Lenovo Campus ThinkStation PGX, NVIDIA GB10 Grace Blackwell, 128GB, 2 TB SSD, NVIDIA Blackwell, NVIDIA DGX OS

Lenovo Campus ThinkStation PGX, Mini-Tower, NVIDIA GB10 Grace Blackwell, 128GB, 2 TB SSD, NVIDIA Blackwell, NVIDIA DGX OS

Die Lenovo Campus ThinkStation PGX ist eine kompakte Workstation für lokale KI-Entwicklung und wissenschaftliche AI-Workflows. Der NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip verbindet eine 20-Core-Arm-CPU mit integrierter NVIDIA Blackwell Grafik und 128 GB LPDDR5X Unified System Memory. Damit richtet sich das System insbesondere an Studierende technischer Fachrichtungen, Data-Science- und KI-Lehre sowie wissenschaftliche Mitarbeitende und Forschungseinrichtungen.

Highlights

• NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip mit 20-Core-Arm-CPU aus 10 Cortex-X925- und 10 Cortex-A725-Kernen
• Bis zu 1 PetaFLOP KI-Leistung bei FP4 und Unterstützung von KI-Modellen mit bis zu 200 Milliarden Parametern
• 128 GB LPDDR5X Unified System Memory mit 256-Bit-Anbindung und 273 GB/s Speicherbandbreite
• 2 TB M.2 2242 PCIe 4.0 x4 NVMe SSD mit TCG Opal 2
• 10-Gigabit-Ethernet, Wi-Fi 7, Bluetooth 5.3 und zwei QSFP-Anschlüsse mit jeweils 200 Gbit/s
• NVIDIA DGX OS als spezialisierte Softwareplattform für lokale KI-Entwicklung

Technische Details

Prozessor und KI

• Prozessor: NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip
• CPU-Architektur: Arm
• Prozessorkerne: 20 Kerne, 10 × Cortex-X925 und 10 × Cortex-A725
• KI-Leistung: bis zu 1 PetaFLOP bei FP4
• Modellgröße: KI-Modelle mit bis zu 200 Milliarden Parametern auf einem System
• Skalierung: bis zu 405 Milliarden Parameter mit zwei verbundenen ThinkStation-PGX-Systemen

Unified Memory

• Speicherkapazität: 128 GB
• Speichertyp: LPDDR5X Unified System Memory
• Speicheranbindung: 256 Bit
• Speicherbandbreite: 273 GB/s

Massenspeicher

• SSD: 2 TB M.2 2242 NVMe
• Schnittstelle: PCI Express 4.0 x4
• Verschlüsselungsstandard: TCG Opal 2

Grafik und Medien

• Grafik: integrierte NVIDIA Blackwell Architektur im NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip
• GPU-Technik: NVIDIA Blackwell Generation CUDA Cores
• Tensor Cores: 5. Generation
• RT Cores: 4. Generation
• Video: 1 × NVENC Encoder und 1 × NVDEC Decoder
• Audio: HDMI-Multichannel-Audioausgabe

Netzwerk und Systemverbindung

• Ethernet: 1 × 10GbE RJ-45
• WLAN: Wi-Fi 7, IEEE 802.11be
• Bluetooth: Bluetooth 5.3
• ConnectX-7: 200-Gbit/s-Netzwerkanbindung für die direkte Verbindung mehrerer ThinkStation-PGX-Systeme
• QSFP: 2 × QSFP mit jeweils 200 Gbit/s

Anschlüsse

• USB-C: 4 × USB-C mit bis zu 20 Gbit/s
• USB-C Video: DisplayPort 2.1 über USB-C
• USB-C Stromversorgung: 1 × USB-C mit USB Power Delivery 3.1 Eingang
• HDMI: 1 × HDMI
• Netzwerk: 1 × 10GbE RJ-45
• High-Speed-Verbindung: 2 × QSFP mit jeweils 200 Gbit/s

Gehäuse und Stromversorgung

• Formfaktor: Mini-Tower
• Abmessungen: 150 × 150 × 50,5 mm
• Gewicht: 1,2 kg
• Netzadapter: 240 W

Betriebssystem und Sicherheit

• Betriebssystem: NVIDIA DGX OS
• Boot-Sicherheit: UEFI Secure Boot
• BIOS-Sicherheit: Administrator-Kennwort und Boot-Reihenfolgensteuerung

Garantie

• Basisgarantie: 1 Jahr begrenzter Vor-Ort-Service

Häufige Fragen zum Lenovo Campus ThinkStation PGX

Für welche Studien- und Forschungsbereiche ist die ThinkStation PGX ausgelegt?

Das System ist speziell auf KI-Entwicklung ausgelegt und unterstützt Einsatzfelder wie Machine Learning, Computer Vision, generative KI und große Sprachmodelle, Robotik sowie datenwissenschaftliche Aufgaben. Damit passt die Plattform besonders zu Informatik, Data Science, KI-Lehre und entsprechenden Forschungsprojekten.

Wie groß können KI-Modelle auf einer einzelnen ThinkStation PGX sein?

Lenovo gibt Unterstützung für Modelle mit bis zu 200 Milliarden Parametern auf einem einzelnen System an. Werden zwei ThinkStation-PGX-Systeme über die vorgesehene Hochgeschwindigkeitsverbindung gekoppelt, sind Modelle mit bis zu 405 Milliarden Parametern vorgesehen.

Was bedeutet Unified System Memory bei dieser Workstation?

Die 128 GB LPDDR5X werden als gemeinsamer Systemspeicher innerhalb der Grace-Blackwell-Plattform genutzt. Lenovo spezifiziert eine 256-Bit-Anbindung und eine Speicherbandbreite von 273 GB/s.

Welches Betriebssystem ist installiert?

Vorinstalliert ist NVIDIA DGX OS. Die Plattform ist auf lokale KI-Entwicklung, Prototyping, Fine-Tuning und Inferenz mit dem NVIDIA-KI-Software-Ökosystem ausgerichtet.

Welche Netzwerkverbindungen bietet die Workstation?

Für klassische Netzwerke stehen 10-Gigabit-Ethernet, Wi-Fi 7 und Bluetooth 5.3 zur Verfügung. Zusätzlich besitzt das System zwei QSFP-Anschlüsse mit jeweils 200 Gbit/s für schnelle Direktverbindungen zwischen ThinkStation-PGX-Systemen.

Ist die ThinkStation PGX eine klassische CAD-Workstation?

Die PGX ist primär als spezialisierte KI-Entwicklungsplattform konzipiert. Ihr Schwerpunkt liegt auf Machine Learning, generativer KI, lokalen Modellen, Datenwissenschaft und verwandten Forschungs- und Entwicklungsaufgaben statt auf der Rolle einer klassischen CAD-Tower-Workstation.

Lokale KI-Infrastruktur für Lehre und Forschung

KI-Experimente direkt am Arbeitsplatz

Die Kombination aus Grace-Blackwell-Plattform, 128 GB Unified Memory und NVIDIA DGX OS ermöglicht die lokale Entwicklung und Erprobung umfangreicher KI-Modelle. Studierende und Forschende können damit Prototyping-, Fine-Tuning- und Inferenzaufgaben auf einer kompakten dedizierten Plattform bearbeiten.

Kompaktes System für KI-Labore und Lehrumgebungen

Mit 150 × 150 mm Grundfläche benötigt die Workstation wenig Platz und lässt sich dadurch auch in spezialisierten Labor-, Forschungs- oder Lehrarbeitsplätzen einsetzen. Gleichzeitig stehen schnelle Netzwerk- und Systemverbindungen für datenintensive KI-Workflows zur Verfügung.

Vom Einzelprojekt zur gekoppelten Entwicklungsumgebung

Eine einzelne PGX unterstützt lokale Modelle bis zur von Lenovo spezifizierten Größenklasse von 200 Milliarden Parametern. Für größere Forschungsvorhaben lassen sich zwei Systeme über die ConnectX-7-Infrastruktur koppeln und damit für Modelle mit bis zu 405 Milliarden Parametern einsetzen.