- ASUS ha presentado dos nuevos modelos de portátiles: la serie ASUS Vivobook S y el Zenbook 14 OLED (UM3406), que están equipados con los últimos procesadores AMD e Intel con unidades de procesamiento neuronal capaces de IA.
- ASUS ha adoptado la arquitectura de referencia NVIDIA MGX Server para desarrollar una nueva línea de servidores ASUS de IA y computación de alto rendimiento diseñados para computación acelerada.
ASUS ha lanzado dos nuevos modelos de portátiles,la serie ASUS Vivobook Syel Zenbook 14 OLED (UM3406), equipados con chips con capacidad de IA y atajos de teclado para acceder a herramientas de IA, con el objetivo de reforzar sus servicios de IA.
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Asusportátiles con capacidad de IA
Los portátiles están todos impulsados por algunos de los últimos procesadores AMD e Intel con unidades de procesamiento neuronal, que pueden mejorar el rendimiento al tiempo que mejoran la eficiencia energética, acelerando los juegos, la multitarea y la edición.
La serie Vivobook S está impulsada por el Intel Core Ultra 9, y un cuarto modelo de esta serie viene con el chip AMD Ryzen 8040 Series.
Las herramientas de IA de Windows 11 se pueden acceder fácilmente a través de la tecla Copilot en el teclado ErgoSense de ASUS, que cuenta con luces RGB personalizables de grado gaming. Todos los portátiles también admiten pantallas OLED y Dolby Atmos.
Estos portátiles varían en tamaño desde 14 hasta 16 pulgadas y están a punto de ser puestos a prueba.
ASUS optimiza servidores de IA basados en el MGX de NVIDIA
Como líder de TI, los productos ASUS no solo están equipados con los últimos chips, sino que también ofrecen servidores de IA de alto rendimiento basados en la arquitectura de referenciaNVIDIA MGX.
ASUS ha desarrollado y optimizado los servidores ASUS MGX, impulsados por chips de NVIDIA, para servicios de IA, computación de alto rendimiento e integración perfecta con centros de datos empresariales y en la nube.
El servidor potente y rentable incluye una plataforma de IA sin código junto con una pila de software de IA integral interna. Esta combinación permite a empresas de cualquier tamaño acelerar el desarrollo de IA para el preentrenamiento, ajuste fino e inferencia de modelos de lenguaje grandes (LLM) con menor riesgo y una puesta al día más rápida.