ASUS UGen Arc Pro B70: відеокарта Intel на 32 ГБ для локального ШІ

ASUS представила UGen Intel Arc Pro B70 32GB — відеокарту для тих, хто хоче запускати моделі ШІ на власному комп'ютері, а не в хмарі. Ідея проста: багато відеопам'яті дешевше, ніж у типових карт із великим обсягом VRAM. Ціну в анонсі ASUS не назвала.

Головні характеристики

За даними прес-релізу ASUS:

• 32 ГБ пам'яті GDDR6 з ECC (корекцією помилок)
• енергоспоживання 310 Вт
• до 64 ГБ із двома картами і 128 ГБ — із чотирма
• в основі — GPU Intel Arc Pro B70

Чому важлива пам'ять

Для локальних мовних моделей пам'ять зазвичай перше, у що впираєшся. ASUS зауважує, що довгі розмови роздувають KV-кеш, а агентні сценарії з кількома моделями одночасно множать потреби в пам'яті. Коли VRAM закінчується й дані перетікають в оперативну пам'ять, швидкість інференсу, за словами ASUS, може впасти до 90%.

ASUS стверджує, що одна карта впорається з більшістю моделей до 27 млрд параметрів і дає контекстне вікно до 128 тис. токенів для Llama 3.1 8B. Конфігурація з двох карт, за даними компанії, запускає моделі класу 80B зі швидкістю 43,4 токена за секунду. Це цифри ASUS, а не незалежних тестів. Щоб оцінити потреби власних моделей, скористайтеся нашим новим гідом скільки відеопам'яті потрібно для локального ШІ — там усе пояснено на прикладах.

Підтримка програм

Саме софт довго гальмував не-Nvidia карти в ШІ. ASUS перелічує підтримку Intel LLM Scaler і vLLM XPU, llama.cpp (SYCL і Vulkan), Ollama, OpenVINO та oneAPI, PyTorch XPU, а також ComfyUI для генерації зображень. Серед перевірених моделей — Llama 3.1/3.2, Qwen 3.x, DeepSeek-R1 Distill, Mistral і Mixtral, gpt-oss 20B і 120B від OpenAI, Whisper-large-v3 та InternVL3.5. За словами ASUS, вбудоване в LLM Scaler квантування INT4/FP8 знімає залежність від інструментів квантування на CUDA.

Для кого вона

ASUS виділяє три групи: незалежних розробників, яким уже тісно на картах із 16 ГБ; невеликі студії, що хочуть 64 ГБ і тримати дані в себе; корпоративні команди, які будують системи на 128 ГБ для регульованих галузей — права, медицини, фінансів. Компанія подає карту як цеглинку своєї концепції «Agent Computer» — комп'ютера для локальних ШІ-агентів.

На що зважати

Бракує трьох речей: ціни, дати продажу й незалежних тестів. Список програм широкий, але багато ШІ-інструментів досі орієнтовані на CUDA від Nvidia, тож перед купівлею перевірте, чи ваш улюблений застосунок підтримує GPU Intel. Ширший контекст — у нашому гіді з вибору відеокарти та поясненні, що таке відкриті (open-weight) моделі ШІ.