🛒 0

Máy trạm AI ASUS ExpertCenter Pro ET900N G3

Chip NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip
Bộ nhớ nhất quán 748 GB thống nhất: 496 GB LPDDR5X + 252 GB HBM3e
Hiệu suất AI 20 PetaFLOPS (FP4)
Mạng 2× 400G ConnectX-8 SuperNIC (800 Gb/s)
2.626.723.389 ₫

Nhóm chúng tôi sẽ liên hệ lại với báo giá được điều chỉnh theo nhu cầu.

Dùng để phân biệt các cấu hình khác nhau trong giỏ hàng — tiện lợi khi bạn đặt cùng sản phẩm với các tùy chọn khác nhau.

Tổng giá 2.626.723.389 ₫

Thông số kỹ thuật đầy đủ

Tính toán & Bộ nhớ

CPU

NVIDIA Grace CPU Superchip, 72 lõi Arm Neoverse V2

GPU

1× NVIDIA Blackwell Ultra GPU

Bộ nhớ nhất quán

748 GB thống nhất: 496 GB LPDDR5X + 252 GB HBM3e qua NVLink-C2C (900 GB/s)

Hiệu suất AI

20 PetaFLOPS (FP4)

Lưu trữ & Vật lý

Lưu trữ (Khe cắm)

2× M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe + 2× M.2 2280 PCIe 6.0 x4 NVMe (64GB/s)

Kích thước

58,4 x 23,2 x 56,5 cm

Trọng lượng

27 kg (tịnh)

Mạng & Mở rộng

Mạng tốc độ cao

2× cổng QSFP112 400G qua NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC (tổng 800 Gb/s)

Mở rộng PCIe

PCIe 5.0, 3× khe cắm (1× x16 + 2× x8), hỗ trợ thêm GPU NVIDIA RTX PRO Blackwell

Nguồn & Nhiệt

Nguồn điện

Nguồn ATX 1600 W, hiệu suất Titanium (lên đến 1800 W đỉnh)

Giải pháp làm mát

Thiết kế nhiệt cấp trung tâm dữ liệu, hoạt động liên tục 24/7

Nhiệt độ hoạt động

10 °C đến 35 °C môi trường

Quản lý & Phần mềm

BMC

ASPEED AST2600

Quản lý từ xa

IPMI 2.0 và Redfish API, giám sát và điều khiển kiểu trung tâm dữ liệu

Bảo mật

TPM 2.0 tích hợp

Hệ điều hành

Hệ điều hành dựa trên Ubuntu với bộ phần mềm NVIDIA AI dành cho nhà phát triển

Bạn muốn một bản tóm tắt nhanh bằng AI? Bỏ qua phần đọc — kiểm tra thông số đầy đủ và độ phù hợp với nhu cầu của bạn bằng trợ lý AI bạn chọn.

ASUS giới thiệu ExpertCenter Pro ET900N G3 vào ngày 15 tháng 6 năm 2026, được xây dựng xung quanh một NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Superchip duy nhất và đóng gói trong tháp để bàn. Hệ thống được thiết kế để chạy trực tiếp các mô hình AI nghìn tỷ tham số tại chỗ.

Thông số phần cứng

ET900N G3 được xây dựng xung quanh một NVIDIA Grace CPU Superchip duy nhất – 72 lõi Arm Neoverse V2 và 496 GB bộ nhớ LPDDR5X – kết hợp với NVIDIA Blackwell Ultra GPU với 252 GB bộ nhớ GPU HBM3e. Hai thành phần được kết nối qua NVLink-C2C ở tốc độ 900 GB/s thành một nhóm bộ nhớ đồng nhất 748 GB, cho phép xử lý các mô hình AI lớn như một không gian thống nhất thay vì chia cắt giữa bộ nhớ CPU và GPU riêng biệt. Lưu trữ được bố trí trên bốn khe M.2 2280 NVMe: hai ổ PCIe 5.0 RAID 1 cho hệ điều hành và hai ổ PCIe 6.0 cho dữ liệu hoạt động cùng lưu trữ mô hình, tổng dung lượng lên đến 8 TB. Kết nối mạng được xử lý bởi ConnectX-8 SuperNIC cổng kép, cung cấp băng thông tổng 800 Gb/s để kết nối với lưu trữ dùng chung hoặc hệ thống tính toán bổ sung.

Máy chủ AI cục bộ cho doanh nghiệp

ET900N G3 được thiết kế để hoạt động như tài nguyên AI cục bộ dùng chung thay vì công cụ cá nhân. Nhiều nhân viên có thể gửi tác vụ xử lý tài liệu – đánh giá hợp đồng, trích xuất hóa đơn, soạn thảo báo cáo, phân loại email – trong suốt ngày làm việc, với công việc được xử lý tập trung tại chỗ thay vì định tuyến qua dịch vụ đám mây bên ngoài.

Thông qua NVIDIA NemoClaw, các agent tự trị có thể chạy liên tục trên hệ thống, xử lý tác vụ định kỳ như giám sát hộp thư hay tạo báo cáo theo lịch mà không cần người khởi tạo từng yêu cầu. Điều này cho phép ET900N G3 hoạt động như cơ sở hạ tầng AI liên tục cho doanh nghiệp, hỗ trợ khối lượng công việc tài liệu ổn định.

So sánh chi phí: On-Premises vs. API AI đám mây

Với doanh nghiệp vừa và nhỏ xử lý khối lượng lớn tài liệu hàng ngày, sự khác biệt giữa hệ thống on-premises cố định và thanh toán AI đám mây theo mức sử dụng sẽ tăng đáng kể theo thời gian.

API AI đám mây
~8 tỷ - ~20 tỷ VND
trong 3 năm, khối lượng công việc duy trì
Thanh toán theo mức sử dụng tỷ lệ thuận với khối lượng. Chi phí tăng tuyến tính (hoặc nhanh hơn) khi khối lượng công việc tài liệu/agent tăng, không có giới hạn.
Máy trạm AI ASUS ExpertCenter Pro ET900N G3
3020735837 VND
trong 3 năm, chi phí phần cứng + vận hành cố định
Chi phí phần cứng một lần cộng điện năng và bảo trì dự đoán được. Chi phí không đổi bất kể hệ thống được sử dụng bao nhiêu.
Phân tích chi phí 3 năm ước tính: ET900N G3 vs. API AI đám mây
Danh mục chi phíAPI AI đám mâyET900N G3 (On-Premises)
Đầu tư phần cứng ban đầuKhông có$100K (một lần)
Chi phí vận hành năm 1~2.5 tỷ - ~6.5 tỷ VND~130 triệu VND (điện & bảo trì)
Chi phí vận hành năm 2~2.5 tỷ - ~6.5 tỷ VND~130 triệu VND (điện & bảo trì)
Chi phí vận hành năm 3~2.5 tỷ - ~6.5 tỷ VND~130 triệu VND (điện & bảo trì)
Tổng chi phí 3 năm~8 tỷ - ~20 tỷ VND3020735837 VND

Vì xử lý hoàn toàn tại chỗ, tài liệu và dữ liệu kinh doanh không được truyền đến máy chủ bên thứ ba. Đây là cân nhắc quan trọng cho tổ chức trong lĩnh vực pháp lý, tài chính hoặc các ngành nhạy cảm dữ liệu khác.

Mở rộng cho khối lượng công việc tăng

Ba khe PCIe 5.0 (một x16, hai x8) cho phép mở rộng hệ thống với GPU rời bổ sung, bao gồm card dòng NVIDIA RTX PRO Blackwell-series (96GB GDDR7).

Công nghệ Multi-Instance GPU (MIG) của NVIDIA cho phép phân chia Blackwell Ultra GPU thành tối đa bảy phiên bản độc lập. Điều này cho phép một ET900N G3 phục vụ đồng thời nhiều khối công việc riêng biệt – ví dụ: một nhóm tinh chỉnh mô hình trong khi nhóm khác chạy suy luận – với mỗi phiên bản hoạt động độc lập.

Độ tin cậy và quản lý từ xa cấp doanh nghiệp

ET900N G3 được thiết kế cho vận hành liên tục không giám sát. Thiết kế nhiệt được đánh giá cho khối lượng công việc 24/7 bền bỉ trong dải nhiệt độ hoạt động môi trường từ 10 °C đến 35 °C, hỗ trợ bởi nguồn 1600W hiệu suất Titanium đạt tới 1800W dưới tải GPU đỉnh. Bộ điều khiển quản lý bo mạch chủ ASPEED AST2600 cung cấp giám sát và điều khiển từ xa dựa trên IPMI 2.0 và Redfish – cùng tiêu chuẩn dùng cho máy chủ trung tâm dữ liệu – trong khi module TPM 2.0 tích hợp hỗ trợ bảo mật phần cứng.

Tóm tắt

ExpertCenter Pro ET900N G3 tập trung khả năng tính toán AI cấp trung tâm dữ liệu, bộ nhớ đồng nhất và khả năng quản lý doanh nghiệp vào một hệ thống để bàn duy nhất. Cho doanh nghiệp vừa và nhỏ với khối lượng công việc AI ổn định, nó mang đến giải pháp thay thế chi phí thấp hơn so với chi tiêu AI đám mây định kỳ.

العربيةẢ Rậpar🇸🇦فارسیBa Tưir🇮🇷বাংলাBengalbd🇧🇩עבריתDo Tháiil🇮🇱ქართულიGeorgiage🇬🇪한국어Hànkr🇰🇷हिंदीHindihi🇮🇳BahasaIndonesiaid🇮🇩ҚазақKazakhstankz🇰🇿MelayuMã Laimy🇲🇾मराठीMarathimr🇮🇳မြန်မာMyanmarmm🇲🇲नेपालीNepalnp🇳🇵РусскийNgaru🇷🇺日本語Nhậtjp🇯🇵ਪੰਜਾਬੀPunjabipa🇮🇳සිංහලSinhalalk🇱🇰TagalogTagalogph🇵🇭தமிழ்Tamilta🇱🇰తెలుగుTelugute🇮🇳ไทยTháith🇹🇭TürkçeThổ Nhĩ Kỳtr🇹🇷Tiếng ViệtViệtvn🇻🇳简体Trungcn🇨🇳繁體Trung Phồnhk🇭🇰اردوUrdupk🇵🇰O'zbekUzbekuz🇺🇿EnglishAnhen🇪🇺PolerowaćBa Lanpl🇵🇱БеларускаяBelarusby🇧🇾PortuguêsBồ Đào Nhapt🇵🇹bosanskiBosniaba🇧🇦българскиBulgariabg🇧🇬hrvatskiCroatiahr🇭🇷danskĐan Mạchdk🇩🇰DeutschĐứcde🇩🇪EestiEstoniaee🇪🇪NederlandsHà Lannl🇳🇱magyarHungaryhu🇭🇺ΕλληνικάHy Lạpgr🇬🇷latviešuLatvialv🇱🇻LietuviųLithuanialt🇱🇹BokmålNa Uyno🇳🇴suomiPhần Lanfi🇫🇮FrançaisPhápfr🇫🇷românăRomaniaro🇷🇴češtinaSéccz🇨🇿СрпскиSerbiars🇷🇸slovenčinaSlovaksk🇸🇰SlovenecSloveniasi🇸🇮EspañolTây Ban Nhaes🇪🇸svenskaThụy Điểnse🇸🇪українськаUkrainaua🇺🇦ItalianoÝit🇮🇹