Az ASUS egységes platformmal építene működő AI-gyárakat
Az ASUS olyan egységes AI-infrastruktúra-platformot mutatott be, amely a gyorsított számítást, a digitális ikrekkel végzett validálást és az AI-irányítást egyetlen folyamatba szervezi. A vállalat szerint ez az AI-gyárak tervezésétől a termelési működésig támogatja a vállalatokat.
- Az ASUS egy platformba kapcsolja a számítást, a telepítést és az AI-irányítást.
- Az NVIDIA DSX Sim Blueprint digitális ikrekkel segíti az AI-gyárak előzetes tesztelését.
- Az AI Software Stack része a Quota & Billing és az MLOps Portal.
- A bemutatott portfólió a nagy adatközpontoktól az ipari robotikáig terjed.
- Az ASUS szerint az integráció rövidítheti a bevezetési és a bevételig tartó időt.
Az AI-gyár már a telepítés előtt digitálisan tesztelhető
Az ASUS AI Tech 2026 rendezvényén ismertetett megközelítés az AI-infrastruktúrát olyan platformként kezeli, amely nem egyszerűen mesterségesintelligencia-modelleket futtat, hanem az úgynevezett AI-gyárak felépítését és üzemeltetését is támogatja. A vállalat az NVIDIA-val és több technológiai partnerrel, köztük az Aleriával, az AMD-vel, a Crusoe-val, a Foxlinkkel, az IBM-mel, az Intellel, a Samsunggal, a Schneider Electric-kel és a WD-vel dolgozik együtt.
Az ASUS az NVIDIA DSX Sim Blueprint segítségével a teljes AI-gyár megtervezését, szimulációját, ellenőrzését és optimalizálását célozza még a fizikai telepítés előtt. A Schneider Electric, az AVEVA és az IBM közreműködésével a számítási kapacitás, a hálózat, a tárolás, az energiaellátás, a hűtés és a létesítményi infrastruktúra egy közös digitális ikerkörnyezetben jelenhet meg. Így a vállalatok az ASUS szerint már a telepítés előtt azonosíthatják a korlátokat, finomíthatják a konfigurációkat és csökkenthetik a bevezetés kockázatát.
Az irányítás a modellek futtatása után is folytatódik
Az ASUS szerint az AI-irányításnak már az első token előállítása előtt meg kell kezdődnie, és az üzemelés teljes időszakára ki kell terjednie. Ez különösen az önállóbban működő, úgynevezett agentic AI és a fizikai AI terjedésével válik fontossá, mivel ezeknél folyamatos rálátásra, felügyeletre és működési kontrollra van szükség a modellek, az adatok, az eszközök és a vállalati rendszerek felett.
Az ASUS Control Center és az ASUS Infrastructure Deployment Center mellett a vállalat AI Software Stack és Turnkey AI Applications megoldásokat is kínál. Az AI Software Stack része a Quota & Billing és az MLOps Portal, amelyek a közlemény szerint az adatközponton belüli erőforrás-kezelést segítik. A szoftverréteg a vállalati irányítást közvetlenül az AI-szolgáltatásokhoz és az önállóan működő ügynökökhöz kapcsolja, így az ASUS célja a biztonságos, kezelhető és éles működésre kész agentic AI telepítés.
Paul Ju, az ASUS infrastruktúra-megoldásokért felelős üzletágának vezetője szerint „amikor az AI-gyárak folyamatosan működő termelési környezetekké válnak, az infrastruktúra teljesítménye és az AI-irányítás többé nem kezelhető külön”.
A portfólió a nagy adatközpontoktól a robotikáig terjed
A nagy léptékű AI-gyárakhoz az ASUS AI POD, az XA VR721-E3 és az NVIDIA Vera Rubin NVL72 platformját emelte ki. A vállalat szerint ez a rackméretű rendszer az előző generációhoz képest tízszer nagyobb teljesítményt kínál wattonként. Az XA NR1I-E12LR és az XA NR1I-E12L NVIDIA HGX Rubin NVL8 alapokon készül, és vállalati tanítási, következtetési, valamint utótréning-feladatokra szánják.
Az agentic AI-feladatokhoz az ASUS XA P2N-E2 egy 2U méretű NVIDIA MGX-platform, két NVIDIA Vera CPU-val és legfeljebb két kétbővítőhelyes NVIDIA GPU támogatásával. A vizuális számításhoz és a peremhálózati feldolgozáshoz az ESC8000-E12P NVIDIA RTX PRO 6000 és RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition GPU-kat használ. A PE3000N edge-AI-platform NVIDIA Jetson Thor T5000 modullal valós idejű következtetést, szenzorfúziót és autonóm vezérlést céloz robotikai és ipari automatizálási környezetben.
Az adat-alaphoz az ASUS az UF920-E3-RS24 szervert, az OJ340A-RS60 objektumtárolót és a VS320D-RS26N tárolórendszert sorolja. A vállalat szerint ezek az AI-adatfolyamatok kapacitás-, rendelkezésreállási és adatkezelési igényeit támogatják.
Mit jelent ez a felhasználóknak és a vállalatoknak?
Az ASUS bemutatói között a Foxlink autonóm robotikára épülő ipari automatizálást, az Aleria pedig a helyi adatkezelést és biztonságos működést támogató Sovereign AI-megoldásokat szemléltette. A vállalat a hardver és a szoftver integrációját, valamint a Kubernetes-platformokat a bevezetési idő és a bevételig tartó idő rövidítésének eszközeként mutatta be.
A közlemény szerint az ASUS célja, hogy a szervezetek az AI-ba történő beruházást fokozatosan a teljes működésükbe beépített intelligenciává alakítsák. A vállalat ehhez az infrastruktúra-tervezést, a szimulációval ellenőrzött telepítést és az AI-irányítást egy folyamatos keretben kapcsolja össze. Az ASUS szeptember 4-i közleménye szerint a vállalat az NVIDIA-val és globális technológiai partnereivel folytatja az együttműködést az AI-gyárak skálázható működésének támogatására.
