Modelli IA che questa macchina esegue

Eseguiti in locale, interamente nella memoria della scheda video: nessun servizio esterno, nessun dato che esce.

72B
Qwen2.5 72Bin locale · 8 bit · contesto 32k
97modelli
ModelloParametriQuant.OccupaMargineContesto max
Mixtral 8X22B176 BQ4_087,2 GB40,8 GB64k
Qwen2.5 72B72 BQ8_085,6 GB42,4 GB32k
Qwen2.5 72B72 BQ4_053,7 GB74,3 GB32k
Llama3.3 70B70 BQ8_080,3 GB47,7 GB—
Llama3.1 70B70 BQ8_080,3 GB47,7 GB—
Codellama 70B70 BQ8_078,5 GB49,5 GB—
Llama3.3 70B70 BQ4_045,5 GB82,5 GB—
Llama3.1 70B70 BQ4_045,5 GB82,5 GB—
Deepseek-r1 70B70 BQ4_045,5 GB82,5 GB—
Codellama 70B70 BQ4_K_M44,4 GB83,6 GB—
Codellama 70B70 BQ4_041,6 GB86,4 GB—
Mixtral 8X7B56 BQ4_029,5 GB98,5 GB32k
Codellama 34B34 BFP1672,3 GB55,7 GB—
Codellama 34B34 BQ8_038,4 GB89,6 GB—
Codellama 34B34 BQ4_K_M21,7 GB106,3 GB—
Llava 34B34 BQ4_020,8 GB107,2 GB—
Codellama 34B34 BQ4_020,4 GB107,6 GB—
Qwen2.5 32B32 BFP1672,5 GB55,5 GB32k
Qwen2.5-coder 32B32 BFP1672,5 GB55,5 GB32k
Qwen2.5 32B32 BQ8_039,6 GB88,4 GB32k
Qwen2.5-coder 32B32 BQ8_039,6 GB88,4 GB32k
Qwen2.5 32B32 BQ4_023,6 GB104,4 GB32k
Qwen2.5-coder 32B32 BQ4_023,6 GB104,4 GB32k
Qwq 32B32 BQ4_023,6 GB104,4 GB40k
Deepseek-r1 32B32 BQ4_023,6 GB104,4 GB128k
Gemma2 27B27 BFP1658,3 GB69,7 GB—
Gemma2 27B27 BQ8_031,0 GB97,0 GB—
Gemma3 27B27 BQ4_018,6 GB109,4 GB—
Gemma2 27B27 BQ4_K_M17,8 GB110,2 GB—
Gemma2 27B27 BQ4_016,7 GB111,3 GB—
Mistral-small 24B24 BQ4_016,8 GB111,2 GB32k
Mistral-small 22B22 BQ4_013,5 GB114,5 GB—
Qwen2.5 14B14 BFP1633,4 GB94,6 GB32k
Qwen2.5-coder 14B14 BFP1631,6 GB96,4 GB—
Qwen2.5 14B14 BQ8_018,5 GB109,5 GB32k
Qwen2.5-coder 14B14 BQ8_016,8 GB111,2 GB—
Phi4 14B14 BQ4_09,7 GB118,3 GB—
Qwen2.5 14B14 BQ4_011,4 GB116,6 GB32k
Qwen2.5-coder 14B14 BQ4_09,6 GB118,4 GB—
Deepseek-r1 14B14 BQ4_011,4 GB116,6 GB128k
Codellama 13B13 BFP1627,9 GB100,1 GB—
Codellama 13B13 BQ8_014,8 GB113,2 GB—
Codellama 13B13 BQ4_K_M8,4 GB119,6 GB—
Codellama 13B13 BQ4_07,9 GB120,1 GB—
Llava 13B13 BQ4_07,9 GB120,1 GB—
Gemma3 12B12 BQ4_08,7 GB119,3 GB—
Gemma2 9B9 BFP1619,8 GB108,2 GB—
Gemma2 9B9 BQ8_010,5 GB117,5 GB—
Gemma2 9B9 BQ4_K_M6,2 GB121,8 GB—
Gemma2 9B9 BQ4_05,8 GB122,2 GB—
Llama3.1 8B8 BFP1617,2 GB110,8 GB—
Llama3.1 8B8 BQ8_09,1 GB118,9 GB—
Deepseek-r1 8B8 BQ4_05,6 GB122,4 GB—
Llama3.1 8B8 BQ4_05,3 GB122,7 GB—
Qwen2.5 7B7 BFP1616,8 GB111,2 GB32k
Qwen2.5-coder 7B7 BFP1616,8 GB111,2 GB32k
Mistral 7B7 BFP1616,7 GB111,3 GB32k
Codellama 7B7 BFP1614,4 GB113,6 GB—
Qwen2.5 7B7 BQ8_09,2 GB118,8 GB32k
Qwen2.5-coder 7B7 BQ8_09,2 GB118,8 GB32k
Mistral 7B7 BQ8_09,4 GB118,6 GB32k
Codellama 7B7 BQ8_07,7 GB120,3 GB—
Qwen2.5 7B7 BQ4_05,5 GB122,5 GB32k
Qwen2.5-coder 7B7 BQ4_05,5 GB122,5 GB32k
Deepseek-r1 7B7 BQ4_05,5 GB122,5 GB128k
Mistral 7B7 BQ4_05,8 GB122,2 GB32k
Mistral 7B7 BQ4_K_M5,8 GB122,2 GB32k
Llava 7B7 BQ4_04,4 GB123,6 GB—
Codellama 7B7 BQ4_K_M4,4 GB123,6 GB—
Starcoder2 7B7 BQ4_04,3 GB123,7 GB—
Codellama 7B7 BQ4_04,1 GB123,9 GB—
Gemma3 4B4 BQ4_03,6 GB124,4 GB—
Llama3.2 3B3 BFP166,9 GB121,1 GB—
Qwen2.5 3B3 BFP166,9 GB121,1 GB32k
Qwen2.5-coder 3B3 BFP166,6 GB121,4 GB—
Llama3.2 3B3 BQ8_03,7 GB124,3 GB—
Qwen2.5 3B3 BQ8_03,8 GB124,2 GB32k
Qwen2.5-coder 3B3 BQ8_03,5 GB124,5 GB—
Llama3.2 3B3 BQ4_02,2 GB125,8 GB—
Qwen2.5 3B3 BQ4_02,4 GB125,6 GB32k
Qwen2.5-coder 3B3 BQ4_02,1 GB125,9 GB—
Starcoder2 3B3 BQ4_01,8 GB126,2 GB—
Gemma2 2B2 BFP165,6 GB122,4 GB—
Gemma2 2B2 BQ8_03,0 GB125,0 GB—
Gemma2 2B2 BQ4_K_M1,8 GB126,2 GB—
Gemma2 2B2 BQ4_01,7 GB126,3 GB—
Qwen2.5 1.5B1,5 BFP163,3 GB124,7 GB—
Qwen2.5-coder 1.5B1,5 BFP163,3 GB124,7 GB—
Qwen2.5 1.5B1,5 BQ8_01,8 GB126,2 GB—
Qwen2.5-coder 1.5B1,5 BQ8_01,8 GB126,2 GB—
Deepseek-r1 1.5B1,5 BQ4_01,2 GB126,8 GB—
Qwen2.5 1.5B1,5 BQ4_01,1 GB126,9 GB—
Qwen2.5-coder 1.5B1,5 BQ4_01,1 GB126,9 GB—
Llama3.2 1B1 BFP162,7 GB125,3 GB—
Llama3.2 1B1 BQ4_01,4 GB126,6 GB—
Gemma3 1B1 BQ4_00,9 GB127,1 GB—
Llama3.2 1B1 BQ4_K_M0,9 GB127,1 GB—

Occupazione calcolata con un margine del 15% per attivazioni e frammentazione, su una finestra di contesto di 8.192 token. Contesti più lunghi richiedono memoria aggiuntiva; modelli più grandi possono girare appoggiandosi alla RAM di sistema, ma molto più lentamente.

MSI EdgeXpert è un supercomputer AI da scrivania costruito sulla piattaforma NVIDIA DGX Spark: un petaFLOP di prestazioni AI in un volume di 1,2 litri, alimentato da una normale presa di corrente. Serve a chi lavora su modelli di grandi dimensioni e non vuole dipendere dal cloud — per costo, per latenza o perché i dati non possono uscire dall'azienda.

Il cuore è il superchip GB10 Grace Blackwell: GPU Blackwell con Tensor Core di quinta generazione e CPU Arm a 20 core (10 Cortex-X925 e 10 Cortex-A725), collegate da NVLink-C2C. CPU e GPU condividono 128 GB di memoria unificata LPDDR5x con banda di 273 GB/s: niente copie avanti e indietro fra memoria di sistema e memoria video, che è poi il motivo per cui una macchina di queste dimensioni riesce a tenere in memoria modelli che altrove richiederebbero un server.

Con questa configurazione si lavora su modelli fino a 200 miliardi di parametri e si fa fine-tuning fino a 70 miliardi. Collegando due EdgeXpert fra loro tramite la scheda di rete ConnectX-7 (QSFP 200 GbE) si arriva a 405 miliardi di parametri; il cavo QSFP è venduto a parte.

L'archiviazione è un SSD NVMe M.2 da 4 TB di quinta generazione con autocifratura, e proprio sul Gen 5 MSI ha lavorato sul raffreddamento: piastra in rame dedicata, fondo in alluminio che fa da dissipatore e aperture di ventilazione, per tenere l'SSD sotto i 60 °C anche sotto carico prolungato.

Il sistema operativo è NVIDIA DGX OS con lo stack AI completo — NIM, NeMo, Blueprints, Cosmos, Holoscan, Isaac — quindi il lavoro si sposta da qui al DGX Cloud o a un datacenter accelerato senza rimettere mano all'ambiente. Nota: l'uso in produzione su datacenter e cloud richiede licenza NVIDIA AI Enterprise.

Dati Tecnici:

  • Architettura: NVIDIA Grace Blackwell (GB10)
  • GPU: architettura NVIDIA Blackwell, Tensor Core di 5ª generazione, RT Core di 4ª generazione
  • CPU: Arm 20 core — 10x Cortex-X925 + 10x Cortex-A725
  • Prestazioni AI: 1 petaFLOP (FP4, sparse)
  • Formati Tensor Core: TF32, FP16, BF16, INT8, FP8, FP6, FP4
  • Memoria: 128 GB LPDDR5x unificata, interfaccia 256 bit, banda 273 GB/s
  • Archiviazione: SSD NVMe M.2 4 TB Gen 5 con autocifratura
  • Rete: ConnectX-7 Smart NIC (QSFP 200 GbE) + 1x RJ-45 10 GbE
  • Wireless: Wi-Fi 7, Bluetooth 5.4
  • Porte USB: 4x USB 3.2 Type-C fino a 20 Gb/s
  • Uscite video: 1x HDMI 2.1, 4x DisplayPort 1.4a via USB-C
  • Audio: uscita multicanale via HDMI
  • Codifica video: 1x NVENC, 1x NVDEC
  • Sistema operativo: NVIDIA DGX OS
  • Dimensioni: 151 x 151 x 52 mm (1,2 litri)
  • Peso: 1,2 kg

Le specifiche tecniche, le descrizioni e le immagini dei prodotti sono fornite dai rispettivi produttori e riportate a titolo informativo. Tali dati possono contenere errori involontari o essere soggetti a variazioni e aggiornamenti da parte del produttore senza preavviso. Le immagini sono da considerarsi indicative e potrebbero non corrispondere esattamente al prodotto consegnato.

In caso di discrepanza, fanno fede le specifiche ufficiali pubblicate dal produttore. I diritti del consumatore previsti dal D.Lgs. 206/2005 restano impregiudicati. Per chiarimenti, contattaci.

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MSI

MSI EdgeXpert - Supercomputer AI NVIDIA GB10 Grace Blackwell, 128GB Unified, 4TB Gen5, DGX OS

€ 7.499,00o in 12 rate con Alma
Cod. Drako: 035-882SKU: 9S6-C9311-32SEAN: 4711377403511
€ 7.499,00
IVA inclusa, escluse spese di spedizione
€ 2.499,09 subito, poi € 493,53 al mese
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