور چار یونٹس تک کو منیجڈ 200 GbE RoCE سوئچ فبرک کے ذریعے 512 GB کے کوہیرنٹ پول کے لیے جوڑا جا سکتا ہے — وہی کلسٹرنگ پاتھ جسے NVIDIA نے GTC 2026 پر تصدیق کیا تھا۔

کنفیگریشنکل یکساں میموریلنکزیادہ سے زیادہ ماڈل پیرامیٹرز
سنگل یونٹ128 GBn/a~200B
2-یونٹ کلسٹر256 GBڈائریکٹ QSFP DAC, 200 Gbps~400B
4-یونٹ کلسٹر512 GBمنیجڈ RoCE 200 GbE سوئچ فبرک700B+

ایکو سسٹم اور طویل مدتی سکیلنگ پاتھ

چونکہ DGX Spark وہی DGX OS اور NVIDIA AI سافٹ ویئر اسٹیک چلاتا ہے جو NVIDIA DGX Cloud اور ڈیٹا سینٹر DGX سسٹمز میں استعمال ہوتا ہے، اس لیے مقامی طور پر تیار کردہ ورک لوڈز — کنٹینرز، NIM ڈپلائمنٹس، فائن ٹیوننگ پائپ لائنز — بغیر ترمیم کے آگے چلتے رہتے ہیں جب ڈیسک ٹاپ پروٹوٹائپ سے بڑی پروڈکشن ڈپلائمنٹ کی طرف منتقل ہونے کا وقت آتا ہے۔

اردواردوpk🇵🇰O'zbekازبکuz🇺🇿Bahasaانڈونیشیائیid🇮🇩မြန်မာبرمیmm🇲🇲বাংলাبنگالیbd🇧🇩ਪੰਜਾਬੀپنجابیpa🇮🇳Türkçeترکیtr🇹🇷தமிழ்تملta🇱🇰ไทยتھائیth🇹🇭తెలుగుتیلگوte🇮🇳Tagalogٹیگا لوگph🇵🇭日本語جاپانیjp🇯🇵ქართულიجارجیائیge🇬🇪简体چینیcn🇨🇳繁體روایتی چینیhk🇭🇰Русскийروسیru🇷🇺සිංහලسنہالاlk🇱🇰עבריתعبرانیil🇮🇱العربيةعربیar🇸🇦فارسیفارسیir🇮🇷Қазақقزاخkz🇰🇿한국어کوریائیkr🇰🇷Melayuمالےmy🇲🇾मराठीمراٹھیmr🇮🇳नेपालीنیپالیnp🇳🇵हिंदीہندیhi🇮🇳Tiếng Việtویتنامیvn🇻🇳Eestiایسٹونیائیee🇪🇪Italianoاطالویit🇮🇹Englishانگریزیen🇪🇺българскиبلغاریائیbg🇧🇬bosanskiبوسنیائیba🇧🇦Беларускаяبیلاروسیby🇧🇾Portuguêsپرتگالیpt🇵🇹Polerowaćپولشpl🇵🇱Deutschجرمنde🇩🇪češtinaچیکcz🇨🇿Nederlandsڈچnl🇳🇱danskڈینشdk🇩🇰românăرومانیائیro🇷🇴Српскиسربیائیrs🇷🇸slovenčinaسلوواکsk🇸🇰Slovenecسلووینیائیsi🇸🇮svenskaسویڈشse🇸🇪Françaisفرانسیسیfr🇫🇷suomiفنّشfi🇫🇮hrvatskiکروشیائیhr🇭🇷latviešuلیٹویائیlv🇱🇻Lietuviųلتھووینیائیlt🇱🇹Bokmålنارویجینno🇳🇴Españolہسپانویes🇪🇸magyarہنگریائیhu🇭🇺українськаیوکرینیائیua🇺🇦Ελληνικάیونانیgr🇬🇷