ASUS ExpertCenter Pro ET900N G3 — это вторая протестированная нами станция GB300 DGX и первая, которую мы оценили непосредственно в нашей лаборатории; тестирование нашей MSI XpertStation WS300 проводилось удаленно. В ней используется тот же кремний NVIDIA, что и в MSI XpertStation WS300: Superchip Grace Blackwell Ultra Desktop с 72 ядрами Grace, GPU B300, 252 ГБ HBM3e, 496 ГБ LPDDR5X и SuperNIC ConnectX-8 с двумя портами 400GbE. ASUS упаковывает эту фиксированную платформу в компактный настольный AI-сервер, добавляя функции, отсутствующие в WS300: две верхние ручки для переноски, выделенный вентилятор, направленный на оптические отсеки ConnectX-8, и блок питания мощностью 1600 Вт с сертификатом 80 PLUS Titanium.

ASUS отправила ET900N G3 в нашу лабораторию примерно на неделю для тестирования производительности, создания образов и физического осмотра, предварительно настроенную с RTX PRO 2000. Подробности, касающиеся базовой платформы, B300, Grace, NVLink-C2C, MIG и основ станции DGX, освещены в нашем предыдущем обзоре MSI XpertStation WS300. Этот анализ фокусируется на реализации ASUS вокруг Superchip и на том, соответствует ли его производительность первой протестированной нами башне GB300.

Технические характеристики ASUS ExpertCenter Pro ET900N G3

Дизайн и сборка

ASUS позиционирует ET900N G3 как рабочую станцию для бизнеса с корпусом из матового серебра, темной сетчатой передней панелью, хромированной отделкой колпачков и ножек, а также низкопрофильным логотипом ASUS спереди. Его размеры определяются внутренней платформой: 584 x 232 x 565 мм, немного выше и незначительно уже, чем у WS300. При весе 27 кг его нелегко перемещать, что оправдывает практичное дизайнерское решение ASUS: две верхние металлические ручки (спереди и сзади) позволяют двум людям поднять башню на стол или тележку, не хватаясь за панели корпуса. Эти ручки выглядят неуместно на офисной рабочей станции, пока вы не перенесете тяжелую башню GB300 через лабораторию.

Передняя панель оснащена кнопкой питания, двумя портами USB Type-A 10 Гбит/с, двумя портами USB Type-C 10 Гбит/с, портом USB 2.0 и отдельными аудиоразъемами, расположенными вертикально в верхнем правом углу сетчатой панели. Боковая панель представляет собой большую вентилируемую пластину с длинной перфорированной передней частью для забора воздуха радиатором и меньшей задней решеткой, соответствующей системным вентиляторам. Окон или RGB-подсветки нет, что соответствует предпочтениям целевой аудитории.

Сзади компоновка разделяет порты ввода-вывода рабочей станции и базовое серверное оборудование. Верхний блок включает четыре порта USB Type-A 10 Гбит/с, порты RJ45 10GbE и 1GbE, три аудиоразъема, последовательную консоль Micro-USB BMC и Mini DisplayPort BMC для настройки. Два отсека QSFP112 для ConnectX-8 расположены над экраном ввода-вывода рядом с вытяжным вентилятором; три крышки слотов расширения идут вниз по центру, а блок питания с разъемом C19 находится внизу. Как и в WS300, Mini DisplayPort предназначен только для BMC для первоначальной настройки и устранения неполадок; вывод изображения на рабочий стол требует установки дополнительной карты RTX PRO.

Внутри ET900N G3

При снятой боковой панели ET900N G3 очень похож на WS300, что ожидаемо, учитывая, что обе используют одну и ту же базовую плату NVIDIA. Superchip GB300 расположен под медным водяным блоком слева корпуса, модули SOCAMM имеют рядом с ним выделенные медные пластины, а ConnectX-8 охлаждается третьим водяным блоком рядом с задним вводом-выводом. Оплетенные трубки охлаждающей жидкости идут от водяных блоков к коллектору поперечной балки корпуса, а затем к радиаторам. Три полноразмерных слота PCIe расположены под Superchip, блок питания занимает нижний передний угол, а металлическая крышка закрывает нижнюю прокладку кабелей.

Компоновка внутреннего воздушного потока аналогична WS300: один вертикальный радиатор за передней сеткой, второй радиатор, установленный сверху, каждый оснащен массивами вентиляторов, плюс задний вентилятор корпуса. Трубки охлаждающей жидкости оплетены и закреплены ремешками на липучке, а коллектор объединяет линии от четырех водяных блоков, так что к каждому радиатору подходят только две трубки.

Вентилятор оптики

Один уникальный для ET900N G3 компонент охлаждения — это небольшой вентилятор на кронштейне над водяным блоком ConnectX-8, направленный непосредственно на отсеки QSFP112. Жидкостная система охлаждает сам чип SuperNIC, но оптические трансиверы 400G выделяют значительное тепло внутри металлических отсеков, которые получают только кондуктивное охлаждение от водяного блока. Наше предыдущее тестирование показало, что ConnectX-8 работает горячо под постоянной нагрузкой, а оптические модули могут сильно нагреваться, поэтому выделенный воздушный поток над отсеками является ценной особенностью конструкции для пользователей, использующих постоянные оптоволоконные соединения. При использовании кабелей DAC, наша настройка для текущего теста кластеризованного инференса, связывающего это устройство со второй станцией GB300, этот вентилятор работает с меньшей нагрузкой.

Хранилище, расширение и питание

ASUS поставила ET900N G3 с одним 2 ТБ NVMe-накопителем для ОС и программного обеспечения NVIDIA на паре слотов PCIe 5.0 x4 M.2 2280, подключенных через Grace. Вторая пара слотов M.2 подключается к интегрированному коммутатору PCIe ConnectX-8 и поставляется пустой с завода.

Наш тестовый образец прибыл с установленной NVIDIA RTX PRO 2000 Blackwell в слоте PCIe 5.0 x16, что является одной из поддерживаемых конфигураций ASUS. Эта карта обеспечивает вывод изображения, не сильно нагружая бюджет питания GB300; ASUS заявляет, что корпус поддерживает только одну карту RTX PRO Blackwell. Мы сняли RTX PRO 2000 перед тестированием, чтобы зарезервировать полный бюджет мощности ускорителя для Superchip, что соответствует нашим условиям тестирования WS300. Мы не тестировали более мощные карты RTX PRO в этом корпусе; их влияние на общий запас мощности будет рассмотрено в будущем обзоре станции GB300.

Блок питания ATX мощностью 1600 Вт имеет сертификат 80 PLUS Titanium, что является улучшением по сравнению с блоком Platinum у WS300. Titanium требует 94% эффективности при 50% нагрузке на входе 115 В по сравнению с 92% у Platinum, и он устанавливает минимальный рейтинг эффективности при 10% нагрузке, поэтому ET900N G3 тратит меньше энергии из сети при полной нагрузке GB300. Питание остается общим: Grace, B300, насосы, вентиляторы, хранилище и любая карта RTX PRO потребляют энергию из одного пула мощностью 1600 Вт. Служба NVIDIA vsloshd динамически перераспределяет доступный запас мощности между Superchip и дополнительным ГП в зависимости от потребления энергии, без фиксированного жесткого ограничения для каждого компонента. Эта структура питания не изменилась по сравнению с обзором WS300. Развертывание в Северной Америке требует выделенной электрической цепи на 20 А.

Подключение

Двойные порты QSFP112 ConnectX-8 служат основным каналом связи ET900N G3 с хранилищем, второй станцией DGX или сетевым кластером. В нашей лаборатории эти порты подключаются через 400G DAC к другой станции GB300 для отдельного предстоящего анализа кластеризованного инференса. Порт Marvell 10GbE обрабатывает обычный трафик хоста, а порт Realtek 1GbE зарезервирован исключительно для управления BMC.

Заметки по тестированию

Все результаты используют стандартную конфигурацию памяти тестового образца: 252 ГБ HBM3e плюс 496 ГБ LPDDR5X. Тестирование проводилось без установленной карты RTX PRO, что давало Superchip GB300 полный бюджет мощности ускорителя и соответствовало условиям тестирования WS300. Программный стек, конфигурация vLLM, профили рабочей нагрузки и диапазон параллелизма идентичны, что позволяет проводить прямое сравнение башен бок о бок. Этот обзор фокусируется исключительно на производительности инференса; мы не измеряли энергопотребление или тепловые параметры этого устройства.

Мы использовали два стандартных профиля прямого инференса vLLM, применяемых ко всему локальному оборудованию ИИ: сбалансированную рабочую нагрузку с 512 входными/512 выходными токенами и рабочую нагрузку с преобладанием презаполнения с 8192 входными/1024 выходными токенами, с диапазоном параллелизма от 1 до 128 потоков. Для моделей граничного масштаба мы сравниваем с серверным ГП с двумя или четырьмя картами RTX PRO 6000, ближайшей альтернативой в одном корпусе для этих контрольных точек моделей. Для более мелких моделей мы тестируем против одной RTX PRO 6000 на том же сервере, одной H200 NVL на другом корпоративном сервере и системы GB10 DGX Spark, идентичной той, что использовалась в обзоре WS300. Метрики ET900N G3 — это необработанные логарифмические значения; сравнительные данные взяты из наших архивных таблиц результатов.

Производительность инференса

Модели граничного масштаба в пуле согласованной памяти

GB300 предназначен для размещения моделей, которые находятся на грани лимита 252 ГБ HBM3e B300. Мы протестировали четыре контрольные точки, охватывающие этот диапазон: DeepSeek V4 Flash и MiniMax M2.7 полностью помещаются в HBM с запасом; MiniMax M3 едва помещается и выгружает подмножество экспертных слоев в память Grace; GLM-5.2 выгружает примерно половину своих весов. Каждая диаграмма сравнивает результаты с ближайшей альтернативой в одном корпусе: картами RTX PRO 6000 в корпоративном сервере, выгружающими экспертов в память хоста при необходимости.

DeepSeek V4 Flash — это простой тест: нативная контрольная точка FP8 размером около 20 ГБ, легко обрабатываемая B300. Пропускная способность выходных данных сбалансированной рабочей нагрузки увеличилась с 152 токенов/сек при 1 потоке до 1766 токенов/сек при 32 потоках, общая пропускная способность токенов достигла 3532. Для профиля с преобладанием презаполнения ET900N G3 масштабировался от 148 до 954 выходных токенов/сек, общая пропускная способность достигла 8587. Установка с двумя RTX PRO 6000 достигла пика около 800 выходных токенов/сек при сбалансированных рабочих нагрузках и ~490 при длинных запросах, с неравномерной производительностью при низкой параллельности.

MiniMax M2.7 в квантовании NVFP4 занимает ~125 ГБ HBM и показал самое сильное масштабирование из четырех моделей. Выходные данные сбалансированной рабочей нагрузки увеличились с 214 токенов/сек на одном потоке до 4793 при 128 потоках, общая пропускная способность достигла 9586. Тестирование с преобладанием презаполнения масштабировалось до 1744 выходных токенов/сек и 15700 общих токенов/сек при 64 потоках. Две карты RTX PRO 6000 следовали той же общей кривой, но достигли менее половины пропускной способности, достигнув пика около 1930 выходных токенов/сек для сбалансированных рабочих нагрузок и ~510 для длинных запросов.

MiniMax M3 иллюстрирует работу прямо на пределе памяти. Контрольная точка NVFP4 меньше 252 ГБ, но состояние во время выполнения и кэш KV потребляют дополнительное пространство, поэтому часть экспертных слоев находится в памяти Grace; каждый шаг декодирования, обращающийся к этим экспертам, пересекает NVLink-C2C. С помощью спекулятивного декодирования EAGLE3 ET900N G3 достиг 1041 выходных токенов/сек при 32 потоках для сбалансированных рабочих нагрузок. Профиль с преобладанием презаполнения достиг пика в 282 токена/сек при двух потоках, удерживал 271 при четырех потоках, затем снизился до 103 при восьми потоках, поскольку длинные запросы исчерпали доступный кэш. Четыре карты RTX PRO 6000, использующие тот же спекулятивный декодер, поддерживали темп до восьми потоков, опережали при 16 потоках до ~1180 выходных токенов/сек, затем снизились примерно до 760 при 32 потоках. На рабочих нагрузках с преобладанием презаполнения четырехпроцессорная система поддерживала ~349 выходных токенов/сек при четырех потоках против 271 для станции DGX. Эта модель, находящаяся точно на пределе емкости HBM, является единственным случаем в этом наборе, где 384 ГБ общей видеопамяти на четырех картах конкурируют с 252 ГБ HBM плюс выгрузкой Grace.

GLM-5.2 представляет собой рабочую нагрузку, которую может обеспечить только пул согласованной памяти. Используя спекулятивное декодирование MTP, контрольная точка NVFP4 хранит ~215 ГБ весов экспертов в памяти Grace. ET900N G3 выдавал 35 выходных токенов/сек для одного потока и 139 для 32 потоков при сбалансированных рабочих нагрузках, общая пропускная способность достигла 277. Для тестов с преобладанием презаполнения до 32 потоков он достиг 120 выходных токенов/сек и 1079 общих токенов/сек. Четыре карты RTX PRO 6000, каждая из которых выгружала ~30 ГБ в память хоста, управляли ~40 выходными токенами/сек при 32 потоках и выравнивались примерно до 9–10 токенов/сек начиная с четырех потоков для длинных запросов. Ни одна из систем не делает эту модель объемом 433 ГБ быстрой, но 396 ГБ/с LPDDR5X и 900 ГБ/с NVLink-C2C GB300, подключенный к выгруженным экспертам, поддерживает масштабирование там, где память хоста, подключенная через PCIe, на четырех ГП останавливается.

По сравнению с MSI WS300, результаты ET900N G3 для моделей граничного масштаба находятся в пределах примерно 1% во всех совпадающих точках тестирования: 1766 выходных токенов/сек для DeepSeek V4 Flash при 32 потоках на обеих башнях; 4793 против 4801 для MiniMax M2.7 при 128 потоках; 1041 для MiniMax M3 при 32 потоках на обеих; и 139 для GLM-5.2 при 32 потоках на обеих.

Общие модели против RTX PRO 6000, H200 NVL и DGX Spark

Вторая группа тестов использует более мелкие модели, которые все тестовые системы могут полностью разместить в памяти: GPT-OSS-20B и 120B нативные MXFP4; Llama 3.1 8B BF16 и FP8; Mistral Small 24B BF16 и FP8; Qwen3 Coder 30B BF16 и FP8. Новым по сравнению с обзором WS300 является одиночный H200 NVL, 141 ГБ ускоритель Hopper от NVIDIA, добавляющий в набор сравнения ГП предыдущего поколения для дата-центров.

GPT-OSS-20B — это самая простая рабочая нагрузка, комфортно загружаемая каждым аппаратным кандидатом. При сбалансированных рабочих нагрузках ET900N G3 масштабировался до 22041 выходных токенов/сек при 128 потоках (44082 всего), против ~7920 для RTX PRO 6000, 6010 для H200 NVL и 1420 для DGX Spark. Производительность одного потока достигла 536 выходных токенов/сек для станции, по сравнению с 354 на RTX PRO 6000, 489 на H200 NVL и 120 на Spark. Тесты с преобладанием презаполнения увеличили разрыв: 9555 выходных токенов/сек и 85994 общих токенов/сек при 128 потоках для ET900N G3, против ~2480 для RTX PRO 6000, 3410 для H200 NVL и 445 для Spark.

GPT-OSS-120B выявляет ограничения памяти у конкурирующих аппаратных средств. ET900N G3 достиг 9280 выходных токенов/сек при сбалансированных рабочих нагрузках при 128 потоках, примерно в три раза больше, чем у RTX PRO 6000 (3060), в 2,8 раза больше, чем у H200 NVL (3370), и более чем в 19 раз больше, чем у Spark (480). Для длинных запросов более мелкие системы рано исчерпали емкость кэша KV: RTX PRO 6000 достиг пика около 1170 выходных токенов/сек, а H200 NVL — почти 1820, в то время как станция продолжала расти до 128 потоков и завершила работу на 5023 выходных токенах/сек с общей пропускной способностью 45205 токенов/сек.

Llama 3.1 8B FP8 обеспечивает самую высокую пропускную способность на одном потоке в этом наборе тестов. ET900N G3 выдал 25602 выходных токенов/сек при 128 потоках на сбалансированных рабочих нагрузках (51205 всего), по сравнению с ~8060 на RTX PRO 6000 и 11040 на H200 NVL. Переключение с BF16 на FP8 увеличило пропускную способность станции примерно на 50% (с 17074 до 25602), в то время как RTX PRO 6000 увеличил на ~70%, а H200 NVL — на ~37%. Результаты с преобладанием презаполнения сжали все показатели: станция достигла 6164 выходных токенов/сек, RTX PRO 6000 — 1480, H200 — 2040.

Mistral Small 24B FP8 показал самые большие соотношения производительности. ET900N G3 достиг пика в 11075 выходных токенов/сек при сбалансированных рабочих нагрузках, что в 3,4 раза больше, чем у RTX PRO 6000 (3240), в 2,4 раза больше, чем у H200 NVL (4610), и почти в 20 раз больше, чем у Spark (559). На длинных запросах RTX PRO 6000 достиг пика при 32 потоках около 480 токенов/сек перед снижением; H200 NVL достиг пика около 854 токенов/сек, в то время как станция достигла 2302 токенов/сек при 128 потоках.

Qwen3 Coder 30B, модель с комбинацией экспертов и низким количеством активных параметров, сокращает разрыв в производительности одного потока. При одном потоке сбалансированной рабочей нагрузки RTX PRO 6000 выдавал ~232 выходных токенов/сек против 319 у станции и 308 у H200 NVL. Пакетная обработка восстанавливает иерархию производительности: при 128 потоках FP8 ET900N G3 достиг 12439 выходных токенов/сек, что в 3,1 раза больше, чем у ГП (3990), и в 1,7 раза больше, чем у H200 NVL (7450). Тесты с преобладанием презаполнения достигли 3837 выходных токенов/сек для станции; RTX PRO 6000 достиг пика около 880 при 64 потоках, H200 NVL — около 1820.

В этих общих моделях ET900N G3 обеспечивал пропускную способность в 2,8–3,4 раза выше, чем у одной RTX PRO 6000, и в 1,7–3,7 раза выше, чем у H200 NVL при полной параллельности. Его преимущество увеличивается на длинных запросах, поскольку конкурирующее оборудование исчерпывает запас кэша KV. По сравнению с WS300, эти четыре модели снова находятся в пределах 1%: 22041 против 22161 для GPT-OSS-20B; 9280 против 9294 для GPT-OSS-120B; 11075 против 11157 для Mistral Small FP8; 12439 против 12425 для Qwen3 Coder FP8. Полное сравнение всех 14 моделей приведено в следующем разделе.

Две башни, одна базовая плата: ASUS ET900N G3 против MSI WS300

ET900N G3 и MSI XpertStation WS300 используют идентичную базовую плату NVIDIA GB300 DGX Station, упакованную в разные корпуса OEM. Обе модели работали с теми же 14 моделями, двумя профилями рабочей нагрузки и диапазоном параллелизма, используя одинаковые сборки vLLM. Таблица ниже сравнивает пиковую пропускную способность выходных данных ET900N G3 с WS300 для всех моделей.

Из 28 пар модель-рабочая нагрузка 24 результата находятся в пределах 2% друг от друга, большинство из них показывают незначительное процентное преимущество для WS300. Четыре находятся за пределами этого диапазона, три — при сбалансированных рабочих нагрузках: Llama 3.1 8B FP8 на 3,5% ниже WS300 (25602 против 26536), Qwen3 Coder 30B BF16 на 4,6% ниже (10000 против 10486), Nemotron 3 Ultra 550B на 5,2% ниже (159 против 168), а также Qwen3 Coder 30B BF16 снова на 2,1% ниже на длинных запросах. Все точки данных являются измерениями одного прогона для каждой башни, поэтому разница в 2–5% для трех из 14 моделей не может быть отнесена к дизайну корпуса; мы просто документируем наблюдаемую разницу. Модели, зависящие от пула согласованной памяти, MiniMax M3 и GLM-5.2, соответствуют или превосходят производительность WS300 в обеих рабочих нагрузках, подтверждая, что путь выгрузки Grace ведет себя идентично в корпусах ASUS и MSI.

GPT-OSS-20B, модель с самой высокой пропускной способностью, и GLM-5.2, рабочая нагрузка с акцентом на выгрузку, показывают почти идеальное совпадение: производительность WS300 почти точно соответствует ET900N G3.

Мы продолжим использовать эту структуру тестирования по мере поступления новых башен GB300 в нашу лабораторию. Следующей в очереди будет HP ZGX, за ней последуют другие сборки OEM. Каждое устройство проходит этот идентичный диапазон параллелизма, поэтому любые различия между реализациями OEM будут проявляться в этой структуре тестирования, а индивидуальные диаграммы моделей будут сохранять исходные кривые производительности.

Заключение

ASUS ExpertCenter Pro ET900N G3 выполняет то, что должна делать вторая реализация эталонной платформы: она подтверждает исходные результаты тестирования. По 14 моделям и двум профилям рабочей нагрузки 24 из 28 пиковых сравнений пропускной способности vLLM находятся в пределах 2% от результатов MSI XpertStation WS300, варьируясь от 1766 выходных токенов/сек для DeepSeek V4 Flash до 22041 для GPT-OSS-20B. Четыре единичных выброса находятся на 2–5% ниже, и система успешно запускает GLM-5.2 с экспертными слоями объемом 215 ГБ, хранящимися в памяти Grace, с пропускной способностью, которую не могут обеспечить четыре карты RTX PRO 6000. Superchip GB300 определяет потолок производительности, и ASUS демонстрирует уверенное исполнение.

Дополнительные преимущества ASUS — это практические инженерные улучшения: ручки позволяют двум людям перемещать башню весом 27 кг, не хватаясь за панели корпуса; выделенный вентилятор над отсеками QSFP112 устраняет тепловой риск при длительных оптических соединениях 400G; блок питания с сертификатом Titanium снижает потребление энергии из сети. Хост Arm, обязательная цепь на 20 А, вывод изображения только через BMC и общий бюджет мощности 1600 Вт при установке больших дополнительных ГП — это присущие платформе ограничения, применимые к обеим башням.

Beijing Qianxing Jietong Technology Co., Ltd.
Sandy Yang/Global Strategy Director
WhatsApp / WeChat: +86 13426366826
Email: yangyd@qianxingdata.com
Website: www.qianxingdata.com/www.storagesserver.com
Бизнес-фокус:
Дистрибуция ИКТ-продукции/Системная интеграция и услуги/Инфраструктурные решения
Обладая более чем 20-летним опытом дистрибуции ИТ, мы сотрудничаем с ведущими мировыми брендами, чтобы поставлять надежные продукты и профессиональные услуги.
«Используя технологии для построения интеллектуального мира» Ваш надежный поставщик услуг ИКТ-продукции!