Modelli IA che questa macchina esegue

Eseguiti in locale, interamente nella memoria della scheda video: nessun servizio esterno, nessun dato che esce.

72B
Qwen2.5 72Bin locale · 8 bit · contesto 32k
97modelli
ModelloParametriQuant.OccupaMargineContesto max
Mixtral 8X22B176 BQ4_087,2 GB40,8 GB64k
Qwen2.5 72B72 BQ8_085,6 GB42,4 GB32k
Qwen2.5 72B72 BQ4_053,7 GB74,3 GB32k
Llama3.3 70B70 BQ8_080,3 GB47,7 GB—
Llama3.1 70B70 BQ8_080,3 GB47,7 GB—
Codellama 70B70 BQ8_078,5 GB49,5 GB—
Llama3.3 70B70 BQ4_045,5 GB82,5 GB—
Llama3.1 70B70 BQ4_045,5 GB82,5 GB—
Deepseek-r1 70B70 BQ4_045,5 GB82,5 GB—
Codellama 70B70 BQ4_K_M44,4 GB83,6 GB—
Codellama 70B70 BQ4_041,6 GB86,4 GB—
Mixtral 8X7B56 BQ4_029,5 GB98,5 GB32k
Codellama 34B34 BFP1672,3 GB55,7 GB—
Codellama 34B34 BQ8_038,4 GB89,6 GB—
Codellama 34B34 BQ4_K_M21,7 GB106,3 GB—
Llava 34B34 BQ4_020,8 GB107,2 GB—
Codellama 34B34 BQ4_020,4 GB107,6 GB—
Qwen2.5 32B32 BFP1672,5 GB55,5 GB32k
Qwen2.5-coder 32B32 BFP1672,5 GB55,5 GB32k
Qwen2.5 32B32 BQ8_039,6 GB88,4 GB32k
Qwen2.5-coder 32B32 BQ8_039,6 GB88,4 GB32k
Qwen2.5 32B32 BQ4_023,6 GB104,4 GB32k
Qwen2.5-coder 32B32 BQ4_023,6 GB104,4 GB32k
Qwq 32B32 BQ4_023,6 GB104,4 GB40k
Deepseek-r1 32B32 BQ4_023,6 GB104,4 GB128k
Gemma2 27B27 BFP1658,3 GB69,7 GB—
Gemma2 27B27 BQ8_031,0 GB97,0 GB—
Gemma3 27B27 BQ4_018,6 GB109,4 GB—
Gemma2 27B27 BQ4_K_M17,8 GB110,2 GB—
Gemma2 27B27 BQ4_016,7 GB111,3 GB—
Mistral-small 24B24 BQ4_016,8 GB111,2 GB32k
Mistral-small 22B22 BQ4_013,5 GB114,5 GB—
Qwen2.5 14B14 BFP1633,4 GB94,6 GB32k
Qwen2.5-coder 14B14 BFP1631,6 GB96,4 GB—
Qwen2.5 14B14 BQ8_018,5 GB109,5 GB32k
Qwen2.5-coder 14B14 BQ8_016,8 GB111,2 GB—
Phi4 14B14 BQ4_09,7 GB118,3 GB—
Qwen2.5 14B14 BQ4_011,4 GB116,6 GB32k
Qwen2.5-coder 14B14 BQ4_09,6 GB118,4 GB—
Deepseek-r1 14B14 BQ4_011,4 GB116,6 GB128k
Codellama 13B13 BFP1627,9 GB100,1 GB—
Codellama 13B13 BQ8_014,8 GB113,2 GB—
Codellama 13B13 BQ4_K_M8,4 GB119,6 GB—
Codellama 13B13 BQ4_07,9 GB120,1 GB—
Llava 13B13 BQ4_07,9 GB120,1 GB—
Gemma3 12B12 BQ4_08,7 GB119,3 GB—
Gemma2 9B9 BFP1619,8 GB108,2 GB—
Gemma2 9B9 BQ8_010,5 GB117,5 GB—
Gemma2 9B9 BQ4_K_M6,2 GB121,8 GB—
Gemma2 9B9 BQ4_05,8 GB122,2 GB—
Llama3.1 8B8 BFP1617,2 GB110,8 GB—
Llama3.1 8B8 BQ8_09,1 GB118,9 GB—
Deepseek-r1 8B8 BQ4_05,6 GB122,4 GB—
Llama3.1 8B8 BQ4_05,3 GB122,7 GB—
Qwen2.5 7B7 BFP1616,8 GB111,2 GB32k
Qwen2.5-coder 7B7 BFP1616,8 GB111,2 GB32k
Mistral 7B7 BFP1616,7 GB111,3 GB32k
Codellama 7B7 BFP1614,4 GB113,6 GB—
Qwen2.5 7B7 BQ8_09,2 GB118,8 GB32k
Qwen2.5-coder 7B7 BQ8_09,2 GB118,8 GB32k
Mistral 7B7 BQ8_09,4 GB118,6 GB32k
Codellama 7B7 BQ8_07,7 GB120,3 GB—
Qwen2.5 7B7 BQ4_05,5 GB122,5 GB32k
Qwen2.5-coder 7B7 BQ4_05,5 GB122,5 GB32k
Deepseek-r1 7B7 BQ4_05,5 GB122,5 GB128k
Mistral 7B7 BQ4_05,8 GB122,2 GB32k
Mistral 7B7 BQ4_K_M5,8 GB122,2 GB32k
Llava 7B7 BQ4_04,4 GB123,6 GB—
Codellama 7B7 BQ4_K_M4,4 GB123,6 GB—
Starcoder2 7B7 BQ4_04,3 GB123,7 GB—
Codellama 7B7 BQ4_04,1 GB123,9 GB—
Gemma3 4B4 BQ4_03,6 GB124,4 GB—
Llama3.2 3B3 BFP166,9 GB121,1 GB—
Qwen2.5 3B3 BFP166,9 GB121,1 GB32k
Qwen2.5-coder 3B3 BFP166,6 GB121,4 GB—
Llama3.2 3B3 BQ8_03,7 GB124,3 GB—
Qwen2.5 3B3 BQ8_03,8 GB124,2 GB32k
Qwen2.5-coder 3B3 BQ8_03,5 GB124,5 GB—
Llama3.2 3B3 BQ4_02,2 GB125,8 GB—
Qwen2.5 3B3 BQ4_02,4 GB125,6 GB32k
Qwen2.5-coder 3B3 BQ4_02,1 GB125,9 GB—
Starcoder2 3B3 BQ4_01,8 GB126,2 GB—
Gemma2 2B2 BFP165,6 GB122,4 GB—
Gemma2 2B2 BQ8_03,0 GB125,0 GB—
Gemma2 2B2 BQ4_K_M1,8 GB126,2 GB—
Gemma2 2B2 BQ4_01,7 GB126,3 GB—
Qwen2.5 1.5B1,5 BFP163,3 GB124,7 GB—
Qwen2.5-coder 1.5B1,5 BFP163,3 GB124,7 GB—
Qwen2.5 1.5B1,5 BQ8_01,8 GB126,2 GB—
Qwen2.5-coder 1.5B1,5 BQ8_01,8 GB126,2 GB—
Deepseek-r1 1.5B1,5 BQ4_01,2 GB126,8 GB—
Qwen2.5 1.5B1,5 BQ4_01,1 GB126,9 GB—
Qwen2.5-coder 1.5B1,5 BQ4_01,1 GB126,9 GB—
Llama3.2 1B1 BFP162,7 GB125,3 GB—
Llama3.2 1B1 BQ4_01,4 GB126,6 GB—
Gemma3 1B1 BQ4_00,9 GB127,1 GB—
Llama3.2 1B1 BQ4_K_M0,9 GB127,1 GB—

Occupazione calcolata con un margine del 15% per attivazioni e frammentazione, su una finestra di contesto di 8.192 token. Contesti più lunghi richiedono memoria aggiuntiva; modelli più grandi possono girare appoggiandosi alla RAM di sistema, ma molto più lentamente.

L'Asus Ascent GX10 (DGX Spark) è un mini PC progettato specificamente per i carichi di lavoro di intelligenza artificiale professionali. In un telaio da appena 150 x 150 x 51 mm concentra il superchip NVIDIA GB10 Grace Blackwell, 128 GB di memoria unificata coerente e uno stack software AI già integrato: una piattaforma pronta all'uso per sviluppatori, ricercatori e data scientist che vogliono lavorare su modelli AI in locale, senza dipendere dal cloud.

Il cuore del sistema è il NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip, che unisce una GPU con architettura Blackwell a una CPU Arm a 20 core collegate tramite NVLink-C2C. Il collegamento offre una banda passante nettamente superiore rispetto a una connessione PCIe tradizionale e crea un pool di memoria condiviso tra CPU e GPU. La potenza di calcolo AI arriva fino a 1 PetaFLOP, sufficiente per inferenza, fine-tuning e sviluppo di applicazioni AI moderne direttamente dalla scrivania.

I 128 GB di memoria LPDDR5X unificata e coerente sono accessibili contemporaneamente da CPU e GPU: i dati non devono essere copiati tra aree di memoria separate, il che semplifica notevolmente la gestione dei modelli di grandi dimensioni. Il sistema è in grado di gestire Large Language Model fino a 200 miliardi di parametri; per modelli ancora più grandi è possibile collegare due unità Ascent GX10 tramite la tecnologia di rete NVIDIA ConnectX-7 integrata.

Basato sulla piattaforma NVIDIA DGX Spark e su NVIDIA DGX OS, l'Ascent GX10 arriva con l'intero stack software AI preconfigurato: NVIDIA NIM, NVIDIA Blueprints, PyTorch, Jupyter e Ollama sono già disponibili, eliminando la fase di allestimento manuale dell'ambiente di sviluppo. Il design termico ottimizzato ad aria mantiene il sistema efficiente nonostante le dimensioni ridotte, mentre l'alimentatore esterno da 240 W è incluso nella confezione.

Dati Tecnici:

  • Tipo di prodotto: Mini PC (≤ 3L) per carichi di lavoro AI
  • Piattaforma: NVIDIA DGX Spark
  • Processore: NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip
  • CPU: Arm a 20 core
  • GPU: NVIDIA Blackwell (GB20B)
  • Interconnessione CPU-GPU: NVLink-C2C
  • Prestazioni AI: fino a 1 PetaFLOP
  • Memoria: 128 GB LPDDR5X unificata e coerente (condivisa tra CPU e GPU)
  • Dimensione modelli supportati: LLM fino a 200 miliardi di parametri
    Fino a due sistemi collegabili per modelli più grandi
  • Archiviazione: SSD NVMe da 1 TB
  • Rete: NVIDIA ConnectX-7
  • Connettività wireless: WLAN e Bluetooth
  • Sistema operativo: NVIDIA DGX OS
  • Stack software incluso: NVIDIA NIM, NVIDIA Blueprints, PyTorch, Jupyter, Ollama
  • Raffreddamento: ad aria, design termico ottimizzato
  • Alimentazione: alimentatore esterno da 240 W con cavo incluso
  • Dimensioni (LxPxH): 150 x 150 x 51 mm
  • Peso: 1,48 kg
  • Colore: Grigio
  • Illuminazione RGB: No

Le specifiche tecniche, le descrizioni e le immagini dei prodotti sono fornite dai rispettivi produttori e riportate a titolo informativo. Tali dati possono contenere errori involontari o essere soggetti a variazioni e aggiornamenti da parte del produttore senza preavviso. Le immagini sono da considerarsi indicative e potrebbero non corrispondere esattamente al prodotto consegnato.

In caso di discrepanza, fanno fede le specifiche ufficiali pubblicate dal produttore. I diritti del consumatore previsti dal D.Lgs. 206/2005 restano impregiudicati. Per chiarimenti, contattaci.

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Asus

Asus Ascent GX10 (DGX Spark) - Mini PC AI con NVIDIA GB10 Grace Blackwell, 128GB, 1TB

Mini PC per AI con superchip NVIDIA GB10 Grace Blackwell, 1 PetaFLOP, 128GB di memoria unificata coerente, SSD NVMe 1TB e stack software DGX preinstallato

Cod. Drako: 035-312SKU: 90MS0371-M00030EAN: 4711636204439
€ 7.999,00
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