MSI EdgeXpert MS-C931 este un supercomputer AI personal ultra-compact, conceput pentru dezvoltatori, cercetători, data scientists și organizații care vor să ruleze local modele AI complexe fără infrastructură GPU de tip server tradițional. La baza sistemului se află supercipul NVIDIA GB10 Grace Blackwell, care combină un procesor Arm cu 20 de nuclee, GPU NVIDIA Blackwell și interconectare NVIDIA NVLink-C2C într-o arhitectură unificată.
Cei 128 GB de memorie LPDDR5x sunt partajați coerent între CPU și GPU, eliminând o parte dintre transferurile tradiționale dintre memoria sistemului și memoria video. Cu până la 1.000 AI TOPS în FP4, sistemul este destinat dezvoltării, fine-tuning-ului și inferenței modelelor generative și poate rula local modele cu până la aproximativ 200 de miliarde de parametri. Configurația include SSD NVMe de 4 TB, 10GbE, NVIDIA ConnectX-7, Wi-Fi 7, Bluetooth și multiple interfețe USB-C, într-o carcasă de numai aproximativ 1,2 litri.
Caracteristici principale
| Caracteristică |
Detalii |
| Platformă AI |
NVIDIA DGX Spark |
| Procesor |
NVIDIA GB10 Grace Blackwell |
| CPU |
Arm, 20 nuclee |
| GPU |
NVIDIA Blackwell |
| Tensor Performance |
Până la 1.000 AI TOPS FP4 Sparse |
| Memorie sistem |
128 GB LPDDR5x |
| Tip memorie |
Coerentă și unificată CPU-GPU |
| Bandwidth memorie |
273 GB/s |
| SSD |
4 TB NVMe M.2 |
| Criptare SSD |
Da |
| Ethernet |
10 GbE |
| Smart NIC |
NVIDIA ConnectX-7 |
| Wi-Fi |
Wi-Fi 7 |
| Bluetooth |
5.4 |
| USB-C |
4 |
| HDMI |
2.1 |
| QSFP |
2 |
| NVENC |
1 |
| NVDEC |
1 |
| Sistem de operare |
NVIDIA DGX OS |
| Răcire |
Smart Fan |
| TPM |
Da |
Avantaje tehnice
| Avantaj tehnic |
Beneficiu pentru utilizator |
| NVIDIA GB10 Grace Blackwell |
Integrează CPU, GPU și memoria într-o platformă optimizată pentru AI |
| 1.000 AI TOPS FP4 |
Permite rularea locală a unor sarcini generative complexe |
| 128 GB memorie unificată |
Oferă un spațiu mare de memorie accesibil CPU-ului și GPU-ului |
| NVLink-C2C |
Asigură comunicație de mare viteză între CPU și GPU |
| 273 GB/s bandwidth |
Reduce limitările de transfer în sarcinile AI intensive |
| SSD de 4 TB |
Spațiu mare pentru modele, dataset-uri și proiecte |
| Self-encrypting SSD |
Protecție suplimentară pentru datele locale |
| ConnectX-7 |
Conectivitate profesională pentru workload-uri AI |
| 10GbE |
Transfer rapid în rețea |
| QSFP |
Permite interconectare de mare viteză între sisteme compatibile |
| Format de 1,2 L |
Performanță AI ridicată într-un sistem de birou compact |
| DGX OS |
Mediu software optimizat pentru ecosistemul NVIDIA AI |
Aplicații și domenii de utilizare
| Domeniu / utilizare |
Pentru ce este potrivit |
| Inteligență artificială generativă |
LLM-uri, generare de imagini și aplicații multimodale |
| Dezvoltare LLM |
Testare și inferență locală |
| Fine-tuning |
Adaptarea modelelor la dataset-uri specifice |
| Cercetare AI |
Experimentare fără infrastructură cloud permanentă |
| Educație |
Laboratoare AI și cursuri avansate |
| Data science |
Analiză și procesare accelerată |
| FinTech |
Modele de risc, fraud detection și analiză |
| Medical |
Cercetare și procesare AI locală, în aplicații compatibile |
| Machine vision |
Dezvoltarea și testarea modelelor vizuale |
| Voice AI |
Speech recognition și speech synthesis |
| Agentic AI |
Dezvoltarea agenților și workflow-urilor AI locale |
| Date sensibile |
Procesare locală pentru reducerea expunerii datelor către cloud |
MSI poziționează EdgeXpert pentru educație, cercetare, enterprise AI labs, FinTech, medical și dezvoltarea de aplicații generative.
Specificații tehnice complete
| Specificație |
Detalii |
| Brand |
MSI |
| Familie |
EdgeXpert |
| Model |
MS-C931 |
| Tip produs |
Personal AI Supercomputer |
| Platformă |
NVIDIA DGX Spark |
| Arhitectură |
NVIDIA Grace Blackwell |
| Superchip |
NVIDIA GB10 |
| Număr superchip-uri |
1 |
| CPU |
NVIDIA Grace Arm |
| Nuclee CPU |
20 |
| Cortex-X925 |
10 nuclee |
| Cortex-A725 |
10 nuclee |
| GPU |
NVIDIA Blackwell |
| Interconectare CPU-GPU |
NVIDIA NVLink-C2C |
| Tensor Performance |
Până la 1.000 AI TOPS FP4 Sparse |
| Performanță |
Aproximativ 1 petaFLOP AI FP4 Sparse |
| Memorie |
128 GB |
| Tip memorie |
LPDDR5x |
| Arhitectură memorie |
Coerentă, unificată |
| Interfață memorie |
256-bit |
| Bandwidth |
273 GB/s |
| Stocare |
4 TB |
| Format SSD |
M.2 |
| Interfață SSD |
NVMe |
| Criptare |
Self-encrypting SSD |
| GPU dedicat separat |
Nu |
| Memorie video separată |
Nu, utilizează memoria unificată de 128 GB |
| NVIDIA Encoder |
1 × NVENC |
| NVIDIA Decoder |
1 × NVDEC |
| Display-uri independente |
Până la 4, conform fișei MSI IPC |
| HDMI |
1 × HDMI 2.1 |
| DisplayPort |
Prin USB-C |
| USB |
4 × USB 3.2 Type-C |
| Ethernet |
1 × RJ-45 10GbE |
| NIC |
NVIDIA ConnectX-7 |
| QSFP |
2 |
| Wi-Fi |
Wi-Fi 7 |
| Bluetooth |
5.4 |
| Antene |
2 |
| TPM |
Da |
| Răcire |
Smart Fan |
| Sistem de operare |
NVIDIA DGX OS |
| Alimentare |
Adaptor extern USB-C |
| Putere alimentare |
Aproximativ 240 W, conform fișei MSI |
| Dimensiuni |
151 × 151 × 52 mm |
| Volum |
1,19 L |
| Greutate |
1,2 kg |
| Culoare |
Negru |
Fișa actuală MSI IPC precizează inclusiv adaptorul extern USB-C de aproximativ 240 W și două porturi QSFP.
NVIDIA GB10 Grace Blackwell
| Caracteristică |
Detalii |
| Tip |
Superchip CPU + GPU |
| CPU |
NVIDIA Grace Arm |
| Nuclee CPU |
20 |
| GPU |
NVIDIA Blackwell |
| Interconectare |
NVIDIA NVLink-C2C |
| Memorie |
128 GB unificată |
| AI Performance |
1.000 TOPS FP4 Sparse |
| Utilizare principală |
AI development, fine-tuning și inference |
Important: specificația „CPU quantity: 2” din feed nu trebuie publicată. GB10 conține un CPU Grace cu 20 de nuclee și un GPU Blackwell, integrate în același supercip; nu sunt două procesoare fizice independente.
Memorie unificată
| Caracteristică |
Detalii |
| Capacitate |
128 GB |
| Tip |
LPDDR5x |
| Arhitectură |
Unified System Memory |
| Coerență CPU-GPU |
Da |
| Interfață |
256-bit |
| Bandwidth |
273 GB/s |
| Upgrade |
Nu este indicat ca upgrade utilizator |
| Memorie GPU separată |
Nu |
Avantajul major față de o stație tradițională este că CPU-ul și GPU-ul lucrează cu un spațiu comun de memorie, util mai ales pentru modelele AI cu cerințe mari de memorie.
Performanță AI
| Caracteristică |
Detalii |
| Tensor Performance |
1.000 AI TOPS |
| Precizie |
FP4 Sparse |
| Echivalent declarat |
Aproximativ 1 petaFLOP AI |
| Model maxim pe un singur sistem |
Până la aproximativ 200B parametri |
| Scalare cu două sisteme |
Până la aproximativ 405B parametri |
| AI generativ |
Da |
| LLM inference |
Da |
| Fine-tuning |
Da |
| Machine learning |
Da |
| Deep learning |
Da |
MSI declară că un singur EdgeXpert poate lucra cu modele de până la aproximativ 200B parametri, iar două sisteme interconectate pot scala către modele de până la aproximativ 405B parametri. Performanța efectivă depinde de model, cuantizare, framework și workload.
Stocare
| Caracteristică |
Detalii |
| Capacitate instalată |
4 TB |
| Tip |
SSD |
| Format |
M.2 |
| Interfață |
NVMe |
| Criptare |
Self-encrypting |
| Alte configurații oficiale |
1 TB sau 4 TB |
| Slot M.2 |
1 × M-Key pentru SSD |
Rețea și interconectare
| Caracteristică |
Detalii |
| Ethernet |
10GbE |
| Port Ethernet |
1 × RJ-45 |
| Smart NIC |
NVIDIA ConnectX-7 |
| QSFP |
2 |
| Wi-Fi |
Wi-Fi 7 |
| Bluetooth |
5.4 |
| Conectivitate wireless |
Integrată |
| Interconectare sisteme AI |
Suportată prin infrastructura de mare viteză compatibilă |
Porturi și interfețe
| Port / interfață |
Cantitate / Detalii |
| USB-C |
4 × USB 3.2 |
| HDMI |
1 × HDMI 2.1 |
| DisplayPort |
DP 1.4a prin USB-C |
| Ethernet |
1 × RJ-45 10GbE |
| QSFP |
2 |
| Alimentare |
USB-C, adaptor extern |
| Audio |
HDMI multichannel audio |
Video și display-uri
| Caracteristică |
Detalii |
| GPU |
NVIDIA Blackwell |
| HDMI |
HDMI 2.1 |
| DisplayPort |
DisplayPort 1.4a prin USB-C |
| Display-uri independente |
Până la 4 |
| NVENC |
1 |
| NVDEC |
1 |
| Audio |
Multichannel prin HDMI |
MSI menționează până la patru display-uri independente și DisplayPort 1.4a disponibil prin USB-C.
Software și ecosistem NVIDIA
| Caracteristică |
Detalii |
| Sistem de operare |
NVIDIA DGX OS |
| Ecosistem |
NVIDIA AI Software Stack |
| AI frameworks |
Compatibil cu principalele framework-uri suportate de platforma NVIDIA |
| Dezvoltare AI locală |
Da |
| Inference |
Da |
| Fine-tuning |
Da |
MSI îl descrie drept o soluție full-stack hardware + software pentru dezvoltatorii AI, nu ca pe un desktop Windows convențional.
Condiții de funcționare
| Caracteristică |
Detalii |
| Temperatură funcționare |
0–35°C |
| Temperatură depozitare |
0–60°C |
| Umiditate funcționare |
10–90%, fără condens |
| Umiditate depozitare |
10–90%, fără condens |
| Sistem răcire |
Smart Fan |
Corecție: valorile „10°C minimum și 90°C maximum pentru depozitare” din feed nu sunt conforme cu fișa actuală MSI.
Dimensiuni și construcție
| Caracteristică |
Detalii |
| Lățime |
151 mm |
| Adâncime |
151 mm |
| Înălțime |
52 mm |
| Volum |
Aproximativ 1,19 L |
| Greutate sistem |
Aproximativ 1,2 kg |
| Culoare |
Black |
| Răcire activă |
Da, Smart Fan |
Certificări
| Certificare |
Detalii |
| CE |
Da |
| FCC Class B |
Da |
| UKCA |
Da |
| VCCI |
Da |
| BSMI |
Da |
De ce să alegi acest produs?
| Potrivit pentru |
Motiv |
| Dezvoltatori AI |
Platformă NVIDIA DGX Spark completă |
| Cercetători |
128 GB memorie unificată pentru modele mari |
| Data scientists |
Procesare locală și stocare de 4 TB |
| LLM development |
Până la aproximativ 200B parametri pe un sistem |
| Fine-tuning |
GPU Blackwell și software NVIDIA optimizat |
| Companii |
Datele pot fi procesate local |
| Educație |
Platformă compactă pentru laboratoare AI |
| FinTech |
Calcul local pentru modele și simulări |
| Machine vision |
GPU Blackwell și ecosistem NVIDIA |
| Agentic AI |
Platformă destinată dezvoltării aplicațiilor AI moderne |
| Element diferențiator |
Ce oferă concret |
| NVIDIA GB10 |
CPU Grace + GPU Blackwell într-un singur superchip |
| 1.000 AI TOPS |
Performanță FP4 pentru workload-uri AI |
| 128 GB Unified Memory |
Permite lucrul cu modele care depășesc VRAM-ul GPU-urilor desktop convenționale |
| 273 GB/s |
Lățime mare de bandă a memoriei |
| 4 TB SSD |
Spațiu pentru modele și dataset-uri |
| ConnectX-7 |
Networking profesional pentru AI |
| DGX OS |
Software optimizat pentru ecosistemul NVIDIA |
| 1,2 kg |
Supercomputer AI într-un format compact |
Întrebări frecvente
1. MSI EdgeXpert MS-C931 este un PC obișnuit?
Nu. Este un personal AI supercomputer bazat pe platforma NVIDIA DGX Spark și conceput în primul rând pentru dezvoltare și inferență AI.
2. Are două procesoare NVIDIA GB10?
Nu. Sistemul are un singur superchip NVIDIA GB10, care integrează CPU-ul Grace cu 20 de nuclee și GPU-ul Blackwell.
3. Ce înseamnă 1.000 AI TOPS?
Este performanța Tensor declarată în FP4 cu sparsity. Nu trebuie comparată direct cu TOPS declarate la alte precizii numerice fără a ține cont de metodologie.
4. Are 128 GB RAM sau 128 GB VRAM?
Are 128 GB de memorie LPDDR5x unificată, partajată coerent de CPU și GPU. Nu este o configurație tradițională cu RAM și VRAM separate.
5. Poate rula modele LLM local?
Da. MSI declară suport pentru modele de până la aproximativ 200 de miliarde de parametri pe un singur sistem, în condiții și formate compatibile.
6. Se pot conecta două sisteme?
Da. MSI indică scalare la modele de până la aproximativ 405B parametri prin interconectarea a două sisteme compatibile.
7. Include SSD de 4 TB?
Da, configurația descrisă include SSD NVMe M.2 de 4 TB cu funcție de auto-criptare.
8. Are rețea de 10 Gbps?
Da. Dispune de Ethernet 10GbE și NVIDIA ConnectX-7.
9. Rulează Windows 11?
Sistemul este livrat și optimizat pentru NVIDIA DGX OS. Nu trebuie prezentat ca un PC Windows standard.
10. Are Bluetooth 5.3 sau 5.4?
Fișa actuală MSI IPC indică Bluetooth 5.4. Unele pagini MSI mai vechi încă menționează 5.3, deci pentru listarea actuală folosesc specificația mai nouă de 5.4.
