Un format compact suffit désormais à héberger localement des modèles de 30 à 35 milliards de paramètres. Cette nouvelle déclinaison réduit la capacité mémoire, mais conserve l’architecture et la puissance de calcul du modèle 128 Go.
ASUS Ascent GX10 : 64 Go autour de la puce GB10
Cette configuration repose toujours sur la plateforme NVIDIA DGX Spark et son superchip GB10 Grace Blackwell. Celui-ci associe un GPU Blackwell doté de Tensor Cores de cinquième génération et compatible FP4 à un processeur NVIDIA Grace Arm de 20 cœurs.
La liaison NVIDIA NVLink-C2C fournit un espace mémoire cohérent entre CPU et GPU, avec une bande passante annoncée cinq fois supérieure à celle du PCIe Gen 5. ASUS revendique jusqu’à 1 pétaflop de calcul IA dans une machine compacte alimentée par une prise secteur standard, notamment adaptée aux agents fonctionnant en continu.
Les 64 Go de LPDDR5x unifiée offrent 273 Go/s de bande passante. ASUS cible les modèles open source récents et efficaces, dont Qwen3.8-27B, ainsi que le développement, le prototypage et l’inférence d’agents autonomes dans la classe des 30 à 35B.
Deux machines pour atteindre 128 Go de mémoire
Le réseau NVIDIA ConnectX-7 intégré permet de regrouper deux unités de 64 Go. Le cluster cumule alors jusqu’à 128 Go de mémoire unifiée, 2 pétaflops et 546 Go/s de bande passante mémoire combinée.
ASUS annonce jusqu’à 1,7 fois les performances d’un unique Ascent GX10 128 Go. La prise en charge du format NVIDIA NVFP4 doit aussi permettre d’exécuter des versions compressées de modèles plus imposants, notamment Qwen3.8-Flash-Next.
La mise en grappe passe par NVIDIA Sync App et son Cluster Assistant, sans modification de l’environnement logiciel ni du flux de travail. L’approche permet de commencer avec une seule machine, puis d’ajouter une seconde unité lorsque les modèles, les fenêtres de contexte ou le nombre d’agents simultanés augmentent.
DGX OS et la pile logicielle NVIDIA préinstallés
L’ordinateur est livré sous NVIDIA DGX OS avec l’ensemble de la pile IA du constructeur, dont PyTorch, Jupyter et Ollama. NVIDIA OpenShell et NVIDIA NemoClaw assurent la sécurité des agents par politiques, tandis qu’une administration distante par SSH facilite le déploiement et la supervision de plusieurs systèmes.
Un refroidissement conservé pour les charges prolongées
Cette version reprend la conception thermique du modèle 128 Go. Elle combine un réglage des ventilateurs sur sept niveaux, des ailettes ultralarges, cinq caloducs et deux ventilateurs de 140 x 80 mm alimentés en air par des ouvertures situées sous le châssis.
ASUS positionne cette variante entre ses machines personnelles ProArt équipées de NVIDIA RTX Spark et ses plateformes professionnelles plus lourdes. L’Ascent GX10 sous DGX Spark se concentre sur le développement local et le prototypage, tandis que l’ExpertCenter Pro ET900 sous NVIDIA DGX Station vise les charges professionnelles et d’entreprise à plus grande échelle.
Le passage à 64 Go répond surtout à l’évolution rapide des modèles quantifiés, capables d’offrir de bonnes performances dans une empreinte mémoire plus réduite. L’intérêt économique dépendra toutefois du tarif, qu’ASUS ne communique pas encore, et du coût de deux unités face à une station unique de 128 Go.
Source : ASUS
