Az ASUS fejlesztőcsapata elkészítette a vállalat első USB-s AI gyorsítóját, ami a UGen300 nevet viseli és eléggé impresszív, 40 TOPs szintű INT4-es számítási teljesítményt kínál. A szóban forgó USB-s AI gyorsító egy jól ismert processzor, a Hailo-10H köré épül, ami már több hírünkben is szerepelt. A processzor mellé ezúttal 8 GB-nyi LPDDR4-es fedélzeti memóriát társítottak, ami segít a hatékony munkavégzésben és a helyben futó LLM-ek és VLM-ek gyorsításában, illetve az egyéb AI feladatok sebességének felpörgetésében.

Galéria megnyitása

Az apróság egy 105 milliméter hosszú, 50 milliméter széles, illetve 18 milliméter magas USB-s eszköz formájában érkezik, ami nagyobb, mint egy klasszikus pendrive, de kisebb, mint egy nagyteljesítményű külső SSD. Az USB-C portra kapcsolódó AI gyorsító segítségével kiegészíthető a processzor NPU-jának teljesítménye, de olyan esetekben is jól jöhet, amikor egyáltalán nincs NPU az adott rendszerben. A komplex AI feladatokra is bevethető USB-s AI gyorsító mindössze 2,5 W-os fogyasztás mellett működik és 10 Gbps-os adatátviteli sávszélességű USB 3.1 Gen2 Type-C csatolófelületet használ. A termék a nagyobb AI keretrendszerekkel gond nélkül együtt tud működni, így egyebek mellett a Keras, a PyTorch, a TensorFlow, a TensorFlowLite és az ONNX támogatással is rendelkezik.

A konzumerpiaci és ipari eszközökben és rendszerekben egyaránt használható újdonság nemcsak Windows és Linux, hanem Android támogatással is büszkélkedik, ezáltal többféle platform is profitálhat a benne rejlő lehetőségekből. Az alacsony fogyasztású AI gyorsító mellé az ASUS csapata egy speciális alkalmazást is kínál majd, ami UGen Utility névvel érkezik és 100-nál is több előre tréningezett modellt tartalmaz a könnyebb indulás érdekében. A termék birtokában a Hailo Developer Community is elérhetővé válik, ahol oktatóanyagok, referencia tartalmak, illetve nagymennyiségű tudás áll rendelkezésre annak érdekében, hogy az Edge AI alkalmazások fejlesztése és bevetése minél gyorsabban, minél hatékonyabban történhessen.

Galéria megnyitása

Az ASUS újdonsága a fejlesztőket, a tanulókat, az oktatókat, illetve a beágyazott ipari rendszerek fejlesztőit egyaránt célba veszi, illetve mindenki mást is, aki alacsony fogyasztású, könnyen kezelhető, mégis ütőképes teljesítményt nyújtó AI gyorsítóra vágyik a helyi AI tartalmak kezeléséhez.

Az ASUS UGen300-as modell várhatóan rövidesen elérhető lesz kereskedelmi forgalomban, arról azonban egyelőre nincs hír, pontosan mennyibe kerül majd. A termékből M.2-es bővítőkártya formájában érkező változat is készül, amivel újabb szegmenseket és eszközöket vehet célba a gyártó, a fentihez hasonló képességek mellett.

Hírlevél feliratkozás
A feliratkozással elfogadom a Felhasználási feltételeket és az Adatvédelmi nyilatkozatot.

6 hozzászólás

A komment írásához előbb jelentkezz be!
csapi26
csapi26
2026. ápr. 7. 11:13
#2

ezt a TOPSot valaki magyarázza már el AI-maszlag nélkül, emberi nyelven hogy mialófaszt jelent, ez szimpla floating point operation per second, mint egységnyi matematikai művelet, csak divatosan újradefiniálva?

Mosdatlan_falusi
Mosdatlan_falusi
2026. ápr. 7. 12:09

@csapi26 percenként legalább ennyi buzzwordot kell mondania a CEO-nak, hogy komolyan vegyék :D

gombabacsi
gombabacsi
2026. ápr. 7. 9:46
#1

a gef3060 kártyám hogy viszonyul egy 40 TOPs AI gyorsítóhoz?

AI:

Röviden: A GeForce RTX 3060 jelentősen erősebb nyers számítási kapacitásban, mint egy 40 TOPS-os AI gyorsító (NPU), de sokkal több áramot is fogyaszt.

Míg a 40 TOPS (Tera Operations Per Second) jelenleg a "Microsoft Copilot+ PC" kategória belépő szintje (pl. Snapdragon X Elite, újabb Intel Core Ultra vagy AMD Ryzen AI chipek NPU-ja), addig egy dedikált videókártya egészen más ligában játszik.

Nyers teljesítmény összehasonlítása

Az összehasonlítás trükkös, mert az AI gyorsítók (NPU-k) általában alacsony precizitású (INT8) műveletekre vannak kihegyezve, míg a GPU-k erejét gyakran FP16 vagy FP32-ben mérik.

Jellemző RTX 3060 (12GB) Átlagos 40 TOPS NPU
AI Teljesítmény (INT8) ~100+ TOPS 40 TOPS
AI Teljesítmény (FP16) ~50 TFLOPS ~5-10 TFLOPS (becsült)
Fogyasztás (TDP) 170W ~5-15W
VRAM / Memória 12 GB GDDR6 (dedikált) Osztott rendszermemória

Miért jobb az RTX 3060?

  • Nyers erő: Az RTX 3060 Tensor magjai (a kártya specifikus AI magjai) összesítve jóval több műveletet tudnak elvégezni másodpercenként, mint egy mobil processzorba épített 40 TOPS-os egység.
  • VRAM előny: A 12 GB-os verzió hatalmas előny a helyi nyelvi modellek (LLM, pl. Llama 3) vagy képalkotás (Stable Diffusion) futtatásánál. Az NPU-k a rendszermemóriát (RAM) használják, ami lassabb.
  • Szoftveres támogatás: Az NVIDIA CUDA és TensorRT rendszerei a legelterjedtebbek az AI fejlesztésben. Szinte minden AI szoftver azonnal és optimálisan fut rajta.

Mikor nyer a 40 TOPS-os gyorsító?

  • Energiahatékonyság: Ez a legfőbb érv. Az NPU töredék annyi áramot fogyaszt. Laptopoknál ez azt jelenti, hogy az AI funkciók (pl. háttérelmosás videóhívásnál, élő feliratozás) nem merítik le az akkut 1 óra alatt.
  • Folyamatos háttérfeladatok: Az NPU-kat arra tervezték, hogy a háttérben "észrevétlenül" fussanak, míg a GPU-t inkább nagy, intenzív feladatokra (renderelés, generálás) érdemes használni.

Összegzés

Ha AI tartalomgyártásról (képalkotás, videóvágás AI effektekkel, saját chatbot futtatása) van szó, az RTX 3060 messze lekörözi a 40 TOPS-os NPU-kat. A 40 TOPS inkább arra való, hogy a Windows beépített AI funkciói gördülékenyen fussanak egy vékony laptopon anélkül, hogy a gép felforrósodna.

gombabacsi
gombabacsi
2026. ápr. 7. 14:08

@thedeveloper ezt a cikkre is elmondhatnád, ugyanis amit leírtam (bemásoltam), pont az lenne a lényeg :D

Vissza az oldal tetejére