ASUS Ascent GX10 kaufen - Petaflop-KI für den Schreibtisch

Bei Nelpx kostet der ASUS Ascent GX10 ab 3.850 Euro netto in der Ausführung mit 1 TB NVMe (GX10-GG0003BN); die 2-TB-Variante (GX10-GG0026BN) liegt bei 4.650 Euro netto. Die 4-TB-Version mit PCIe-Gen5-SSD (GX10-GG0027BN) ist auf Anfrage erhältlich. Alle Preise verstehen sich netto zzgl. Umsatzsteuer. Über den Konfigurator auf dieser Seite lässt sich die gewünschte Stückzahl direkt zusammenstellen und als Angebot anfragen - in der Regel innerhalb von 48 Stunden. Preis und Verfügbarkeit bestätigt Nelpx tagesaktuell im Angebot.

Ja - der ASUS Ascent GX10 ist kurzfristig lieferbar. Geliefert wird ausschließlich Neuware aus dem autorisierten Kanal. Die verfügbaren Stückzahlen der gesamten GB10-Klasse hängen von NVIDIAs Kontingenten ab, weshalb sich die Lage kurzfristig ändern kann. Den verbindlichen Liefertermin bestätigt Nelpx im Angebot, das in der Regel innerhalb von 48 Stunden vorliegt. Lieferung erfolgt EU-weit.

Es gibt drei Speichervarianten, alle mit 128 GB Unified Memory: GX10-GG0003BN mit 1 TB NVMe (Teilenummer 90MS0371-M00030), GX10-GG0026BN mit 2 TB NVMe (90MS0371-M000U0) und GX10-GG0027BN mit 4 TB NVMe (90MS0371-M000V0). Die 1- und 2-TB-Modelle nutzen eine PCIe-4.0-SSD, die 4-TB-Version als einzige eine PCIe-5.0-SSD. Wichtig bei der Auswahl: Der Arbeitsspeicher ist fest verlötet, und das Gerät hat nur einen einzigen M.2-Steckplatz. Die Speichergröße ist damit eine Kaufentscheidung ohne Upgrade-Pfad.

Technisch sind beide dieselbe Plattform: GB10 Grace Blackwell Superchip, 128 GB Unified Memory mit 273 GB/s, NVIDIA ConnectX-7 und NVIDIA DGX OS - das gilt ebenso für die GB10-Geräte von MSI, HP, GIGABYTE, Acer, Dell und Lenovo. ASUS unterscheidet sich über die Ausführung: drei Speichervarianten (1, 2 und 4 TB), ein Metallgehäuse mit zusätzlicher Bodenbelüftung, eine Dual-Fan-Kühlung mit siebenstufiger Regelung und die Power-Taste an der Front - was ServeTheHome im Test ausdrücklich als Vorteil beim Betrieb mehrerer gestapelter Geräte hervorhebt. Software und KI-Ökosystem sind identisch. StorageReview fasst den Vergleich so zusammen: Weil alle Spark-Systeme dasselbe Board und denselben Superchip nutzen, sind die Leistungsunterschiede gering - entschieden wird über Storage, Thermik, Bauform und Anbieter. Zum Vergleich: DGX-Spark-Seite, MSI EdgeXpert, HP ZGX Nano.

StorageReview hat am Ascent GX10 selbst gemessen: Beim Serving mit vLLM erreicht GPT-OSS-120B je nach Batch-Größe 70 bis 680 Token pro Sekunde aggregiert, im Prefill-lastigen Profil bis zu 2.700 Token pro Sekunde. GPT-OSS-20B kommt auf bis zu 1.600 Token pro Sekunde, Llama 3.1 8B in FP4 auf bis zu 2.750 Token pro Sekunde bei Batch 64. Diese aggregierten Werte gelten für viele parallele Anfragen, nicht für eine einzelne Konversation: Auf der baugleichen Referenzplattform misst LMSYS für ein dichtes 70B-Modell bei Einzelanfragen nur rund 2,7 Token pro Sekunde. Der Grund ist die Speicherbandbreite von 273 GB/s - sie trägt Mixture-of-Experts-Modelle gut, bremst aber dichte Großmodelle. Für Produktions-Durchsatz skaliert man auf RTX-PRO- oder H200-Systeme; der Software-Stack bleibt derselbe.

Hier lohnt ein genauer Blick, weil die Angaben auseinandergehen. ASUS wirbt damit, die 128 GB seien ausreichend für das Fine-Tuning von 200-Milliarden-Parameter-Modellen. NVIDIA formuliert es für die identische Plattform anders und präziser: Modelle bis 200 Milliarden Parameter lassen sich ausführen (Inferenz), feinabgestimmt werden Modelle bis rund 70 Milliarden Parameter - etwa die DeepSeek-R1-Distill-Klasse. ASUS' eigene Software-Übersicht nennt konsistent dazu Inferenz bis 70B für DeepSeek R1. Nelpx nennt deshalb bewusst die NVIDIA-Zahlen: 200 Milliarden Parameter für die Ausführung, 70 Milliarden für das Fine-Tuning auf einem Gerät. Volles Training großer Modelle ist ohnehin nicht der Einsatzzweck - dafür sind HGX-Systeme gebaut, auf die sich Projekte dank identischem NVIDIA-Stack ohne Umbau migrieren lassen.

Ja - jedes Gerät hat eine NVIDIA-ConnectX-7-SmartNIC mit zwei QSFP-Anschlüssen und bis zu 200 Gb/s. ASUS sieht die Kopplung von zwei Geräten ausdrücklich vor: gemeinsam 256 GB Unified Memory und Modelle bis 405 Milliarden Parameter, als Beispiel nennt ASUS Llama 3.1 405B. Der Vollständigkeit halber: ASUS' Support-Datenbank spricht an einer Stelle von bis zu vier koppelbaren Geräten, während die Produktseite und NVIDIA den Zweier-Verbund dokumentieren - Nelpx sagt deshalb nur den Zweier-Verbund verbindlich zu und prüft größere Aufbauten im Einzelfall. Ein Praxis-Hinweis aus der Community: Frühe Geräte verhandelten den zweiten ConnectX-7-Anschluss mit halber PCIe-Breite, was den Durchsatz in gemischten Clustern gedrückt hat; ein BIOS-Update behebt das, wir liefern auf Wunsch mit aktuellem Firmware-Stand. Im Konfigurator lässt sich die Kopplung direkt anfragen.

Nein. Der GX10 ist ein Arm-System und läuft mit NVIDIA DGX OS auf Ubuntu-Basis. ASUS bezeichnet DGX OS als das einzige getestete und empfohlene Betriebssystem und schließt sowohl Standard-Ubuntu als auch andere Betriebssysteme aus. In der Praxis arbeitet man vom eigenen Windows- oder Linux-Rechner aus per SSH, über Jupyter im Browser oder eine Remote-Anbindung der eigenen Entwicklungsumgebung. Wer eine Windows-KI-Workstation sucht, ist mit einer GPU-Workstation besser bedient - die bietet zugleich deutlich mehr Speicherbandbreite.

Nein - und das ist der wichtigste Punkt bei der Variantenwahl. ASUS schließt Hardware-Upgrades ausdrücklich aus: Ein kundenseitiger SSD-Tausch oder eine andere Hardware-Modifikation gilt laut ASUS-Support als vom Kunden verursachter Schaden und ist nicht von der Garantie gedeckt. Das Gerät hat außerdem nur einen einzigen M.2-Steckplatz, und die 128 GB Arbeitsspeicher sind fest verlötet. Die Speichergröße sollte deshalb von Anfang an zum Vorhaben passen: Ein einzelnes 120B-MoE-Modell belegt bereits rund 65 GB auf der SSD. Nelpx berät dazu vor der Bestellung.

Für den deutschen Handel wird der ASUS Ascent GX10 mit 2 Jahren Herstellergarantie geführt; ASUS' eigener US-Shop weist für das Gerät dagegen 1 Jahr aus. Weil die Angaben je nach Markt abweichen, nennt Nelpx die für Ihre Bestellung konkret geltenden Garantie- und Servicekonditionen transparent im Angebot. Die gesetzliche Gewährleistung bleibt davon unberührt. Zu beachten ist, dass eigenmächtige Hardware-Eingriffe - insbesondere ein SSD-Tausch - die Garantie entfallen lassen.

Das Gerät kommt mit NVIDIA DGX OS und vorinstalliertem NVIDIA-AI-Stack: CUDA, PyTorch, TensorFlow, JAX, Jupyter, Ollama, NVIDIA TensorRT sowie NVIDIA NIM und Blueprints für fertige KI-Workflows. In unabhängigen Tests nachweislich im Einsatz sind außerdem vLLM und llama.cpp. ASUS positioniert den GX10 darüber hinaus für agentische KI: Der quelloffene NVIDIA-NemoClaw-Stack soll Agenten mit Richtlinien und Sandboxing lokal betreiben - eine Herstellerangabe zu Open-Source-Software von Drittanbietern, auf die ASUS in den eigenen Fußnoten selbst hinweist. Nelpx richtet den gewünschten Software-Stand auf Anfrage vor der Auslieferung ein. Projekte skalieren mit minimalen Änderungen auf NVIDIA-Datacenter- oder Cloud-Infrastruktur, weil der Stack derselbe ist.

Er lohnt sich für Entwickler und Data Scientists, die Modelle lokal bauen, feintunen und testen, bevor es ins Rechenzentrum geht; für Hochschulen und Labore, die KI-Praxis in Lehre und Forschung bringen wollen - 15 mal 15 Zentimeter, normale Steckdose, kein Serverraum nötig; und für alle, die sensible Daten nicht in eine US-Cloud geben dürfen oder wollen. Nicht geeignet ist er als Produktions-Inferenz-Server für viele gleichzeitige Nutzer und ebenso wenig für Aufgaben, die vor allem hohen Token-Durchsatz in einzelnen Konversationen brauchen - dort limitiert die Speicherbandbreite von 273 GB/s. Diesen Part übernehmen GPU-Server, auf die der identische NVIDIA-Stack direkt migriert. Für Hochschulen und Forschungseinrichtungen beraten wir zusätzlich zu besonderen Konditionen.