Hardware

Asus stellt XA NB3I-E12 vor: Neuer AI-Server mit Nvidia HGX B300

Acht Blackwell-Ultra-GPUs & Xeon-6-CPUs für extreme KI-Lasten



Asus stellt XA NB3I-E12 vor: Neuer AI-Server mit Nvidia HGX B300 Bild Asus stellt XA NB3I-E12 vor: Neuer AI-Server mit Nvidia HGX B300 Screenshot Asus stellt XA NB3I-E12 vor: Neuer AI-Server mit Nvidia HGX B300 Foto

Asus hat den neuen XA NB3I-E12 AI-Server vorgestellt – ein High-End-System, das auf der Nvidia HGX B300 Plattform basiert und speziell für anspruchsvolle KI-Workloads in Unternehmen, Forschungseinrichtungen und Cloud-Infrastrukturen entwickelt wurde.

Acht GPUs, zwei Xeon-6-CPUs: Maximale Power für KI-Training

Der XA NB3I-E12 setzt auf die aktuellste KI-Hardware von Nvidia und Intel:
  • 8× Nvidia Blackwell Ultra GPUs
  • Dual Intel Xeon 6 Scalable CPUs
  • 8× Nvidia ConnectX-8 InfiniBand SuperNICs
  • 32 Dimm-Slots für enorme RAM-Kapazität
  • 10 NVMe-Drives & 5 PCIe-Erweiterungsplätze
  • Dual 10-Gigabit-LAN
Damit eignet sich das System ideal für:
  • Training großer Sprachmodelle (LLMs)
  • Forschung & wissenschaftliches Rechnen
  • Automotive-KI & Finanzanalyse
  • Generative KI, Predictive Analytics & komplexe Simulationen

Skalierbare HGX-Plattform für moderne KI-Infrastrukturen

Mit der Nvidia HGX B300 Plattform bietet der Server eine sichere, skalierbare Basis für Rechenzentren, die KI-optimierte Umgebungen aufbauen oder erweitern wollen. Asus positioniert das System als Rückgrat für digitale Transformation, vom Enterprise-Data-Center bis zur spezialisierten Forschung.

Offene Architektur & flexible Anpassungen

Die offene Systemarchitektur ermöglicht:
  • Individuelle Erweiterungen
  • Flexible GPU-/Storage-Konfigurationen
  • Anpassung an branchenspezifische Workloads
Unternehmen können damit KI-Modelle schneller entwickeln, testen und produktiv einsetzen.

Asus Professional Services: Unterstützung für Unternehmen

Für die Installation und Optimierung des Systems bietet Asus:
  • Beratung & individuelle Planung
  • Spezialisierte R&D- und Projektteams
  • Schnellen Support & Eskalation bei kritischen Problemen
Durch die enge Betreuung sollen KI-Deployments schneller produktiv werden und effizienter laufen.

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