- ASUS представил две новые модели ноутбуков: серию ASUS Vivobook S и Zenbook 14 OLED (UM3406), оснащённые новейшими процессорами AMD и Intel с совместимыми с ИИ нейроблоками.
- ASUS принял эталонную архитектуру серверов NVIDIA MGX для разработки новой линейки ИИ-серверов и серверов высокопроизводительных вычислений, предназначенных для ускоренных вычислений.
ASUS выпустила две новые модели ноутбуков —серию ASUS Vivobook SиZenbook 14 OLED (UM3406)— оснащённые ИИ-совместимыми чипами и клавишами быстрого доступа к инструментам ИИ, что направлено на укрепление её ИИ-сервисов.
Читайте также:Китайский технологический гигант Lenovo активизирует усилия в области ИИ с новыми серверами Nvidia
Читайте также:Super Micro Computer на волне бума ИИ-серверов присоединяется к S&P 500
ASUSноутбуки с возможностями ИИ
Все ноутбуки работают на некоторых из новейших процессоров AMD и Intel с нейроблоками, которые могут повысить производительность, одновременно увеличивая энергоэффективность, ускоряя игры, многозадачность и редактирование.
Серия Vivobook S работает на Intel Core Ultra 9, а четвёртая модель этой серии оснащена чипом AMD Ryzen 8040 Series.
Инструменты ИИ Windows 11 легко доступны через клавишу Copilot на клавиатуре ErgoSense от ASUS, которая имеет настраиваемую игровую RGB-подсветку. Все ноутбуки также поддерживают OLED-экраны и Dolby Atmos.
Эти ноутбуки различаются по размеру от 14 до 16 дюймов и вскоре будут испытаны на практике.
ASUS оптимизирует ИИ-серверы на базе NVIDIA MGX
Как ИТ-лидер, продукты ASUS не только оснащены новейшими чипами, но также предлагают высокопроизводительные ИИ-серверы на основе эталонной серверной архитектурыNVIDIA MGX.
ASUS разработала и оптимизировала серверы ASUS MGX на базе чипов NVIDIA для ИИ-сервисов, высокопроизводительных вычислений и бесшовной интеграции с корпоративными и облачными центрами обработки данных.
Мощный и экономичный сервер включает платформу ИИ без кода, а также полный внутренний стек ИИ-ПО. Такое сочетание позволяет компаниям любого размера ускорить разработку ИИ для предобучения, точной настройки и инференса больших языковых моделей (LLM) с меньшим риском и более быстрым обновлением.

