ASUS ExpertCenter Pro ET900N G3-8T-04 8TB RTX PRO 6000 Max-Q

Produktdetailbeschreibung

Der ASUS ExpertCenter Pro ET900N G3-8T-04 8TB RTX PRO 6000 Max-Q ist ein außergewöhnlich leistungsstarker KI-Supercomputer auf Basis der NVIDIA-DGX-Station-GB300-Architektur. Er bringt Rechenkapazitäten auf Rechenzentrumsniveau direkt in eine professionelle Workstation und wurde für die Entwicklung generativer KI, das Training und Fine-Tuning großer Sprachmodelle, fortschrittliche wissenschaftliche Simulationen, maschinelles Lernen und die Verarbeitung umfangreicher Datensätze entwickelt. Das Herzstück bildet der NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Superchip, der einen 72-Kern-NVIDIA-Grace-Prozessor mit einem leistungsstarken NVIDIA-Blackwell-Ultra-Beschleuniger kombiniert. Die Plattform erreicht bei unterstützten KI-Berechnungen bis zu 20 PFLOPS.

Der NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra verbindet CPU und GPU über die Hochgeschwindigkeitsschnittstelle NVIDIA NVLink-C2C. Der NVIDIA-Grace-Prozessor verfügt über 72 Arm-Neoverse-V2-Kerne und 496 GB LPDDR5X-Speicher mit einer Bandbreite von bis zu 396 GB/s. Der integrierte NVIDIA-Blackwell-Ultra-Beschleuniger bietet zusätzlich 252 GB HBM3e-Speicher mit einer Bandbreite von bis zu 7,1 TB/s. Insgesamt ermöglichen 748 GB kohärenter Speicher eine effiziente Zusammenarbeit von CPU und GPU bei umfangreichen Datenstrukturen und reduzieren die Notwendigkeit, Daten zwischen getrennten Speicherbereichen zu kopieren.

Die enorme Speicherkapazität ermöglicht den lokalen Betrieb und das Fine-Tuning außergewöhnlich großer KI-Modelle, darunter ausgewählte Modelle mit bis zu 1 Billion Parametern bei geeigneter Quantisierung und Konfiguration. Das System eignet sich für große Sprachmodelle (LLMs), multimodale KI, Bild- und Videogenerierung, autonome KI-Agenten, Robotik, physikalische Simulationen und Forschungsanwendungen. Die lokale Datenverarbeitung bietet außerdem eine bessere Kontrolle über sensible Daten, reduziert die Abhängigkeit von Cloud-Diensten und ermöglicht besser planbare Betriebskosten.

Die Konfiguration wird durch eine NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition mit 96 GB GDDR7 ECC ergänzt. Diese zusätzliche professionelle Grafikkarte erweitert die Rechenkapazitäten für professionelles 3D-Rendering, CAD, Visualisierung und GPU-beschleunigte Workflows. Sie verfügt über 24.064 CUDA-Kerne, Tensor-Kerne der 5. Generation, RT-Kerne der 4. Generation, ein 512-Bit-Speicherinterface und eine Speicherbandbreite von bis zu 1792 GB/s. Die Max-Q-Ausführung ist auf hohe Leistung bei einer maximalen Leistungsaufnahme von 300 W optimiert. Der Speicher der zusätzlichen Grafikkarte ist vom kohärenten 748-GB-Speicher des GB300-Superchips getrennt.

Für Betriebssystem, KI-Modelle, Trainingsdatensätze und Projekte stehen 8 TB NVMe-SSD-Speicher zur Verfügung. Die Plattform unterstützt vier M.2-2280-Steckplätze, darunter zwei PCI-Express-5.0-x4-Steckplätze für Systemlaufwerke mit RAID-1-Konfigurationsmöglichkeit und zwei PCI-Express-6.0-x4-Steckplätze für datenintensive Anwendungen. Der leistungsstarke Speicher ermöglicht schnelles Laden von Modellen, die effiziente Verarbeitung umfangreicher Datensätze und reaktionsschnelle Entwicklungsumgebungen.

Die professionelle Netzwerkausstattung umfasst eine NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC mit zwei QSFP112-Anschlüssen für bis zu 400 Gb/s pro Port, einen separaten Marvell-10GbE-Anschluss und einen dedizierten Realtek-1GbE-Management-Port. Die Hochgeschwindigkeitsverbindung ermöglicht die Integration zusätzlicher Rechenknoten, Netzwerkspeicher und Rechenzentrumsinfrastruktur. Die Fernverwaltung übernimmt ein ASPEED-AST2600-Controller mit AMI-MegaRAC-Firmware sowie Unterstützung für IPMI 2.0 und die DMTF-Redfish-API. Ein TPM-2.0-Sicherheitsmodul ist ebenfalls integriert.

Der ASUS ExpertCenter Pro ET900N G3 ist für das professionelle NVIDIA-KI-Ökosystem vorbereitet. Er wird mit Ubuntu und NVIDIA AI Developer Tools ausgeliefert und bietet damit eine Umgebung für Entwicklung, Tests und Bereitstellung von KI-Anwendungen. Die NVIDIA-DGX-Station-Architektur ist bei entsprechender Softwarekonfiguration für moderne Frameworks und Bibliotheken wie PyTorch, TensorFlow, CUDA und NVIDIA TensorRT ausgelegt. Die Plattform ermöglicht GPU-Beschleunigung beim Training neuronaler Netze, bei Inferenz, Modelloptimierung und Datenverarbeitung.

Das robuste Workstation-Gehäuse misst 232 × 584 × 565 mm und ist mit einem 1600-W-Titanium-Netzteil ausgestattet. Die Konstruktion ist für anhaltend hohe Rechenlasten und eine angemessene Kühlung leistungsstarker Komponenten ausgelegt. An der Vorderseite befinden sich zwei USB-C-Anschlüsse mit 10 Gb/s, zwei USB-A-Anschlüsse mit 10 Gb/s, ein USB-2.0-Anschluss sowie separate Audioanschlüsse. Die Rückseite bietet vier weitere USB-A-Anschlüsse mit 10 Gb/s, Netzwerkanschlüsse, Management-Schnittstellen, einen mini DisplayPort für BMC und analoge Audioanschlüsse. Das Nettogewicht beträgt etwa 27 kg.

Wichtige Eigenschaften

• Modell: ASUS ExpertCenter Pro ET900N G3-8T-04
• Gerätetyp: professioneller KI-Supercomputer / Workstation
• Plattform: NVIDIA DGX Station GB300
• Superchip: NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra
• Prozessor: NVIDIA Grace, 72 Arm-Neoverse-V2-Kerne
• Primärer KI-Beschleuniger: NVIDIA Blackwell Ultra
• CPU-GPU-Verbindung: NVIDIA NVLink-C2C
• Gesamter kohärenter Speicher: 748 GB
• CPU-Speicher: 496 GB LPDDR5X
• CPU-Speicherbandbreite: bis zu 396 GB/s
• Primärer GPU-Speicher: 252 GB HBM3e
• Primäre GPU-Speicherbandbreite: bis zu 7,1 TB/s
• KI-Plattformleistung: bis zu 20 PFLOPS bei unterstützten KI-Berechnungen
• Zusätzliche Grafikkarte: NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition
• Speicher der zusätzlichen GPU: 96 GB GDDR7 ECC
• CUDA-Kerne der zusätzlichen GPU: 24.064
• Tensor-Kerne der zusätzlichen GPU: 5. Generation
• RT-Kerne der zusätzlichen GPU: 4. Generation
• Speicherinterface der zusätzlichen GPU: 512 Bit
• Speicherbandbreite der zusätzlichen GPU: bis zu 1792 GB/s
• Maximale Leistungsaufnahme der zusätzlichen GPU: 300 W
• Speicher: 8 TB NVMe SSD
• M.2-Steckplätze: 4× M.2 2280
• Systemspeicherlaufwerke: 2× M.2 PCIe 5.0 x4, RAID-1-Unterstützung
• Datenspeicherlaufwerke: 2× M.2 PCIe 6.0 x4
• Erweiterungssteckplätze: 1× PCIe 5.0 x16, 2× PCIe 5.0 x8
• Hochgeschwindigkeitsnetzwerk: NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC, 2× QSFP112, bis zu 400 Gb/s pro Port
• Ethernet: 1× Marvell 10GbE
• Management-LAN: 1× Realtek 1GbE
• Fernverwaltungscontroller: ASPEED AST2600
• Verwaltung: AMI MegaRAC, IPMI 2.0, DMTF Redfish
• Sicherheit: TPM 2.0
• USB vorne: 2× USB-C 10 Gb/s, 2× USB-A 10 Gb/s, 1× USB 2.0
• Audio vorne: Kopfhörer- und Mikrofonanschluss
• USB hinten: 4× USB-A 10 Gb/s, 1× Micro USB für BMC
• System-Videoausgang hinten: 1× mini DisplayPort für BMC
• Audio hinten: 3× analoge Audioanschlüsse
• Betriebssystem: Ubuntu
• Entwicklungswerkzeuge: NVIDIA AI Developer Tools
• Netzteil: 1600 W Titanium
• Betriebstemperatur: 10–35 °C
• Abmessungen: 232 × 584 × 565 mm
• Gewicht: ca. 27 kg
• Einsatzbereiche: generative KI, LLMs, Inferenz, Fine-Tuning, Deep Learning, KI-Agenten, wissenschaftliche Simulationen, 3D-Rendering, professionelle Visualisierung