Два ASUS GX10, по 128 GB единой памяти на каждом. Запускайте независимые модели одновременно или распределяйте большую задачу между узлами с поддержкой вашего runtime.
Кластер из двух ASUS GX10
Запускайте две задачи параллельно или распределяйте одну модель между узлами.
В каталоге указаны задачи, варианты квантования и размер весов. Шесть моделей уже предустановлены в ASUS GX10.
Крупная MoE-модель для кластера
Большая модель для диалога, рассуждений и программирования. Вариант Q8_0 весит около 250 ГБ; Q4_K_M занимает меньше места.
Крупная мультимодальная модель
Мультимодальная модель для сложных запросов, программирования и анализа изображений. Крупная сборка Q4_K_M весит около 248 ГБ.
MoE-модель для диалога и кода
Крупная модель Mistral для текста и кода. Можно запустить на одном узле в сжатом формате или разделить между двумя.
Крупная языковая модель
Крупная языковая модель Meta для сложных диалогов и анализа длинных текстов. Доступны сборки от Q2_K до Q4_K_M.
Крупная модель для агентного программирования
Модель для кодовых агентов и больших репозиториев. Вариант Q2 рассчитан на кластер из двух ASUS GX10.
Кластер состоит из двух отдельных систем ASUS Ascent GX10. У каждой — NVIDIA GB10 и 128 ГБ памяти, общей для CPU и GPU. На узлах можно параллельно запускать разные задачи. Чтобы распределить одну модель между двумя системами, используемое ПО должно поддерживать multi-node и соединение ConnectX-7.
Память двух устройств не объединяется в один непрерывный пул: на каждом узле системе, контексту и буферам нужна собственная память. Кластер работает на платформе NVIDIA GB10 Grace Blackwell и требует совместимого ARM64-окружения. В заявке укажите, нужны ли вам независимые задачи или распределённый запуск, а также срок аренды.
Сравнить с NVIDIA DGX SparkДля выбранной длительности действует одна ставка за час. Калькулятор умножает её на весь срок аренды.
Цена указана за два узла: тариф одного GX10 × 2, затем +30%. На каждом узле — 128 ГБ общей памяти.
В таблице указаны цена за час и объём памяти для каждой конфигурации.
У GX10 память общая для CPU и GPU. RTX и A100 используют отдельную видеопамять.
Ставка «от» действует при аренде от 169 часов.
CPU, GPU, система и приложения используют общую LPDDR5x. Часть памяти занимает операционная система и runtime.
Запускайте независимые задачи одновременно или распределяйте одну модель, если выбранное ПО поддерживает multi-node.
| Конфигурация | Память | За час |
|---|---|---|
| ASUS Ascent GX10NVIDIA GB10 · Blackwell | 128 ГБCPU + GPU | Предложение действует ещё—дн.—ч—мин—сек |
| 2 × ASUS Ascent GX10NVIDIA GB10 · Blackwell | 2 × 128 ГБобщая на узел | Предложение действует ещё—дн.—ч—мин—сек |
| RTX 3090 | 24 ГБVRAM | 66,28 ₽/ час |
| RTX 4090 | 24 ГБVRAM | 117,97 ₽/ час |
| RTX 5090 | 32 ГБVRAM | 157,74 ₽/ час |
| A100 SXM 80 GB | 80 ГБVRAM | 237,28 ₽/ час |
| H100 SXM 80 GB | 80 ГБVRAM | 528,91 ₽/ час |
Отдайте каждой модели отдельный GX10 с собственными 128 GB общей памяти. Сравнивайте качество и настройки параллельно, без очереди на один узел.
Распределяйте веса и вычисления между двумя GB10 через ConnectX-7, если это поддерживает ваш движок. На каждом узле память отдельно используют система, контекст и буферы.
Оставьте один узел для текущей модели, а второй используйте для дообучения, оценки новой версии или обработки данных. Задачи получают отдельные вычислительные ресурсы.
Сначала рассчитайте объём весов. Затем добавьте KV-кеш, память runtime, операционной системы и рабочих буферов.
| Параметры | 4 бит | 8 бит | 16 бит |
|---|---|---|---|
| 8B | 4 | 8 | 16 |
| 14B | 7 | 14 | 28 |
| 32B | 16 | 32 | 64 |
| 70B | 35 | 70 | 140 |
| 120B | 60 | 120 | 240 |
Расчёт: число параметров × битность / 8. Без служебных данных формата квантования, контекста и runtime.
На карте с 24 ГБ такая модель не помещается целиком в VRAM даже без контекста. У GX10 есть больший общий бюджет памяти — 128 ГБ для CPU и GPU. Итоговую нагрузку определяют ещё длина контекста и число запросов.
Кластер из двух ASUS GX10 подходит для моделей с крупными весами и параллельных задач.
Все модели для ASUS GX10В каждом узле — 128 ГБ памяти, общей для CPU и GPU. Система построена на NVIDIA GB10 Grace Blackwell.
Технические данные ASUSУкажите модели, движок и план распределения: одна задача на двух узлах или независимые запуски. Добавьте желаемые даты и длительность.
Обсудим совместимость ARM64, межузловое соединение, доступ, хранилище и итоговую стоимость. Доступность обоих узлов подтверждается до запуска.
Подключитесь согласованным способом и запустите небольшой пример. Измерьте память каждого узла и время задачи перед полной нагрузкой.
Укажите модель, программное окружение и срок аренды. До начала подтвердим цену, доступность и способ подключения.
Тариф на этой странице относится к конфигурации из двух узлов. Сопоставляйте его с длительностью работы и загрузкой обоих GX10. Итоговая стоимость, срок и состав ресурсов согласуются по заявке; заявка не резервирует оборудование автоматически.
Нет. Это две системы со своей памятью. На каждой CPU, GPU и ОС делят 128 ГБ LPDDR5x. Общая модель должна распределяться между узлами средствами приложения; соединение само по себе не создаёт единый непрерывный пул. Независимые задания используют память каждого узла отдельно.
Не обязательно: квантованная модель 70B может поместиться на одном узле, если достаточно места для контекста и runtime. Паре можно поручить независимые запуски или поддерживаемую распределённую конфигурацию. В FP16/BF16 одни веса 70B занимают примерно 140 ГБ; для распределения также потребуются память на каждом узле и подходящий движок.
На каждом GX10 нужны ARM64-совместимые сборки и поддержка Blackwell в выбранных CUDA-библиотеках. Два Docker-контейнера не распределяют модель автоматически. Независимые экземпляры Ollama или приложения PyTorch могут работать на разных узлах; для одной общей задачи нужны явная поддержка multi-node и настроенный обмен.
Собственных измерений TPS для этой пары мы пока не публиковали. Результат одной модели зависит от квантования, контекста, движка и сетевого обмена. Два узла не гарантируют удвоение TPS. Для независимых задач полезнее сравнивать общий объём выполненной работы за время аренды.
Пара полезна для двух одновременных экспериментов, отдельного узла под инференс или задачи, которую движок умеет разделить между системами. Если один GX10 вмещает модель и даёт подходящее время ответа, второй не обязателен. Доступность одиночного узла и пары связана: это один парк из двух устройств.
В этой конфигурации два устройства ASUS Ascent GX10. Они используют NVIDIA GB10 Grace Blackwell и платформу, общую с DGX Spark, но производитель и модель систем — ASUS. Название NVIDIA DGX OS относится к программной платформе. Условия доступа и соединения определяются нашей конфигурацией, а не названием семейства NVIDIA.
Пришлите модель, формат весов, версии движка и контейнера, команду запуска, контекст и ожидаемую нагрузку. Укажите, будут ли задания независимыми или нужен распределённый запуск, а также требования к обмену и данным. Добавьте даты и длительность. Пароли, приватные SSH-ключи и API-токены в заявку не нужны.
Как учесть общую память, длину контекста и совместимость ARM64.
ВЫБОР КОНФИГУРАЦИИКогда достаточно одного узла, а когда нужны параллельные или распределённые вычисления.
ДОКУМЕНТАЦИЯПамять, архитектура и совместимость окружения — три вещи, с которых стоит начать.
