Asus annuncia Ascent GX10, un supercomputer AI compatto pensato per ricercatori, sviluppatori e data scientist. Il sistema promette prestazioni da 1 petaFLOP grazie al superchip NVIDIA GB10 Grace Blackwell e alla piattaforma software NVIDIA AI.
Il nuovo Ascent GX10 nasce con l’obiettivo di rendere l’elaborazione locale di modelli di intelligenza artificiale più accessibile e scalabile. Il dispositivo integra una CPU NVIDIA Grace a 20 core e una GPU NVIDIA Blackwell, con 128 GB di memoria unificata, offrendo la possibilità di gestire in locale modelli con fino a 200 miliardi di parametri.
Con un ingombro di soli 150 x 150 x 51 mm, Ascent GX10 concentra la potenza del supercalcolo in uno spazio minimo, aprendo nuove opportunità di ricerca e sviluppo nel campo dell’AI distribuita e dell’elaborazione edge.
Un ecosistema AI completo
Il sistema è supportato da NVIDIA AI Software Stack, che offre una piattaforma integrata per la prototipazione, la messa a punto e l’inferenza di modelli AI in ambiti come la robotica, la visione artificiale e i sistemi Vision-Language.
Grazie alla tecnologia NVIDIA NVLink-C2C e alla connettività NVIDIA ConnectX-7, è possibile collegare due unità GX10 e raddoppiare la potenza fino a 2 petaFLOP, con 256 GB di memoria unificata e 8 TB di storage.
Secondo Jackie Hsu, Senior Vice President e Co-Head di Open Platform Business Group & AIoT Business Group di Asus, l’azienda è già impegnata a supportare i partner e i canali di distribuzione nell’adozione delle soluzioni AI basate su tecnologia NVIDIA, dalle workstation ai server MGX fino alle infrastrutture HGX e GB300 NVL72.
Efficienza termica e configurazioni modulari
Il design del GX10 è stato studiato per garantire raffreddamento e silenziosità anche durante carichi intensivi. Il sistema termico avanzato include cinque heat pipe, doppie ventole da 140×80 mm, alette maggiorate e controllo della ventola a sette livelli, offrendo un’efficienza termica superiore del 60% rispetto ad altri sistemi compatti.
Il supercomputer sarà disponibile in diverse configurazioni di archiviazione:
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1 TB PCIe 4.0 per chi sperimenta piccoli set di dati o progetti di test,
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2 TB PCIe 4.0 per progetti più estesi e modelli multipli,
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4 TB PCIe 5.0 per gestire carichi di lavoro complessi e numerosi dataset in parallelo.