Avec le lancement de l’Ascent GX10, ASUS propose une machine compacte spécifiquement pensée pour le traitement local de l’intelligence artificielle. Ce mini PC s’appuie sur la puce NVIDIA GB10 Grace Blackwell, qui réunit CPU et GPU sur une même architecture. L’objectif est clair : offrir à ceux qui développent ou exploitent des modèles d’IA une station de travail puissante, facile à intégrer dans un environnement de bureau, sans faire appel à une infrastructure distante.
Un mini PC pour l’IA en local
Le mini PC ASUS Ascent GX10 s’adresse à un public professionnel ayant des besoins précis en matière de calcul IA. Il peut s’agir de développeurs, de chercheurs, ou encore de petites structures souhaitant entraîner ou exécuter localement des modèles complexes. Dans des contextes dans lesquels la confidentialité des données ou la réactivité des traitements prime, disposer d’une machine autonome, capable de fournir une grande puissance de calcul sans dépendre du cloud, devient un avantage stratégique.
Ce type de mini PC répond aussi aux exigences de certaines tâches spécialisées comme l’analyse de données massives, le traitement d’images ou de vidéos, ou encore la création de contenus générés par IA. En combinant un bon niveau de performance avec un encombrement réduit, l’ASUS Ascent GX10 peut s’intégrer dans des environnements variés, que ce soit dans un bureau d’étude, un laboratoire ou une salle de projet. Sa capacité à fonctionner en tandem avec un second exemplaire lui permet également d’accompagner des projets évolutifs.
CPU : NVIDIA Grace (ARM v9.2-A), 20 cœurs
Le processeur intégré à la puce GB10 est un modèle NVIDIA Grace à 20 cœurs, basé sur l’architecture ARM v9.2-A. Ce type de processeur a été conçu pour traiter de manière fluide les opérations nécessaires à l’entraînement et à l’inférence des modèles d’IA. Il ne cherche pas à rivaliser avec les processeurs généralistes dans tous les domaines, mais remplit efficacement son rôle de coordination, de préparation des données et de gestion des flux dans le cadre de charges de travail bien ciblées.
Sa conception repose sur une consommation maîtrisée et une répartition intelligente des tâches. En tirant parti d’un bus mémoire partagé avec le GPU, le CPU Grace limite les délais de transfert et contribue à une réactivité appréciable dans les phases critiques. Cela permet aux applications de tirer parti de l’ensemble des ressources disponibles sans surcoût logiciel ou matériel. Le résultat est un fonctionnement cohérent, particulièrement adapté aux environnements orientés IA.
GPU : NVIDIA Blackwell (intégrée, architecture GB10)
L’unité de traitement graphique intégrée au mini PC ASUS Ascent GX10 repose sur l’architecture Blackwell, dans une version pensée pour fonctionner en tandem avec le CPU Grace. Elle embarque des cœurs Tensor de cinquième génération ainsi qu’un support du format FP4, utilisé pour optimiser les charges IA en réduisant la taille des données manipulées tout en conservant la précision nécessaire aux calculs. Cette combinaison permet au système d’atteindre une capacité de traitement d’environ 1 000 TOPS.
Ce niveau de puissance est exploité pleinement dans des scénarios comme l’analyse d’image, le traitement du langage naturel ou la simulation prédictive. L’interconnexion entre le CPU et le GPU se fait via NVLink-C2C, qui assure une bande passante très élevée et un espace mémoire partagé. Cela simplifie le déploiement de modèles comportant plusieurs milliards de paramètres, tout en réduisant les contraintes habituellement liées à l’allocation mémoire entre les composants.
Mémoire : 128 Go LPDDR5X unifiée
Le mini PC ASUS Ascent GX10 est équipé de 128 Go de mémoire LPDDR5X, accessible à la fois par le processeur et par la carte graphique. Ce fonctionnement unifié réduit les transferts et assure une meilleure réactivité dans les traitements. La bande passante annoncée atteint 273 Go/s, ce qui permet de travailler efficacement sur des volumes importants de données, que ce soit pour charger un modèle, traiter des entrées, ou produire des résultats à grande vitesse.
Cette configuration est particulièrement utile dans le cas des modèles de grande taille, qui nécessitent de conserver de nombreuses structures en mémoire simultanément. Le développeur peut ainsi tester, ajuster ou comparer plusieurs versions d’un modèle sans être contraint par des limitations techniques immédiates. Cela contribue à accélérer les cycles de développement, tout en gardant un contrôle précis sur l’utilisation des ressources.
Stockage : de 1 To à 4 To
Le stockage est assuré par un SSD NVMe, avec des capacités qui peuvent atteindre 4 To selon les versions. Ce type de support permet des temps d’accès très courts et une grande réactivité dans les phases de lecture et d’écriture. Pour les charges de travail liées à l’IA, cela signifie que les ensembles de données, souvent volumineux, peuvent être traités sans latence excessive, même lors d’un enchaînement de tâches complexes.
Cette capacité de stockage, bien qu’intégrée dans un format compact, reste extensible via les ports haute vitesse disponibles sur le mini PC ASUS Ascent GX10. Il est donc possible d’y associer des unités externes ou des dispositifs réseau si le besoin de volume venait à augmenter. Le système est aussi conçu pour s’intégrer dans une architecture plus large, qu’il s’agisse d’un cluster local ou d’une infrastructure hybride avec accès à un datacenter distant.
L’ASUS Ascent GX10 représente une approche pragmatique du calcul IA en local. Sans chercher à répondre à tous les usages, il se concentre sur une proposition claire : offrir, dans un format réduit, une machine capable d’exécuter des modèles complexes avec efficacité et autonomie. Son architecture unifiée, ses 128 Go de mémoire partagée, et sa compatibilité avec l’écosystème NVIDIA en font un outil bien adapté aux environnements professionnels exigeants. Ce n’est pas un PC polyvalent, mais une plateforme spécialisée, conçue pour répondre à des besoins concrets en matière d’intelligence artificielle sur site.
