Poser 748 Go de mémoire cohérente sous un bureau change immédiatement l’échelle des charges IA locales. Avec l’ExpertCenter Pro ET900N G3, ASUS décline l’architecture NVIDIA DGX Station GB300 dans un format tour pensé pour un bureau ou un labo.
ET900N G3 : une base DGX Station au format tour
ASUS positionne la machine comme un deskside AI supercomputer, autrement dit un système destiné à rester hors baie. Le châssis reprend l’idée d’une grosse tour de bureau, mais la base technique est bien celle d’une NVIDIA DGX Station GB300.
Ce positionnement confirme la montée en puissance des machines IA de bureau, à mi-chemin entre workstation et supercalculateur compact. Pour replacer l’ET900N G3 dans cette nouvelle génération de systèmes pensés pour l’inférence et l’entraînement locaux, on peut aussi le comparer à la vision d’ASUS sur une station IA locale capable de s’installer directement dans un environnement de travail.
Au centre, on retrouve le NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip. La plateforme associe un CPU Grace à 72 cœurs Arm Neoverse V2 et un unique GPU NVIDIA Blackwell Ultra, avec jusqu’à 20 PFLOPS de performances IA annoncées.
748 Go de mémoire cohérente et jusqu’à 7,1 To/s côté GPU
Le point clé reste la mémoire. ASUS indique 748 Go de mémoire cohérente, répartis entre 496 Go de LPDDR5X pour le CPU Grace et 252 Go de HBM3e pour le GPU Blackwell Ultra.
La bande passante atteint 396 Go/s côté CPU et 7,1 To/s côté GPU. Le lien entre les deux passe par NVIDIA NVLink-C2C, une interconnexion cohérente chip-to-chip qui évite la séparation classique entre mémoire système et mémoire vidéo sur ce type de plateforme.
Stockage, extensions et prise en charge logicielle
L’ET900N G3 peut embarquer jusqu’à quatre SSD M.2 2280 NVMe. ASUS prévoit deux emplacements PCIe 5.0 x4 pour l’OS en RAID 1 et deux emplacements PCIe 6.0 x4 pour les jeux de données d’entraînement.
La connectique d’extension comprend aussi trois slots PCIe, avec un Gen5 x16 et deux Gen5 x8. Pour le réseau, ASUS mentionne une NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC.
Le système est actuellement listé sous Ubuntu avec les NVIDIA AI Developer Tools. ASUS confirme aussi une prise en charge Windows à venir pour les environnements de développement IA et les charges agentiques, dans la continuité de ce que NVIDIA avait déjà évoqué pour des systèmes signés ASUS, Dell Technologies, GIGABYTE, HP, MSI et Supermicro.
ASUS ajoute une compatibilité avec NVIDIA NemoClaw et NVIDIA AI Enterprise, en visant l’exécution locale de modèles à mille milliards de paramètres ainsi que d’agents IA autonomes. Sur le papier, le positionnement est donc plus proche d’une station de développement extrême que d’un simple poste accéléré par GPU.
Un tarif de serveur pour une machine de bureau
Le nom ET900N G3 n’est pas inédit. Une précédente apparition l’an dernier évoquait déjà un système ASUS basé sur GB300 au design proche, mais avec jusqu’à 784 Go de mémoire cohérente ; la fiche actuelle parle désormais de 748 Go.
Un revendeur britannique affiche la machine à 117 599,99 £, soit environ 138 000 € à titre indicatif. À ce niveau, ASUS place clairement l’ET900N G3 entre la station de travail très haut de gamme et l’infrastructure IA compacte pour équipes de développement.
Ce type de configuration montre surtout que NVIDIA et ses partenaires cherchent à ramener des charges IA traditionnellement réservées au datacenter dans un format local, avec une quantité de mémoire et une cohérence CPU-GPU qu’une station x86 classique ne propose pas aujourd’hui. Pour les studios, labos et équipes qui veulent entraîner, tester et servir des modèles sur site, l’intérêt technique est réel, mais le ticket d’entrée réserve encore cette classe de machines à un marché très étroit.
Source : VideoCardz
