PeC WKS AI Lab! - Workstation AI per aziende e team - RTX PRO 6000 96GB, Ryzen 9 9950X, 128GB DDR5, SSD 4TB
Garanzia 3 Anni e spedizione gratuita
Codice:
PEC-WKS-AI-Lab
Marca:
PeC Computer
SPEDIZIONE GRATUITA!
Dettagli prodotto
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WORKSTATION AI ON-PREMISE
PeC AI Lab
La potenza per sviluppare e addestrare AI in casa
Per ricerca, software house e team di data science: 96GB di memoria video in un'unica scheda per modelli grandi, fine-tuning e più modelli caricati insieme.
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Memoria video
96GB |
RAM
128GB DDR5 |
Modelli
70B e oltre |
Utenti
Più utenti e servizi | |
Cosa ci fai, esempi per tipo di professione
Esempi indicativi: i modelli open source migliorano di continuo, quindi all'acquisto installiamo quelli più adatti al tuo lavoro in quel momento.
Ricerca e università Gemma 4 31B + LoRA/QLoRA
Cosa fa: addestramento leggero (fine-tuning) del modello su dataset proprietari, che non lasciano il laboratorio.
Come lo usi: prepari il dataset, lanci l'addestramento sulla workstation e confronti il modello adattato con quello di partenza.
Software house Qwen3.6-35B-A3B in alta precisione
Cosa fa: sviluppo e test di prodotti basati su AI, con un server locale che risponde a più sviluppatori e a più applicazioni.
Come lo usi: le tue applicazioni chiamano l'API locale in fase di sviluppo, senza costi per richiesta e senza limiti imposti da un fornitore esterno.
Data science e analisi Più modelli a confronto
Cosa fa: benchmark di modelli e quantizzazioni diverse, ricerca su grandi archivi di documenti, elaborazione notturna di migliaia di file.
Come lo usi: lanci un lavoro in serie la sera e trovi i risultati al mattino; con tanta memoria puoi tenere caricati più modelli insieme.
Enti e aziende con dati molto riservati Modelli da 70B (es. Llama 3.3 70B, 4 bit)
Cosa fa: un unico server AI interno per un reparto o un ente, con modelli grandi che su una scheda da 16-32GB non starebbero.
Come lo usi: il reparto lo usa dal browser come una chat; l'amministratore decide chi accede e quali documenti sono indicizzati.
Come funziona un server AI in azienda
Non serve essere esperti: la workstation si comporta come un PC condiviso che risponde alle domande dei colleghi.
1
La workstation sta in ufficio Si collega alla rete aziendale come un NAS o un PC condiviso. I dati restano lì: Internet serve solo per scaricare modelli e aggiornamenti.
2
Il modello è un file Un modello AI è un file di qualche decina di GB salvato sull'SSD e caricato nella memoria della scheda video. La memoria video decide quanto grande può essere il modello.
3
Gli utenti usano il browser Da PC o smartphone in rete si apre una pagina web e si scrive come in una chat online. Nessun programma da installare sui computer dei colleghi.
Come si lavora ogni giorno
Server AI per più utenti chat, API e applicazioni in sviluppo usano lo stesso server contemporaneamente.
Addestramento e fine-tuning adatti un modello ai tuoi dati con tecniche LoRA e QLoRA, lanciando i lavori anche di notte.
Più modelli caricati insieme tieni a disposizione un modello generale, uno per il codice e uno per le immagini, e li confronti.
Elaborazione in serie migliaia di documenti analizzati o classificati in automatico, con i risultati pronti al mattino.
Quanta memoria serve, la scala delle tre fasce
La memoria della scheda video è il limite che conta di più: più ce n'è, più grande può essere il modello che gira a piena velocità. Valori indicativi, dipendono da modello e lunghezza del contesto.
PeC AI Start, 16GB di memoria video
Gemma 4 12B a 4 bit occupa circa 7-9GB, con spazio per i documenti.
PeC AI Team, 32GB di memoria video
Gemma 4 31B o Qwen3.6-35B-A3B a 4 bit occupano circa 18-22GB, più il contesto.
PeC AI Lab, 96GB di memoria video
Modelli da 70B a 4 bit (circa 40GB), oppure modelli da 35B in alta precisione, oppure più modelli insieme.
Confronta le tre fasce
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PeC AI Start |
PeC AI Team |
PeC AI Lab |
| Per chi |
Professionisti e piccoli studi |
Aziende e team |
Ricerca e sviluppo |
| Memoria video |
16GB |
32GB |
96GB |
| Modelli |
7-14B a piena velocità |
30-35B a 4 bit |
70B e oltre, fine-tuning |
| Utenti |
1-3 |
Gruppo di lavoro |
Più utenti e servizi |
| Scheda video |
RTX 5070 Ti |
RTX 5090 |
RTX PRO 6000 Blackwell |
| Memoria di sistema |
64GB DDR5 |
128GB DDR5 |
128GB DDR5 (opz. 192GB) |
| Piattaforma |
Ryzen 7 9700X |
Ryzen 9 9950X |
Ryzen 9 9950X |
Configurazione base
| Scheda video |
NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell 96GB: modelli grandi in un unico blocco di memoria |
| Processore |
AMD Ryzen 9 9950X (16 core) |
| Memoria |
128GB DDR5 |
| Archiviazione |
SSD NVMe Gen4 4TB |
| Alimentazione |
Alimentatore 1300W o superiore |
| Raffreddamento e case |
Full tower con ventilazione abbondante e raffreddamento a liquido per la CPU |
| Software |
Linux o Windows 11 Pro, driver NVIDIA, Ollama, Open WebUI, Docker e Python |
Personalizza la tua configurazione
RAM fino a 192GB, storage aggiuntivo o in RAID, ambiente di sviluppo preconfigurato per il tuo flusso di lavoro, generazione di immagini, UPS, formazione iniziale.
Ogni fascia ha una base fissa e opzioni a scelta: dicci cosa devi fare e la configuriamo insieme.
Acquisto o noleggio operativo
Per aziende e partite IVA è disponibile il noleggio operativo tramite Grenke. Durata e canone dipendono dalla configurazione scelta e sono soggetti ad approvazione di Grenke. Richiedi un preventivo dalla pagina Contatti. Da sapere prima di scegliere
- Non è un server in rack: la scheda professionale richiede spazio, alimentazione adeguata e ventilazione, e sotto carico prolungato si sente.
- Con una sola GPU i lavori in parallelo condividono la stessa scheda: con molti utenti intensivi le risposte rallentano.
- Rispetto a PeC AI Team cambia soprattutto la memoria video: se i tuoi modelli stanno in 32GB, Team è la scelta più sensata.
- I modelli AI possono sbagliare o inventare: le risposte vanno sempre verificate, soprattutto su temi legali, fiscali o tecnici.
Glossario in 30 secondi
- Parametri (B)
- la dimensione del modello, in miliardi. Più sono, in genere migliore è la qualità, ma serve più memoria.
- Memoria video (VRAM)
- la memoria della scheda grafica, dove il modello viene caricato per rispondere velocemente.
- Quantizzazione (4 bit, 8 bit)
- una compressione che fa stare il modello in meno memoria, con una piccola perdita di qualità.
- RAG
- il sistema che cerca nei tuoi documenti prima di rispondere, così la risposta si basa su quello che hai caricato.
- MoE (a esperti)
- un modello che attiva solo una parte dei parametri per ogni parola: è veloce, ma deve comunque stare tutto in memoria.
- Fine-tuning (LoRA, QLoRA)
- l'adattamento di un modello ai tuoi dati, senza doverlo addestrare da zero.
Non sei sicuro della configurazione?
Raccontaci cosa devi fare e ti consigliamo la fascia giusta, con una consulenza gratuita prima dell'acquisto. Contattaci oppure scopri l' assemblaggio su misura.
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