NVIDIA ha vuelto a mostrar su DGX Station para Windows durante el evento celebrado junto a Microsoft en San Francisco. Esta estación de trabajo incorpora el superchip GB300 Grace Blackwell Ultra, con hasta 748 GB de memoria coherente y una potencia anunciada de 20 PFLOPS en operaciones FP4 con dispersión, llevando capacidades propias de centros de datos al entorno de escritorio empresarial.
La compañía ya había anunciado esta variante en junio, pero ahora ha reforzado su integración con Windows y el Subsistema de Windows para Linux (WSL). El objetivo es permitir que desarrolladores y empresas ejecuten modelos de IA de hasta un billón de parámetros, además de agentes autónomos avanzados, sin depender continuamente de servidores externos. Su disponibilidad está prevista para el cuarto trimestre de 2026.
GB300 combina una GPU Blackwell Ultra con 72 núcleos Grace
El núcleo del sistema es el NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip, que integra una GPU Blackwell Ultra junto a una CPU Grace con 72 núcleos Arm Neoverse V2. Ambos componentes se comunican mediante NVLink-C2C con hasta 900 GB/s de ancho de banda, proporcionando una conexión considerablemente más rápida que las interconexiones PCIe convencionales.
La GPU dispone de 252 GB de memoria HBM3E con 7,1 TB/s de ancho de banda, mientras el procesador incorpora otros 496 GB de memoria LPDDR5X con 396 GB/s. En conjunto alcanzan 748 GB, aunque es importante aclarar que no toda esa capacidad ofrece la velocidad de la HBM3E, ya que CPU y GPU utilizan tecnologías de memoria diferentes dentro de un espacio coherente.
NVIDIA anuncia hasta 20 PFLOPS de cálculo FP4 utilizando dispersión, una cifra vinculada a las capacidades de sus Tensor Cores de quinta generación. No debe confundirse con rendimiento FP32 ni interpretarse como una medida universal de velocidad, porque la precisión empleada y las características de cada carga determinan el rendimiento efectivo.
La arquitectura admite formatos como NVFP4, FP8 y FP6, especialmente importantes en inferencia de modelos grandes. Trabajar con precisiones reducidas disminuye las necesidades de memoria y puede mejorar el procesamiento, aunque la calidad de los resultados depende del modelo, su cuantización y las optimizaciones utilizadas.
Hasta 748 GB de memoria coherente para modelos enormes
Uno de los principales argumentos de DGX Station es la posibilidad de ejecutar modelos de IA con hasta un billón de parámetros dentro de un único sistema. Su arquitectura permite que CPU y GPU accedan de forma coherente a una gran reserva de memoria, reduciendo parte de las transferencias y duplicaciones habituales en estaciones de trabajo convencionales.
Sin embargo, 748 GB de memoria coherente no equivalen a 748 GB de HBM3E. Cuando una carga necesita acceder a datos alojados en la memoria LPDDR5X de la CPU, aparecen diferencias de ancho de banda y latencia respecto a los datos almacenados directamente en la memoria de la GPU.
Por tanto, el tamaño máximo de los modelos que pueden ejecutarse dependerá también de la cuantización, la caché KV, la longitud del contexto y los recursos auxiliares. NVIDIA plantea la plataforma para modelos de mezcla de expertos, inferencia intensiva, ajuste fino y agentes simultáneos, pero todavía serán necesarias pruebas independientes para conocer su comportamiento sostenido.
Windows amplía las posibilidades frente a la versión con Linux
La principal novedad comercial es que DGX Station podrá utilizar Windows como sistema operativo, mientras la versión original continúa orientada a Ubuntu y las herramientas de desarrollo de NVIDIA. Hasta ahora, las empresas que utilizaban Windows para aplicaciones profesionales podían necesitar otra máquina o entorno Linux para determinadas cargas avanzadas de IA.
La integración con WSL permitirá seguir ejecutando herramientas y entornos de desarrollo Linux, conservando parte de los flujos de trabajo utilizados habitualmente con CUDA, TensorRT y otros componentes de NVIDIA. También facilitará conectar agentes locales con aplicaciones empresariales de productividad, ingeniería o análisis de datos.
Hay, no obstante, un detalle técnico importante: Grace utiliza arquitectura Arm y no x86, por lo que la compatibilidad con determinadas aplicaciones profesionales de Windows dependerá de sus versiones nativas, posibles mecanismos de traducción y controladores disponibles. La presencia de Windows no garantiza automáticamente el mismo comportamiento que en una estación de trabajo con procesador Intel o AMD.
NVIDIA añade conectividad de hasta 800 Gb/s y expansión PCIe 5.0
El sistema incorpora una NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC con conectividad de hasta 800 Gb/s, una capacidad pensada para redes profesionales y para interconectar estaciones de trabajo que necesiten distribuir modelos o cargas de inferencia. También admite ampliar sus posibilidades gráficas mediante una GPU adicional NVIDIA RTX PRO Blackwell compatible.
Entre las características de expansión y conectividad anunciadas destacan:
- Cuatro ranuras M.2 PCIe 5.0 para almacenamiento.
- Una ranura PCIe 5.0 x16 y otras dos ranuras PCIe 5.0 x16 con conexión eléctrica x8.
- Dos puertos Ethernet de 400 Gb/s mediante conectores QSFP112.
- Un puerto Ethernet de 10 Gb/s y otro de 1 Gb/s dedicado a la gestión.
- Potencia total del sistema de 1.600W, según la ficha técnica de NVIDIA.
La posibilidad de incorporar una RTX PRO adicional resulta especialmente interesante para combinar aceleración de modelos con visualización profesional, trazado de rayos o simulaciones físicas. NVIDIA quiere que DGX Station funcione como una plataforma de desarrollo integral, no únicamente como un equipo dedicado a ejecutar modelos de lenguaje.
AMD Threadripper Halo Station apuesta por una arquitectura diferente
La llegada de DGX Station para Windows también refuerza su competencia con AMD Threadripper Halo Station, presentada recientemente con un procesador Ryzen Threadripper PRO 9995WX de 96 núcleos y hasta cuatro aceleradores Instinct MI350P. AMD propone una plataforma x86 convencional con hasta 2 TB de memoria del sistema y 576 GB de memoria HBM3E en su configuración máxima.
La principal diferencia está en la organización de la memoria y los aceleradores. NVIDIA combina 748 GB de memoria coherente mediante NVLink-C2C, mientras AMD mantiene memoria principal y memoria de las GPU como recursos diferenciados. La propuesta de AMD puede alcanzar mayor capacidad total, pero eso no implica que toda ella funcione como una única reserva de memoria gráfica.
También existen diferencias importantes en software. NVIDIA dispone del ecosistema CUDA y TensorRT, mientras AMD recurre a ROCm y a la compatibilidad de una plataforma x86 tradicional. Comparar únicamente la cantidad de memoria o los PFLOPS anunciados sería insuficiente, especialmente cuando ambas máquinas utilizan arquitecturas, precisiones y configuraciones de aceleración diferentes.
DGX Station para Windows llegará antes de terminar 2026
NVIDIA mantiene el cuarto trimestre de 2026 como ventana prevista de disponibilidad, con fabricantes como ASUS, Dell, Gigabyte, HP, MSI y Supermicro entre los socios anunciados. Todavía no existe una fecha comercial concreta ni un precio oficial confirmado para DGX Station para Windows.
Algunas estimaciones sitúan sistemas de esta categoría alrededor de 100.000 dólares, pero esa cifra no debe interpretarse como un precio anunciado por NVIDIA. El coste final dependerá de la configuración, el fabricante, las opciones de expansión y las condiciones comerciales.
La DGX Station para Windows representa así una ampliación del ecosistema GB300 hacia entornos empresariales que utilizan Windows, sin abandonar las herramientas Linux mediante WSL. Su propuesta combina una capacidad de memoria extraordinaria con aceleración especializada, pero el rendimiento real, la compatibilidad de aplicaciones Arm y el precio definitivo determinarán su atractivo frente a otras estaciones profesionales.
Vía: Wccftech
