Asus ha presentato un nuovo PC desktop ad alte prestazioni capace di offrire potenza computazionale su scala petaflop per l’intelligenza artificiale, il tutto all’interno di un case dall’aspetto sorprendentemente sobrio.
Il nuovo Asus ExpertCenter Pro ET900N G3 ha infatti l’aspetto di un classico tower da ufficio: ospita addirittura un lettore DVD e uno slot “vintage” che sembra uscito direttamente dagli anni Duemila.
Al suo interno però batte un cuore all’avanguardia: il sistema è alimentato da un modulo Nvidia GB300 Ultra, una soluzione a doppio chip che combina CPU Grace e GPU Blackwell, unite tramite l’interconnessione NVLink-C2C ad altissima banda. Il risultato è una macchina ideale per programmazione avanzata, carichi AI complessi e sviluppo in ambito machine learning.
Potenza AI da data center, in formato desktop
L’architettura unificata del chip consente a CPU e GPU di condividere lo stesso pool di memoria, riducendo la latenza e aumentando l’efficienza nei carichi AI su larga scala. Il sistema è in grado di raggiungere prestazioni fino a 20 PFLOPS, ideali per l’addestramento di modelli linguistici di grandi dimensioni o per l’inferenza su modelli con miliardi di parametri.
Supporta fino a 784GB di memoria coerente, più del doppio rispetto alla VRAM combinata di una workstation dotata di quattro RTX 6000 Ada. Questa capacità è cruciale per sviluppatori e ricercatori che lavorano con modelli che vanno oltre i limiti di schede mainstream come la GeForce RTX 5090, che si ferma a 32GB.
Il sistema integra anche supporto per Nvidia ConnectX-8 SuperNIC, garantendo networking ad alta velocità tra più macchine. In questo modo può operare in cluster o essere inserito in infrastrutture AI aziendali più complesse.
Nonostante le prestazioni, il formato desktop viene mantenuto, evitando la necessità di montaggio a rack, raffreddamento personalizzato o l’infrastruttura di un vero data center. Sul fronte software, il sistema è basato su Nvidia DGX OS, una distribuzione Linux (Ubuntu-based) ottimizzata per l’AI, con supporto nativo a CUDA, TensorRT e all’intero ecosistema Nvidia per machine learning e data science.
Infine, è anche predisposto per lo scaling remoto, così da integrarsi senza problemi con altri sistemi DGX in caso serva ulteriore potenza di calcolo.