如此小的主机很容易被视为NUC（计算的下一个单元），是戴尔技术在今年年初在CES 2025的重新分配产品线以来一直投放市场的重磅炸弹：这是——DELL PRO MAX，GB10，GB10，强调性能的大量产品线。

GB10 Core负责，使其成为微型性能巨兽

“使用GB10”的产品名称后缀很容易提醒人们对Nvidia今年在GTC首次亮相的GB10平台感兴趣的朋友。该平台由基于ARM架构和最新的Blackwell GPU的Nvidia Grace CPU组成，并通过NVIDIA NVLINK C2C高速互连技术互连。

CPU和GPU之间的传输延迟始终降低了性能，这在当今的AI模型培训方案中尤为明显。 NVIDIA NVLINK C2C高速互连技术的出现不仅实现了CPU和GPU之间前所未有的低延迟数据交换。更重要的是，这种设计使CPU和GPU可以共享一个高达128GB的统一内存池。与超过10 GB的传统图形卡的独立视频记忆相比，这是一个定性的飞跃。

根据戴尔技术集团大中国客户解决方案部工作站高级产品经理Wang Zhijun的说法，带有GB10的Dell Pro Max可以提供近1,000个可怕的计算能力。这意味着现在可以在此微小设备上顺利执行使用高达2000亿（200B）参数的AI模型。同时，它还可以支持高达700亿（70B）参数级别模型的培训和微调，这足以满足DeepSeek等主流模型的当地开发需求。

为了进一步满足较高的计算能力的需求，该设备还配备了NVIDIA ConnectX-7高速网络接口，该界面支持两个Dell Pro Max，用于“双光电互连”，形成AI计算功率节点，并以较大的lllama 3 70B的开发和推动力，并符合诸如llama 3的模型，并符合较大的型号，并符合llama 3 70B的范围，并符合llama 3 70b的范围。 参数。

生于专业人士，重塑开发应用程序方案

作为一种与Nvidia在Grace Blackwell建筑上进行了深入合作的产品，通过将数据中心级芯片性能引入桌面级设备，预示了AI开发范式的另一个深刻变化，这是GB10的Dell Pro Max与GB10合作。

与现在需要大量时间组装硬件，安装操作系统和配置各种软件环境的主流AI开发主机相比，使用GB10的Dell Pro Max提供了一组“开箱即用”的解决方案。它是基于Ubuntu的DGX OS 7操作系统预装的，并集成了NVIDIA AI Enterprise Suite，CUDA以及丰富的开发容器和AI框架。

Wang Zhijun将其与“具有完整装饰和设备齐全的设备的透明厨房进行了比较”。用户不再需要担心建立环境的琐碎事情。他们只需要携带自己的“成分” ——数据和算法，就可以立即致力于AI原型研发，算法调试，模型微调和大数据清洁的核心工作。

无论是独立的主开发机器还是用于现有笔记本电脑或台式机的外部“ AI计算电源箱”，它都可以显着提高工作效率，尤其是满足金融和保险行业对数据私有化和本地有效计算的严格要求。

对于AI开发人员和数据科学家来说，带有GB10的Dell Pro Max无疑解决了长期困扰它们的核心疼痛点。对于那些对边缘计算能力需求越来越强的B端用户来说，使用GB10的Dell Pro Max也是一个极好的解决方案。

在工业自动化领域，可以将其部署到生产线旁边，以为机器人提供实时的视觉分析和决策能力。在医疗行业中，它可以嵌入CT，MRI和其他设备中，作为独家AI推理模块，以实现局部病例分析和病理识别，以确保无法将数据导出到医院。对于诸如自动驾驶和无人零售等场景，它也可以用作核心计算单元，提供稳定，高效的边缘推理支持。

戴尔·普罗·马克斯（Dell Pro Max）的GB10也将是大学和研究机构眼中具有成本效益的AI教学和科学研究解决方案。将如此小的设备部署到批处理中比购买复杂的大型昂贵的服务器更灵活，更经济。它的低功耗和紧凑的设计可以轻松安装在计算机室的学生座位旁边，为学生提供一个单元的独家AI开发环境，完美地支持AI教学，课程实验和尖端研究。

促进生态变化并刺激AI基层的创新

Dell Pro Max用GB10的推出不仅是硬件产品中的创新，而且对AI当前的发展趋势做出了深刻的反应。

近年来，AI应用程序正在从云中的大规模通用模型转变为更垂直和私有化的桌面和边缘部署。所有行业都需要根据其需求自定义和部署独家AI模型，这是Dell Pro Max和GB10的核心价值。

它与基于X86体系结构的传统工作站形成了明显的差异化定位。传统的工作站是多个应用程序的“全能器”，而GB10的Dell Pro Max是专注于AI计算的“专家”。它的基于ARM的架构，高度集成的设计（固定配置）以及对FP4精确计算的深入优化，旨在使AI性能达到极端。