Une station IA taillée pour l’edge tient désormais dans un format transportable. Le GigaIO Gryf, distribué au Japon par ELSA, combine CPU AMD EPYC, GPU NVIDIA H100 NVL ou L40S et jusqu’à 246 To de stockage NVMe dans un châssis annoncé sous les 25 kg. Une approche qui vise les déploiements sur site sans passer par un rack serveur.
GigaIO Gryf arrive au Japon via ELSA
ELSA Japan commercialise désormais le GigaIO Gryf, une plateforme AI portable conçue par GigaIO avec SourceCode. Présentée comme une solution edge dans un format valise, elle se destine aux déploiements sur site plutôt qu’à l’installation en rack. Selon ELSA, le châssis reste sous les 25 kg selon la configuration.
Le Gryf s’appuie sur le fabric PCIe/CXL GigaIO FabreX, permettant de reconfigurer CPU, GPU et stockage par logiciel, sans recâblage. Le boîtier propose six baies internes, avec un mixage possible de modules compute, accélérateurs, stockage et réseau selon la charge.
Côté CPU, ELSA liste des AMD EPYC 7713P et EPYC 7313P. En GPU, deux profils : NVIDIA L40S 48 Go ou H100 NVL 94 Go. Le stockage atteint jusqu’à 246 To en NVMe E1.L. La connectivité inclut du 100GbE et l’interconnexion FabreX.
La fiche technique de GigaIO précise que L40S et H100 NVL ciblent des débits différents. La configuration H100 NVL est donnée jusqu’à 3 341 TFLOPS FP8 et 30 TFLOPS FP64, de quoi couvrir aussi bien l’inférence massive que des besoins HPC en précision double.
GigaIO Gryf en cluster FabreX
Jusqu’à cinq unités Gryf peuvent être agrégées en SWARM via FabreX. ELSA annonce alors plus de 3 600 TFLOPS FP16 et un stockage NVMe de classe pétaoctet, rapprochant l’ensemble d’un cluster edge mobile plutôt que d’une station isolée.
Le tarif n’est pas communiqué et dépendra de la configuration ; la vente se fait au cas par cas auprès d’ELSA. Aucun bundle public n’est listé pour l’instant.
Le positionnement est clair : une pile AI disagrégée, pilotable par FabreX, capable d’évoluer entre inference densifiée (L40S) et throughput FP8 extrême (H100 NVL) dans un form factor transportable. Pour les intégrateurs edge et les équipes MLOps, l’intérêt réside surtout dans la reconfiguration à chaud des ressources et la possibilité d’agréger plusieurs valises en micro-cluster sans logistique de datacenter.
Source : VideoCardz
