ASUS ने XA P2N-E2 लॉन्च किया है, जो NVIDIA MGX आर्किटेक्चर पर आधारित एक 2U सर्वर है जिसे NVIDIA Vera CPU द्वारा संचालित किया गया है, जिसे OCP Global Summit 2026 में प्रस्तुत किया गया है। यह सर्वर एजेंटिक AI और मजबूती सीखने के कार्यभार के लिए डिज़ाइन किया गया है, एआई एप्लिकेशन की निष्पादन परत जैसे कोड निष्पादन, उपकरण उपयोग, सैंडबॉक्सिंग, डेटा प्रसंस्करण और ऑर्केस्ट्रेशन पर केंद्रित है। इसमें अधिकतम दो डुअल-स्लॉट NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server एडिशन GPU का समर्थन है, जो उच्च-प्रदर्शन CPU गणना के साथ लचीली GPU त्वरण को संयुक्त रूप से एक कॉम्पैक्ट रूप कारक में रखता है। उच्च एकल-थ्रेड CPU प्रदर्शन और उच्च-बैंडविड्थ, ऊर्जा-कुशल स्मृति एजेंटिक AI एजेंट को मांगपूर्ण कार्यों के दौरान उत्तरदायी रखने का लक्ष्य रखती है। OCP पर, ASUS ने एक व्यापक AI बुनियादी ढांचा पोर्टफोलियो भी प्रदर्शित किया, जिसमें 36 NVIDIA Vera CPU और 72 NVIDIA Rubin GPU एकीकृत XA VR721-E3 AI POD शामिल है, जिसे NVIDIA Vera Rubin NVL72 प्लेटफ़ॉर्म के माध्यम से पूर्ण तरल शीतलन के साथ प्रशिक्षित और अनुमानित बड़े पैमाने पर AI के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसके अतिरिक्त, XR R1I12B-M1BHFS सर्वर NVIDIA HGX Rubin NVL8 के साथ संयोजन करता है, जिसमें GPU के लिए प्रत्यक्ष-टू-चिप तरल शीतलन और Intel Xeon 6 प्रोसेसर के लिए हवा शीतलन शामिल है ताकि लचीली कॉन्फ़िगरेशन हो। ये प्रणालियाँ ASUS की रणनीति को दर्शाती हैं कि AI बुनियादी ढांचे को compute densities, cooling architectures, और deployment needs के अनुसार स्केल किया जाए। ASUS ने जोर देकर कहा कि AI फ़ैक्टरी का प्रदर्शन तेज़ गणना से अधिक पर निर्भर करता है, उच्च-गति नेटवर्क, स्केलेबल संदर्भ स्मृति, उत्तरदायी अनुमान और डेटा बुनियादी ढांचे के महत्व को रेखांकित करता है। कंपनी ने NVIDIA तकनीक जैसे HGX Rubin NVL8, Spectrum-X Spectrum-6 एथरनेट स्विचिंग, CMX Context Memory Storage, और NVIDIA Groq 3 LPX — एक इंटरैक्टिव AI अनुमान त्वरक जिसे कम विलंबता, बड़े संदर्भ एजेंटिक प्रणालियों के लिए超快 टोकन जनरेशन के लिए डिज़ाइन किया गया है। इन घटकों द्वारा NVIDIA Vera Rubin प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करते हुए पूर्ण-स्टैक AI फ़ैक्टरी सक्षम होती है, जिससे ग्राहक व्यक्तिगत प्रणालियों से लेकर rack-स्केल डेप्लॉयमेंट तक स्केल कर सकते हैं, प्रदर्शन प्रति वाट को अनुकूलित कर सकते हैं और उत्पादन समय को तेज कर सकते हैं।
स्रोत: TechPowerUp News · HeadlinesBriefing द्वारा सारांशित