Компания Asus выпустила ExpertCenter Pro ET900N G3 — настольную систему искусственного интеллекта на базе платформы Nvidia DGX Station GB300. В составе ПК используется суперчип Nvidia GB300 Grace Blackwell Ultra. Система предназначена для локального обучения ИИ, инференса и выполнения задач агентного ИИ.

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Источник изображений: Asus

В отличие от большинства ИИ-систем на базе оборудования для центров обработки данных, ExpertCenter Pro ET900N G3 выглядит как большой домашний компьютер. Сама Asus называет его настольным суперкомпьютером для ИИ, что означает, что он предназначен для развёртывания в офисе или лаборатории, а не для установки в серверную стойку.

Система оснащена 748 Гбайт когерентной памяти, распределённой между 72-ядерным процессором Arm Neoverse V2 Grace (496 Гбайт памяти LPDDR5X) и графическим процессором Blackwell Ultra (252 Гбайт памяти HBM3e). Пропускная способность памяти процессора составляет 396 Гбайт/с, а графического процессора — 7,1 Тбайт/с.

Asus заявляет о производительности системы до 20 Пфлопс в задачах ИИ. В ExpertCenter Pro ET900N G3 используется сетевая карта Nvidia ConnectX-8 SuperNIC и заявлена поддержка интерфейса Nvidia NVLink-C2C, который соединяет процессор и GPU.

В качестве операционной системы ExpertCenter Pro ET900N G3 использует Ubuntu с инструментами разработчика Nvidia AI. Однако Asus подтверждает, что в будущем планируется поддержка Windows для разработки ИИ и агентных сред на базе Windows.

ExpertCenter Pro ET900N G3 также поддерживает до четырёх твердотельных накопителей M.2 2280 NVMe. Для системы заявлены два слота PCIe 5.0 x4 с поддержкой RAID 1 и два слота PCIe 6.0 x4 для хранения обучающих данных. В составе также имеются три слота расширения PCIe: один PCIe 5.0 x16 и два PCIe 5.0 x8.

Источник изображения: Scan UK

По данным британского ретейлера Scan UK, ExpertCenter Pro ET900N G3 стоит 117 599,99 фунта стерлингов, что эквивалентно примерно 11,5 млн рублей по нынешнему курсу.

На выставке Computex 2026 компания Nvidia анонсировала DGX Station для Windows — настольный суперкомпьютер на базе процессора Nvidia GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip, разработанный для мощных ИИ-агентов и ресурсоёмких корпоративных задач в области ИИ. Платформа переносит инфраструктуру ИИ класса Grace Blackwell от Nvidia в экосистему Windows, обеспечивая поддержку ИИ-моделей с триллионами параметров.

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Источник изображений: Nvidia

В основе системы, которая выглядит как рабочая станция, лежит SoC Nvidia GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip. Чип сочетает мощный 72-ядерный CPU Nvidia Grace с унифицированной памятью объёмом до 748 Гбайт и может подключаться к дискретному графическому процессору Nvidia Blackwell, например Nvidia RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition, через интерфейс NVLink-C2C, обеспечивающий лучшую в своём классе связь и производительность. Заявленная производительность DGX Station в операциях FP4 составляет до 20 Пфлопс.

Впечатляет и сетевая пропускная способность рабочей станции: до 800 Гбайт/с через сетевой адаптер ConnectX-8 SuperNIC, который обеспечивает быструю передачу данных по сети и возможность подключения нескольких систем DGX Station. Nvidia отмечает, что DGX Station была разработана в сотрудничестве с Microsoft для масштабируемого запуска ИИ-агентов для инженерных, проектных и других задач в рамках новой защищённой управляемой платформы с открытым исходным кодом Nvidia OpenShell.

«На протяжении десятилетий Microsoft и Nvidia сотрудничают для развития самых мощных вычислительных платформ в мире. Сегодня мы выводим это сотрудничество на новый уровень, масштабируя всю мощь Windows от тонких и лёгких ПК до рабочих станций центров обработки данных с помощью DGX Station на базе GB300. Это открывает новый класс производительности ИИ на Windows, платформе, которой предприятия доверяют в вопросах безопасности, управляемости и совместимости», — сказал Паван Давулури (Pavan Davuluri), исполнительный вице-президент Windows & Devices в Microsoft.

«По мере того, как предприятия масштабируют агентов ИИ по всей своей организации, им необходима инфраструктура ИИ, которая может напрямую подключаться к приложениям и рабочим процессам, обеспечивающим работу их бизнеса. DGX Station предоставляет возможности ИИ суперкомпьютерного класса непосредственно в среде Windows, где миллионы людей уже ежедневно занимаются проектированием, разработкой, исследованиями и созданием», — сказал Крис Марриотт (Chris Marriott), вице-президент по корпоративным платформам Nvidia.

Выпуск DGX Station для Windows запланирован на четвёртый квартал 2026 года. Системы будут поставляться компаниями Asus, Dell Technologies, Gigabyte, HP, MSI и Supermicro.

Компания Nvidia официально выпустила рабочую станцию DGX Station, представленную в прошлом году на конференции GTC 2025. Система ориентирована на разработчиков программного обеспечения, исследователей, специалистов по обработке данных и всех, кому требуется больше вычислительной мощности для ИИ, чем может обеспечить более компактная модель Nvidia DGX Spark.

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Источник изображения: Nvidia

В составе DGX Station используется ускоритель Nvidia GB300 Grace Blackwell Ultra, который сочетает 72-ядерный процессор Grace и графический процессор Blackwell Ultra, объединённые интерфейсом NVLink C2C со скоростью 900 Гбайт/с. Система оснащена впечатляющим объёмом встроенной памяти — 784 Гбайт. Процессор работает в паре с 496 Гбайт памяти LPDDR5X со скоростью 396 Гбайт/с, а графический процессор — с 252 Гбайт памяти HBM3e со скоростью 7,1 Тбайт/с. Оба пула памяти объединены, что позволяет процессору и графическому процессору совместно использовать память друг друга для максимальной производительности ИИ.

Nvidia оснастила DGX Station тремя слотами PCIe 5.0 x16: один поддерживает 16 линий, а два других — по восемь линий. Система официально поддерживает установку дискретных видеокарт, которые можно подключать к слотам PCIe для выполнения дополнительных задач, таких как моделирование и трассировка лучей. Поддерживаются следующие GPU: RTX Pro 6000 Workstation Edition, RTX Pro 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition, RTX Pro 4000 Blackwell SFF Edition и RTX Pro 2000 Blackwell. Рабочая станция DGX Station также оснащена четырьмя слотами M.2, аудиоразъёмами и портами USB.

В рабочей станции используется сетевой контроллер Nvidia ConnectX-8 SuperNIC, поддерживающий скорость до 800 Гбит/с через два порта QSFP112. Система предназначена для ускорения проектов в области искусственного интеллекта путём подключения до двух станций DGX для масштабирования производительности и возможностей моделирования. Питание осуществляется через один 24-контактный разъём ATX, один 8-контактный разъём EPS и три разъёма питания 12V-2x6 для GPU, обеспечивающие заявленную мощность системы в 1600 Вт.

Nvidia заявляет, что DGX Station уже доступна для заказа и начнёт поставляться в ближайшие месяцы через компании-партнёры, включая Asus, Dell, Gigabyte, MSI, Supermicro и HP.

Компания Nvidia почти безраздельно властвует в сегменте ускорителей вычислений на основе графических процессоров, но бум искусственного интеллекта помог ей добиться больших успехов и в сегменте центральных процессоров. Напомним, собственные чипы Grace соответствующего назначения она наделила Arm-совместимой архитектурой, и это позволило последней занять 25 % рынка центральных процессоров серверного назначения.

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Источник изображения: Nvidia

По крайней мере, об этом сообщает The Register со ссылкой на данные исследования Dell’Oro Group. При этом год назад Arm-совместимые процессоры занимали только 15 % рынка серверных чипов. Во многом подобный прогресс оказался возможен благодаря популярности серверных систем Nvidia GB200 и GB300 NVL72, которые сочетали в своём составе центральные процессоры Grace и графические процессоры с архитектурой Blackwell. Представленные в 2022 году процессоры Grace имеют 72 ядра и используют архитектуру Arm Neoverse V2.

Соответствующие системы начали поставляться в небольших количествах в конце прошлого года. Во втором квартале этого года к ним присоединились обновлённые системы на основе ускорителей поколения Blackwell Ultra. В прежнем поколении систем, носивших обозначения B200 и B300, компания Nvidia использовала центральные процессоры Intel. В прошлом году позиции Arm в сегменте серверных процессоров росли преимущественно за счёт чипов AWS Graviton, но теперь основной прирост дают именно процессоры Nvidia Grace.

В любом случае, даже отметка в 25 % ниже той цели, которую руководство Arm ставило перед компанией по состоянию на конец текущего года, рассчитывая достичь 50 %. Помимо Nvidia, над новыми Arm-совместимыми серверными процессорами работают компании Qualcomm и Fujitsu, причём они могут встраиваться в поддерживаемую Nvidia инфраструктуру благодаря соответствию требованиям NVLink Fusion. К 2029 году Arm также рассчитывает занять половину рынка процессоров для ПК под управлением Windows.

Рынок серверных компонентов и накопителей по итогам второго квартала текущего года вырос на 44 %, также во многом благодаря буму ИИ. Специализированные сетевые решения и процессоры выросли в объёмах продаж по сравнению с результатом годичной давности вдвое. Даже специализированные процессоры для ускорения ИИ поставляются в количествах, сопоставимых с GPU, но последние всё равно занимают существенно более высокую долю рынка в денежном выражении. По итогам текущего года в целом рынок серверных компонентов и систем хранения данных вырастет на 46 %, по прогнозам Dell’Oro Group.

Nvidia ещё предстоит доказать, что она способна разрабатывать конкурентоспособные серверные процессоры, но состоявшийся игрок в лице AMD уже продемонстрировал, что воспринимает Arm-процессор Nvidia Grace Hopper Superchip серьёзно. Компания сравнила свои чипы EPYC с платформой Nvidia Grace и заявила о двухкратном преимуществе собственного продукта. Публикацию, конечно, следует воспринимать с некоторой долей скепсиса, но она даёт некоторое представление о Nvidia Grace.

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Источник изображений: amd.com

Согласно проведённым AMD тестам, её процессоры EPYC 9754 (128 ядер) и 9654 (96 ядер) более чем вдвое превосходят 144-ядерный Nvidia Grace Superchip (он включает два 72-ядерных CPU Grace) по производительности в различных рабочих нагрузках, включая вычисления общего назначения, Java, транзакционные базы данных, системы поддержки принятия решений, веб-серверы, аналитику, кодирование видео и высокопроизводительные вычисления (HPC). Так, в тесте SPECpower_ssj2008 одно- и двухсокетные системы на AMD EPYC 9754 превзошли Nvidia Grace примерно в 2,50 и 2,75 раза соответственно, а двухсокетный сервер на AMD EPYC 9654 оказался быстрее аналога от Nvidia примерно в 2,27 раза.

Процессоры EPYC, уверяют в AMD, удерживают более 300 мировых рекордов как по производительности, так и по эффективности в различных тестах, включая бизнес-приложения, технические вычисления, управление данными, аналитику данных, цифровые службы, медиа и развлечения, а также инфраструктурные решения. Но следует учесть, что чипы Nvidia Grace Hopper предназначены для рабочих нагрузок, связанных с обучением и запуском систем искусственного интеллекта.

Процессоры AMD EPYC построены на архитектуре x86, что означает совместимость с широким ассортиментом ПО, а Nvidia Grace имеют архитектуру Arm, которая пока распространена меньше. AMD указывает, что с учётом высоких производительности, энергоэффективности и совместимости с существующим ПО чипы EPYC предлагают более низкую совокупную стоимость владения (Total Cost of Ownership — TCO), чем Nvidia Grace, но не упоминают, что в задачах, связанных с обучением и работой ИИ платформа «зелёных» может и сама предложить значительные преимущества относительно ускорителей AMD Instinct.

Формально объединяющий на одной плате ускоритель NVIDIA GH200 предназначается для серверного применения, но в интернет-магазине GPTshop можно приобрести рабочую станцию на его основе, которая использует операционную систему Ubuntu. Экзотическая рабочая станция оценивается минимум в $41 500, поскольку подобные ускорители сами по себе являются дорогостоящими компонентами.

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Источник изображений: GPTshop

Напомним, что ускоритель GH200 сочетает центральный процессор Grace с архитектурой Arm с 72 ядрами, он поддерживает до 480 Гбайт памяти типа LPDDR5X. По соседству на плате расположился графический процессор H200, который имеет площадь кристалла 814 мм² и содержит 16 896 ядер CUDA, используемых для ускорения вычислений. Указанный интернет-магазин позволяет выбирать между модификацией ускорителя как с памятью HBM3, так и более новой версией с памятью типа HBM3E, которая ещё и предлагается в большем объёме.

Судя по фотографиям рабочей станции, сделанным в интерьере частного дома, система охлаждения этого необычного вычислительного решения строится на вентиляторах Noctua, которые напиханы буквально во все доступные посадочные места. В качестве опций рабочую станцию можно оснастить сетевыми платами Bluefield-3 и ConnectX-7, твердотельными накопителями объёмом до 8 Тбайт, а также жёсткими дисками объёмом до 30 Тбайт. Внутри системного блока может прописаться даже видеокарта GeForce RTX 4060, если пользователю потребуется работать с графикой на более серьёзном уровне. Впрочем, поскольку в качестве операционной системы может использоваться только Ubuntu, рассчитывать на игровое применение такой рабочей станции просто бессмысленно, учитывая концентрацию вычислительных ресурсов именно на стороне NVIDIA GH200.

В принципе, для определённых условий покупка такой рабочей станции примерно за $50 000 может считаться выгодной сделкой, если учесть, что ускоритель NVIDIA H100 предыдущего поколения сам по себе стоит $40 000. Клиенты GPTshop за чуть большие деньги просто получают готовую систему с более высокой производительностью.