ASUS stellt MGX-basierte Rechenzentrumslösungen vor

Die neuesten ASUS NVIDIA MGX-basierten 2U-Server, ESC NM1-E1 und ESC NM2-E1, sind mit dem NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip ausgestattet und bieten hohe Leistung und Effizienz. Die NVIDIA Grace CPU enthält Arm® Neoverse V9 CPU-Kerne mit Scalable Vector Extensions (SVE2) und wird von der NVIDIA NVLink-C2C Technologie unterstützt. In Verbindung mit den NVIDIA BlueField-3 DPUs und den ConnectX-7 Netzwerkanschlüssen liefern die ASUS MGX Server einen Datendurchsatz von 400 Gb/s und sind damit ideal für die Entwicklung und den Einsatz von KI in Unternehmen. In Verbindung mit NVIDIA AI Enterprise, einer End-to-End-Cloud-nativen Softwareplattform für die Entwicklung und den Einsatz von KI-Anwendungen in Unternehmen, bietet der MGX-basierte ESC NM1-E1 unvergleichliche Flexibilität und Skalierbarkeit für KI-gestützte Rechenzentren, HPC, Datenanalysen und NVIDIA Omniverse-Anwendungen.

Der Anstieg der KI-Anwendungen hat die Nachfrage nach fortschrittlicher Server-Kühltechnologie erhöht. Die ASUS Direct-to-Chip (D2C)-Kühlung bietet eine schnelle, einfache Option, die sich von der Konkurrenz abhebt. D2C kann schnell eingesetzt werden und senkt den PUE-Wert (Power Usage Effectiveness) in Rechenzentren. Die ASUS-Server ESC N8-E11 und RS720QN-E11-RS24U unterstützen Verteiler und Kühlplatten und ermöglichen so vielfältige Kühllösungen. Darüber hinaus verfügen die ASUS-Server über einen Wärmetauscher an der Rückseite, der mit den Standard-Rackserver-Designs kompatibel ist, sodass nicht alle Racks ausgetauscht werden müssen. Durch die enge Zusammenarbeit mit branchenführenden Anbietern von Kühllösungen bietet ASUS umfassende Kühllösungen für Unternehmen und setzt sich für die Minimierung des PUE-Wertes, der CO2-Emissionen und des Energieverbrauchs von Rechenzentren ein, um die Planung und den Bau umweltfreundlicherer Rechenzentren zu unterstützen.

Mit seiner führenden Expertise im Bereich KI-Supercomputing bietet ASUS optimiertes Serverdesign und Rack-Integration für datenintensive Workloads. Auf der GTC wird ASUS mit dem ESC4000A-E12 eine No-Code-KI-Plattform mit integriertem Software-Stack vorstellen, die es Unternehmen ermöglicht, die KI-Entwicklung für LLM-Pre-Training, Feinabstimmung und Inferenz zu beschleunigen und so Risiken und Markteinführungszeiten zu reduzieren, ohne bei Null anfangen zu müssen. Darüber hinaus bietet ASUS eine umfassende Lösung zur Unterstützung verschiedener LLM-Tokens von 7B, 33B und sogar über 180B mit kundenspezifischer Software, die eine nahtlose Serverdatenverteilung ermöglicht. Durch die Optimierung der Zuweisung von GPU-Ressourcen für das Feintuning-Training stellt der Software-Stack sicher, dass KI-Anwendungen und -Workloads ohne Ressourcenverschwendung ausgeführt werden können, was zu einer Maximierung der Effizienz und des Return on Investment (ROI) beiträgt. Darüber hinaus bietet die Software-Hardware-Synergie von ASUS Unternehmen die Flexibilität, die für ihre Bedürfnisse am besten geeigneten KI-Funktionen auszuwählen und so den ROI noch weiter zu steigern.
Dieser innovative Software-Ansatz optimiert die Zuweisung von dedizierten GPU-Ressourcen für KI-Training und Inferencing und steigert so die Systemleistung. Die integrierte Software-Hardware-Synergie erfüllt die unterschiedlichsten KI-Trainingsanforderungen und ermöglicht es Unternehmen jeder Größe, einschließlich KMUs, fortschrittliche KI-Funktionen einfach und effizient zu nutzen.
Um den wachsenden Anforderungen von IoT-Anwendungen in Unternehmen gerecht zu werden, arbeitet ASUS, das für seine zuverlässigen Computing-Fähigkeiten bekannt ist, mit Partnern aus der Industrie, Softwareexperten und Integratoren zusammen, die sich auf bestimmte Bereiche spezialisiert haben. Diese Kooperationen zielen darauf ab, schlüsselfertige Server für Komplettlösungen anzubieten, einschließlich vollständiger Installation und Tests für moderne Rechenzentren, KI- und HPC-Anwendungen.

ASUS Server sind weltweit verfügbar. Bitte besuchen Sie https://servers.asus.com für weitere ASUS Rechenzentrumslösungen oder wenden Sie sich für weitere Informationen an Ihren ASUS Ansprechpartner vor Ort.