0
Zapytanie 0,00 zł
0
Koszyk
0,00 zł
Ładowanie...
Ładowanie...
Zaktualizowano zapytania i zamówienie!
Zaktualizowano zapytania i zamówienie! Zaktualizowano zapytania i zamówienie!
Produkt jest niedostępny.
Przepraszamy, nie dysponujemy większą ilością produktu.

Komputery i stacje robocze AI

Moc obliczeniowa dopasowana do pracy ze sztuczną inteligencją

Stacje robocze AI zapewniają moc obliczeniową niezbędną do lokalnego trenowania i wdrażania modeli LLM, uczenia maszynowego oraz symulacji naukowych. Gwarantują niezależność od chmury, wysoki poziom bezpieczeństwa danych oraz wydajność skrojoną pod inżynierów i zespoły R&D.

Trenowanie i wdrażanie modeli AI

Trenowanie i wdrażanie modeli AI

Lokalny trening, fine-tuning i inferencja - bez kosztów chmury.

Analiza danych i data science

Analiza danych i data science

Szybka praca na dużych zbiorach danych i w środowiskach ML.

Dane pod pełną kontrolą

Dane pod pełną kontrolą

Przetwarzanie on-premise, bez wysyłania danych na zewnątrz.

Komputery do AI

pokaż
Sortowanie
Zaznaczone filtry:
NVIDIA NVIDIA DGX Spark 1x10GbE 2x200GbE 4TB NVMe Founders Edition EU

NVIDIA DGX Spark 1x10GbE 2x200GbE 4TB NVMe Founders Edition EU

Part number: 940-54242-0005-000

Producent: NVIDIA

Producent procesora: Nvidia

Model procesora: GB10

Model karty graficznej on-board: NVIDIA Blackwell

Pamięć wewnętrzna: 128 GB

Typ pamięci wewnętrznej: LPDDR5x-SDRAM

Całkowita pojemność przechowywania: 4000 GB

Zainstalowany system operacyjny: DGX OS

21 294,02 zł netto
26 191,64 zł brutto
Dostępność:
8  szt.
Konfiguracja produktu
ASUS Asus Ascent GX10 Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 1TB Gen 5

Asus Ascent GX10 Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 1TB Gen 5

Part number: 90MS0371-M00030

Producent: ASUS

Producent procesora: Nvidia

Model procesora: GB10

Model karty graficznej on-board: NVIDIA Blackwell

Pamięć wewnętrzna: 128 GB

Typ pamięci wewnętrznej: LPDDR5x-SDRAM

Całkowita pojemność przechowywania: 1000 GB

Zainstalowany system operacyjny: Nie

16 380,01 zł netto
20 147,41 zł brutto
24h Wysyłka w ciągu 24h
Dostępność:
50+  szt.
Gigabyte Gigabyte AI TOP Atom Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB Gen 4

Gigabyte AI TOP Atom Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB Gen 4

Part number: ATAGB10-9001

Producent: Gigabyte

Producent procesora: Nvidia

Model procesora: GB10

Model karty graficznej on-board: NVIDIA Blackwell

Pamięć wewnętrzna: 128 GB

Typ pamięci wewnętrznej: LPDDR5x-SDRAM

Całkowita pojemność przechowywania: 4000 GB

Zainstalowany system operacyjny: NVIDIA DGX OS

19 397,39 zł netto
23 858,79 zł brutto
24h Wysyłka w ciągu 24h
Dostępność:
50+  szt.
Lenovo Lenovo ThinkStation PGX Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB

Lenovo ThinkStation PGX Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB

Part number: 30KL0005YM

Producent: Lenovo

Producent procesora: Nvidia

Model procesora: GB10

Model karty graficznej on-board: NVIDIA Blackwell

Pamięć wewnętrzna: 128 GB

Typ pamięci wewnętrznej: LPDDR5x-SDRAM

Całkowita pojemność przechowywania: 4000 GB

Zainstalowany system operacyjny: DGX OS

21 515,73 zł netto
26 464,35 zł brutto
24h Wysyłka w ciągu 24h
Dostępność:
11-20  szt.
ASUS Asus Ascent GX10 Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB Gen 5

Asus Ascent GX10 Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB Gen 5

Part number: 90MS0371-M000V0

Producent: ASUS

Producent procesora: Nvidia

Model procesora: GB10

Model karty graficznej on-board: NVIDIA Blackwell

Pamięć wewnętrzna: 128 GB

Typ pamięci wewnętrznej: LPDDR5x-SDRAM

Całkowita pojemność przechowywania: 4000 GB

Zainstalowany system operacyjny: Nie

30 178,97 zł netto
37 120,13 zł brutto
Dostępność:
4  szt.
Lenovo Lenovo ThinkStation PGX Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 1TB

Lenovo ThinkStation PGX Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 1TB

Part number: 30KL0004YM

Producent: Lenovo

Producent procesora: Nvidia

Model procesora: GB10

Model karty graficznej on-board: NVIDIA Blackwell

Pamięć wewnętrzna: 128 GB

Typ pamięci wewnętrznej: LPDDR5x-SDRAM

Całkowita pojemność przechowywania: 1000 GB

Zainstalowany system operacyjny: DGX OS

19 310,97 zł netto
23 752,49 zł brutto
24h Wysyłka w ciągu 24h
Dostępność:
31-40  szt.
MSI MSI EdgeXpert MS-C931 Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB Gen 5

MSI EdgeXpert MS-C931 Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB Gen 5

Part number: 9S6-C9311-32S

Producent: MSI

Producent procesora: Nvidia

Model procesora: GB10

Model karty graficznej on-board: NVIDIA Blackwell

Pamięć wewnętrzna: 128 GB

Typ pamięci wewnętrznej: LPDDR5x-SDRAM

Całkowita pojemność przechowywania: 4000 GB

Zainstalowany system operacyjny: DGX OS

21 107,04 zł netto
25 961,66 zł brutto
Dostępność:
11-20  szt.
Lenovo Lenovo ThinkStation PGX Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB

Lenovo ThinkStation PGX Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB

Part number: 30KL0003GF

Producent: Lenovo

Producent procesora: Nvidia

Model procesora: GB10

Model karty graficznej on-board: NVIDIA Blackwell

Pamięć wewnętrzna: 128 GB

Typ pamięci wewnętrznej: LPDDR5x-SDRAM

Całkowita pojemność przechowywania: 4000 GB

Zainstalowany system operacyjny: DGX OS

23 940,68 zł netto
29 447,04 zł brutto
Dostępność:
11-20  szt.
Dell Dell Pro Max Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB

Dell Pro Max Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB

Part number: CD2J8

Producent: Dell

Producent procesora: Nvidia

Model procesora: GB10

Model karty graficznej on-board: NVIDIA Blackwell

Pamięć wewnętrzna: 128 GB

Typ pamięci wewnętrznej: LPDDR5x-SDRAM

Całkowita pojemność przechowywania: 4000 GB

Zainstalowany system operacyjny: DGX OS

24 419,69 zł netto
30 036,22 zł brutto
Dostępność:
4  szt.
Dell Dell Pro Max Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 2TB

Dell Pro Max Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 2TB

Part number: T9WMV

Producent: Dell

Producent procesora: Nvidia

Model procesora: GB10

Model karty graficznej on-board: NVIDIA Blackwell

Pamięć wewnętrzna: 128 GB

Typ pamięci wewnętrznej: LPDDR5x-SDRAM

Całkowita pojemność przechowywania: 2000 GB

Zainstalowany system operacyjny: DGX OS

21 564,16 zł netto
26 523,92 zł brutto
24h Wysyłka w ciągu 24h
Dostępność:
3  szt.
HP HP ZGX Nano G1n Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB

HP ZGX Nano G1n Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB

Part number: CZ9K4ET#ABD

Producent: HP

Producent procesora: Nvidia

Model procesora: GB10

Model karty graficznej on-board: NVIDIA Blackwell

Pamięć wewnętrzna: 128 GB

Typ pamięci wewnętrznej: LPDDR5x-SDRAM

Całkowita pojemność przechowywania: 4000 GB

Zainstalowany system operacyjny: Linux

24 318,95 zł netto
29 912,31 zł brutto
Dostępność:
4  szt.
Lenovo Lenovo ThinkStation PGX Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB

Lenovo ThinkStation PGX Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB

Part number: 30KL000AFC

Producent: Lenovo

Producent procesora: Nvidia

Model procesora: GB10

Model karty graficznej on-board: NVIDIA Blackwell

Pamięć wewnętrzna: 128 GB

Typ pamięci wewnętrznej: LPDDR5x-SDRAM

Całkowita pojemność przechowywania: 4000 GB

Zainstalowany system operacyjny: DGX OS

33 627,00 zł netto
41 361,21 zł brutto
Dostępność:
21-30  szt.
Dell Dell Pro Max Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 2TB

Dell Pro Max Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 2TB

Part number: MCNYD

Producent: Dell

Producent procesora: Nvidia

Model procesora: GB10

Model karty graficznej on-board: NVIDIA Blackwell

Pamięć wewnętrzna: 128 GB

Typ pamięci wewnętrznej: LPDDR5x-SDRAM

Całkowita pojemność przechowywania: 2000 GB

Zainstalowany system operacyjny: DGX OS

23 013,53 zł netto
28 306,64 zł brutto
Dostępność:
21-30  szt.
MSI MSI EdgeXpert MS-C931 Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB Gen 5

MSI EdgeXpert MS-C931 Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB Gen 5

Part number: EDGEXPERT-32SEU

Producent: MSI

Producent procesora: Nvidia

Model procesora: GB10

Model karty graficznej on-board: NVIDIA Blackwell

Pamięć wewnętrzna: 128 GB

Typ pamięci wewnętrznej: LPDDR5x-SDRAM

Całkowita pojemność przechowywania: 4000 GB

Zainstalowany system operacyjny: DGX OS

23 439,43 zł netto
28 830,50 zł brutto
Dostępność:
11-20  szt.
Acer Acer Veriton GN100 Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB

Acer Veriton GN100 Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB

Part number: DT.R6LEH.002

Producent: Acer

Producent procesora: Nvidia

Model procesora: GB10

Model karty graficznej on-board: NVIDIA Blackwell

Pamięć wewnętrzna: 128 GB

Typ pamięci wewnętrznej: LPDDR5x-SDRAM

Całkowita pojemność przechowywania: 4000 GB

Zainstalowany system operacyjny: DGX OS

26 500,19 zł netto
32 595,23 zł brutto
Dostępność:
11-20  szt.
HP HP ZGX Nano G1n Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB

HP ZGX Nano G1n Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB

Part number: CZ9K0ET#ABF

Producent: HP

Producent procesora: Nvidia

Model procesora: GB10

Model karty graficznej on-board: NVIDIA Blackwell

Pamięć wewnętrzna: 128 GB

Typ pamięci wewnętrznej: LPDDR5x-SDRAM

Całkowita pojemność przechowywania: 4000 GB

Zainstalowany system operacyjny: Linux

25 687,98 zł netto
31 596,22 zł brutto
Dostępność:
11-20  szt.
HP HP ZGX Nano G1n Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB

HP ZGX Nano G1n Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB

Part number: CZ9K0ET#ABZ

Producent: HP

Producent procesora: Nvidia

Model procesora: GB10

Model karty graficznej on-board: NVIDIA Blackwell

Pamięć wewnętrzna: 128 GB

Typ pamięci wewnętrznej: LPDDR5x-SDRAM

Całkowita pojemność przechowywania: 4000 GB

Zainstalowany system operacyjny: Linux

37 021,31 zł netto
45 536,21 zł brutto
Dostępność:
9  szt.
HP HP ZGX Nano G1n Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB

HP ZGX Nano G1n Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB

Part number: D4CY3ET#ABD

Producent: HP

Producent procesora: Nvidia

Model procesora: GB10

Model karty graficznej on-board: NVIDIA Blackwell

Pamięć wewnętrzna: 128 GB

Typ pamięci wewnętrznej: LPDDR5x-SDRAM

Całkowita pojemność przechowywania: 4000 GB

Zainstalowany system operacyjny: Linux

26 222,89 zł netto
32 254,15 zł brutto
Dostępność:
8  szt.
Lenovo Lenovo ThinkStation PGX Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 1TB

Lenovo ThinkStation PGX Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 1TB

Part number: 30KL0002GF

Producent: Lenovo

Producent procesora: Nvidia

Model procesora: GB10

Model karty graficznej on-board: NVIDIA Blackwell

Pamięć wewnętrzna: 128 GB

Typ pamięci wewnętrznej: LPDDR5x-SDRAM

Całkowita pojemność przechowywania: 1000 GB

Zainstalowany system operacyjny: DGX OS

19 366,09 zł netto
23 820,29 zł brutto
24h Wysyłka w ciągu 24h
Dostępność:
8  szt.
HP HP ZGX Nano G1n Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB

HP ZGX Nano G1n Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 4TB

Part number: CZ9K4ET#ABH

Producent: HP

Producent procesora: Nvidia

Model procesora: GB10

Model karty graficznej on-board: NVIDIA Blackwell

Pamięć wewnętrzna: 128 GB

Typ pamięci wewnętrznej: LPDDR5x-SDRAM

Całkowita pojemność przechowywania: 4000 GB

Zainstalowany system operacyjny: Linux

31 501,30 zł netto
38 746,60 zł brutto
Dostępność:
5  szt.
Lenovo Lenovo ThinkStation PGX Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 2TB

Lenovo ThinkStation PGX Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 2TB

Part number: 30KL000FBF

Producent: Lenovo

Producent procesora: Nvidia

Model procesora: GB10

Model karty graficznej on-board: NVIDIA Blackwell

Pamięć wewnętrzna: 128 GB

Typ pamięci wewnętrznej: LPDDR5x-SDRAM

Całkowita pojemność przechowywania: 2000 GB

Zainstalowany system operacyjny: DGX OS

30 509,67 zł netto
37 526,89 zł brutto
Dostępność:
5  szt.
Lenovo Lenovo ThinkStation PGX Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 2TB

Lenovo ThinkStation PGX Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 2TB

Part number: 30KL000FMW

Producent: Lenovo

Producent procesora: Nvidia

Model procesora: GB10

Model karty graficznej on-board: NVIDIA Blackwell

Pamięć wewnętrzna: 128 GB

Typ pamięci wewnętrznej: LPDDR5x-SDRAM

Całkowita pojemność przechowywania: 2000 GB

Zainstalowany system operacyjny: DGX OS

29 116,92 zł netto
35 813,81 zł brutto
Dostępność:
5  szt.
Lenovo Lenovo ThinkStation PGX Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 1TB

Lenovo ThinkStation PGX Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 1TB

Part number: 30KL000CIE

Producent: Lenovo

Producent procesora: Nvidia

Model procesora: GB10

Model karty graficznej on-board: NVIDIA Blackwell

Pamięć wewnętrzna: 128 GB

Typ pamięci wewnętrznej: LPDDR5x-SDRAM

Całkowita pojemność przechowywania: 1000 GB

Zainstalowany system operacyjny: DGX OS

27 886,59 zł netto
34 300,51 zł brutto
Dostępność:
4  szt.
HP HP ZGX Nano G1n Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 2TB

HP ZGX Nano G1n Nvidia DGX Spark Grace Blackwell 10 GB10 128GB 2TB

Part number: D4DB3ET#ABD

Producent: HP

Producent procesora: Nvidia

Model procesora: GB10

Model karty graficznej on-board: NVIDIA Blackwell

Pamięć wewnętrzna: 128 GB

Typ pamięci wewnętrznej: LPDDR5x-SDRAM

Całkowita pojemność przechowywania: 2000 GB

Zainstalowany system operacyjny: Linux

21 547,70 zł netto
26 503,67 zł brutto
Dostępność:
4  szt.

Wybrane dla Ciebie

Polecamy
Ubiquiti UCG-Ultra

Ubiquiti UCG-Ultra Cloud Gateway Ultra

UCG-Ultra

442,55 zł netto
544,34 zł brutto
Polecamy
Ubiquiti U6+

Ubiquiti U6+ access point WLAN 2402 Mbit/s Biały obsługa PoE

U6+

432,04 zł netto
531,41 zł brutto
Polecamy
Ubiquiti USW-Pro-48-POE

Ubiquiti USW-Pro-48-POE Networks UniFi Pro 48-Port PoE switch zarządzalny L2/L3 Gigabit Ethernet (10/100/1000) Obsługa PoE 1U Srebrny

USW-Pro-48-POE

4 685,55 zł netto
5 763,23 zł brutto
Polecamy
Ubiquiti USW-PRO-24-POE

Ubiquiti USW-PRO-24-POE Networks UniFi Pro 24-Port PoE switch zarządzalny L2/L3 Gigabit Ethernet (10/100/1000) Obsługa PoE 1U Srebrny

USW-PRO-24-POE

3 054,18 zł netto
3 756,64 zł brutto
Polecamy
Ubiquiti U7-PRO

Ubiquiti U7-PRO UniFi Access Point WiFi 7 PRO

U7-PRO

793,19 zł netto
975,62 zł brutto
Polecamy
Ubiquiti U7-Outdoor

Ubiquiti U7-Outdoor Access Point

U7-Outdoor

884,05 zł netto
1 087,38 zł brutto
Polecamy
Ubiquiti U6-PRO

Ubiquiti Networks U6-PRO access point WLAN 4800 Mbit/s Biały obsługa PoE

U6-PRO

699,09 zł netto
859,88 zł brutto
Polecamy
Ubiquiti USW-Pro-Max-16-PoE

Ubiquiti switch USW-Pro-Max-16-PoE

USW-Pro-Max-16-PoE

1 754,19 zł netto
2 157,65 zł brutto
Ubiquiti UAP-AC-HD

Ubiquiti UAP-AC-HD UniFi AC HD 1733 Mbit/s Biały Obsługa PoE

UAP-AC-HD

1 334,03 zł netto
1 640,86 zł brutto
HUAWEI LUNA2000-5-E0

Moduł bateryjny 5kW Huawei Luna2000

LUNA2000-5-E0

6 986,62 zł netto
8 593,54 zł brutto

Komputery do AI – Przewodnik zakupowy

Komputery do AI to dedykowane stacje robocze zaprojektowane z myślą o lokalnym trenowaniu, dostrajaniu i uruchamianiu modeli sztucznej inteligencji. Wybór komputera do pracy ze sztuczną inteligencją zależy od sposobu wykorzystania modeli - od prototypowania i dostrajania dużych modeli językowych, przez generowanie obrazów, po wnioskowanie (inference) w czasie rzeczywistym, czyli obsługę zapytań do gotowego modelu z minimalnym opóźnieniem. W tym przewodniku znajdziesz kompleksowe porównanie parametrów, producentów i konfiguracji dostępnych w ofercie Senetic, które pomogą IT Managerom, deweloperom i zespołom zakupowym dobrać sprzęt optymalny pod kątem wydajności, skalowalności i budżetu.

Czym są komputery do AI

Komputer do AI to stacja robocza lub kompaktowy system desktopowy zoptymalizowany pod zadania sztucznej inteligencji: uczenie maszynowe (Machine Learning), trening sieci neuronowych i modeli na własnych zbiorach danych oraz wnioskowania. Komputer AI zazwyczaj posiada bardziej złożoną architekturę niż zwykły komputer - kluczowe podzespoły dla komputerów do AI to karta graficzna, pamięć RAM i procesor z NPU.

Podstawowe zasady działania opierają się na trzech typach jednostek obliczeniowych:

  • GPU (Graphics Processing Unit) - układ graficzny odpowiedzialny za równoległe przetwarzanie dużych macierzy danych, w tym obliczeń na wagach i gradientach modeli sztucznej inteligencji. GPU dzieli obliczenia na tysiące jednoczesnych wątków, dzięki temu skraca czas trenowania i uruchamiania modeli AI z tygodni do godzin. Kluczowym parametrem przy wyborze komputera do AI jest ilość pamięci GPU (VRAM) ponieważ to ona decyduje, jak duży model zmieści się w pamięci karty bez przełączania danych z dyskiem.
  • NPU (Neural Processing Unit) - wyspecjalizowany procesor do operacji inference. Dedykowane procesory NPU odciążają system w zadaniach AI, zapewniając niską latencję i wysoką efektywność przy lokalnym przetwarzaniu danych. Obecność jednostek NPU pozwala na efektywne lokalne przetwarzanie danych w AI.
  • SoC (System on Chip) - zintegrowany układ scalający procesor (CPU), procesor graficzny (GPU) oraz pamięć zunifikowaną w jednym chipie. Dzięki temu wszystkie komponenty korzystają ze wspólnej puli pamięci zamiast wymieniać dane między osobnymi układami. Eliminuje to wąskie gardło transferu, które w klasycznych komputerach powstaje na styku CPU, GPU i oddzielnej pamięci RAM/VRAM. To podejście stosują kompaktowe komputery do AI, umożliwiając pracę z dużymi modelami przy mniejszym poborze mocy i mniejszej obudowie niż w tradycyjnej stacji roboczej.

Korzyści z zastosowania komputerów do AI w środowisku biznesowym obejmują:

  • pełną kontrolę nad danymi,
  • niższe opóźnienia niż w rozwiązaniach chmurowych,
  • brak zależności od przepustowości internetowej,
  • niższe koszty operacyjne w długim terminie,
  • umożliwiają lokalne uruchamianie modeli - dla wielu firm oznacza to nowe możliwości, od prototypowania po wdrożenie produkcyjne, bez konieczności korzystania z przetwarzania w chmurze.

Różnica między przetwarzaniem lokalnym a chmurowym sprowadza się do kompromisu: chmura oferuje skalowalność, ale generuje bieżące koszty i wymaga przesyłania danych. Lokalne komputer do AI eliminuje te ograniczenia - szczególnie przy częstym i intensywnym trenowaniu modeli lub inference.

Komputer do AI a zwykły komputer z kartą graficzną

Zwykły komputer stacjonarny z mocną kartą graficzną i profesjonalna stacja robocza to dwie różne klasy urządzeń. Karta graficzna jest najważniejszym elementem komputera do AI, ale sama w sobie nie definiuje komputera AI.

Architektura pamięci

Architektura pamięci ma bezpośredni wpływ na to, jak duże modele można obsłużyć bez utraty wydajności. W komputerach opartych na SoC z pamięcią zunifikowaną CPU i GPU korzystają ze wspólnej puli pamięci, co pozwala pracować z dużymi modelami językowymi bez dzielenia ich na mniejsze fragmenty (segmentacji) i bez utraty wydajności przy przełączaniu danych między układami. To realna przewaga przy zadaniach wymagających dużej ilości pamięci, np. praca z modelami rzędu kilkudziesięciu miliardów parametrów, które w standardowej architekturze wymagałyby kilku kart graficznych połączonych ze sobą.

Wydajność

Wydajność przy zadaniach AI jest diametralnie różna w zależności od klasy sprzętu. Karty graficzne klasy konsumenckiej osiągają wydajność AI liczoną w tysiącach TOPS (Tera Operations Per Second), co wystarcza do wielu zadań inference i fine-tuningu mniejszych modeli. Dedykowane komputery do AI, oparte na architekturze zoptymalizowanej pod obliczenia, oferują moc obliczeniową niedostępną dla kart graficznych klasy konsumenckiej.

Przyspieszenie procesów

Komputery do AI przyspieszają zarówno procesy związane ze sztuczną inteligencją, jak i zadania kreatywne od renderowania grafiki, przez przetwarzanie wideo, po generowanie obrazów w narzędziach opartych na modelach AI. Jednak do profesjonalnego trenowania modeli wystarczy wyłącznie dedykowana stacja robocza, wykorzystująca architekturę i pamięć zunifikowaną opisaną wyżej. Karty graficzne klasy konsumenckiej, nawet najwydajniejsze, nie mają wystarczającej pamięci ani przepustowości do tej skali zadań.

Chłodzenie

Komputery do AI często mają wyższe wymagania dotyczące zasilania i chłodzenia ze względu na długotrwałe obciążenie, co jest kolejnym elementem odróżniającym je od standardowych PC.

Rodzaje komputerów do AI według zastosowań

Wybór komputera do AI powinien uwzględniać typ wykonywanych zadań. Różne etapy pracy z modelami AI - od trenowania od podstaw, przez dostrajanie, po wdrożenie produkcyjne - wymagają odmiennych konfiguracji sprzętowych.

Komputery do trenowania modeli

Trenowanie dużych sieci neuronowych od podstaw należy do najbardziej wymagających obliczeniowo zastosowań AI. Wydajność stacji roboczej zależy przede wszystkim od mocy GPU w obliczeniach stosowanych podczas treningu, pojemności i przepustowości pamięci GPU oraz szybkości dostarczania danych. W zależności od wielkości modelu przydatne mogą być GPU wyposażone w kilkadziesiąt gigabajtów VRAM lub systemy z dużą pamięcią zunifikowaną. Duże zbiory treningowe uzasadniają również zastosowanie szybkich dysków NVMe o pojemności kilku terabajtów i dużej ilości pamięci RAM. PCIe Gen4 lub Gen5 może dodatkowo ograniczyć wąskie gardła komunikacyjne, szczególnie w konfiguracjach z wieloma GPU. Konkretne wymagania zależą jednak od rodzaju i skali trenowanego modelu.

Komputery do dostrajania modeli (Fine-tuning)

Dostrajanie (fine-tuning) istniejących modeli AI wymaga zbalansowanej konfiguracji. GPU lub układ typu Blackwell o średnim/wysokim poziomie VRAM, szybki dysk SSD NVMe do zapisu i odczytu checkpointów oraz duża pojemność pamięci RAM stanowią optymalną bazę. Szybkość zapisu na dysk i przepustowość pamięci bezpośrednio wpływają na czas każdego cyklu treningowego.

Komputery do inferencji AI

Uruchamianie gotowych modeli AI wymaga optymalizacji pod kątem szybkości odpowiedzi (latencji) i efektywności energetycznej. Tu sprawdzają się zarówno karty GPU, jak i procesory NPU. Wydajność RTX jest kluczowa dla lokalnego generowania obrazów AI, a kompaktowe systemy SoC z zunifikowaną pamięcią osiągają doskonałe wyniki przy niskim zużyciu energii.

Najważniejsze parametry komputerów do AI

Parametry techniczne decydują o tym, jakie zadania AI komputer będzie w stanie wykonać wydajnie. Poniżej omówienie kluczowych specyfikacji, na które warto zwrócić uwagę podczas wyboru.

Pojemność dysku - 1 TB, 2 TB czy 4 TB

Dyski NVMe są kluczowe do szybkiego ładowania danych w aplikacjach AI. Dyski SSD o pojemności 512 GB są zalecane dla komputerów AI na poziomie podstawowym - dyski NVMe SSD o pojemności 512 GB są uniwersalne dla AI przy prostszych zadaniach inference.

Dla profesjonalnych zastosowań:

  • 1 TB - wystarczające do inference i prototypowania z pojedynczymi modelami
  • 2 TB - optymalne dla fine-tuningu, gdy dane i checkpointy przechowywane są lokalnie
  • 4 TB - zalecane przy trenowaniu modeli i pracy z dużymi zbiorami danych

Łączność 10 GbE i 200 GbE

Szybka łączność sieciowa ma duże znaczenie w środowiskach AI, szczególnie gdy kilka komputerów współpracuje w ramach jednego klastra lub korzysta z danych przechowywanych na lokalnych serwerach. Wydajne stacje robocze mogą oferować porty 10 GbE, a bardziej zaawansowane konfiguracje także interfejsy o przepustowości sięgającej 200 Gb/s.

Tak szybkie połączenia ułatwiają wymianę dużych ilości danych między systemami, synchronizację obliczeń oraz rozdzielanie zadań pomiędzy kilka jednostek. Ma to szczególne znaczenie przy pracy z bardzo dużymi modelami, które ze względu na zapotrzebowanie na pamięć lub moc obliczeniową mogą wymagać wykorzystania więcej niż jednego komputera.

Łączność przewodową mogą uzupełniać Wi-Fi 7 i Bluetooth 5.4.

Pamięć RAM i VRAM

W klasycznym komputerze to VRAM karty graficznej - zwykle 16–32 GB - decyduje o tym, jak duży model uruchomisz; RAM (16 GB w podstawowych zastosowaniach, 32 GB i więcej w zaawansowanych) obsługuje resztę pracy. Komputery AI na NVIDIA GB10 działają inaczej: 128 GB pamięci zunifikowanej tworzy jedną pulę współdzieloną przez CPU i GPU, więc znika zarówno limit VRAM, jak i kopiowanie danych między pamięciami.

Procesory i karty graficzne

Współczesne komputery do AI opierają się na dwóch podejściach architektonicznych:

  • Tradycyjne platformy z wielordzeniowym procesorem ogólnego przeznaczenia i dedykowaną kartą graficzną
  • Platformy typu SoC z procesorem wielordzeniowym zintegrowanym z układem graficznym w jednym chipie

Komputery do AI powinny mieć dedykowane jednostki NPU (Neural Processing Unit) niezależnie od platformy, obecność NPU zapewnia efektywne odciążenie procesora i karty graficznej przy rutynowych operacjach AI, takich jak rozpoznawanie mowy, przetwarzanie obrazu czy działanie asystentów AI w systemie operacyjnym. Dzięki temu komputer pozostaje wydajny również przy zadaniach działających w tle, bez obciążania głównych jednostek obliczeniowych.

Producenci komputerów do AI w ofercie Senetic

W ofercie Senetic dostępne są komputery AI od wiodących producentów takich jak NVIDIA, Lenovo, HP, Dell, Asus, MSI, Gigabyte, Acer.

NVIDIA

NVIDIA oferuje własny komputer do AI, zaprojektowany jako kompletne rozwiązanie do lokalnych obliczeń sztucznej inteligencji. Urządzenie łączy wydajność obliczeniową z gotowym środowiskiem pracy. System operacyjny zawiera pełny stos oprogramowania do pracy z modelami AI, co pozwala rozpocząć pracę bez dodatkowej konfiguracji. To propozycja dla zespołów, które chcą uruchomić projekty AI od razu po rozpakowaniu sprzętu, bez czasochłonnego przygotowania środowiska.

Lenovo

Lenovo oferuje komputery do AI w ramach linii stacji roboczych przeznaczonych do zastosowań firmowych. Modele wyróżniają się rozbudowanymi funkcjami bezpieczeństwa danych, w tym szyfrowaniem dysków i modułem zaufanej platformy, co ma znaczenie przy pracy z danymi wrażliwymi lub wymogami zgodności. Dostępne są warianty różniące się pojemnością dysku, dopasowane do skali prowadzonych projektów AI.

HP

HP wprowadza komputery do AI jako rozszerzenie swojej linii stacji roboczych dla biznesu. Konstrukcje są kompaktowe, projektowane z myślą o wdrożeniach w przestrzeniach biurowych i laboratoryjnych, gdzie liczy się zarówno wydajność, jak i ograniczona zajmowana powierzchnia. Producent kładzie nacisk na niezawodność klasy enterprise oraz optymalizację chłodzenia w małej obudowie.

Dell

Dell oferuje komputery do AI w ramach serii przeznaczonej dla firm o zróżnicowanej skali wdrożeń. Istotnym elementem oferty jest ekosystem zarządzania flotą urządzeń, co ułatwia administrację większą liczbą stanowisk w organizacji. Producent rozwija tę linię jako część szerszej strategii komputerów wspieranych sprzętowymi akceleratorami AI.

ASUS

ASUS oferuje komputery do AI zaprojektowane z myślą o długotrwałych, ciągłych obciążeniach obliczeniowych. Konstrukcja kładzie nacisk na rozwiązania chłodzenia dostosowane do pracy z dużymi zbiorami danych i modelami AI przez wydłużony czas. To propozycja skierowana do zespołów prowadzących regularne, powtarzalne zadania obliczeniowe.

MSI

MSI specjalizuje się w komputerach do AI przeznaczonych do zastosowań brzegowych (edge computing), czyli przetwarzania danych blisko miejsca ich powstawania, zamiast przesyłania ich do centralnego serwera czy chmury. Oferta producenta skierowana jest w szczególności do zastosowań przemysłowych, gdzie wymagane jest wnioskowanie w czasie rzeczywistym bezpośrednio na miejscu. Kompaktowy format urządzeń ułatwia wdrożenia w środowiskach produkcyjnych, magazynowych i IoT.

Gigabyte

Gigabyte oferuje komputery do AI uzupełnione o własne oprogramowanie narzędziowe wspierające optymalizację wydajności przy dostrajaniu i wnioskowaniu modeli. Dostępne są warianty różniące się pojemnością dysku SSD, dopasowane do różnej skali projektów. Urządzenia można łączyć ze sobą, co pozwala zwiększyć dostępne zasoby przy pracy z większymi modelami.

Acer

Acer kieruje swoją ofertę komputerów do AI przede wszystkim do małych i średnich firm rozpoczynających wdrażanie sztucznej inteligencji w swoich procesach. Nacisk położony jest na przystępność cenową przy zachowaniu kompaktowej, biurkowej konstrukcji. To rozwiązanie odpowiednie zarówno do lokalnego wnioskowania, jak i wczesnych etapów prototypowania modeli.

FAQ - Najczęściej zadawane pytania

Czy zwykły komputer z mocną kartą graficzną wystarczy do pracy z AI?

Zależy od skali zadania. Do wnioskowania (inference) na mniejszych modelach, generowania obrazów, edycji wideo z akceleracją AI czy codziennej pracy z asystentami kodu tak, wystarczy komputer z wydajną kartą graficzną i minimum 16 GB pamięci RAM. Jednak do trenowania własnych modeli, pracy z dużymi modelami językowymi powyżej 70 mld parametrów lub produkcyjnego inference dla całego zespołu potrzebujesz dedykowanej stacji roboczej AI z pamięcią zunifikowaną i architekturą SoC.

Jak duży model językowy zmieści się w 128 GB pamięci zunifikowanej?

Modele o 70-80 mld parametrów mieszczą się zwykle w ~30-40 GB pamięci GPU przy zastosowaniu kompresji pamięci. W 128 GB pamięci zunifikowanej można komfortowo uruchomić modele do ~200 mld parametrów. Modele o 400 mld parametrów wymagają połączenia dwóch urządzeń przez porty sieciowe wysokiej przepustowości, co daje łącznie 256 GB pamięci zunifikowanej.

Czy komputery do AI różnych producentów różnią się wydajnością?

Modele oparte na tym samym układzie SoC (m.in. NVIDIA DGX Spark, Lenovo ThinkStation PGX, Gigabyte AI TOP Atom, MSI EdgeXpert MS-C931) oferują zbliżoną wydajność obliczeniową i tę samą ilość pamięci zunifikowanej. Różnice dotyczą jakości chłodzenia, interfejsów sieciowych, funkcji bezpieczeństwa, preinstalowanego oprogramowania, warunków gwarancji i dostępności wsparcia technicznego.

Jaki system operacyjny obsługuje NVIDIA DGX Spark?

NVIDIA DGX Spark działa pod kontrolą systemu opartego na Linuksie, z preinstalowanym pełnym stosem oprogramowania do pracy z AI (środowiska obliczeniowe, biblioteki uczenia maszynowego, notatniki analityczne). Windows nie jest wspierany na tej platformie sprzętowej.

Czy można połączyć dwa komputery do AI w jeden klaster?

Część modeli w tej kategorii, m.in. Lenovo ThinkStation PGX, Gigabyte AI TOP Atom, NVIDIA DGX Spark czy MSI EdgeXpert MS-C931, jest wyposażona w porty sieciowe wysokiej przepustowości umożliwiające połączenie dwóch jednostek w klaster.

Ile prądu pobiera komputer do AI?

Typowe zużycie mocy dla kompaktowych stacji AI opartych na architekturze SoC wynosi około 240 W, porównywalnie z wydajnym komputerem stacjonarnym, ale przy znacznie wyższej wydajności AI na wat zużytej energii. W konfiguracjach z tradycyjną kartą graficzną zużycie może być wyższe. Sama karta klasy high-end pobiera do ok. 450 W, a cały system 600-800 W pod pełnym obciążeniem.

Kiedy lokalne przetwarzanie AI ma przewagę nad chmurą?

Lokalne stacje AI przewyższają chmurę, gdy potrzebujesz: niskiej latencji (wnioskowania w czasie rzeczywistym), pełnej kontroli nad danymi i zgodności z regulacjami, niezależności od przepustowości internetowej, a także gdy intensywnie i regularnie wykonujesz dostrajanie lub wnioskowanie modeli. W długim terminie koszt operacyjny lokalnej stacji bywa niższy niż opłaty za zasoby obliczeniowe w chmurze przy ciągłym użytkowaniu. Wiele firm sprawdza model hybrydowy, lokalne przetwarzanie na co dzień, chmura do skalowania szczytowych obciążeń.

Jaką pojemność dysku wybrać do pracy z modelami AI?

1 TB wystarcza do wnioskowania i prototypowania z kilkoma modelami. 2-4 TB są zalecane przy dostrajaniu i trenowaniu. Dysk 512 GB sprawdza się wyłącznie przy najprostszych zastosowaniach. Priorytetem powinna być prędkość dysku, to właśnie szybki nośnik NVMe ma większe znaczenie niż sama pojemność, bo skraca czas ładowania danych i zapisu checkpointów.

Bądź zawsze na bieżąco!
Zapisz się do newslettera i nie przegap żadnej promocji!

Naciskając „Zapisz się” wyrażasz zgodę na otrzymywanie informacji marketingowych na podany adres e-mail. Administratorem Twoich danych osobowych będzie Senetic SA z siedzibą w ul. Przewozowa 32, 44-100 Gliwice, Polska. Masz prawo żądania dostępu do danych osobowych oraz do ich sprostowania, usunięcia, lub ograniczenia przetwarzania, a także wniesienia sprzeciwu wobec przetwarzania. Szczegółowe informacje o przetwarzaniu danych osobowych znajdują się w polityce prywatności.

Niepoprawny adres e-mail.
Ten adres Email jest już potwierdzony.
Ten adres Email jest jeszcze niepotwierdzony.
Dziękujemy!
Sprawdź swoją skrzynkę - otrzymasz od nas wiadomość z prośbą o potwierdzenie zapisu do newslettera.
Cisco
Ubiquiti
MikroTik
HPE
Huawei
Synology
Bitdefender
Samsung
Dell
Fortinet
Fujitsu
HP
iiyama
Intel
Lenovo
Logitech
Microsoft
Teltonika
TP-LINK
Veeam
Veritas
VMware
Western Digital
Yealink
Portal dla resellerów
Wszystko czego szukasz
Dołącz do nas!
Microsoft
Pełna oferta rozwiązań Microsoft
Sprawdź korzyści
Please wait ...
Porównaj (0/4)