ASUS Ascent GX10: KI-Supercomputer auf Basis der NVIDIA DGX Spark Plattform

Der ASUS Ascent GX10 ist ein kompakter KI-Supercomputer.  Eine großzügige 128GB RAM-Ausstattung ermöglicht die Arbeit mit großen LLMs mit bis zu 200B Parametern.

Kern des ASUS Ascent GX10 ist der NVIDIA® GB10 Grace Blackwell Superchip, mit einer Leistung von 1 Petaflop für KI-Rechnungen (in FP4-Precision).

Die NVIDIA DGX Spark Plattform ist besonders für AI-Entwickler und KI-Forschung geeignet. Dank des kompakten Formfaktors findet der ASUS Ascent GX10 auf jedem Schreibtisch Platz.

Wesentlicher Teil der Plattform ist der NVIDIA AI Software Stack, der einen schnellen Einstieg mit der am besten unterstützten Plattform in der LLM-Industrie ermöglicht.  Dank der Software-Kompatibilität mit NVIDIA's größeren Plattformen (bspw. H200 / B200) können die entwickelten LLM-Lösungen und Anwendungen (bspw. agentic AI) direkt und problemlos skaliert werden. 

Dank des eingebauten NVIDIA® ConnectX-7 Netzwerklinks können zwei NVIDIA DGX Spark Systeme miteinander verbunden werden, um noch größere Modelle bis zu 405B Parametern zu unterstützen. 

Lieferzeit
Die Lieferzeit für den ASUS Ascent GX10 – NVIDIA DGX Spark beträgt in der Regel 4–6 Wochen ab Bestelleingang. Bitte berücksichtigen Sie dies in Ihrer Projektplanung.

Technische Daten

Lieferumfang

• 1 × ASUS Ascent GX 10 (auf Basis von NVIDIA DGX Spark)

• Netzteil

• Netzkabel (EU) 

• Hinweis: QSFP Kabel für die ConnectX CX-7 Netzwerkschnittstelle, zum Verbinden von zwei NVIDIA DGX Spark Systemen, ist nicht im Lieferumfang enthalten - es ist separat erhältlich

Einsatzbereiche

• Industrie & Forschung: Entwicklung und Finetuning von AI LLM-Modellen mit bis zu 200B Parametern (bzw. 405B bei Einsatz von zwei ASUS Ascent GX10 / DGX Sparks)
  

• Universitäten & Hochschulen: Experimente und Hands-On-Erfahrung für Studenten an großen LLM Modellen 

• Büros, Geschäftliches Umfeld: Ausführen von Agentic AI, insbesondere für Datenschutz - bspw. für Bearbeiten von Kundenanfragen, offline e-Mailbearbeitung, RAGs mit sensitiven Firmendaten. 

NVIDIA DGX Spark Produktvarianten

Die NVIDIA DGX Spark Plattform baut im Kern auf NVIDIA Komponenten auf. In jeder Variante ist der Grace Blackwell Superchip GB10, sowie 128 GB RAM mit 273 GB/s Speicherbandreite verbaut. Die Speicherbandbreite hat dabei den größten Effekt auf Token/s Durchsatzraten. 

Das Betriebssystem (NVIDIA DGX OS, auf Ubuntu Basis), sowie der NVIDIA AI-Softwarestack ist in jedem Fall der Gleiche.

Verschiedene Anbieter bauen ein Gehäuse drumherum, und vertreiben das Gerät unter ihrem eigenen Markennamen: 

• NVIDIA direkt unter "NVIDIA DGX Spark" (ehemals Project Digits)
• ASUS als "ASUS Ascent GX10"
• HP als "HP ZGX Nano AI Station G1n"
• Dell als "Dell Pro Max With GB10"
• Lenovo als "Lenovo ThinkStation PGX"

Aus unserer Sicht sind diese Geräte weitgehend vergleichbar was die AI Leistung betrifft. Wir empfehlen Kunden, die Marke ihrer Wahl zu kaufen, und vor allem auf weitere Faktoren wie Service durch die jeweilige Marke zu achten. 

Als ASUS IoT Partner bieten wir in unserem Shop die ASUS Ascent GX10 Variante des NVIDIA DGX Spark an. ASUS Stärke is besonders optimierte Kühlkonzepte aufzubauen, was sie auch bei dem DGX Spark in Form des ASUS Ascent GX10 umgesetzt haben. 

Software-Stack / unterstützte Software

• NVIDIA DGX OS (Betriebssystem, auf Basis von Ubuntu)
• NVIDIA NIM (Microservices als Bausteine für AI Lösungen)
• NVIDIA AI Blueprints (Beispielanwendungen, bspw. RAG Workflows)
• PyTorch (Framework für Machine Learning und Deep Neural Networks)
• TensorFlow (Framework für Machine Learning und Deep Neural Networks)
• NVIDIA Riva (Spracherkennung, Übersetzung und Sprachausgabe)
• NVIDIA Holoscan (Plattform für Sensor-Daten-Verarbeitung)
• NVIDIA Metropolis (Vision-KI Anwendungsplattform)
• NVIDIA Isaac (Plattform für Entwicklung von Robotern, bspw. autonomen Fahrzeugen)
• CUDA (Toolkit zur Beschleunigung und Parallesierung von Berechnungen auf GPUs)
• cuDNN (Beschleunigung von Deep Neural Networks auf GPUs)
• cuBLAS (Lineare Algebra Frameworks zur Beschleunigung von KI und High performance computing (HPC) Anwendungen)
• TensorRT (SDK für high-performance deep learning inferencing)
• NCCL (NVIDIA Collective Communications library, zur Verteilung der Rechenleistung über mehrere Nodes hinweg)
• vLLM + ollama + llama.cpp - Large Language Model Inferencing Frameworks

Sicherheitsangaben

• Lesen Sie die Bedienungsanleitung sorgfältig durch, bevor Sie das Produkt verwenden.
• Stellen Sie sicher, dass alle Montage- und Installationsanweisungen des Herstellers sorgfältig befolgt werden.
• Verwenden Sie das Produkt nur für den vorgesehenen Zweck.
• Die unsachgemäße Nutzung dieses Produkts kann zu schweren Verletzungen oder Sachschäden führen.
• Nicht für Kinder unter 10 Jahren geeignet.
• Bei unsachgemäßer Verwendung besteht eine Verletzungsgefahr.
• Dieses Produkt entspricht den geltenden Sicherheitsanforderungen der Europäischen Union.
• Dieses Produkt wurde gemäß der GPSR geprüft, die sicherstellt, dass alle relevanten Sicherheitsanforderungen für Konsumgüter eingehalten werden.

Nachverfolgbarkeitsinformationen

Jedes Produkt verfügt über eines oder mehrere der folgenden Merkmale:

• Ein CE-Kennzeichen, das die Einhaltung der Sicherheits-, Gesundheits- und Umweltschutzanforderungen der Europäischen Union anzeigt.
• Eine eindeutige Serien- oder Chargennummer, um die Nachverfolgbarkeit zu gewährleisten und bei Bedarf Rückrufaktionen zu unterstützen.
• Hersteller- und Importeurangaben für den Kundensupport und Sicherheitsanfragen.

Überwachung und Berichterstattung von Vorfällen

Für den unwahrscheinlichen Fall eines Produktproblems haben wir Verfahren implementiert, um:

• Kundenbeschwerden zeitnah bearbeiten.
• Schwerwiegende Vorfälle über das EU Safety Gate/RAPEX-System melden.
• Mit den Marktüberwachungsbehörden zusammenarbeiten, um die öffentliche Sicherheit zu gewährleisten.

Kontakt:

• Email: support [@] pi3g.com
• Telefon: 0341 / 392 858 40

Dieses Produkt ist vollständig mit allen geltenden EU-Vorschriften konform, um die Sicherheit unserer geschätzten Kunden zu gewährleisten.