Descrizione

Workstation per intelligenza artificiale in locale: 72 GB di VRAM su 3 NVIDIA Tesla P40 + 64 GB di RAM. Pronta all'uso: consegnata con Qwen3.8-Flash-Next installato, ottimizzato e funzionante. COSA PUO FARE - LLM grandi dimensioni : es. Qwen 3.8 Flash Next o Qwen27B + Qwen Image 2.1 o Qwen code o GLM 3.1 o Deepseek - Con 72 GB di VRAM girano altri modelli open fino a ~80 miliardi di parametri CON quale configurazione puo essere consegnata - Qwen3.8-Flash-Next sulle 3 schede: ~18 token/s con una conversazione, ~14 ciascuna con due in parallelo, fino a 128.000 token di contesto. - API compatibile OpenAI in rete locale: Open WebUI, agenti AI, n8n, editor di codice. - Il modello parte da solo all'accensione, - Gestione del server tutta remotizzata (compresa accansione e spegnimento via Wake-on-LAN). - Setup ottimizzato per i consumi gia fatto : a riposo ~85 W misurati alla presa: schede a ~10 W l'una, CPU con stati di risparmio. - Ubuntu Server 24.04 LTS, driver NVIDIA 580, CUDA 12, llama.cpp HARDWARE (codici e dettagli) - 3x NVIDIA Tesla P40 24 GB (72 GB VRAM) - SSD NVMe Lexar 256 GB (usato solo 2 mesi, in garanzia) - Alimentatore 1200 W (usato solo 2 mesi, in garanzia) - Intel Core i7-9800X 8 core / 16 thread - ASUS TUF X299 MARK2 con 3slot PCI Exp - 64 GB DDR4 Samsung (8 x 8 GB, quad channel) - Scheda video ASUS GeForce GT 730 per monitor e BIOS - Telaio open frame per rack 19" (con un case E-ATX i componenti si montano all'interno) - P40 raffreddate da 6 ventole ARCTIC da 15.000 giri regolate in automatico: minimo a riposo, massimo sotto carico, allarme se una si ferma. Nota: sotto carico le ventole sono rumorose, ideale per locale tecnico o rack. CONDIZIONI - Solo consegna a mano, no spedizione (per tutto il friuli o veneto orientale) - Su richiesta: prova dal vivo e test di velocità - Prezzo non trattabile