Mini PC Lenovo ThinkStation PGX NVIDIA GB10/128 GB/4 TB SSD/Blackwell/NVIDIA DGX OS

Desarrolla, ajusta y ejecuta modelos de IA localmente con una estación compacta que mantiene tus proyectos cerca y reduce la dependencia de la nube.

Características Lenovo ThinkStation PGX

• Computación especializada para inteligencia artificial. El superchip NVIDIA GB10 Grace Blackwell combina una CPU ARM multinúcleo con una GPU NVIDIA Blackwell. Está orientado a prototipado, ajuste, inferencia y procesamiento de datos, con aplicaciones en aprendizaje profundo, visión por ordenador e IA generativa. Es una estación de desarrollo, no un mini PC convencional.

• Memoria unificada para explorar modelos grandes. Sus 128 GB LPDDR5x constituyen un espacio de memoria compartido por CPU y GPU. Esta arquitectura facilita trabajar localmente con modelos y conjuntos de datos exigentes, aunque la capacidad efectiva depende de la precisión numérica, el modelo y los recursos que necesite cada tarea.

• Un entorno preparado para desarrollar. NVIDIA DGX OS y la pila de software NVIDIA AI llegan precargados para reducir el trabajo de configuración. Herramientas como PyTorch y Jupyter Notebooks facilitan experimentar y preparar proyectos para su posterior implementación en centros de datos o servicios en la nube. Comprueba las dependencias de tu proyecto para ARM.

• Datos locales y posibilidades de crecimiento. El SSD NVMe PCIe 5.0 de 4 TB aporta espacio para modelos, conjuntos de datos y resultados. Ethernet de 10 Gb facilita el intercambio en redes compatibles, mientras que ConnectX-7 permite interconectar dos PGX para abordar modelos mayores mediante una configuración de software adecuada.

• Una estación que encaja en el escritorio. Su chasis de 150 mm x 150 mm x 50,5 mm y 1,2 kg evita recurrir a una torre voluminosa. Wi-Fi 7, Bluetooth 5.3, cuatro USB-C y HDMI permiten integrarla con tus periféricos y tu infraestructura de trabajo.

Elige la ThinkStation PGX si buscas un entorno local especializado para experimentar con IA y mantener los datos bajo tu control.

Especificaciones Lenovo ThinkStation PGX

FAQs - Lenovo ThinkStation PGX

¿Para qué tareas de IA sirve y qué tamaño de modelo puede ejecutar?
Está diseñada para crear prototipos, ajustar modelos, realizar inferencia y procesar datos en proyectos de aprendizaje profundo, visión por ordenador e IA generativa. Los 128 GB de memoria unificada son relevantes para trabajar con modelos grandes, pero no determinan por sí solos un número máximo de parámetros. La memoria necesaria cambia con la precisión numérica, la cuantización, el contexto y el tipo de operación; ajustar un modelo no requiere los mismos recursos que ejecutarlo para inferencia.

¿Incluye Windows y puedo utilizar mis herramientas habituales?
Incluye NVIDIA DGX OS, no Windows preinstalado, junto con la pila NVIDIA AI. La plataforma contempla herramientas como PyTorch y Jupyter Notebooks para desarrollar y probar modelos. Al utilizar una CPU ARM, conviene comprobar que las bibliotecas, extensiones y ejecutables de tu proyecto tienen versiones compatibles: no debe darse por hecha la ejecución nativa de programas compilados exclusivamente para x86.

¿Los 128 GB son memoria gráfica dedicada? ¿Se puede ampliar?
Son 128 GB de memoria unificada compartida por CPU y GPU, no 128 GB de memoria gráfica dedicada adicionales a la RAM. El sistema operativo y las aplicaciones también utilizan ese espacio. La configuración incluye un SSD M.2 2242 de 4 TB; no se especifican posibilidades de ampliación de RAM ni ranuras de almacenamiento libres, por lo que no conviene planificar futuras ampliaciones sin confirmar previamente esas opciones.

¿Qué diferencia hay entre Ethernet de 10 Gb y ConnectX-7?
El puerto RJ-45 de 10 Gigabit Ethernet sirve para integrar la estación en una red local compatible; el rendimiento real depende también del cableado y del resto de equipos. NVIDIA ConnectX-7 permite interconectar dos ThinkStation PGX para trabajar con modelos de IA más grandes. Esta capacidad requiere configurar el entorno de software para utilizar ambos sistemas y no implica que cualquier aplicación duplique automáticamente su rendimiento.