Mesterséges intelligencia, magyarul.
Az eredeti közleményekből.

192 GB memóriával érkezik a MINISFORUM helyi AI-munkaállomása

2026. október 8. 13:07Forrás: PR Newswire
192 GB memóriával érkezik a MINISFORUM helyi AI-munkaállomása
Kép: PR Newswire

A MINISFORUM bemutatta az MS-S1 MAX-P495 helyi mesterségesintelligencia-munkaállomást, amely legfeljebb 192 GB egyesített memóriát és 160 GB kiosztható videómemóriát kínál. A vállalat szerint a rendszer egyetlen gépen 300 milliárd paraméteres nyelvi modellek futtatására is alkalmas.

A lényeg röviden
  • Az MS-S1 MAX-P495 legfeljebb 192 GB egyesített memóriát kínál.
  • A kiosztható VRAM maximális kapacitása 160 GB.
  • A rendszer a MINISFORUM szerint 300 milliárd paraméteres modelleket is futtat helyben.
  • Két gép Qwen3.5-397B, négy rendszer pedig DeepSeek-R1 671B Q4 futtatására is használható a tesztek szerint.
  • Az előrendelési ár kedvezménnyel 7399 dollár, a szállítás október közepén várható.

Erősebb processzor és nagyobb memóriakapacitás

Az MS-S1 MAX-P495 az AMD Ryzen™ AI Max+ PRO 495 processzorra épül. A Zen 5 architektúrájú chip 16 magot és 32 szálat tartalmaz, órajele legfeljebb 5,2 GHz lehet, a grafikus feladatokat pedig integrált Radeon™ 8065S Graphics egység kezeli.

A processzor NPU-ja legfeljebb 55 TOPS teljesítményt nyújt, a teljes AI-számítási teljesítmény pedig elérheti a 131 TOPS értéket. A MINISFORUM az eszközt AI-rajongóknak, fejlesztőknek, technológiai érdeklődőknek és professzionális alkotóknak szánja, akiknek nagyobb helyi számítási kapacitásra van szükségük.

A korábbi, AMD Ryzen™ AI Max+ 395 processzorral szerelt MS-S1 MAX modellhez képest a legfontosabb fejlesztés a memória és a videómemória kapacitása. Az egyesített memória felső határa 128 GB-ról 192 GB-ra, a kiosztható VRAM maximális mennyisége pedig 96 GB-ról 160 GB-ra nőtt.

Nagy nyelvi modellek egyetlen rendszeren

Az egyesített CPU-GPU memóriatér nagyobb mozgásteret ad a helyi AI-feladatokhoz. A vállalat közlése szerint az MS-S1 MAX-P495 helyben képes 300 milliárd paraméteres osztályba tartozó nagy nyelvi modellek futtatására.

A MINISFORUM tesztjeiben a DeepSeek V4 Flash 284B Q4 egyetlen rendszeren hozzávetőleg 12 token/másodperc sebességgel futott. A gyártó szerint a konfiguráció helyi következtetésre, AI-alkalmazások fejlesztésére és multimodális tartalomgenerálásra használható, valamint olyan professzionális munkafolyamatokra is, mint az AI-támogatott alkotás és a 3D-renderelés.

A bejelentés szerint a termék jelentősége a kompakt munkaállomáson kezelhető helyi AI-terhelések méretének növekedésében is rejlik. A MINISFORUM ezt a helyi AI-stratégiájának következő lépéseként mutatja be, amely a nagy teljesítményű önálló rendszerektől a bővíthető helyi számítási platformok felé halad.

Kétgépes klasztertől a rackes telepítésig

Az MS-S1 MAX-P495 teljesítménye több rendszer összekapcsolásával tovább bővíthető. Két, egyenként 192 GB memóriával rendelkező gép kétgépes klasztert alkothat, amely a vállalat tesztje szerint a Qwen3.5-397B modellt helyben, hozzávetőleg 16 token/másodperc sebességgel futtatta.

A rendszer 2U-s rackbe történő telepítést is támogat, így több egység elosztott klaszterbe kapcsolható. A MINISFORUM tesztjében egy négy rendszerből álló konfiguráció sikeresen futtatta a DeepSeek-R1 671B Q4 modellt, amelynek mérete 380 GB volt Q4_0 kvantálással.

A vállalat szerint ezzel az eszköz az egyetlen asztali rendszertől a kétgépes és több csomópontos telepítésekig terjeszti ki a helyi AI-számítást. Az MS-S1 MAX-P495 192 GB RAM-mal és 2 TB-os SSD-vel előrendelhető. A normál ár 9249 dollár, a 20 százalékos kedvezménnyel érvényes ár 7399 dollár. A szállítás várhatóan október közepén kezdődik.

MINISFORUMMS-S1 MAX-P495AMD Ryzen AI Max+ PRO 495DeepSeek V4 FlashQwen3.5chipeknyelvi modellekadatközpontok
Kövesd az AI Hírek oldalát a FacebookonA legfontosabb MI-hírek magyarul, rögtön a megjelenés után a hírfolyamodban.Követem

Kapcsolódó hírek

A Baseten szerint akár 90 százalékkal gyorsabb lett az AI-inferencia
Fejlesztőknek2026. október 2. 23:09

A Baseten szerint akár 90 százalékkal gyorsabb lett az AI-inferencia

A Baseten egy LLM által létrehozott, egyedi inferenciamotorral akár 90 százalékkal jobb egyfolyamos dekódolási sebességet ért el a vLLM-nél. A VibeQwen nevű motor…

Fejlesztőknek
Fejlesztőknek2026. október 2. 21:55

A Helion gyorsíthatja a vLLM LLM-inferenciáját NVIDIA GPU-kon

A PyTorch Helion-alapú lineáris backendet integrált a vLLM-be, hogy automatikus hangolással javítsa a nagy nyelvi modellek következtetési teljesítményét. Az NVIDIA…

Az Ai2 megnyitotta az Olmo-core 3 MoE-képzési rendszerét
Fejlesztőknek2026. október 1. 10:00

Az Ai2 megnyitotta az Olmo-core 3 MoE-képzési rendszerét

Az Ai2 kiadta az Olmo-core 3-at, a nagy kevert szakértői modellek, vagyis MoE-k képzésére fejlesztett nyílt infrastruktúrát. A rendszerrel 1,2 billió paraméteres modellt…