🛒 0

MSI EdgeXpert MS-C931

Čip NVIDIA GB10 Superchip
Sjednocená paměť 128 GB LPDDR5x
AI výkon 1 PetaFLOP (FP4)
Úložiště Až 4 TB PCIe Gen4
97 024 Kč
Konfigurace clusteru

Náš tým vám následně poskytne cenovou nabídku na míru.

Použijte to k rozlišení různých konfigurací v košíku – praktické při objednávání stejného produktu s různými možnostmi.

Celková cena 97 024 Kč

Kompletní specifikace

Výpočetní výkon & Paměť

Čip

NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip

CPU

20jádrový Arm (10 × Cortex-X925 + 10 × Cortex-A725)

Sjednocená paměť

128 GB LPDDR5x (273 GB/s přenosová rychlost)

AI výkon

1 PetaFLOP (FP4)

Úložiště & Fyzické parametry

Úložiště

1 TB nebo 4 TB NVMe Gen4 (samošifrující)

Rozměry

151 × 151 × 52 mm

Hmotnost

1,2 kg

Napájení & Tepelný režim

Napájecí zdroj

240 W USB-C PD adaptér

Chlazení

Vapor komora + trojitý heat pipe, měděný finstack, trvalý provoz bez omezování výkonu

Udržovaná teplota SoC

85 °C při trvalém plném zatížení

Software & Zabezpečení

Operační systém

NVIDIA DGX OS (předinstalovaný)

Platforma pro správu

Galene.AI suverénní správa AI, orchestrace Docker Compose

Zabezpečení

TPM 2.0, samošifrující úložiště NVMe

Dáváte přednost rychlému shrnutí pomocí AI? Přeskočte čtení – prozkoumejte kompletní specifikace tohoto produktu a jeho vhodnost pro váš případ použití s asistentem AI dle vašeho výběru.

Společnost MSI představila systém EdgeXpert MS-C931 20. května 2025 a zařadila jej do ekosystému NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip jako kompaktní vývojový a inferenční systém pro umělou inteligenci, navržený speciálně pro dlouhodobý nepřetržitý provoz namísto krátkých benchmarkových špiček.

Definujícím technickým řešením u EdgeXpertu MS-C931 je tepelná rezerva: chladicí modul s parní komorou a třemi tepelnými trubicemi, doplněný hustým měděným žebrováním a předozadním usměrněným prouděním vzduchu, je navržen tak, aby udržel superčip při plném výkonu během vícehodinových tréninků a inferenčních relací namísto jeho snížení pod zátěží. To je kombinováno s integrovanou vrstvou pro suverénní správu AI, Galene.AI, která regulovaným organizacím poskytuje kompletní orchestrátor a auditní vrstvu pro on-premises nasazení již od prvního dne.

Hardwarové specifikace

V jádru systému se nachází NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip, poskytující 1 petaFLOP výkonu FP4 pro AI v kompaktním šasi. 20jádrový procesor Arm kombinuje 10 × výkonných jader Cortex-X925 s 10 × úspornými jádry Cortex-A725, spárovanými s 128 GB LPDDR5x unifikované paměti poskytující 273 GB/s propustnosti koherentně sdílené mezi CPU a GPU. Úložiště představuje samostatně šifrující SSD PCIe Gen4 NVMe M.2, dostupné v kapacitách 1 TB nebo 4 TB, podporující lokální ukládání kontrolních bodů velkých modelů bez závislosti na externím úložišti.

Konektivita & Síťování

EdgeXpert MS-C931 integruje NVIDIA ConnectX-7 Smart NIC s duálními porty QSFP 200 Gbps pro přímé propojení jednotek peer-to-peer, spolu s 10 GbE Ethernetem (RJ-45) pro standardní síťovou integraci. Bezdrátová konektivita zahrnuje Wi-Fi 7 a Bluetooth 5.4. Čtyři porty USB 3.2 Type-C podporují alternativní režim DisplayPort pro přímý výstup na více monitorů, což umožňuje systému fungovat zároveň jako plnohodnotné lokální vývojové pracoviště vedle své role inferenčního serveru.

Tepelné řešení & Trvalý výkon

Kompaktní AI systémy běžně snižují takt pod dlouhodobou zátěží, jakmile vzrostou vnitřní teploty – chování, které přímo snižuje propustnost během dlouhých tréninků nebo rozsáhlého inferenčního provozu. Chladicí modul EdgeXpertu MS-C931 je speciálně navržen, aby se tomu vyhnul: nezávislá validace při trvalé zátěži pomocí standardní NVIDIA metodiky stresového testování GPU zaznamenala následující ustálené hodnoty.

KomponentaUstálená maximální teplota
SoC (GB10 Superchip)85 °C
Povrch šasi (vrchní část)41,8 °C
Povrch šasi (zadní panel)48,6 °C
NVMe SSD52 °C

Teploty povrchu šasi zůstávají dostatečně nízké na to, aby bylo možné zařízení během provozu bezpečně manipulovat, a SSD se i při trvalém načítání datových sad vyhne degradaci čtení/zápisu způsobené teplem. V praxi to znamená stabilní, nesnižovaný takt během vícehodinových úloh doladění modelů a dlouhotrvajících inferenčních úloh – tedy scénářů, kdy kompaktní AI systémy nejčastěji postupně ztrácejí výkon.

Software: Suverénní správa AI

EdgeXpert MS-C931 je dodáván s předinstalovaným systémem NVIDIA DGX OS, který poskytuje kompletní zásobník CUDA a AI frameworků ihned po vybalení. Navíc MSI přibaluje Galene.AI, platformu pro suverénní správu AI určenou pro regulovaná on-premises nasazení: poskytuje orchestrátor založený na Docker Compose, řízení přístupu a auditovatelné protokolování, takže využívání modelů uvnitř organizace zůstává plně lokální, sledovatelné a pod přímou správní kontrolou – bez závislosti na jakékoli externí cloudové službě.

Úložiště & Zabezpečení

Obě konfigurace NVMe (1 TB i 4 TB) jsou standardně samostatně šifrující, chránící váhy modelů, datasety pro doladění a inferenční protokoly v klidovém stavu bez dodatečné softwarové režie. V kombinaci s TPM 2.0 to poskytuje EdgeXpertu MS-C931 bezpečnostní základ vhodný pro právní, finanční a další datově citlivá prostředí, kde je on-premises zpracování požadavkem, nikoli pouhou preferencí.

Škálování nad rámec jedné jednotky

Stejně jako všechny systémy postavené na NVIDIA GB10 Superchip podporuje EdgeXpert MS-C931 přímé propojení dvou jednotek prostřednictvím portů ConnectX-7, čímž kombinuje dvě jednotky do unifikovaného paměťového fondu 256 GB schopného obsluhovat modely přesahující 400 miliard parametrů. To poskytuje přímočarou cestu upgradu pro týmy, které začínají s jedinou desktopovou jednotkou a později potřebují dodatečnou kapacitu pro větší modely, bez změny softwarového zásobníku nebo konfigurace správy.

češtinačeštinacz🇨🇿Englishangličtinaen🇪🇺Беларускаяběloruštinaby🇧🇾bosanskibosenštinaba🇧🇦българскиbulharštinabg🇧🇬hrvatskichorvatštinahr🇭🇷danskdánštinadk🇩🇰Eestiestonštinaee🇪🇪suomifinštinafi🇫🇮Françaisfrancouzštinafr🇫🇷Italianoitalštinait🇮🇹Lietuviųlitevštinalt🇱🇹latviešulotyštinalv🇱🇻magyarmaďarštinahu🇭🇺Deutschněmčinade🇩🇪Nederlandsnizozemštinanl🇳🇱Bokmålnorštinano🇳🇴Polerowaćpolštinapl🇵🇱Portuguêsportugalštinapt🇵🇹Ελληνικάřečtinagr🇬🇷românărumunštinaro🇷🇴slovenčinaslovenštinask🇸🇰Slovenecslovinštinasi🇸🇮Españolšpanělštinaes🇪🇸Српскиsrbštinars🇷🇸svenskašvédštinase🇸🇪українськаukrajinštinaua🇺🇦العربيةarabštinaar🇸🇦မြန်မာbarmštinamm🇲🇲বাংলাbengálštinabd🇧🇩简体čínštinacn🇨🇳繁體trad. čínštinahk🇭🇰ქართულიgruzínštinage🇬🇪עבריתhebrejštinail🇮🇱हिंदीhindštinahi🇮🇳Bahasaindonéštinaid🇮🇩日本語japonštinajp🇯🇵Қазақkazaštinakz🇰🇿한국어korejštinakr🇰🇷Melayumalajštinamy🇲🇾मराठीmaráthštinamr🇮🇳नेपालीnepálštinanp🇳🇵ਪੰਜਾਬੀpandžábštinapa🇮🇳فارسیperštinair🇮🇷Русскийruštinaru🇷🇺සිංහලsinhálštinalk🇱🇰Tagalogtagalogštinaph🇵🇭தமிழ்tamilštinata🇱🇰తెలుగుtelugštinate🇮🇳ไทยthajštinath🇹🇭Türkçeturečtinatr🇹🇷اردوurdštinapk🇵🇰O'zbekuzbečtinauz🇺🇿Tiếng Việtvietnamštinavn🇻🇳