ASUS သည် AI အခြေခံအဆောက်အအုံတွင် ၎င်း၏အခန်းကဏ္ဍကို တိုးချဲ့နေပြီး တစ်ဦးချင်း AI ဆာဗာများမှ AI စက်ရုံတစ်ခုလုံးကို တည်ဆောက်ခြင်း၊ ဖြန့်ကျက်ခြင်းနှင့် လည်ပတ်ခြင်းအတွက် ပလက်ဖောင်းများဆီသို့ ရွေ့လျားနေပါသည်။ ဆိုးလ်တွင်ကျင်းပသော AI Tech 2026 တွင် ကုမ္ပဏီသည် အရှိန်မြှင့်ထားသော ကွန်ပျူတာ၊ ကွန်ရက်ချိတ်ဆက်မှု၊ သိုလှောင်မှု၊ ဖြန့်ကျက်ဆော့ဖ်ဝဲ၊ အခြေခံအဆောက်အအုံစီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် AI အုပ်ချုပ်မှုကို ပလက်ဖောင်းတစ်ခုတည်းအောက်တွင် ပေါင်းစပ်ထားသည့် ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော မဟာဗျူဟာတစ်ခုကို ချမှတ်ခဲ့သည်။
ဒါကြောင့် ASUS ဟာ ဆာဗာဟာ့ဒ်ဝဲကနေ AI အခြေခံအဆောက်အအုံပလက်ဖောင်းတွေအထိ တိုးချဲ့နေတဲ့ Supermicro နဲ့ GIGABYTE တို့နဲ့ ပိုပြီးတိုက်ရိုက်သက်ဆိုင်ပါတယ်။ ရိုးရာဆာဗာမိတ်ဆက်ပွဲနဲ့ ကွာခြားချက်ကတော့ ASUS ဟာ သူ့ရဲ့အခန်းကဏ္ဍကို လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုတွေထဲကို တိုးချဲ့နေပြီး အခြေခံအဆောက်အအုံစီမံကိန်းရေးဆွဲခြင်း၊ အရင်းအမြစ်စီမံခန့်ခွဲမှု၊ MLOps နဲ့ အုပ်ချုပ်မှုဆိုင်ရာကိရိယာတွေက ဟာ့ဒ်ဝဲတပ်ဆင်ခြင်းမပြုမီနဲ့ တပ်ဆင်ပြီးနောက် ဖြန့်ကျက်မှုသက်တမ်းစက်ဝန်းကို လွှမ်းခြုံထားပါတယ်။
သိုလှောင်မှုသည် ၎င်းတို့၏ ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော မဟာဗျူဟာ၏ အရေးကြီးသော အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး AI-native နှင့် object storage စနစ်အသစ်များနှင့် NVIDIA၊ AMD၊ Intel၊ IBM၊ Schneider Electric၊ Crusoe၊ Foxlink နှင့် Aleria တို့နှင့်အတူ Samsung နှင့် WD ပါဝင်သော ဂေဟစနစ်တစ်ခုဖြင့် ၎င်းတို့၏ ကျယ်ပြန့်သော မဟာဗျူဟာ၏ အရေးကြီးသော အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
ASUS သည် AI စက်ရုံစီမံကိန်းကို လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုထဲသို့ ယူဆောင်လာသည်
ASUS သည် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ အခြေခံအဆောက်အအုံများ မတပ်ဆင်မီ အဆိုပြုထားသော AI စက်ရုံများ၏ ဒစ်ဂျစ်တယ်အမွှာများကို ဖန်တီးရန် အသုံးပြုနိုင်သည့် NVIDIA DSX Sim Blueprint မှတစ်ဆင့် စီမံကိန်းရေးဆွဲခြင်းအဆင့်သို့ ၎င်း၏ပါဝင်ပတ်သက်မှုကို တိုးချဲ့နေပါသည်။ Schneider Electric၊ AVEVA နှင့် IBM တို့နှင့် ပူးပေါင်း၍ ပတ်ဝန်းကျင်သည် ဒီဇိုင်းလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း တွက်ချက်မှု၊ ကွန်ရက်ချိတ်ဆက်မှု၊ သိုလှောင်မှု၊ ပါဝါ၊ အအေးပေးခြင်းနှင့် အဆောက်အအုံအခြေခံအဆောက်အအုံများကို ပုံစံပြုနိုင်သည်။
အခြေခံအဆောက်အအုံကို ဖြန့်ကျက်ပြီးသည်နှင့် ASUS Control Center နှင့် ASUS Infrastructure Deployment Center တို့သည် ဖြန့်ကျက်မှုနှင့် အခြေခံအဆောက်အအုံစီမံခန့်ခွဲမှုကို ကိုင်တွယ်ပါသည်။ ASUS AI software platform သည် အရင်းအမြစ်စီမံခန့်ခွဲမှုအတွက် Quota & Billing tools များနှင့် AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် ဖြန့်ကျက်မှုလုပ်ငန်းစဉ်များအတွက် MLOps Portal တို့ဖြင့် နေ့စဉ် AI လုပ်ငန်းဆောင်တာများအထိ တိုးချဲ့လုပ်ဆောင်ပါသည်။
ASUS သည် enterprise မူဝါဒများကို AI ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် autonomous agent များနှင့် ချိတ်ဆက်ပေးသည့် governance layer တစ်ခုကိုလည်း ထည့်သွင်းနေပါသည်။ ၎င်းသည် platform ကို ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ အခြေခံအဆောက်အအုံကို စောင့်ကြည့်ခြင်းထက်ကျော်လွန်၍ အဖွဲ့အစည်းများသည် ၎င်းပေါ်တွင် လည်ပတ်နေသော access၊ resources နှင့် AI workloads များကို မည်သို့စီမံခန့်ခွဲသည်အထိ တိုးချဲ့ပေးပါသည်။
rack level မှာတော့ ASUS AI POD XA VR721-E3 ဟာ NVIDIA Vera Rubin NVL72 ကို အခြေခံထားပါတယ် ။ ASUS က ဒီစနစ်ဟာ ယခင်မျိုးဆက်ထက် watt တစ်ခုချင်းစီရဲ့ စွမ်းဆောင်ရည် ၁၀ ဆ ပိုကောင်းတယ်လို့ ဆိုပါတယ်။ ကုမ္ပဏီဟာ AI လေ့ကျင့်မှု၊ inference နဲ့ post-training workloads တွေအတွက် NVIDIA HGX Rubin NVL8 ကို အခြေခံထားတဲ့ XA NR1I-E12LR နဲ့ XA NR1I-E12L တို့ကိုလည်း မိတ်ဆက်ထားပါတယ်။
agentic AI workloads များအတွက် 2U ASUS XA P2N-E2 သည် NVIDIA Vera CPU နှစ်ခုပါသည့် NVIDIA MGX architecture ကိုအသုံးပြုပြီး dual-slot NVIDIA GPU နှစ်ခုအထိ ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ASUS သည် စနစ်အတွက် ရည်ရွယ်ထားသော workloads များထဲတွင် agentic reasoning၊ data processing နှင့် orchestration တို့ကို စာရင်းပြုစုထားသည်။
ESC8000-E12P သည် enterprise inference၊ vision AI နှင့် visual computing အတွက် NVIDIA RTX PRO 6000 နှင့် RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition GPU များကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ASUS သည် PE3000N ဖြင့် NVIDIA platform ကို အဆုံးစွန်သို့ ယူဆောင်လာပြီး၊ ၎င်းသည် NVIDIA Jetson Thor T5000 module ကို real-time inference၊ sensor fusion၊ robotics နှင့် industrial automation အတွက် အသုံးပြုပါသည်။
သိုလှောင်မှုနှင့် မိတ်ဖက်များသည် AI Factory Platform ကို တိုးချဲ့သည်
သိုလှောင်မှုကို ASUS ၏ AI factory platform ထဲသို့ တိုက်ရိုက်ပေါင်းစပ်ထားသည်။ UF920-E3-RS24 သည် AI-native storage အတွက် NVIDIA STX modular foundation ကို အခြေခံထားပြီး ASUS OJ340A-RS60 object storage system နှင့် VS320D-RS26N storage system တို့နှင့်အတူ တွဲဖက်ထားသည်။
ဤစနစ်များသည် AI-native storage၊ object storage နှင့် ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော storage infrastructure များအထိ အကျုံးဝင်သည့် AI pipeline များ၏ စွမ်းရည်၊ ရရှိနိုင်မှုနှင့် data management လိုအပ်ချက်များကို ဖြေရှင်းရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။ ၎င်းသည် ASUS ၏ compute၊ networking၊ deployment နှင့် management products များကဲ့သို့ storage ကို အခြေခံအဆောက်အအုံဗျူဟာတစ်ခုအဖြစ်သို့ ယူဆောင်လာပါသည်။
မိတ်ဖက်စာရင်းက ASUS သည် ၎င်း၏ အခြေခံအဆောက်အအုံ မဟာဗျူဟာကို မည်မျှအထိ တိုးချဲ့နေသည်ကိုလည်း ပြသသည်။ Samsung နှင့် WD နှစ်ခုစလုံးသည် သိုလှောင်မှုမိတ်ဖက်များအဖြစ် အမည်ပေးထားပြီး NVIDIA၊ AMD နှင့် Intel တို့သည် အဓိက ကွန်ပျူတာပလက်ဖောင်းများကို လွှမ်းခြုံထားသည်။ IBM၊ Schneider Electric၊ Crusoe၊ Foxlink၊ Aleria နှင့် အခြားသူများသည် ဆော့ဖ်ဝဲ၊ အထောက်အကူပြုပစ္စည်းများ၊ အခြေခံအဆောက်အအုံနှင့် ဖြန့်ကျက်မှုတို့တွင် ပါဝင်ပတ်သက်နေကြသည်။
ASUS သည် သိုလှောင်မှု၊ ဆော့ဖ်ဝဲ၊ ဖြန့်ကျက်ကိရိယာများနှင့် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုစီမံခန့်ခွဲမှုအပါအဝင် ကွန်ပျူတာဆာဗာများထက်ပို၍ ထောက်ပံ့ပေးနိုင်သော ကြီးမားသော အခြေခံအဆောက်အအုံပံ့ပိုးပေးသူများနှင့် ပိုမိုနီးကပ်စွာ နေရာယူထားသည်။
Intel နှင့် AMD တို့သည် Server Portfolio ကို တိုးချဲ့လိုက်ကြသည်။
ASUS ရဲ့ AI အခြေခံအဆောက်အအုံ အစီအစဉ်တွေမှာ ပါဝင်တဲ့ တစ်ခုတည်းသော compute platform ကတော့ NVIDIA မဟုတ်ပါဘူး။ ကုမ္ပဏီဟာ AI၊ HPC နဲ့ ပိုပြီး ရိုးရာ enterprise workloads တွေကို လွှမ်းခြုံထားတဲ့ Intel နဲ့ AMD စနစ်အသစ်တွေကိုလည်း ပြသခဲ့ပါတယ်။
RS700-E12-RS4U နှင့် RS720-E12-RS12U တို့သည် Intel Xeon 6 ပရိုဆက်ဆာများကို အသုံးပြုထားပြီး 6U XA P8I-E13A သည် GPU အရှိန်မြှင့်တင်မှုကို ပံ့ပိုးပေးသည့် Intel ၏ နောက်မျိုးဆက် Xeon ပရိုဆက်ဆာပလက်ဖောင်းကို အသုံးပြုထားသည်။
AMD ဘက်တွင် RS720A-E14B-R32U နှင့် RS500A-E14B-R12U တို့သည် AMD EPYC 9006 Series ပရိုဆက်ဆာများကို အသုံးပြုသည်။ ASUS သည် မကြာသေးမီက ၎င်း၏ EPYC 9006 server portfolio ကို AMD ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အဓိကထားသော SP8 socket ဖြင့် တိုးချဲ့ခဲ့ပြီး ဤစနစ်များသည် ထိုပလက်ဖောင်းကို ၎င်း၏ ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော AI အခြေခံအဆောက်အအုံလိုင်းထဲသို့ တိုးချဲ့ခဲ့သည်။
ESC8000A-E13P သည် AMD server hardware ကို AMD Instinct MI350P PCIe accelerators များနှင့် တွဲဖက်ပေးသည်။ ASUS သည် inference၊ agentic AI နှင့် HPC workloads များအတွက် စနစ်ကို နေရာချထားပေးသည်။
ASUS သည် AI အခြေခံအဆောက်အအုံကို Edge သို့ တိုးချဲ့သည်
ASUS သည် စက်မှုလုပ်ငန်းသုံး edge AI အတွက် RUC-2000 စီးရီးကိုလည်း မိတ်ဆက်ခဲ့သည်။ စနစ်များတွင် Intel Core Ultra Series 3 ပရိုဆက်ဆာများကို အသုံးပြုထားပြီး ASUS သည် စက်အမြင်အာရုံ၊ ဗီဒီယိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ စက်မှုလုပ်ငန်းအလိုအလျောက်စနစ်နှင့် ယာဉ်အတွင်းအသုံးချမှုများကို ပစ်မှတ်ထားသည့် AI TOPS ၁၈၀ အထိ ပေးဆောင်သည်။ ကြံ့ခိုင်ပြီး ပန်ကာမပါသော ဒီဇိုင်းကို ဟာ့ဒ်ဝဲသည် ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော အပူချိန်နှင့် ဗို့အားအပိုင်းအခြားများတွင် လည်ပတ်ရန် လိုအပ်ပြီး လျှပ်စစ်ဆူညံသံကို ခံနိုင်ရည်ရှိသော ပတ်ဝန်းကျင်များအတွက် ရည်ရွယ်ပါသည်။
ASUS ရဲ့ စက်မှုလုပ်ငန်းသုံး အားသာချက် အစုစုဟာ AI စက်ရုံ မဟာဗျူဟာကို ထုတ်လုပ်ရေး၊ သယ်ယူပို့ဆောင်ရေး၊ အများပြည်သူဘေးကင်းရေး၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုနဲ့ ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှု အခြေခံအဆောက်အအုံပြင်ပမှာ ဒေတာထုတ်လုပ်တဲ့ အခြားပတ်ဝန်းကျင်တွေအထိ တိုးချဲ့ထားပါတယ်။
ASUS သည် AI workloads များကို လည်ပတ်စေသော server များကို ထောက်ပံ့ပေးခြင်းမှ ပတ်ဝန်းကျင်ရှိ အခြေခံအဆောက်အအုံများကို ပိုမိုထောက်ပံ့ပေးခြင်းအထိ ၎င်း၏အခန်းကဏ္ဍကို ထိရောက်စွာ တိုးချဲ့လျက်ရှိသည်။ Vera Rubin rack-scale စနစ်များ၊ Intel နှင့် AMD server များ၊ dedicated AI storage၊ edge hardware၊ digital-twin planning၊ management software နှင့် governance tools များဖြင့် ASUS သည် AI စက်ရုံတစ်ခုတည်ဆောက်လည်ပတ်ရန် လိုအပ်သော အခြေခံအဆောက်အအုံများကို ပိုမိုလွှမ်းခြုံထားသည်။
ASUS AI အခြေခံအဆောက်အအုံ ရရှိနိုင်မှု
ASUS ဆာဗာများကို ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းတွင် ရရှိနိုင်ပါသည်။ တစ်ဦးချင်းစနစ်များနှင့် အခြားထုတ်ကုန်များ ရရှိနိုင်မှုမှာ ဒေသနှင့် ဒေသဆိုင်ရာ စည်းမျဉ်းစည်းကမ်း လိုအပ်ချက်များအလိုက် ကွဲပြားပြီး ASUS သည် ဖောက်သည်များအား ရရှိနိုင်မှုဆိုင်ရာ အချက်အလက်များအတွက် ဒေသဆိုင်ရာ ကိုယ်စားလှယ်များထံ လမ်းညွှန်ပေးပါသည်။
အမေဇုံ