ASUS ExpertCenter Pro ET900N G3 AI အလုပ်ဌာနစက်
သင့်ခြင်းတောင်းထဲတွင် မတူညီသော ပြင်ဆင်မှုများကို ခွဲခြားသိရှိရန် ဤအရာကို အသုံးပြုပါ — တူညီသောထုတ်ကုန်ကို မတူညီသောရွေးချယ်မှုများဖြင့် မှာယူပါက အဆင်ပြေစေသည်။
အပြည့်အစုံ သတ်မှတ်ချက်များ
တွက်ချက်မှုနှင့် မှတ်ဉာဏ်
CPU
၁× NVIDIA Grace CPU Superchip, Arm Neoverse V2 ကို ၇၂ ခု
GPU
၁× NVIDIA Blackwell Ultra GPU
ဆက်စပ်မှတ်ဉာဏ်
၇၄၈ ဂီဂါဘိုက် ပေါင်းစည်းထားသော - ၄၉၆ ဂီဂါဘိုက် LPDDR5X + ၂၅၂ ဂီဂါဘိုက် HBM3e (NVLink-C2C မှတဆင့်၊ ၉၀၀ ဂီဂါဘိုက်/စက္ကန့်)
AI စွမ်းဆောင်ရည်
၂၀ PetaFLOPS (FP4)
သိုလှောင်မှုနှင့် ရုပ်ပိုင်း
သိုလှောင်မှု (Slots)
M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe ၂လုံး + M.2 2280 PCIe 6.0 x4 NVMe ၂လုံး (64GB/s)
အရွယ်အစား
၅၈.၄ x ၂၃.၂ x ၅၆.၅ စင်တီမီတာ
အလေးချိန်
၂၇ kg (သန့်)
နက်ဝပ်ချိတ်ဆက်မှုနှင့် ချဲ့ထွင်မှု
မြန်နှုန်းမြင့် ကွန်ယက်ချိတ်ဆက်မှု
၂× ၄၀၀ဂီ QSFP112 ပို့ - NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC မှတဆင့် (စုစုပေါင်း ၈၀၀ ဂီဂါဘစ်/စက္ကန့်)
PCIe ချဲ့ထွင်မှု
PCIe 5.0၊ ၃× ဆလော့ (၁× x16 + ၂× x8)၊ အပိုထပ်တိုး NVIDIA RTX PRO Blackwell GPU များကို ပံ့ပိုးပေးသည်
ပါဝါနှင့် အပူချိန်
ပါဝါထောက်ပံ့မှု
၁၆၀၀ ဝပ် ATX ပါဝါထောက်ပံ့မှု၊ Titanium စွမ်းဆောင်ရည် (အမြင့်ဆုံး ၁၈၀၀ ဝပ် အထိ)
အအေးခံမှု
ဒေတာစင်တာအဆင့် အပူထိန်းချုပ်မှု ဒီဇိုင်း၊ ၂၄/၇ ဆက်တိုက် လည်ပတ်မှုအတွက် သတ်မှတ်ထားသည်
အလုပ်လုပ်သော အပူချိန်
၁၀ °C မှ ၃၅ °C ပတ်ဝန်းကျင်
စီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲ
BMC
ASPEED AST2600
အဝေးမှ စီမံခန့်ခွဲမှု
IPMI 2.0 နှင့် Redfish API၊ ဒေတာစင်တာ-စတိုင်း စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် ထိန်းချုပ်ခြင်း
လုံခြုံရေး
ဘုတ်ပေါ်တွင် TPM 2.0
လည်ပတ်စနစ်
NVIDIA AI ဆော့ဖ်ဝဲဖွံ့ဖြိုးရေး စတက်နှင့်အတူ Ubuntu အခြေပြု OS
ASUS သည် ExpertCenter Pro ET900N G3 ကို ၂၀၂၆ ခုနှစ် ဇွန်လ ၁၅ ရက်နေ့တွင် မိတ်ဆက်ခဲ့ပြီး ၎င်းတွင် NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Superchip တစ်ခုတည်းကို အခြေခံထားကာ စားပွဲဘေးတွင် ထားရန် မျှော်စင်ကိုယ်ထည်ဖြင့် ထုတ်ပိုးထားသည်။ ဤစနစ်ကို ပါရာမီတာ ထရီလီယံချီ ပါသော AI မော်ဒယ်များကို တိုက်ရိုက်လုပ်ငန်းခွင်အတွင်း လည်ပတ်နိုင်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။
ဟာ့ဒ်ဝဲ သတ်မှတ်ချက်များ
ET900N G3 ကို NVIDIA Grace CPU Superchip တစ်ခုတည်းကို အခြေခံပြီး တည်ဆောက်ထားသည် — Arm Neoverse V2 ကိန်းချုပ် ၇၂ ခုနှင့် LPDDR5X မှတ်ဉာဏ် 496 GB — ကို HBM3e GPU မှတ်ဉာဏ် 252 GB ပါသော NVIDIA Blackwell Ultra GPU တစ်ခုနှင့် တွဲဖက်ထားသည်။ ထိုနှစ်ခုကို NVLink-C2C မှတဆင့် 900 GB/s အမြန်နှုန်းဖြင့် 748 GB ရှိသော ကိုက်ညီသည့် မှတ်ဉာဏ်စုစည်းမှု တစ်ခုအဖြစ် ချိတ်ဆက်ထားပြီး၊ ကြီးမားသော AI မော်ဒယ်များကို CPU နှင့် GPU မှတ်ဉာဏ်များအကြား ခွဲခြားထားခြင်းထက် တစ်ခုတည်းသော စုပေါင်းနေရာအဖြစ် လိပ်စာသတ်မှတ်နိုင်စေရန် ဖြစ်သည်။ သိုလှောင်မှုကို M.2 2280 NVMe ဆလော့လေးခုတွင် စီစဉ်ထားသည် - မောင်းနှင်စနစ်အတွက် RAID 1 ဖြင့် PCIe 5.0 ဒရိုက်နှစ်ခုနှင့် အချက်အလက်များနှင့် မော်ဒယ်သိုလှောင်မှုအတွက် PCIe 6.0 ဒရိုက်နှစ်ခု၊ စုစုပေါင်း သိုလှောင်နိုင်မှုပမာဏ 8 TB အထိ ဖြစ်သည်။ ကွန်ရက်ချိတ်ဆက်မှုကို ပို့တံနှစ်ခုပါသော ConnectX-8 SuperNIC ဖြင့် ကိုင်တွယ်ထားပြီး၊ မျှဝေသုံးစွဲနိုင်သော သိုလှောင်မှုများ သို့မဟုတ် အပိုတွက်ချက်မှုစနစ်များနှင့် ချိတ်ဆက်ရန် 800 Gb/s ရှိသော စုစုပေါင်း ဘန်းဝစ်ဒ်သ် ပမာဏကို ပေးစွမ်းထားသည်။
လုပ်ငန်းသုံးအတွက် ဒေသတွင်း AI ဆာဗာ
ET900N G3 ကို အသုံးပြုသူတစ်ဦးတည်းအတွက် ကိရိယာအဖြစ်ထက် မျှဝေသုံးစွဲနိုင်သော ဒေသတွင်း AI အရင်းအမြစ်အဖြစ် လုပ်ဆောင်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ ဝန်ထမ်းများစွာသည် လုပ်ငန်းခွင်တစ်နေကုန် စာရွက်စာတမ်းများ ကိုင်တွယ်ရန် အလုပ်များ — စာချုပ်သုံးသပ်ခြင်း၊ ငွေတောင်းခံလွှာထုတ်ယူခြင်း၊ အစီရင်ခံစာ မူကြမ်းရေးဆွဲခြင်း၊ အီးမေးလ် စီစစ်ခွဲခြားခြင်း — တင်သွင်းနိုင်ပြီး၊ အလုပ်များကို ပြင်ပကွန်ယက်မှတဆင့် ပို့ဆောင်ခြင်းထက် လုပ်ငန်းခွင်အတွင်း ဗဟိုချုပ်ကိုင်ကိုင်တွယ်သည်။
NVIDIA NemoClaw မှတဆင့်၊ ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်နိုင်သော အေးဂျင့်များသည် စနစ်ပေါ်တွင် ဆက်လက်လည်ပတ်နိုင်ပြီး၊ လူတစ်ဦးက တစ်ခုချင်းစီ တောင်းဆိုမှုကို စတင်ရန် မလိုအပ်ဘဲ၊ ဝင်စာကို စောင့်ကြည့်ခြင်း သို့မဟုတ် အချိန်ဇယားဆွဲထားသော အစီရင်ခံစာ ထုတ်လုပ်ခြင်းကဲ့သို့သော ထပ်တလဲလဲလုပ်ဆောင်ရသည့် အလုပ်များကို ကိုင်တွယ်နိုင်သည်။ ၎င်းက ET900N G3 ကို လုပ်ငန်းအတွက် ဆက်လက်တည်ရှိနေသော AI အခြေခံအဆောက်အအုံအဖြစ် လည်ပတ်စေပြီး၊ မပြတ်တောက်သော စာရွက်စာတမ်း ဝန်ထုပ်ဝန်ပိုးများကို ထောက်ပံ့ပေးသည်။
ကုန်ကျစရိတ် နှိုင်းယှဉ်ခြင်း- On-Premises နှင့် Cloud AI API များ
နေ့စဉ်အခြေခံဖြင့် စာရွက်စာတမ်းများ အမြောက်အများ ကိုင်တွယ်နေရသော အသေးစားနှင့် အလတ်စား လုပ်ငန်းများအတွက်၊ သတ်မှတ်ထားသော on-premises စနစ်နှင့် အသုံးပြုမှုအပေါ် အခြေခံသော cloud AI ငွေတောင်းခံမှုတို့ကြား ကွာခြားချက်သည် ကာလကြာလာသည်နှင့်အမျှ သိသိသာသာ ပေါင်းစည်းလာသည်။
| ကုန်ကျစရိတ် အမျိုးအစား | Cloud AI API များ | ET900N G3 (On-Premises) |
|---|---|---|
| ကနဦး ဟာ့ဒ်ဝဲ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု | မရှိ | ၂၀၀,၀၀၀ K MMK (တစ်ကြိမ်တည်း) |
| ပထမနှစ် လည်ပတ်စရိတ် | ~၂၀၀,၀၀၀ K MMK - ~၅၀၀,၀၀၀ K MMK | ~၁၀,၀၀၀ K MMK (ဓာတ်အား & ထိန်းသိမ်းမှု) |
| ဒုတိယနှစ် လည်ပတ်စရိတ် | ~၂၀၀,၀၀၀ K MMK - ~၅၀၀,၀၀၀ K MMK | ~၁၀,၀၀၀ K MMK (ဓာတ်အား & ထိန်းသိမ်းမှု) |
| တတိယနှစ် လည်ပတ်စရိတ် | ~၂၀၀,၀၀၀ K MMK - ~၅၀၀,၀၀၀ K MMK | ~၁၀,၀၀၀ K MMK (ဓာတ်အား & ထိန်းသိမ်းမှု) |
| ၃ နှစ်စာ စုပေါင်းကုန်ကျစရိတ် | ~၆၅၀,၀၀၀ K MMK - ~၁,၅၅၀,၀၀၀ K MMK | ~၂၅၀,၀၀၀ K MMK |
အလုပ်လုပ်ဆောင်မှုအားလုံး လုပ်ငန်းခွင်အတွင်း ဖြစ်ပေါ်သောကြောင့်၊ စာရွက်စာတမ်းများနှင့် လုပ်ငန်းဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို တတိယပါတီ ဆာဗာများသို့ ပေးပို့ခြင်း မရှိပါ။ ၎င်းသည် တရားရေး၊ ဘဏ္ဍာရေး သို့မဟုတ် အခြားသော အချက်အလက်များ အထိမခံနိုင်သော ကဏ္ဍများရှိ အဖွဲ့အစည်းများအတွက် သက်ဆိုင်ရာ စဉ်းစားရမည့် အချက်ဖြစ်သည်။
တိုးပွားလာနေသော ဝန်ထုပ်ဝန်ပိုးများအတွက် ချဲ့ထွင်နိုင်မှု
PCIe 5.0 ဆလော့ သုံးခု (တစ်ခု x16၊ နှစ်ခု x8) သည် NVIDIA RTX PRO Blackwell-series ကတ် (96GB GDDR7) အပါအဝင် အပိုထပ်တိုး discrete GPU များဖြင့် စနစ်ကို ချဲ့ထွင်နိုင်စေသည်။
NVIDIA ၏ Multi-Instance GPU (MIG) နည်းပညာသည် Blackwell Ultra GPU ကို ခွဲခြားထားသော ဥပမာရပ် ခုနစ်ခုအထိ ပိုင်းခြားနိုင်စေသည်။ ၎င်းက ET900N G3 တစ်ခုတည်းကို ဥပမာ- အဖွဲ့တစ်ဖွဲ့က မော်ဒယ်တစ်ခုကို ညှိညှိညိုညို ပြုလုပ်နေစဉ် အခြားတစ်ဖွဲ့က ခန့်မှန်းချက်ချနေခြင်း — ကဲ့သို့သော ခွဲခြားထားသည့် ဝန်ထုပ်ဝန်ပိုးများစွာကို တစ်ပြိုင်နက် ဝန်ဆောင်မှုပေးနိုင်စေပြီး၊ ဥပမာရပ်တစ်ခုစီသည် အခြားဥပမာရပ်များနှင့် သီးခြားစီ လည်ပတ်နိုင်သည်။
လုပ်ငန်းအဆင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုနှင့် အဝေးမှ စီမံခန့်ခွဲမှု
ET900N G3 ကို ဆက်တိုက်နှင့် လူမလိုဘဲ လည်ပတ်နိုင်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ ၎င်း၏ အပူဆိုင်ရာ ဒီဇိုင်းသည် ၁၀ °C မှ ၃၅ °C အတွင်း ပတ်ဝန်းကျင် အပူချိန်တွင် 24/7 ဝန်ထုပ်ဝန်ပိုးများကို ဆက်တိုက်ထမ်းဆောင်နိုင်ရန် သတ်မှတ်ထားပြီး၊ GPU ဝန်ထုပ်ဝန်ပိုး အမြင့်ဆုံးအချိန်တွင် 1800 W အထိ ထောက်ပံ့နိုင်သော 1600 W Titanium-စွမ်းဆောင်ရည် ပါဝါထောက်ပံ့မှုဖြင့် အားဖြည့်ထားသည်။ ASPEED AST2600 baseboard management controller တစ်ခုသည် IPMI 2.0 နှင့် Redfish-အခြေခံသော အဝေးမှ စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် ထိန်းချုပ်မှုကို ပေးစွမ်းသည် — ဒေတာစင်တာဆာဗာများကို စီမံခန့်ခွဲရာတွင် အသုံးပြုသည့် စံချိန်စံညွှန်းများအတိုင်း — ထို့အပြင် ဘုတ်အပေါ်တွင် တပ်ဆင်ထားသော TPM 2.0 မော်ဂျူးသည် ဟာ့ဒ်ဝဲ-အခြေခံသော လုံခြုံရေးကို ထောက်ပံ့ပေးသည်။
အကျဉ်းချုပ်
ExpertCenter Pro ET900N G3 သည် ဒေတာစင်တာအဆင့် AI တွက်ချက်မှု၊ ကိုက်ညီသော မှတ်ဉာဏ်နှင့် လုပ်ငန်းအဆင့် စီမံခန့်ခွဲနိုင်မှုတို့ကို စားပွဲဘေးစနစ်တစ်ခုတည်းတွင် စုစည်းထားသည်။ ဆက်တိုက်ဖြစ်ပေါ်နေသော AI ဝန်ထုပ်ဝန်ပိုးများ ရှိသည့် အသေးစားနှင့် အလတ်စား လုပ်ငန်းများအတွက်၊ ၎င်းသည် ထပ်တလဲလဲဖြစ်ပေါ်နေသော cloud AI ကုန်ကျစရိတ်များအတွက် ကုန်ကျစရိတ်သက်သာသော အစားထိုးနည်းလမ်းတစ်ခု ဖြစ်သည်။
