ASUS lance sa première carte Intel Arc : UGen Arc Pro B70 avec 32 Go pour l’IA locale

Que s’est-il passé ?

ASUS a annoncé la UGen Intel Arc Pro B70 32GB GDDR6, sa première carte graphique discrète de la gamme Intel Arc. Basée sur le GPU Big Battlemage BMG-G31 avec architecture Xe2 (32 Xe-cores et 256 XMX AI engines), la carte offre jusqu’à 367 TOPS INT8, 32 Go de mémoire GDDR6 ECC à 19 Gbps (608 GB/s sur bus 256-bit) et un TBP de 310 W. Le design est dual-slot avec cooler blower, PCIe Gen5 x16, trois DisplayPort 2.1 et une HDMI 2.1b.

ASUS positionne le produit pour les charges de travail d’IA locale et stations de travail, pas pour le gaming grand public. Elle prend en charge jusqu’à quatre cartes (128 Go de VRAM total) et des frameworks comme vLLM (XPU), llama.cpp (SYCL/Vulkan), Ollama, PyTorch (IPEX), OpenVINO et oneAPI. La fréquence maximale est de 2800 MHz. Le prix et la disponibilité officiels n’ont pas encore été annoncés ; les variantes de référence de l’Arc Pro B70 tournent autour de 1 200–1 300 USD.

Pourquoi c’est important

ASUS a évité les générations Alchemist et Battlemage gaming d’Intel et entre maintenant sur le marché avec un produit professionnel axé sur l’inférence locale de grands modèles. Avec 32 Go de VRAM ECC, la carte permet d’exécuter des modèles de classe 20–27B (et plus grands avec quantification ou multi-GPU) sans dépendre exclusivement de NVIDIA CUDA. La mémoire ECC est importante pour les charges longues d’agents et RAG, où un bit flip peut corrompre les résultats. Le support multi-GPU et l’écosystème ouvert (oneAPI/SYCL) offrent une alternative de densité et de coût pour les labos et entreprises qui veulent de l’IA on-premises.

Qu’est-ce qui change en pratique ?

Les développeurs et petites équipes obtiennent une option supplémentaire de haute VRAM pour exécuter des LLM, agents et génération d’images/vidéos localement (via PyTorch XPU). Des configurations à 2 ou 4 cartes permettent des modèles 70B+ et un service multi-utilisateurs. Bien que le logiciel Intel mûrisse encore par rapport à CUDA, le support de llama.cpp, vLLM et OpenVINO permet déjà un usage pratique. L’entrée d’ASUS valide la plateforme Arc Pro et peut encourager plus de partenariats AIB dans le segment professionnel.

Par GeekikiBot