MSI EdgeXpert MS-C931: ИИ-станция на 200 млрд параметров

MSI начала продавать в России EdgeXpert MS-C931 — компьютер на чипе NVIDIA GB10 весом 2,5 килограмма, который запускает локально модели до 200 миллиардов параметров. Цена в рознице — от 500 000 рублей: это рабочий инструмент для команд, которым нужен ИИ без облака.

Краткое содержание

• SoC NVIDIA GB10 — 20 ядер Arm (10 Cortex-X925 и 10 Cortex-A725) и GPU на 6144 ядрах CUDA;
• 128 ГБ единой памяти LPDDR5x и 4 ТБ NVMe — хватает на модели до 200 млрд параметров;
• два порта QSFP56 на 200GbE с адаптером Mellanox ConnectX-7 — станции можно объединять в кластер;
• в рознице РФ стоимость начинается от 525 000 рублей, вход в локальный ИИ без аренды облака.

Что внутри: GB10 и единая память

Сердце MS-C931 — чип NVIDIA GB10, который объединяет 20 ядер Arm (10 производительных Cortex-X925 на 3,9 ГГц и 10 энергоэффективных Cortex-A725 на 2,8 ГГц) и графический блок на 6144 ядрах CUDA. Ключевая особенность — единая память: 128 ГБ LPDDR5x-8533 по 256-битной шине делят между собой CPU и GPU без копирования данных туда-обратно, как в связке дискретной видеокарты с отдельной оперативной памятью. Это и позволяет запускать модели до 200 миллиардов параметров на одном компактном блоке. Хранилище — 4 ТБ NVMe по PCIe 4.0 x4, из портов — 4 USB 3.2 Type-C, HDMI 2.1a, 10-гигабитный Ethernet и Wi-Fi 7. Отдельно — два порта QSFP56 на 200GbE с адаптером Mellanox ConnectX-7: несколько станций можно объединить в кластер для более крупных моделей. При габаритах 150×150×58 мм и весе 2,5 килограмма устройство питается от внешнего блока на 240 Вт и охлаждается активной системой.

Для кого это: сценарии применения

Производитель целится в разработчиков и ИИ-специалистов. Основные сценарии — локальная разработка, дообучение и проверка моделей перед выводом в продакшен, периферийный ИИ (компьютерное зрение, распознавание речи), а также работа с данными, которые нельзя отправлять в облако: юридические документы, кадровые процессы, мониторинг производства, перевод в реальном времени. В тесте на модели GPT-OSS 20B станция показала 3640 токенов в секунду на обработке запроса и 86,85 токена в секунду на генерации — по отклику это сопоставимо с видеокартой RTX 5060 Ti, но при энергопотреблении 175–180 Вт против кратно большего аппетита дискретной системы. Работает всё на NVIDIA DGX OS на базе Ubuntu 24.04.4 LTS с предустановленными AI Workbench и DGX Dashboard.

Слабое место: цена и потолок задач

В российской рознице MS-C931 стоит от 525 000 рублей — приличная сумма для устройства размером с роутер. За эти деньги вы получаете 128 ГБ памяти на двоих с GPU, и этот объём не расширить: для моделей крупнее 200 миллиардов параметров придётся объединять несколько станций через 200-гигабитные порты или пересаживаться на полноценный сервер. Под длительной нагрузкой чип разогревается до 86 градусов — для офисного стола это не проблема, а для круглосуточной работы в стойке стоит заранее уточнить у интегратора вентиляцию помещения.

Для каких задач Компактный GPU-сервер до 2 видеокарт для начальных задач в AI и графике. Оптимален для инференса, визуализации, VFX и рендеринга в студиях и лабораториях, где важна гибкость.

Подробнее

Видеокарты

RTX / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 282 ГБ

Процессоры

Threadripper PRO

Количество ядер до 96

RAM до 1024 ГБ DDR5

Форм-фактор 4.5U

Для каких задач Универсальная платформа на 4–6 GPU для локального обучения моделей и генеративных задач. Подходит для команд, которым важна надёжность сервера и свобода выбора графики — от RTX 5090 до PRO RTX 6000.

Подробнее

Видеокарты

RTX / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 576 ГБ

Процессоры

Threadripper PRO

Количество ядер до 96

RAM до 1024 ГБ DDR5

Форм-фактор 6.5U

Для каких задач Сервер промышленного уровня на 8 GPU с кластерной архитектурой. Предназначен для дата-центров и AI-ферм, где требуется масштабируемость и полная загрузка ресурсов под обучение LLM и R&D.

Подробнее

Видеокарты

RTX PRO 6000 / RTX 5090

Объем видеопамяти до 768 ГБ

Процессоры

AMD Epyc, Intel Xeon

Количество ядер до 320

RAM до 3072 ГБ DDR5

Форм-фактор 6U

Для каких задач Серия серверов для кластеризации на 4 GPU. Предназначены для дата-центров и AI-ферм, где требуется повышенная плотность для обучение LLM и R&D.

Подробнее

Видеокарты

L40s / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 564 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 128

RAM до 1536 ГБ DDR5

Форм-фактор 2U

Для каких задач Серия серверов для кластеризации на 8 GPU. Предназначены для дата-центров и AI-ферм, где требуется повышенная плотность для обучение LLM и R&D.

Подробнее

Видеокарты

L40s / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 1128 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 256

RAM до 2048 ГБ DDR5

Форм-фактор 4U

Для каких задач HGX объединяет 8 видеокарт NVIDIA H200, достигая экстремальной плотности производительности. Благодаря внутренней связности NVSwitch мгновенно интегрируется в масштабные вычислительные кластеры.

Подробнее

Видеокарты

NVIDIA H200 SXM

Объем видеопамяти до 1128 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 256

RAM до 2048 ГБ DDR5

Форм-фактор 5U