ASUS Ascent GX10 - мобільний суперкомп'ютер на базі штучного інтелекту для програмістів.

Тарас Міщенко займає посаду головного редактора в журналі "Межа". Він має більше 15 років досвіду в галузі IT-журналістики та спеціалізується на написанні матеріалів про новітні технології та ґаджети.

В останні роки розвиток штучного інтелекту (ШІ) спонукає виробників апаратного забезпечення шукати нові підходи для розробників. Серед провідних компаній у цій галузі варто відзначити NVIDIA, яка наприкінці минулого року презентувала систему DGX Spark – настільний суперкомп'ютер, що об'єднує потужний ARM-процесор, графічні елементи та мережеві інтерфейси в елегантному компактному дизайні. Декілька партнерів NVIDIA також випустили свої модифікації цих систем, серед яких модель ASUS Ascent GX10 є однією з найзначніших.

Цей пристрій створено спеціально для розробників, дослідників ШІ та науковців, яким потрібна потужність суперкомп'ютера на робочому столі. Його головне призначення - надати всі необхідні апаратні та програмні засоби для швидкого запуску ШІ-проєктів: від прототипування моделей до їх тонкого налаштування та виконання (inference) локально. По суті, Ascent GX10 покриває потреби тих, хто хоче експериментувати з сучасними моделями ШІ, не покладаючись виключно на хмарні обчислення чи громіздкі серверні станції.

ASUS Ascent GX10 оснащений інноваційним "суперчипом" NVIDIA GB10 Grace Blackwell, що поєднує 20-ядерний ARM-процесор NVIDIA Grace і вбудований графічний адаптер NVIDIA Blackwell. Це злиття CPU і GPU обіцяє вражаючу продуктивність для компактного форм-фактора, досягаючи до 1 петафлопса.

Ascent GX10 оснащений 128 ГБ об'єднаної пам'яті LPDDR5X, що використовується спільно як процесором, так і графічним процесором. Така "уніфікована" пам'ять забезпечує можливість локальної роботи з нейронними моделями, що містять до 200 млрд параметрів.

Для зберігання даних передбачено швидкісний накопичувач M.2 NVMe SSD: базова конфігурація містить диск на 1 ТБ (PCIe 4.0 x4), а для більш вимогливих проєктів доступні версії з 2 ТБ або 4 ТБ (остання - з інтерфейсом PCIe 5.0). В компʼютері використовується компактний формат M.2 2242 замість звичного 2280 - це обмежує вибір SSD, але дозволило зменшити габарити. Модель з 4 ТБ підтримує PCIe 5.0, менші SSD - PCIe 4.0.

У сфері інтерфейсів та мережевих можливостей GX10 виглядає як компактний дата-центр. На задній панелі пристрою розміщено чотири порти USB 3.2 Gen2x2 Type-C (20 Гбіт/с), три з яких є універсальними (підтримують DisplayPort для підключення моніторів), а четвертий призначений для живлення (через адаптер USB-C PD). Також є вихід HDMI 2.1 та стандартний мережевий порт 10GbE Ethernet RJ-45. Особливою перевагою є високошвидкісний адаптер NVIDIA ConnectX-7 з двома портами QSFP112 (кожен з яких підтримує до 200 Гбіт/с). Додатково, пристрій обладнаний модулем Wi-Fi 7 (2×2) з Bluetooth 5.4 для бездротових з'єднань.

Пристрій працює на спеціально розробленій операційній системі NVIDIA DGX OS, яка є адаптованою версією Ubuntu 24.04 LTS (для ARM) і включає в себе попередньо інстальований набір інструментів для штучного інтелекту від NVIDIA. Це середовище пропонує зручну панель для управління експериментами, інструменти для кластеризації та широкий спектр бібліотек для нейронних мереж. Крім того, користувачі можуть скористатися NVIDIA AI Playbooks — набором готових сценаріїв для відомих моделей і фреймворків, що дозволяє навіть початківцям швидко розпочати свої експерименти без необхідності в складних налаштуваннях.

Незважаючи на свою незвичайну "начинку", ASUS Ascent GX10 має вражаюче компактний і стриманий дизайн. Це фактично металева коробочка розмірами 150х150х51 мм і вагою 1,48 кг. Більшість зовнішніх панелей (фронтальна, задня та бокові) виконані в матовому темно-сірому відтінку, тоді як верхня панель прикрашена глянцевим візерунком. На передній частині пристрою розміщена єдина кнопка для вмикання.

Термін "портативний" у контексті GX10 вказує на його здатність легко переміщати та розміщувати цей суперкомп'ютер у будь-якому місці, де є джерело живлення. Підключення відбувається через зовнішній блок живлення за допомогою USB-C PD, що забезпечує потужність до 240 Вт, тому для його роботи завжди потрібна розетка. Проте, в порівнянні з традиційними серверними системами або навіть звичайними робочими станціями з декількома графічними картами, GX10 вражає своєю компактністю. Його легко можна взяти із собою в рюкзаку чи валізі, що робить його ідеальним для використання в лабораторіях або офісах клієнтів, де потрібно мати доступ до потужних обчислювальних ресурсів для ШІ. Пристрій займає мінімум місця на столі й майже не видає свого статусу "суперкомп'ютера".

Система охолодження GX10 була спроектована з великою увагою до деталей. Всередині корпусу розташовані п’ять теплових трубок і два вентилятори (приблизно 140×80 мм), які забезпечують циркуляцію повітря через масивний радіатор з широкими ребрами, прихованими за решітками в нижній частині. Це гарантує ефективний теплообмін і стабільну роботу навіть під максимальною навантаженням. ASUS стверджує, що ця система охолодження перевершує подібні компактні рішення на 60%. Вентилятори мають 7-рівневий контроль швидкості, що дозволяє досягти оптимального співвідношення між шумом і температурою.

На практиці GX10 дійсно функціонує надзвичайно тихо. Навіть при тривалих навантаженнях звук роботи двох вентиляторів майже непомітний. Корпус при цьому лише незначно підігрівається — не більше, ніж сучасний ноутбук під час активного використання. Ця тиша стає особливо важливою, коли суперкомп'ютер розміщений безпосередньо на робочому місці програміста або в навчальному класі.

Однією з ключових переваг ASUS Ascent GX10 є його здатність до масштабування. Об'єднуючи дві ці системи за допомогою спеціального 200-гігабітного кабелю QSFP112, можна створити кластер з вражаючою продуктивністю в 2 петафлопси, 256 ГБ оперативної пам'яті та 8 ТБ SSD. Це відкриває можливості для роботи з ще більшими моделями або паралельного навчання декількох нейронних мереж, наближаючись до масштабів потужних серверних рішень. Крім того, програмна сумісність DGX OS полегшує перенесення проєктів між GX10 та більш потужними системами NVIDIA або хмарними платформами, що дозволяє зберегти код моделей без змін.

До речі, GX10 має можливість підключення до чотирьох моніторів одночасно (три через USB-C з підтримкою DisplayPort Alt Mode і один через HDMI). 10-гігабітний LAN, а також надшвидкісні 200-гігабітні порти забезпечують легку інтеграцію цієї системи як у традиційні офісні мережі, так і в інфраструктуру дата-центрів.

ASUS Ascent GX10 надає можливість локального навчання та тонкого налаштування (fine-tuning) великих мовних моделей, які раніше вимагали цілих GPU-кластерів. Завдяки 128 ГБ об'єднаної пам'яті та графічному процесору Blackwell, розробники можуть створювати прототипи та донавчати LLM-моделі безпосередньо на місці.

Наприклад, GX10 здатний виконувати LoRA-донавчання моделі LLaMA-3 на 8 млрд параметрів зі швидкістю до 53 тис. токенів за секунду - вражаючий показник продуктивності для десктопної системи. Теоретично одна GX10 може вмістити та донавчати модель масштабом до 200 млрд параметрів, хоча й змішаної та нижчої точності. А готові Playbook-скрипти NVIDIA, наприклад, для PyTorch або vLLM, спрощують розгортання таких моделей на пристрої. Таким чином, GX10 дозволяє дослідникам і компаніям локально адаптувати великі мовні моделі (GPT, LLaMA тощо) під свої дані, зберігаючи конфіденційність і контроль над процесом, та при необхідності безшовно масштабувати рішення в хмару або центр обчислень.

Крім того, використовуючи інструменти на зразок Open WebUI, є можливість локально запускати моделі через Ollama, що дозволяє їх використовувати для особистих потреб або інтегрувати в розробницькі середовища, такі як Visual Studio Code.

Графічний процесор Blackwell забезпечує прискорене виконання дифузійних моделей та інших генеративних нейромереж. З 128 ГБ пам'яті, він здатний зберігати у відеопам'яті великі моделі, такі як Stable Diffusion XL, або навіть працювати з кількома моделями одночасно. Це відкриває можливості для експериментів з найновішими архітектурами дифузії в ComfyUI та подібних платформах на GX10, без побоювань щодо нестачі пам'яті.

GX10 є потужною платформою для виконання завдань комп'ютерного зору, охоплюючи все — від тренування моделей для розпізнавання образів до складних систем аналізу відео. Архітектура GPU Blackwell гарантує високу пропускну здатність пам'яті (HBM3e) та швидке виконання тензорних обчислень, що суттєво прискорює алгоритми комп'ютерного зору. Для звичних завдань, таких як класифікація зображень (ResNet-50) або виявлення об'єктів (YOLO, Faster R-CNN), Blackwell демонструє приріст продуктивності від 2,4 до 2,8 разів у порівнянні з попереднім поколінням (Hopper). Це означає, що на Ascent GX10 ви можете швидше навчати нейронні мережі для розпізнавання об'єктів у відео або збільшувати розмір партії під час навчання без обмежень за пропускною здатністю пам'яті.

Ascent GX10 пропонує неперевершене поєднання мобільності та обчислювальної потужності для сфери робототехніки та автономного транспорту. Цей пристрій оснащений ARM-процесором, який відзначається високою енергоефективністю, і може працювати від стандартного джерела живлення на 180 Вт. Це відкриває можливості для його інтеграції в мобільні платформи або польові комплекси, наприклад, у багажник тестового автономного автомобіля чи наземну станцію управління дронами. Найбільш вражаючим застосуванням є розробка та тестування роботів у віртуальному середовищі. NVIDIA адаптувала свій провідний симулятор Isaac Sim для платформи Grace Blackwell, що дозволяє запускати фотореалістичні та фізично точні симуляції роботів і навколишнього середовища на GX10. Це надає інженерам можливість протестувати алгоритми навігації, маніпуляцій та зору в умовах, наближених до реальних, з прискореним часом, завдяки потужності GPU. Додатково, фреймворк Isaac Lab дозволяє проводити навчання з підкріпленням (RL) для роботів прямо в цій симуляції. Отже, з GX10 команда розробників може повністю офлайн відпрацьовувати поведінку автономних дронів або мобільних роботів: моделювати роботу датчиків, зіткнення та фізику руху, а також одночасно тренувати нейромережевий контролер, який пізніше буде реалізовано на реальному роботові.

На додаток до функції симуляції, GX10 може виконувати роль "мозку" для автономних систем під час етапу прототипування. Завдяки своїм ресурсам, він здатний запускати складні моделі глибокого навчання в реальному часі. Наприклад, це може бути нейронна мережа, яка відповідає за візуальну навігацію автомобіля, модель для прогнозування руху пішоходів або модуль для розпізнавання жестів оператора робота. Якщо конструкція робота дозволяє вмістити блок розміром 15×15 см, він зможе замінити цілий стійковий сервер. Таким чином, GX10 сприяє прискоренню наукових досліджень та розробок у сфері автономних транспортних засобів: інженери можуть на своїй лабораторній базі навчати та перевіряти алгоритми автономного управління, роботизованого зору та прийняття рішень, зменшуючи час від ідеї до польового тестування.

У наукових дослідженнях, де поєднуються моделювання та штучний інтелект, ASUS GX10 стає незамінним інструментом "на столі в ученого". Завдяки архітектурі Grace+Blackwell ця мала коробка забезпечує рівень продуктивності, близький до вузла суперкомп'ютера, але доступний індивідуально. Зокрема, Blackwell-GPU на борту підтримує прискорення FP64-обчислень для наукових симуляцій (наприклад, моделей молекулярної динаміки) із продуктивністю 45 TFLOPS у FP64. Велика об'ємна пам'ять і швидкі шини пам'яті означають, що можна обробляти масштабні набори наукових даних або тренувати громіздкі моделі, не розбиваючи їх на частини.