أخبار ar.wedoany.com، أطلقت شركة آسوس حاسوبها ASUS ExpertCenter Pro ET900N G3، وهو حاسوب فائق للذكاء الاصطناعي للاستخدام المكتبي، مزود بشريحة NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip، والمبني على بنية NVIDIA DGX Station GB300. ويهدف هذا الحاسوب إلى توفير أداء ذكاء اصطناعي على مستوى مراكز البيانات في بيئة مكتبية للمؤسسات ومطوري الذكاء الاصطناعي والباحثين وعلماء البيانات.
مع الانتشار السريع للذكاء الاصطناعي في مختلف القطاعات، تزداد حاجة المؤسسات إلى بنية تحتية محلية للذكاء الاصطناعي لدعم عمليات التدريب والاستدلال واسعة النطاق وسير عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين، مع تقليل الاعتماد على الحوسبة السحابية. يتيح جهاز ET900N G3، من خلال نشره محليًا، للمؤسسات تلبية احتياجات نشر قدرات الذكاء الاصطناعي بتحكم أكبر وزمن وصول أقل وتكاليف تشغيل قابلة للتوقع وخصوصية معززة للبيانات. وقد بدأ طرح النظام عالميًا.
يدعم جهاز ET900N G3 أعباء عمل مثل الضبط الدقيق لنماذج اللغة الكبيرة، والذكاء الاصطناعي التوليدي، والذكاء الاصطناعي الفيزيائي، وأبحاث التعلم العميق، ووكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين. تتصل الشريحة الفائقة GB300 المزود بها الجهاز عبر تقنية NVIDIA NVLink-C2C عالية النطاق الترددي، مما يتيح وصولًا عالي السرعة ومتماسكًا للذاكرة. يأتي النظام مزودًا بذاكرة متماسكة موحدة بسعة 748 جيجابايت، مما يسمح للمطورين بمعالجة نماذج ذكاء اصطناعي أكبر حجمًا محليًا. يصل أداء الذكاء الاصطناعي لهذا الطراز إلى 20 PFLOPS، مما يجعله قادرًا على تلبية مهام التطوير والاستدلال الصعبة.
استنادًا إلى بنية NVIDIA DGX Station GB300، يدمج جهاز ET900N G3 أداءً فائقًا للحوسبة على مستوى الحواسيب الفائقة في تصميم مكتبي، مما يلغي الحاجة إلى بيئة مركز بيانات مخصصة لنشر البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. تم تحسين النظام للتطوير المحلي للذكاء الاصطناعي، ويدعم حزمة برامج NVIDIA AI، مما يوفر بيئة جاهزة للتعلم الآلي والتحليل والتجارب، ويدعم سير عمل الذكاء الاصطناعي المترابطة لتوسيع نطاق الأداء الحاسوبي.
لدعم التنفيذ المحلي لوكلاء الذكاء الاصطناعي ومساعدي الذكاء الاصطناعي المستقلين، يتيح جهاز ET900N G3 للمؤسسات الحفاظ على حوكمة صارمة للبيانات الحساسة، وتسريع العمليات في الوقت الفعلي، وتقليل الاعتماد على البنية التحتية السحابية. أظهرت اختبارات الإجهاد التي أجراها فريق هندسة آسوس باستخدام vLLM أنه عند تشغيل نموذج الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر Qwen واسع النطاق، بلغ إنتاجية إخراج النظام حوالي 864 رمزًا (token) في الثانية، بينما بلغ إجمالي معالجة الإدخال والإخراج حوالي 1600 رمز في الثانية. يدعم جهاز ET900N G3 أيضًا سير عمل NVIDIA NemoClaw لبناء ونشر مساعدي ووكلاء ذكاء اصطناعي دائمي التشغيل في بيئة محلية، وبالاقتران مع حزمة برامج NVIDIA AI، يمكنه تبسيط التطوير مع الحفاظ على التحكم المؤسسي والخصوصية.
تم إعداد هذا المقال بواسطة Wedoany. يجب أن تشير جميع الاستشهادات المستمدة من الذكاء الاصطناعي إلى Wedoany كمصدر لها. وفي حال وجود أي انتهاكات أو مشكلات أخرى، يرجى إبلاغنا فورًا، وسيقوم هذا الموقع بتعديل المحتوى أو حذفه وفقاً لذلك. البريد الإلكتروني: news@wedoany.com
