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英伟达推DGX Station：桌面超算本地跑万亿参数模型

2026 年 10 月 8 日

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英伟达于太平洋时间 10 月 7 日上午 10 点（北京时间 10 月 8 日凌晨 1 点）在美国旧金山举办发布会，正式推出 DGX Station for Windows。这款产品被定位为”桌面级 AI 超级计算机”，目标是让开发者、研究人员和数据科学团队在本地运行大规模 AI 模型，无需依赖云端。

桌面里的数据中心级算力

DGX Station 搭载 NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip，由 72 核 Grace CPU 与 Blackwell Ultra GPU 组成。英伟达将其描述为把数据中心级硬件、统一内存和 NVIDIA AI 软件栈压缩进桌面形态的尝试：过去只在机房里出现的配置，现在被装进了一台放在工位上的机器。

748GB 统一内存能跑什么

在内存方面，DGX Station 最高提供 748GB 统一内存，其中 252GB 为面向 GPU 的 HBM3e 显存，496GB 为面向 CPU 的 LPDDR5X 内存。借助 NVLink-C2C 超级芯片互连，这套内存在单一内存池中协同工作，可支持参数规模最高约 1 万亿的大模型本地运行。AI 算力最高可达 20 PFLOPS（FP4）。

英伟达官方页面还显示，DGX Station 可额外配置一块 NVIDIA RTX PRO 6000 工作站 GPU，将前沿 AI 算力与光线追踪可视化结合，用于生产力、创意设计、仿真和实体 AI（Physical AI）等场景；并配备 NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC，提供最高 800Gb/s 网络连接，可把多台 DGX Station 互联以进一步扩展模型容量与性能。

为什么强调”本地运行”

英伟达给出的理由集中在三点：延迟、成本和隐私。开发者可以在本地完成模型微调、推理、智能体开发与生成式 AI 应用测试，数据无需上传云端，从而减少传输带来的延迟、云端开销和隐私压力。对做智能体开发和混合智能应用的团队而言，本地运行大模型意味着调试循环更短。

融入 Windows 生态

DGX Station 与 Windows 操作系统结合，企业开发者可以在熟悉的 Windows 环境中调用 GB300 的本地 AI 能力，并通过 WSL（Windows Subsystem for Linux）支持接入现有开发流程。英伟达称，IT 团队可在既有 Windows 基础设施内部署，无需更改组策略或操作系统，即可构建和运行前沿 AI 智能体。