ASUS представила персональный суперкомпьютер Ascent GX10 с производительностью 1 петафлопс на базе Grace Blackwell
Компания ASUS официально объявила о выходе персонального суперкомпьютера Ascent GX10, разработанного для локального запуска ресурсоёмких ИИ-задач. Новое решение построено на базе интегрированного чипа NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip, который объединяет процессор и графику в одном модуле, обеспечивая до 1 петафлопс вычислительной мощности в настольном формате. Продажи устройства стартуют 15 октября 2025 года.
В составе GX10 используется 20-ядерный CPU NVIDIA Grace ARM v9.2-A и GPU NVIDIA Blackwell, дополненные 128 ГБ унифицированной памяти LPDDR5x, что позволяет работать с ИИ-моделями объёмом до 200 миллиардов параметров. Поддержка стека NVIDIA AI Software превращает систему в полноценную платформу для разработки, тонкой настройки и вывода ИИ-приложений — от компьютерного зрения до VLM-решений. Размер устройства — всего 150×150×51 мм, что делает его самым компактным суперкомпьютером в своём классе.
Масштабируемость стала важной особенностью решения. Благодаря сетевому контроллеру NVIDIA ConnectX-7 можно объединять два устройства GX10 в кластер с общей производительностью до 2 петафлопс, 256 ГБ ОЗУ и до 8 ТБ хранилища. Такая архитектура позволяет запускать и обучать крупные модели локально, без передачи данных в облако, обеспечивая при этом защиту корпоративного уровня.
ASUS предложит несколько конфигураций накопителей: SSD на 1 ТБ (PCIe 4.0 x4) для базовых задач, 2 ТБ (PCIe 4.0 x4) для многомодельных проектов и 4 ТБ (PCIe 5.0 x4) для самых тяжёлых рабочих нагрузок. Также предусмотрена эффективная система охлаждения с радиатором, пятью тепловыми трубками и двумя вентиляторами, обеспечивающая стабильную работу даже при полной загрузке.
Новая система входит в расширяющееся ИИ-портфолио ASUS, куда также входят серверы на базе NVIDIA RTX PRO 6000 BWE, платформы MGX и масштабируемые решения HGX B300/GB300. Компания делает ставку на локальные ИИ-инфраструктуры как альтернативу облачным сервисам, предлагая высокую эффективность при компактных размерах и полной интеграции с экосистемой NVIDIA.
