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Artigo n.º:
236967191
Nvidia DGX Spark AI Server Enterprise GPU Computing Platform 4TB NVMe DeepSeek
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STD 212576750
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If you’re serious about AI, model training, or building your own mini-AI cluster at your desk, the DGX Spark delivers monstrous capability in a surprisingly small package.
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Produtos 100% Originais
Certificação PCI DSS
Certificação ISO 27001
Note: Step Down Voltage Transformer required for using electronics products of EUA store (110-120). Recommended power converters COMPRAR AGORA.
O que se Destaca
High Performance
Equipped with powerful GPUs, the Nvidia DGX Spark provides unparalleled processing capabilities, accelerating AI workloads significantly compared to standard servers.
Massive Storage
With 4TB NVMe storage, this platform ensures ultra-fast data access, facilitating seamless handling of large datasets essential for deep learning and AI research.
Optimized Architecture
Designed specifically for AI and deep learning, the DGX Spark offers tailored workloads, maximizing throughput and efficiency over generic computing solutions.
Detalhes do produto
| Brand | NVIDIA |
| Model | Nvidia DGX Spark |
| Product Line | Enterprise |
| Type | Server |
| UPC | Does not apply |
| Country of Origin | China |
| Item Weight | 20 lbs (9.07 kg) |
Quem Deverá Comprar?
-
AI Researchers
Ideal for researchers developing AI models, offering robust computational power and rapid processing capabilities for experiments.
-
Data Scientists
Suited for data scientists who require significant GPU resources for large datasets and complex computational tasks.
-
Enterprise Solutions
Perfect for enterprises needing scalable, high-performance computing for machine learning and data analysis applications.
-
Home Users
Not suitable for casual home users due to its high cost and complex setup requirements for personal use.
DESCRIÇÃO DO PRODUTO
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Perguntas e respostas do cliente
-
Pergunta:
Is the NVIDIA DGX Spark suitable for casual use?
Resposta: No, it is designed specifically for serious AI development and model training. -
Pergunta:
What operating system does the DGX Spark use?
Resposta: It ships with NVIDIA DGX OS and supports major AI frameworks like TensorFlow and PyTorch. -
Pergunta:
What is the warranty or return policy for the DGX Spark?
Resposta: Returns are only accepted for defective hardware; change-of-mind returns are not accepted.
nvidia Editorial Review
Nenhuma análise editorial encontrada
Avaliações e Classificações dos Clientes
1 classificações de clientes
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CONFIANÇA NA PLATAFORMA E SEGURANÇA DO COMPRADOR
JK
Jasmin
Comprador verificado
“Great products and very good service: very easy and very fast international delivery.”
9 September 2026 · via Trustpilot
AG
Anke
Comprador verificado
“Wonderful online shopping experience, smooth transaction from the start. Payment method works conveniently and delivery is unexpectedly fast and reliable. You go the extra mile for service. What makes this even more amazing, you deliver to Namibia. I will remain a happy Ubuy customer and will increase my purchases for sure! Thank you!”
10 September 2026 · via Trustpilot
H
Hazel
Comprador verificado
“Very easy to find the products what you need, and so fast delivery, that’s why I highly recommended to others costumers to used ubuy.”
10 September 2026 · via Trustpilot
O
Opaleye
Comprador verificado
“I received exactly what I ordered I was skeptical about your site because that was my first time to order. But the order came timely and neatly packaged. I was not disappointed. Thank you.”
11 September 2026 · via Trustpilot
AC
Adele
Comprador verificado
“Easy to find and order what you want on the website. Delivery is quick to the UK”
8 September 2026 · via Trustpilot
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Recursos e benefícios
- Compact-form AI development powerhouse for serious professionals.
- Massive 128 GB unified memory to handle large models effectively.
- Ultra-high performance with up to 1 petaFLOP of AI compute.
- Connectivity options include USB-C, HDMI 2.1a, and WiFi 7 for versatile use.
- Designed for AI research and model tuning with comprehensive framework support.
- Ideal for AI workloads requiring less space, power, and noise.
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