AI Server untuk tim pengembangan dan organisasi
AI Server WorkstationRuang kerja AI kelas enterprise
Dell Precision 7875 Tower
NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q
Platform dasar workstation tower dengan panduan konfigurasi GPU untuk pengembangan model, pemrosesan data, dan pekerjaan grafis 3D. Pilih CPU, RAM, dan penyimpanan yang sesuai dengan perangkat lunak serta beban kerja tim Anda.
700,000 THB
Anggaran awal untuk mengevaluasi proyek. Varian model, jumlah GPU, CPU, RAM, SSD, perangkat lunak, pekerjaan instalasi, pajak, dan garansi dikonfirmasi dalam penawaran.Periksa pengadaan dan jadwal pengiriman sebelum pemesanan. Model acuan sudah tidak tersedia untuk dijual di beberapa negara.
Mengacu pada RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition 300 W sesuai opsi yang dicantumkan Dell untuk model ini. Rangkaian komponen yang kompatibel harus dikonfirmasi sebelum pemesanan.
Sesuaikan daya komputasi dengan pekerjaan
Contoh pekerjaan untuk dievaluasi. Model, perangkat lunak, dan data nyata harus diuji sebelum kecepatan atau jumlah pengguna bersamaan dikonfirmasi.
LLM dan pengetahuan organisasi
Mengembangkan dan mengevaluasi model bahasa, menghubungkan pencarian dokumen untuk menyusun jawaban, serta menetapkan hak akses data tiap tim.
Lihat Enterprise KM ChatbotAI Vision dan data citra
Menguji pembelajaran model dari citra contoh, memeriksa kualitas data, dan mengukur hasil sebelum diterapkan pada kamera atau sistem di lapangan.
Lihat layanan Machine VisionPekerjaan 3D dan simulasi
Mengevaluasi rendering, simulasi, dan kumpulan data citra bersama pekerjaan AI, dengan memeriksa perangkat lunak dan lisensi yang dibutuhkan.
Konsultasi desain sistem
Dell Precision 7875 Tower
Dasar perangkat keras untuk merancang konfigurasi yang sesuai bagi Anda
Daftar ini menunjukkan platform dan opsi acuan, bukan daftar lengkap perangkat yang termasuk dalam harga awal.
Periksa spesifikasi pabrikan
Dell Precision 7875NVIDIA RTX PRO 6000 Max-Q- Sasis
- Dell Precision 7875 Tower
- Platform CPU
- AMD Ryzen Threadripper PRO · Model dan jumlah inti dipilih sesuai pekerjaan
- GPU acuan
- NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition
- Memori GPU
- 96 GB GDDR7 ECC · Terpisah dari RAM host
- Daya GPU
- 300 W adalah daya kartu, bukan konsumsi daya seluruh sistem
- RAM host
- DDR5 ECC RDIMM · Kapasitas dan susunan modul sesuai penawaran
- Penyimpanan
- NVMe SSD · Kapasitas dihitung dari data, model, dan pencadangan
- Sistem operasi
- Windows atau Linux sesuai kompatibilitas dan lisensi yang dipilih
- Daya dan pendinginan
- Periksa PSU, kabel daya, BIOS, dan sistem pendinginan agar sesuai dengan konfigurasi GPU yang dipilih
Pilih AI Server yang sesuai dengan titik awal tim Anda
Bandingkan bentuk perangkat dan anggaran awal, lalu evaluasi dengan model dan perangkat lunak nyata. Memori bersama DGX Spark dan VRAM RTX PRO adalah dua pendekatan berbeda, sehingga angka kapasitas saja tidak dapat menentukan kecepatan.
AI Server Ringkas
NVIDIA DGX Spark
Estimasi harga awal 300,000 THBLihat detail model iniAI Server Workstation
Dell Precision 7875 Tower
Estimasi harga awal 700,000 THBLihat detail model iniPertanyaan sebelum menyusun konfigurasi workstation
Apakah harga awal sekitar 700,000 THB merupakan spesifikasi tetap?
Ini anggaran awal untuk mengevaluasi proyek. Varian model, CPU, GPU, RAM, SSD, perangkat lunak, pekerjaan instalasi, pajak, garansi, dan jadwal pengiriman harus dikonfirmasi dalam penawaran. Perangkat atau layanan tambahan tidak otomatis dianggap termasuk.
Apa perbedaan RTX PRO 6000 ini dengan RTX 6000 Ada?
Penawaran ini mengacu pada RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q dengan memori 96 GB GDDR7 ECC, yang merupakan produk berbeda dari RTX 6000 Ada. Pemilihan perangkat harus menyebutkan nama model lengkap dan memeriksa kompatibilitas, bukan hanya memakai nama RTX 6000.
Apakah GPU bisa ditambah atau RAM diperluas di kemudian hari?
Ruang slot, jumlah lane PCIe, daya, kabel daya, pendinginan, dan dukungan perangkat lunak untuk konfigurasi tersebut harus diperiksa lebih dahulu. Harga awal tidak dianggap mencakup beberapa GPU, dan memori beberapa kartu tidak dianggap dapat digabungkan untuk setiap pekerjaan.
Apakah bisa dipakai sebagai AI Server untuk banyak orang di organisasi?
Pemanfaatannya melalui jaringan dapat dievaluasi, dengan merancang akun pengguna, pengaturan antrean tugas, hak akses data, dan pengelolaan sistem. Jumlah pengguna dan waktu respons harus diuji dengan model dan pekerjaan nyata sebelum dikonfirmasi.
Sudah punya kebutuhan AI yang ingin dimulai?
Kirimkan contoh pekerjaan dan syarat tim Anda untuk kami nilai, agar pilihan unit dan lingkup sistem sesuai dengan penggunaan nyata.