ASUS Ascent GX10 vorgestellt – Ausstattung, Leistung & Einsatzmöglichkeiten im KI-Bereich

Supercomputer im Zeitalter von KI: Warum wir mehr Rechenleistung brauchen

Supercomputer stehen traditionell für die Spitzenklasse der Rechenleistung – Anlagen, die ganze Hallen füllen und bislang nur in nationalen Forschungszentren oder für hochkomplexe Simulationen genutzt wurden. Doch mit dem Durchbruch von Künstlicher Intelligenz (KI) und Large Language Models (LLMs) hat sich das Bild verändert. Heute benötigen nicht nur Universitäten, sondern auch Unternehmen Zugang zu massiver Rechenleistung.

Training und Einsatz von Modellen mit Hunderten von Milliarden Parametern stellen selbst große Cloud-Infrastrukturen vor Herausforderungen. Gleichzeitig wächst das Bedürfnis, KI-Systeme on-premises zu betreiben, sei es aus Gründen des Datenschutzes oder um Kosten und Latenzen besser im Griff zu haben.

Mit dem ASUS Ascent GX10, auch bekannt als NVIDIA DGX Spark, bringt ASUS ein neues System auf den Markt, das genau hier ansetzt. Ausgestattet mit der neuesten NVIDIA Grace Blackwell Architektur vereint der GX10 extreme Leistung mit hoher Energieeffizienz – und bietet Forschenden wie Unternehmen eine Plattform für die nächste Generation von KI-Anwendungen.

Performance, Speicher & Netzwerk – die Power des GX10 im Detail

Das Herzstück des GX10 ist der NVIDIA GB200 Grace Blackwell Superchip. Diese Kombination aus GPU und CPU ist speziell für KI-Workloads entwickelt und bietet eine enge Verzahnung von Rechenleistung und Speicherbandbreite. Die GPU-Einheiten liefern bis zu 1 Petaflop KI-Rechenleistung im FP16-Format – genug, um selbst größte LLMs wie GPT-4 oder Modelle mit über 400 Milliarden Parametern zu trainieren oder zu betreiben.

Die Grace-CPU auf ARM-Basis ergänzt die GPU durch hohe Energieeffizienz und Bandbreite. Im Zusammenspiel entsteht ein System, das nicht nur pure Leistung, sondern auch optimierte Datenverarbeitung ermöglicht. Unterstützt wird dies durch HBM3e-Speicher, der mehrere Terabyte schnellen Zugriff auf Trainingsdaten erlaubt.

Für Speicher- und Datenmanagement setzt ASUS auf NVMe-SSDs, die selbst große Datensätze ohne Engpässe handhaben können. Mit modernen Netzwerkstandards wie 400G Ethernet und NVIDIA Quantum-2 InfiniBand lässt sich der GX10 zudem problemlos in Cluster integrieren oder mit weiteren Systemen koppeln.

Auch softwareseitig ist das System gut aufgestellt: Es kommt mit DGX OS und unterstützt gängige Frameworks wie PyTorch, TensorFlow oder Hugging Face. Damit können Entwickler direkt loslegen, ohne aufwendige Systemanpassungen vornehmen zu müssen.

Rack-tauglich, robust und effizient: Bauweise des GX10

Der ASUS Ascent GX10 ist als Rack-taugliches Gerät konzipiert und lässt sich nahtlos in bestehende Rechenzentrums-Infrastrukturen integrieren. Die Kühlung des ASUS Ascent GX10 basiert auf einer leistungsstarken Flüssigkeitskühlung, die speziell für den Dauerbetrieb unter Volllast entwickelt wurde. So bleibt das System auch bei hochintensiven Workloads stabil, leise und energieeffizient.

Ein besonderes Merkmal ist die Erweiterbarkeit. Zwei GX10-Systeme lassen sich koppeln und eröffnen so die Möglichkeit, noch größere Modelle zu trainieren oder Inferenzaufgaben im ganz großen Maßstab durchzuführen. Für Unternehmen, die langfristig wachsen wollen, ist das eine entscheidende Option.

Darüber hinaus bietet das System moderne Schnittstellen wie PCIe Gen5, mehrere Hochgeschwindigkeits-Netzwerkanschlüsse sowie komfortable Management-Ports. Im Lieferumfang sind neben dem Gerät selbst auch das vorinstallierte Betriebssystem, Remote-Management-Tools sowie ein umfassendes Support-Paket enthalten, sodass Nutzer schnell starten können.

Von Forschung bis Unternehmen: Wo der GX10 seine Stärken ausspielt

Die Einsatzmöglichkeiten des GX10 sind vielfältig. In

 der Forschung ermöglicht er das Training hochkomplexer Modelle – etwa für Sprachverarbeitung, Genomik oder Simulationen in der Physik. Universitäten und Forschungszentren profitieren dabei nicht nur von der Leistung, sondern auch von der Möglichkeit, Daten im eigenen Haus zu verarbeiten.

Auch Unternehmen haben mit dem GX10 eine leistungsstarke Alternative zur Cloud. Ob beim Aufbau von Agentic AI-Anwendungen, der Automatisierung interner Prozesse oder der Entwicklung kundenspezifischer LLMs – die Plattform ist flexibel einsetzbar.

Besonders spannend ist der Einsatz in datensensitiven Szenarien. Banken, Krankenhäuser oder öffentliche Einrichtungen müssen oft sicherstellen, dass sensible Daten das eigene Haus nicht verlassen. Mit einem On-Premises-Supercomputer wie dem GX10 behalten sie die volle Kontrolle über ihre Daten, ohne auf KI-Innovationen verzichten zu müssen.

Nicht zuletzt überzeugt die Skalierbarkeit. Wer klein beginnt, kann sein System später durch die Kombination mehrerer GX10-Einheiten erweitern – und so ein eigenes, modulares KI-Rechenzentrum aufbauen.

Für wen lohnt sich der GX10 – und wo liegen die Grenzen?

Mit dem ASUS Ascent GX10 hat ASUS einen Supercomputer auf den Markt gebracht, der klar auf die Anforderungen moderner KI zugeschnitten ist. Dank des NVIDIA GB200 Grace Blackwell Superchips liefert er nicht nur rohe Rechenleistung, sondern auch eine Architektur, die auf den Umgang mit riesigen Datenmengen optimiert ist.

Für Forschungseinrichtungen und Unternehmen mit hohem Daten- und Rechenbedarf ist der GX10 eine spannende Lösung. Besonders in Szenarien, in denen Daten nicht ausgelagert werden dürfen oder wo maximale Performance gefordert ist, spielt er seine Stärken aus.

Der GX10 zeigt: "Die Zukunft der Supercomputer ist kompakter, effizienter – und rückt damit in Reichweite für immer mehr Organisationen.“

ASUS Ascent GX10 Supercomputer – Preise, Verfügbarkeit & Beratung

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