Говорять, що найскладніша частина планування транспортування — це доставлення останньої милі. Мережа складів та вантажівок може доставляти продукти в межах милі майже всім клієнтам, але логістичні проблеми та витрати швидко накопичуються в процесі доставляння цих товарів до потрібних дверей у потрібний час. Схожа картина спостерігається у сфері AI. Масові установки дата-центрів дали можливість хмарним службам AI, але багатьом дослідникам, розробникам та фахівцям з даних потрібна потужність AI-суперкомп'ютера, щоб подолати цю останню милю. Їм потрібні машини, які пропонують зручність та компактний дизайн настільного ПК, але значно перевершують можливості обладнання споживчого рівня, особливо коли йдеться про доступну пам'ять графічного процесора.
Тому з'явився новий клас настільних AI-суперкомп'ютерів, що працюють на базі ASUS та NVIDIA. Майбутня лінійка суперкомп'ютерів ASUS AI, очолювана настільним ПК ASUS ExpertCenter Pro ET900N G3 та міні-ПК ASUS Ascent GX10, оснащена найновішими суперчіпами NVIDIA Grace Blackwell для забезпечення дивовижній продуктивності робочих процесів AI. Для тих, кому потрібні локальні, приватні суперкомп'ютерні ресурси, але для кого установка дата-центру або стійкового сервера неможлива, ці системи надають можливість використовувати можливості AI.
Ключовим елементом головоломки для прискорення робочих навантажень AI, що локально виконуються, є доступна пам'ять GPU. Якщо дана модель не поміщається в локальну пам'ять, вона може працювати дуже повільно або взагалі не працювати. 32 ГБ VRAM, що надаються високопродуктивною на ринку відеокартою NVIDIA споживчого класу, NVIDIA GeForce RTX 5090, достатньо для багатьох невеликих моделей. Але масштабування VRAM системи для обробки моделей із ще більшою кількістю параметрів не обов'язково є простою справою.
Системи з кількома GPU є прийнятним рішенням для деяких користувачів, але шукали рішення, розроблене спеціально для потреб робочих процесів AI. Тому оснащення Ascent GX10 та ExpertCenter Pro ET900N G3 великими окремими пулами когерентної системної пам'яті надає разючі обсяги пам'яті. Ascent GX10 має вчетверо більше пам'яті GPU, ніж GeForce RTX 5090, тоді як ExpertCenter Pro ET900N G3 пропонує до 784 ГБ - більш ніж удвічі більше пам'яті GPU, ніж робоча станція, оснащена чотирма GPU NVIDIA RTX PRO 6000.
ASUS ExpertCenter Pro ET900N G3, розроблений з нуля для робочих процесів AI, стане одним з піонерів нового класу комп'ютерів на базі станції NVIDIA DGX. Ця система працює на базі NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip. Завдяки графічному процесору NVIDIA Blackwell Ultra та центральному процесору NVIDIA Grace, підключеному через міжз'єднання NVIDIA NVLink-C2C, цей суперчип забезпечує частину продуктивності дата-центру на настільній робочій станції.
ExpertCenter Pro ET900N G3 навіть більшою мірою, ніж сучасні високопродуктивні настільні системи, гарантує, що компанії та дослідники зможуть розробляти та запускати великомасштабні робочі навантаження навчання та виведення AI завдяки великій когерентній пам'яті об'ємом до 784 ГБ. Все це працює на програмному стеку NVIDIA AI, включаючи NVIDIA DGX OS, установку Ubuntu Linux, що настроюється, спеціально створену для оптимізованої продуктивності в додатках AI, машинного навчання та аналітики, з можливістю легкого масштабування на декількох системах NVIDIA DGX Station.
ASUS ExpertCenter Pro ET900N G3 набагато простіше в розгортанні, ніж рішення на основі стійкових серверів, але є ситуації, коли навіть формфактор настільного класу все ще занадто великий. ASUS Ascent GX10 демократизує AI, вміщуючи можливості AI-обчислень у масштабі петафлопс у конструкцію, яку можна тримати на долоні.
Потрібен Ascent GX10 для обробки ще більших моделей, таких як Llama 3.1 з її 405 млрд параметрів? Інтегрована мережна технологія NVIDIA ConnectX -7 дозволяє використовувати продуктивність AI двох систем Ascent GX10, що працюють разом.
Деякі аспекти цих систем все ще перебувають у розробці, але більш детальна інформація буде доступна пізніше у 2025 році.
Джерело: ko.com.ua
