ASUS UGen Arc Pro B70: видеокарта Intel на 32 ГБ для локального ИИ

ASUS представила UGen Intel Arc Pro B70 32GB — видеокарту для тех, кто хочет запускать модели ИИ на своем компьютере, а не в облаке. Идея простая: много видеопамяти дешевле, чем у типичных карт с большим объемом VRAM. Цену в анонсе ASUS не назвала.

Главные характеристики

По данным пресс-релиза ASUS:

• 32 ГБ памяти GDDR6 с ECC (коррекцией ошибок)
• энергопотребление 310 Вт
• до 64 ГБ с двумя картами и 128 ГБ — с четырьмя
• в основе — GPU Intel Arc Pro B70

Почему важна память

Для локальных языковых моделей память обычно первое, во что упираешься. ASUS отмечает, что длинные диалоги раздувают KV-кэш, а агентные сценарии с несколькими моделями одновременно умножают требования к памяти. Когда VRAM заканчивается и данные уходят в оперативную память, скорость инференса, по словам ASUS, может упасть до 90%.

ASUS утверждает, что одна карта справится с большинством моделей до 27 млрд параметров и дает контекстное окно до 128 тыс. токенов для Llama 3.1 8B. Конфигурация из двух карт, по данным компании, запускает модели класса 80B со скоростью 43,4 токена в секунду. Это цифры ASUS, а не независимых тестов. Чтобы прикинуть потребности своих моделей, воспользуйтесь нашим новым гидом сколько видеопамяти нужно для локального ИИ — там все разобрано на примерах.

Поддержка программ

Именно софт долго тормозил не-Nvidia карты в ИИ. ASUS перечисляет поддержку Intel LLM Scaler и vLLM XPU, llama.cpp (SYCL и Vulkan), Ollama, OpenVINO и oneAPI, PyTorch XPU, а также ComfyUI для генерации изображений. Среди проверенных моделей — Llama 3.1/3.2, Qwen 3.x, DeepSeek-R1 Distill, Mistral и Mixtral, gpt-oss 20B и 120B от OpenAI, Whisper-large-v3 и InternVL3.5. По словам ASUS, встроенное в LLM Scaler квантование INT4/FP8 снимает зависимость от инструментов квантования на CUDA.

Для кого она

ASUS выделяет три группы: независимых разработчиков, которым уже тесно на картах с 16 ГБ; небольшие студии, которые хотят 64 ГБ и держать данные у себя; корпоративные команды, собирающие системы на 128 ГБ для регулируемых отраслей — права, медицины, финансов. Компания подает карту как кирпичик своей концепции «Agent Computer» — компьютера для локальных ИИ-агентов.

На что обратить внимание

Не хватает трех вещей: цены, даты продаж и независимых тестов. Список программ широкий, но многие ИИ-инструменты по-прежнему заточены под CUDA от Nvidia, так что перед покупкой проверьте, поддерживает ли ваше любимое приложение GPU Intel. Более широкий контекст — в нашем гиде по выбору видеокарты и объяснении, что такое открытые (open-weight) модели ИИ.