{"product_id":"pny-nvidia-spark-blackwell-20-core-cpu-128gb-gpu-4tb-nvme-sdd-1y","title":"PNY NVIDIA Spark Blackwell 20 Core CPU +128GB GPU\/4TB NVME SDD\/1Y","description":"\u003cdiv id=\"geo-summary\" dir=\"rtl\" style=\"background:#eef5ff;border-right:4px solid #0057a8;padding:14px 18px;margin-bottom:20px;font-size:14px;line-height:1.8;color:#1a1a2e;direction:rtl;text-align:right;border-radius:6px 0 0 6px;\"\u003eה-NVIDIA DGX Spark הוא תחנת עבודה מיני-PC המבוססת על ארכיטקטורת ARM עם מעבד NVIDIA Grace Blackwell בעל 20 ליבות ו-10 תהליכונים, הפועל בתדר של 3.8GHz. המערכת כוללת 128GB זיכרון LPDDR5x בתדר 4266MHz, כונן NVMe SSD בנפח 4TB, ומאיץ גרפי Blackwell עם Tensor Cores דור 5 ו-RT Cores דור 4. המחשב מגיע עם מערכת ההפעלה DGX OS וכולל חיבורי HDMI 2.1a, 4x USB Type-C, ו-LAN 10GbE.\u003c\/div\u003e\n\u003cscript type=\"application\/ld+json\"\u003e{\"@context\": \"https:\/\/schema.org\", \"@type\": \"Product\", \"name\": \"PNY NVIDIA Spark Blackwell 20 Core CPU +128GB GPU\/4TB NVME SDD\/1Y\", \"sku\": \"DGXSPARK-FOUNEDIT\", \"description\": \"ה-NVIDIA DGX Spark הוא תחנת עבודה מיני-PC המבוססת על ארכיטקטורת ARM עם מעבד NVIDIA Grace Blackwell בעל 20 ליבות ו-10 תהליכונים, הפועל בתדר של 3.8GHz. המערכת כוללת 128GB זיכרון LPDDR5x בתדר 4266MHz, כונן NVMe SSD בנפח 4TB, ומאיץ גרפי Blackwell עם Tensor Cores דור 5 ו-RT Cores דור 4. המחשב מגיע עם מערכת ההפעלה DGX OS וכולל חיבורי HDMI 2.1a, 4x USB Type-C, ו-LAN 10GbE.\"}\u003c\/script\u003e\n\u003cscript type=\"application\/ld+json\"\u003e{\"@context\": \"https:\/\/schema.org\", \"@type\": \"WebPage\", \"speakable\": {\"@type\": \"SpeakableSpecification\", \"cssSelector\": \"#geo-summary\"}}\u003c\/script\u003e\n\u003cdiv dir=\"rtl\" style=\"font-family:'Helvetica Neue',Arial,sans-serif;max-width:860px;margin:0 auto;color:#1a1a1a;direction:rtl;text-align:right;\"\u003e\n\u003ch3 style=\"font-size:17px;font-weight:700;color:#111;border-bottom:2px solid #e0e0e0;padding-bottom:7px;margin:0 0 14px;letter-spacing:.4px;text-align:right;\"\u003eתיאור המוצר\u003c\/h3\u003e\n\u003cdiv style=\"font-size:14px;line-height:1.75;color:#333;margin:0 0 28px;text-align:right;\"\u003eמחשב זה מיועד לסביבות עבודה עתירות ביצועים, תוך התמקדות ביישומי בינה מלאכותית ולמידת מכונה. הוא מציע שילוב של כוח עיבוד מתקדם וזיכרון GPU ייעודי, המאפשר טיפול במשימות חישוביות מורכבות.\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv dir=\"rtl\" style=\"font-family:'Helvetica Neue',Arial,sans-serif;max-width:860px;margin:0 auto;color:#1a1a1a;direction:rtl;text-align:right;\"\u003e\n\u003ch3 style=\"font-size:17px;font-weight:700;color:#111;border-bottom:2px solid #e0e0e0;padding-bottom:7px;margin:0 0 14px;letter-spacing:.4px;text-align:right;\"\u003eלמי זה מתאים?\u003c\/h3\u003e\n\u003cul style=\"font-size:14px;line-height:1.75;color:#333;margin:0 0 28px;padding-right:20px;padding-left:0;\"\u003e\n\u003cli style=\"text-align:right;\"\u003eמומחי בינה מלאכותית ולמידת מכונה\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"text-align:right;\"\u003eמפתחי תוכנה הדורשים סביבת פיתוח מואצת\u003c\/li\u003e\n\u003cli style=\"text-align:right;\"\u003eצוותי מחקר ופיתוח בתחום החישוביות הגבוהה\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cscript type=\"application\/ld+json\"\u003e{\"@context\": \"https:\/\/schema.org\", \"@type\": \"FAQPage\", \"mainEntity\": [{\"@type\": \"Question\", \"name\": \"האם ה-DGXSPARK-FOUNEDIT תומך בממשק M.2 NVMe עבור כונני SSD?\", \"acceptedAnswer\": {\"@type\": \"Answer\", \"text\": \"כן, ה-DGXSPARK-FOUNEDIT תומך באופן מלא בממשק M.2 NVMe עבור כונני SSD. זה מאפשר קצבי העברת נתונים מהירים במיוחד, החיוניים ליישומי בינה מלאכותית ולמידת מכונה. הקיבולת הכוללת של כונני ה-SSD במכשיר זה היא 4 טרה-בייט, המספקת שטח אחסון נרחב לנתונים ולמודלים.\"}}, {\"@type\": \"Question\", \"name\": \"מהם מאפייני הביצועים של ה-DGXSPARK-FOUNEDIT תחת עומס מתמשך, בהתחשב במעבד NVIDIA Grace Blackwell וב-128GB RAM?\", \"acceptedAnswer\": {\"@type\": \"Answer\", \"text\": \"ה-DGXSPARK-FOUNEDIT מצויד במעבד NVIDIA Grace Blackwell עם 20 ליבות ו-10 ליבות יעילות אנרגטית, הפועל בתדר של 3.8 גיגה-הרץ. בשילוב עם 128 גיגה-בייט זיכרון LPDDR5x הפועל בתדר 4266 מגה-הרץ, המערכת מסוגלת להתמודד עם עומסים חישוביים כבדים באופן מתמשך. ארכיטקטורת Blackwell כוללת ליבות Tensor מהדור החמישי וליבות RT מהדור הרביעי, המותאמות במיוחד למשימות AI.\"}}, {\"@type\": \"Question\", \"name\": \"מה ההבדל בין ה-DGXSPARK-FOUNEDIT לבין פתרונות מחשוב קצה אחרים המבוססים על מעבדי ARM?\", \"acceptedAnswer\": {\"@type\": \"Answer\", \"text\": \"ה-DGXSPARK-FOUNEDIT מבדיל את עצמו על ידי שילוב ייחודי של מעבד NVIDIA Grace Blackwell, 128GB RAM, ו-4TB NVMe SSD, המותאם ליישומי AI ו-HPC. בעוד שפתרונות ARM אחרים עשויים להציע יעילות אנרגטית, ה-DGXSPARK-FOUNEDIT מספק ביצועים חסרי תקדים עבור עומסי עבודה תובעניים בזכות הארכיטקטורה הייעודית של NVIDIA והאצת החומרה ל-AI.\"}}, {\"@type\": \"Question\", \"name\": \"מהם תנאי האחריות עבור ה-DGXSPARK-FOUNEDIT וכיצד מגישים תביעה?\", \"acceptedAnswer\": {\"@type\": \"Answer\", \"text\": \"ה-DGXSPARK-FOUNEDIT מגיע עם אחריות יצרן סטנדרטית של שנה אחת. במקרה של תקלה או צורך במימוש האחריות, יש לפנות ישירות ל-POWERCON עם מספר היצרן DGXSPARK-FOUNEDIT ופרטי הרכישה. אנו נסייע בתהליך הגשת התביעה מול היצרן ונדאג לפתרון מהיר ויעיל.\"}}, {\"@type\": \"Question\", \"name\": \"כיצד מתבצעת התקנה והגדרה של ה-DGXSPARK-FOUNEDIT בסביבת ארגונית, כולל מערכת ההפעלה DGX OS?\", \"acceptedAnswer\": {\"@type\": \"Answer\", \"text\": \"ה-DGXSPARK-FOUNEDIT מגיע מותקן מראש עם מערכת ההפעלה DGX OS וחבילת תוכנות AI של NVIDIA, מה שמפשט משמעותית את ההתקנה הראשונית. בסביבה ארגונית, יש לחבר את המכשיר לרשת הארגונית באמצעות ממשק ה-LAN 10GbE, לחבר את צגי ה-HDMI, ולהגדיר את הגדרות הרשת והאבטחה בהתאם למדיניות הארגון. ניתן להשתמש ביציאות ה-USB Type-C לחיבור ציוד היקפי נוסף.\"}}, {\"@type\": \"Question\", \"name\": \"מדוע ה-DGXSPARK-FOUNEDIT הוא הבחירה הנכונה עבור פריסת שרתים קטנים המיועדים להרצת מודלי למידת מכונה מקומיים?\", \"acceptedAnswer\": {\"@type\": \"Answer\", \"text\": \"ה-DGXSPARK-FOUNEDIT מהווה פתרון אידיאלי להרצת מודלי למידת מכונה מקומיים בזכות שילוב עוצמתי של מעבד NVIDIA Grace Blackwell, 128GB RAM, ו-4TB NVMe SSD, הכל במארז קומפקטי מסוג Netop. הוא מספק את הביצועים הנדרשים לעיבוד מהיר של נתונים והרצת מודלים מורכבים ללא תלות בתשתית ענן, תוך שמירה על אבטחת המידע וצמצום השהיה.\"}}]}\u003c\/script\u003e\u003cdiv dir=\"rtl\" style=\"font-family:'Helvetica Neue',Arial,sans-serif;max-width:860px;margin:0 auto;color:#1a1a1a;direction:rtl;text-align:right;\"\u003e\n\u003ch3 style=\"font-size:17px;font-weight:700;color:#111;border-bottom:2px solid #e0e0e0;padding-bottom:7px;margin:0 0 14px;letter-spacing:.4px;text-align:right;\"\u003eשאלות ותשובות\u003c\/h3\u003e\n\u003cdiv style=\"margin-bottom:20px;padding-bottom:16px;border-bottom:1px solid #f0f0f0;\"\u003e\n\u003cp style=\"font-size:15px;font-weight:700;color:#0057a8;margin:0 0 7px;text-align:right;\"\u003e\u003cstrong\u003eש:\u003c\/strong\u003e האם ה-DGXSPARK-FOUNEDIT תומך בממשק M.2 NVMe עבור כונני SSD?\u003c\/p\u003e\n\u003cp style=\"font-size:14px;color:#333;margin:0;text-align:right;line-height:1.7;\"\u003e\u003cstrong\u003eת:\u003c\/strong\u003e כן, ה-DGXSPARK-FOUNEDIT תומך באופן מלא בממשק M.2 NVMe עבור כונני SSD. זה מאפשר קצבי העברת נתונים מהירים במיוחד, החיוניים ליישומי בינה מלאכותית ולמידת מכונה. הקיבולת הכוללת של כונני ה-SSD במכשיר זה היא 4 טרה-בייט, המספקת שטח אחסון נרחב לנתונים ולמודלים.\u003c\/p\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"margin-bottom:20px;padding-bottom:16px;border-bottom:1px solid #f0f0f0;\"\u003e\n\u003cp style=\"font-size:15px;font-weight:700;color:#0057a8;margin:0 0 7px;text-align:right;\"\u003e\u003cstrong\u003eש:\u003c\/strong\u003e מהם מאפייני הביצועים של ה-DGXSPARK-FOUNEDIT תחת עומס מתמשך, בהתחשב במעבד NVIDIA Grace Blackwell וב-128GB RAM?\u003c\/p\u003e\n\u003cp style=\"font-size:14px;color:#333;margin:0;text-align:right;line-height:1.7;\"\u003e\u003cstrong\u003eת:\u003c\/strong\u003e ה-DGXSPARK-FOUNEDIT מצויד במעבד NVIDIA Grace Blackwell עם 20 ליבות ו-10 ליבות יעילות אנרגטית, הפועל בתדר של 3.8 גיגה-הרץ. בשילוב עם 128 גיגה-בייט זיכרון LPDDR5x הפועל בתדר 4266 מגה-הרץ, המערכת מסוגלת להתמודד עם עומסים חישוביים כבדים באופן מתמשך. ארכיטקטורת Blackwell כוללת ליבות Tensor מהדור החמישי וליבות RT מהדור הרביעי, המותאמות במיוחד למשימות AI.\u003c\/p\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"margin-bottom:20px;padding-bottom:16px;border-bottom:1px solid #f0f0f0;\"\u003e\n\u003cp style=\"font-size:15px;font-weight:700;color:#0057a8;margin:0 0 7px;text-align:right;\"\u003e\u003cstrong\u003eש:\u003c\/strong\u003e מה ההבדל בין ה-DGXSPARK-FOUNEDIT לבין פתרונות מחשוב קצה אחרים המבוססים על מעבדי ARM?\u003c\/p\u003e\n\u003cp style=\"font-size:14px;color:#333;margin:0;text-align:right;line-height:1.7;\"\u003e\u003cstrong\u003eת:\u003c\/strong\u003e ה-DGXSPARK-FOUNEDIT מבדיל את עצמו על ידי שילוב ייחודי של מעבד NVIDIA Grace Blackwell, 128GB RAM, ו-4TB NVMe SSD, המותאם ליישומי AI ו-HPC. בעוד שפתרונות ARM אחרים עשויים להציע יעילות אנרגטית, ה-DGXSPARK-FOUNEDIT מספק ביצועים חסרי תקדים עבור עומסי עבודה תובעניים בזכות הארכיטקטורה הייעודית של NVIDIA והאצת החומרה ל-AI.\u003c\/p\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"margin-bottom:20px;padding-bottom:16px;border-bottom:1px solid #f0f0f0;\"\u003e\n\u003cp style=\"font-size:15px;font-weight:700;color:#0057a8;margin:0 0 7px;text-align:right;\"\u003e\u003cstrong\u003eש:\u003c\/strong\u003e מהם תנאי האחריות עבור ה-DGXSPARK-FOUNEDIT וכיצד מגישים תביעה?\u003c\/p\u003e\n\u003cp style=\"font-size:14px;color:#333;margin:0;text-align:right;line-height:1.7;\"\u003e\u003cstrong\u003eת:\u003c\/strong\u003e ה-DGXSPARK-FOUNEDIT מגיע עם אחריות יצרן סטנדרטית של שנה אחת. במקרה של תקלה או צורך במימוש האחריות, יש לפנות ישירות ל-POWERCON עם מספר היצרן DGXSPARK-FOUNEDIT ופרטי הרכישה. אנו נסייע בתהליך הגשת התביעה מול היצרן ונדאג לפתרון מהיר ויעיל.\u003c\/p\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"margin-bottom:20px;padding-bottom:16px;border-bottom:1px solid #f0f0f0;\"\u003e\n\u003cp style=\"font-size:15px;font-weight:700;color:#0057a8;margin:0 0 7px;text-align:right;\"\u003e\u003cstrong\u003eש:\u003c\/strong\u003e כיצד מתבצעת התקנה והגדרה של ה-DGXSPARK-FOUNEDIT בסביבת ארגונית, כולל מערכת ההפעלה DGX OS?\u003c\/p\u003e\n\u003cp style=\"font-size:14px;color:#333;margin:0;text-align:right;line-height:1.7;\"\u003e\u003cstrong\u003eת:\u003c\/strong\u003e ה-DGXSPARK-FOUNEDIT מגיע מותקן מראש עם מערכת ההפעלה DGX OS וחבילת תוכנות AI של NVIDIA, מה שמפשט משמעותית את ההתקנה הראשונית. בסביבה ארגונית, יש לחבר את המכשיר לרשת הארגונית באמצעות ממשק ה-LAN 10GbE, לחבר את צגי ה-HDMI, ולהגדיר את הגדרות הרשת והאבטחה בהתאם למדיניות הארגון. ניתן להשתמש ביציאות ה-USB Type-C לחיבור ציוד היקפי נוסף.\u003c\/p\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv style=\"margin-bottom:20px;padding-bottom:16px;border-bottom:1px solid #f0f0f0;\"\u003e\n\u003cp style=\"font-size:15px;font-weight:700;color:#0057a8;margin:0 0 7px;text-align:right;\"\u003e\u003cstrong\u003eש:\u003c\/strong\u003e מדוע ה-DGXSPARK-FOUNEDIT הוא הבחירה הנכונה עבור פריסת שרתים קטנים המיועדים להרצת מודלי למידת מכונה מקומיים?\u003c\/p\u003e\n\u003cp style=\"font-size:14px;color:#333;margin:0;text-align:right;line-height:1.7;\"\u003e\u003cstrong\u003eת:\u003c\/strong\u003e ה-DGXSPARK-FOUNEDIT מהווה פתרון אידיאלי להרצת מודלי למידת מכונה מקומיים בזכות שילוב עוצמתי של מעבד NVIDIA Grace Blackwell, 128GB RAM, ו-4TB NVMe SSD, הכל במארז קומפקטי מסוג Netop. הוא מספק את הביצועים הנדרשים לעיבוד מהיר של נתונים והרצת מודלים מורכבים ללא תלות בתשתית ענן, תוך שמירה על אבטחת המידע וצמצום השהיה.\u003c\/p\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003chr style=\"border:none;border-top:1px solid #eee;margin:24px 0;\"\u003e\u003cdiv style=\"font-family:'Helvetica Neue',Arial,sans-serif;max-width:860px;margin:0 auto;color:#1a1a1a;direction:rtl;text-align:right;\" dir=\"rtl\"\u003e\n\u003ch3 style=\"font-size:17px;font-weight:700;color:#111;border-bottom:2px solid #0057a8;padding-bottom:7px;margin:0 0 0;letter-spacing:.4px;text-align:right;\"\u003eמפרט טכני\u003c\/h3\u003e\n\u003ctable dir=\"rtl\" style=\"width:100%;border-collapse:collapse;\"\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;font-weight:600;color:#444;background:#f7f9fc;border-bottom:1px solid #e8edf2;width:36%;vertical-align:top;text-align:right;\"\u003eOperating system\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;color:#111;background:#fff;border-bottom:1px solid #e8edf2;text-align:right;\"\u003eDGX OS with NVIDIA’s AI software stack\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;font-weight:600;color:#444;background:#f7f9fc;border-bottom:1px solid #e8edf2;width:36%;vertical-align:top;text-align:right;\"\u003eThe amount of RAM\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;color:#111;background:#fff;border-bottom:1px solid #e8edf2;text-align:right;\"\u003e128\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;font-weight:600;color:#444;background:#f7f9fc;border-bottom:1px solid #e8edf2;width:36%;vertical-align:top;text-align:right;\"\u003eTotal volume of solid-state drives (SSD)\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;color:#111;background:#fff;border-bottom:1px solid #e8edf2;text-align:right;\"\u003e4 TB\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;font-weight:600;color:#444;background:#f7f9fc;border-bottom:1px solid #e8edf2;width:36%;vertical-align:top;text-align:right;\"\u003eProcessor line\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;color:#111;background:#fff;border-bottom:1px solid #e8edf2;text-align:right;\"\u003eARM\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;font-weight:600;color:#444;background:#f7f9fc;border-bottom:1px solid #e8edf2;width:36%;vertical-align:top;text-align:right;\"\u003eModel\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;color:#111;background:#fff;border-bottom:1px solid #e8edf2;text-align:right;\"\u003eNVIDIA DGX Spark\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;font-weight:600;color:#444;background:#f7f9fc;border-bottom:1px solid #e8edf2;width:36%;vertical-align:top;text-align:right;\"\u003eProcessor model\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;color:#111;background:#fff;border-bottom:1px solid #e8edf2;text-align:right;\"\u003eARM(Cortex-X925 + Cortex-A725)\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;font-weight:600;color:#444;background:#f7f9fc;border-bottom:1px solid #e8edf2;width:36%;vertical-align:top;text-align:right;\"\u003eAutomatic frequency increase\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;color:#111;background:#fff;border-bottom:1px solid #e8edf2;text-align:right;\"\u003e3.8\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;font-weight:600;color:#444;background:#f7f9fc;border-bottom:1px solid #e8edf2;width:36%;vertical-align:top;text-align:right;\"\u003eWidth\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;color:#111;background:#fff;border-bottom:1px solid #e8edf2;text-align:right;\"\u003e150\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;font-weight:600;color:#444;background:#f7f9fc;border-bottom:1px solid #e8edf2;width:36%;vertical-align:top;text-align:right;\"\u003eType\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;color:#111;background:#fff;border-bottom:1px solid #e8edf2;text-align:right;\"\u003eplatform\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;font-weight:600;color:#444;background:#f7f9fc;border-bottom:1px solid #e8edf2;width:36%;vertical-align:top;text-align:right;\"\u003eNumber of energy-efficient cores\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;color:#111;background:#fff;border-bottom:1px solid #e8edf2;text-align:right;\"\u003e10\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;font-weight:600;color:#444;background:#f7f9fc;border-bottom:1px solid #e8edf2;width:36%;vertical-align:top;text-align:right;\"\u003eProcessor frequency\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;color:#111;background:#fff;border-bottom:1px solid #e8edf2;text-align:right;\"\u003e3.8\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;font-weight:600;color:#444;background:#f7f9fc;border-bottom:1px solid #e8edf2;width:36%;vertical-align:top;text-align:right;\"\u003eType of RAM\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;color:#111;background:#fff;border-bottom:1px solid #e8edf2;text-align:right;\"\u003eLPDDR5x\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;font-weight:600;color:#444;background:#f7f9fc;border-bottom:1px solid #e8edf2;width:36%;vertical-align:top;text-align:right;\"\u003eRAM frequency\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;color:#111;background:#fff;border-bottom:1px solid #e8edf2;text-align:right;\"\u003e4266\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;font-weight:600;color:#444;background:#f7f9fc;border-bottom:1px solid #e8edf2;width:36%;vertical-align:top;text-align:right;\"\u003eEquipment\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;color:#111;background:#fff;border-bottom:1px solid #e8edf2;text-align:right;\"\u003eMini pc,power adapter,user manual\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;font-weight:600;color:#444;background:#f7f9fc;border-bottom:1px solid #e8edf2;width:36%;vertical-align:top;text-align:right;\"\u003eProcessor manufacturer\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;color:#111;background:#fff;border-bottom:1px solid #e8edf2;text-align:right;\"\u003eNVIDIA\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;font-weight:600;color:#444;background:#f7f9fc;border-bottom:1px solid #e8edf2;width:36%;vertical-align:top;text-align:right;\"\u003eNumber of processor cores\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;color:#111;background:#fff;border-bottom:1px solid #e8edf2;text-align:right;\"\u003e20\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;font-weight:600;color:#444;background:#f7f9fc;border-bottom:1px solid #e8edf2;width:36%;vertical-align:top;text-align:right;\"\u003eDepth\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;color:#111;background:#fff;border-bottom:1px solid #e8edf2;text-align:right;\"\u003e150\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;font-weight:600;color:#444;background:#f7f9fc;border-bottom:1px solid #e8edf2;width:36%;vertical-align:top;text-align:right;\"\u003eHeight\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;color:#111;background:#fff;border-bottom:1px solid #e8edf2;text-align:right;\"\u003e50.5\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;font-weight:600;color:#444;background:#f7f9fc;border-bottom:1px solid #e8edf2;width:36%;vertical-align:top;text-align:right;\"\u003eNumber of RAM slots\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;color:#111;background:#fff;border-bottom:1px solid #e8edf2;text-align:right;\"\u003e1\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;font-weight:600;color:#444;background:#f7f9fc;border-bottom:1px solid #e8edf2;width:36%;vertical-align:top;text-align:right;\"\u003eGraphics accelerator model\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;color:#111;background:#fff;border-bottom:1px solid #e8edf2;text-align:right;\"\u003eBlackwell architecture with 5th generation Tensor Cores, 4th gen RT cores\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;font-weight:600;color:#444;background:#f7f9fc;border-bottom:1px solid #e8edf2;width:36%;vertical-align:top;text-align:right;\"\u003eDrive interfaces\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;color:#111;background:#fff;border-bottom:1px solid #e8edf2;text-align:right;\"\u003eM.2 NVMe\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;font-weight:600;color:#444;background:#f7f9fc;border-bottom:1px solid #e8edf2;width:36%;vertical-align:top;text-align:right;\"\u003eVideo connectors\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;color:#111;background:#fff;border-bottom:1px solid #e8edf2;text-align:right;\"\u003e1x HDMI 2.1a\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;font-weight:600;color:#444;background:#f7f9fc;border-bottom:1px solid #e8edf2;width:36%;vertical-align:top;text-align:right;\"\u003eUSB ports\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;color:#111;background:#fff;border-bottom:1px solid #e8edf2;text-align:right;\"\u003e4x USB Type-C\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;font-weight:600;color:#444;background:#f7f9fc;border-bottom:1px solid #e8edf2;width:36%;vertical-align:top;text-align:right;\"\u003eAudio jacks\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;color:#111;background:#fff;border-bottom:1px solid #e8edf2;text-align:right;\"\u003eYes\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;font-weight:600;color:#444;background:#f7f9fc;border-bottom:1px solid #e8edf2;width:36%;vertical-align:top;text-align:right;\"\u003eWired interface (Ethernet LAN)\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;color:#111;background:#fff;border-bottom:1px solid #e8edf2;text-align:right;\"\u003eLAN 10\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;font-weight:600;color:#444;background:#f7f9fc;border-bottom:1px solid #e8edf2;width:36%;vertical-align:top;text-align:right;\"\u003eWireless interface\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;color:#111;background:#fff;border-bottom:1px solid #e8edf2;text-align:right;\"\u003eWi-Fi 7, Bluetooth 5.3\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;font-weight:600;color:#444;background:#f7f9fc;border-bottom:1px solid #e8edf2;width:36%;vertical-align:top;text-align:right;\"\u003ePower supply (power)\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;color:#111;background:#fff;border-bottom:1px solid #e8edf2;text-align:right;\"\u003eincluded\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;font-weight:600;color:#444;background:#f7f9fc;border-bottom:1px solid #e8edf2;width:36%;vertical-align:top;text-align:right;\"\u003eNumber of threads\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;color:#111;background:#fff;border-bottom:1px solid #e8edf2;text-align:right;\"\u003e10\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;font-weight:600;color:#444;background:#f7f9fc;border-bottom:1px solid #e8edf2;width:36%;vertical-align:top;text-align:right;\"\u003eManufacturers code\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;color:#111;background:#fff;border-bottom:1px solid #e8edf2;text-align:right;\"\u003eDGXSPARK-FOUNEDIT\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;font-weight:600;color:#444;background:#f7f9fc;border-bottom:1px solid #e8edf2;width:36%;vertical-align:top;text-align:right;\"\u003eForm factor\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;color:#111;background:#fff;border-bottom:1px solid #e8edf2;text-align:right;\"\u003enettop\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;font-weight:600;color:#444;background:#f7f9fc;border-bottom:1px solid #e8edf2;width:36%;vertical-align:top;text-align:right;\"\u003eCase color\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;color:#111;background:#fff;border-bottom:1px solid #e8edf2;text-align:right;\"\u003egold\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;font-weight:600;color:#444;background:#f7f9fc;border-bottom:1px solid #e8edf2;width:36%;vertical-align:top;text-align:right;\"\u003eProcessor availability\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;color:#111;background:#fff;border-bottom:1px solid #e8edf2;text-align:right;\"\u003eYes\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;font-weight:600;color:#444;background:#f7f9fc;border-bottom:1px solid #e8edf2;width:36%;vertical-align:top;text-align:right;\"\u003eSocket\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;color:#111;background:#fff;border-bottom:1px solid #e8edf2;text-align:right;\"\u003eNVIDIA GB10\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;font-weight:600;color:#444;background:#f7f9fc;border-bottom:1px solid #e8edf2;width:36%;vertical-align:top;text-align:right;\"\u003eMain chipset model\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"padding:9px 14px;color:#111;background:#fff;border-bottom:1px solid #e8edf2;text-align:right;\"\u003eNVIDIA Grace Blackwell\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/table\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv dir=\"rtl\" style=\"background:linear-gradient(90deg,#f0f7ff,#e8f4fd);border:1px solid #cce4f6;border-radius:6px;padding:10px 16px;margin-top:24px;font-size:13px;color:#0057a8;font-weight:600;direction:rtl;text-align:right;\"\u003eאחריות רשמית — Grand Advance — Official Distributor\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv dir=\"rtl\" style=\"font-family:'Helvetica Neue',Arial,sans-serif;max-width:860px;margin:0 auto;color:#1a1a1a;direction:rtl;text-align:right;\"\u003e\u003cp style=\"font-size:13px;color:#555;margin-top:20px;text-align:right;\"\u003e\u003cstrong\u003eתגיות:\u003c\/strong\u003e processor-U9, MEMORY-128GB, HDD-4TBSSD, SYS-Linux\u003c\/p\u003e\u003c\/div\u003e","brand":"Grand","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":47230714904745,"sku":"DGXSPARK-FOUNEDIT","price":59.0,"currency_code":"ILS","in_stock":false}],"url":"https:\/\/powercon.co.il\/products\/pny-nvidia-spark-blackwell-20-core-cpu-128gb-gpu-4tb-nvme-sdd-1y","provider":"Powercon","version":"1.0","type":"link"}