HONOR Tiangong AXB35 Ultra (RTX Spark N1X Superchip, ARM v9.2-A (N1X), RAM 128GB)

<p>HONOR Tiangong AXB35 Ultra - компактная AI-рабочая станция на базе NVIDIA RTX Spark N1X Superchip, объединяющего 20-ядерный NVIDIA Grace CPU архитектуры ARM v9.2 и интегрированный NVIDIA Blackwell RTX GPU с 6144 CUDA-ядрами. Платформа подходит для Инференса / Развертывания (Inference), RAG-систем (Retrieval-Augmented Generation), Дообучения моделей (Fine-tuning), Анализа данных (Data Science), Визуализации и рендеринга и Видеоаналитики / Видеонаблюдения. Grace CPU отвечает за общую логику приложений и подготовку данных, а Blackwell RTX GPU выполняет основные параллельные AI- и графические вычисления.</p>

<p>Главное преимущество Tiangong AXB35 Ultra - 128GB LPDDR5X unified memory, общей для CPU и GPU. Благодаря единому пулу памяти система может локально запускать крупные LLM и мультимодальные модели, которым недостаточно обычных 16-32GB видеопамяти. RTX Spark N1X обеспечивает до 1 PFLOP FP4 AI-производительности, поддерживает CUDA и современные Tensor Core вычисления Blackwell, что делает платформу удобной для локальных AI-агентов, reasoning, RAG, AI-кодинга, генеративных моделей и работы с длинным контекстом.</p>

<p>HONOR разместила платформу в компактном корпусе объёмом около 2 литров с 2TB NVMe SSD, поддержкой нескольких M.2-накопителей, двумя 10GbE, Wi-Fi 7, USB4, HDMI 2.1 и DisplayPort 1.4. Система ориентирована на локальные корпоративные AI-нагрузки и multi-agent сценарии. При этом unified memory не является серверной HBM-памятью, поэтому AXB35 Ultra лучше всего подходит для локального inference, RAG, LoRA/QLoRA fine-tuning и генеративных задач, а не для полноценного обучения крупных LLM с нуля.</p>

<br>
<h3>Производительность</h3>
<div>
  <table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" style="border-collapse: collapse;">
    <tbody>
      <tr><td style="border-image: initial;"><b>Тип точности</b></td><td style="border-image: initial;"><b>Мощность</b></td></tr>
    
      <tr><td style="border-image: initial;">FP4 *</td><td style="border-image: initial;">1 PFLOP</td></tr>
    
      <tr><td style="border-image: initial;">FP4</td><td style="border-image: initial;">0.5 PFLOP</td></tr>
    
      <tr><td style="border-image: initial;">FP8 *</td><td style="border-image: initial;">0.5 PFLOP</td></tr>
    
      <tr><td style="border-image: initial;">FP8</td><td style="border-image: initial;">0.25 PFLOP</td></tr>
    
      <tr><td style="border-image: initial;">FP16 *</td><td style="border-image: initial;">0.25 PFLOP</td></tr>
    
      <tr><td style="border-image: initial;">FP16</td><td style="border-image: initial;">0.125 PFLOP</td></tr>
     </tbody>
   </table>

  <p>* - С структурной разреженностью</p>

  <br />
</div>
<h3>Совместимость с LLM-моделями</h3>
  
<div>  
  <table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" style="border-collapse: collapse;">  
    <tbody>  
      <tr>
        <td style="border-image: initial;"><b>Модель</b></td>
        <td style="border-image: initial;"><b>Тип квантизации</b></td>
        <td style="border-image: initial;"><b>Требуется VRAM</b></td>
        <td style="border-image: initial;"><b>Совместимость</b></td>
        <td style="border-image: initial;"><b>Примечание</b></td>
      </tr>

      <tr>
        <td style="border-image: initial;">DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B</td>
        <td style="border-image: initial;">Нет</td>
        <td style="border-image: initial;">Примерно 65.5GB</td>
        <td style="border-image: initial;">✅</td>
        <td style="border-image: initial;">На HONOR Tiangong AXB35 Ultra модель уверенно размещается в 128GB unified memory и подходит для reasoning, программирования, RAG и локальных AI-агентов. Остаётся хороший запас памяти под KV-cache, длинный контекст и системные процессы.</td>
      </tr>      

      <tr>
        <td style="border-image: initial;">gpt-oss-120b-Derestricted.MXFP4_MOE-gguf</td>
        <td style="border-image: initial;">MXFP4_MOE (FP4 смешанный MoE)</td>
        <td style="border-image: initial;">Примерно 63GB</td>
        <td style="border-image: initial;">✅</td>
        <td style="border-image: initial;">MXFP4-версия хорошо соответствует возможностям RTX Spark N1X и комфортно помещается в 128GB unified memory. Подходит для сложного reasoning, RAG и agentic AI с запасом под KV-cache и увеличенный контекст.</td>
      </tr>
      
      <tr>
        <td style="border-image: initial;">Qwen3.8-27B-NVFP4</td>
        <td style="border-image: initial;">NVFP4 (FP4 для NVIDIA)</td>
        <td style="border-image: initial;">Примерно 21.9GB</td>
        <td style="border-image: initial;">✅</td>
        <td style="border-image: initial;">Для HONOR Tiangong AXB35 Ultra это сравнительно лёгкая NVFP4-модель, которую удобно использовать для локальных чат-ботов, AI-кодинга, RAG и агентных сценариев с длинным контекстом и повышенным batch.</td>
      </tr>
      
      <tr>
        <td style="border-image: initial;">GLM-4.5-Air-nvfp4</td>
        <td style="border-image: initial;">NVFP4 (FP4 для NVIDIA)</td>
        <td style="border-image: initial;">Примерно 62GB</td>
        <td style="border-image: initial;">✅</td>
        <td style="border-image: initial;">Модель хорошо подходит для локального inference на RTX Spark N1X. 128GB unified memory оставляют запас под потоковую генерацию, длинный контекст, RAG и несколько параллельных пользовательских сессий.</td>
      </tr>

      <tr>
        <td style="border-image: initial;">Gemma-4-31B-IT-NVFP4</td>
        <td style="border-image: initial;">NVFP4 (FP4 для NVIDIA)</td>
        <td style="border-image: initial;">Примерно 32.7GB</td>
        <td style="border-image: initial;">✅</td>
        <td style="border-image: initial;">На HONOR Tiangong AXB35 Ultra модель запускается с большим запасом unified memory, что удобно для длинного контекста, локальных ассистентов, RAG и одновременной работы нескольких AI-сервисов.</td>
      </tr>

      <tr>
        <td style="border-image: initial;">NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-NVFP4</td>
        <td style="border-image: initial;">NVFP4 (FP4 для NVIDIA)</td>
        <td style="border-image: initial;">Примерно 80.4GB</td>
        <td style="border-image: initial;">✅</td>
        <td style="border-image: initial;">Модель помещается в 128GB unified memory и подходит для сложных reasoning-, RAG- и agentic-задач. Для стабильной работы желательно сохранять резерв памяти под KV-cache, длинный контекст, операционную систему и фоновые приложения.</td>
      </tr>
    </tbody>
  </table>
</div>
  
<h3>Совместимость с диффузионными моделями</h3>
  
<div>  
  <table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" style="border-collapse: collapse;">  
    <tbody>  
      <tr>
        <td style="border-image: initial;"><b>Модель</b></td>
        <td style="border-image: initial;"><b>Тип</b></td>
        <td style="border-image: initial;"><b>Совместимость</b></td>
        <td style="border-image: initial;"><b>Примечание</b></td>
      </tr>
      
      <tr>
        <td style="border-image: initial;">Stable Diffusion 3 Medium (SD3-M)</td>
        <td style="border-image: initial;">Текст в изображение</td>
        <td style="border-image: initial;">✅</td>
        <td style="border-image: initial;">Blackwell RTX GPU в HONOR Tiangong AXB35 Ultra подходит для локальной генерации изображений высокого разрешения, а 128GB unified memory дают большой запас под ControlNet, дополнительные модели и сложные генеративные пайплайны.</td>
      </tr>
      
      <tr>
        <td style="border-image: initial;">FLUX.1-schnell-onnx</td>
        <td style="border-image: initial;">Текст в изображение</td>
        <td style="border-image: initial;">✅</td>
        <td style="border-image: initial;">Хороший вариант для быстрого локального inference на Tiangong AXB35 Ultra. RTX Spark N1X позволяет использовать CUDA, ONNX Runtime и NVIDIA-оптимизированные backend для ускорения генерации и уменьшения задержки.</td>
      </tr>
      
      <tr>
        <td style="border-image: initial;">Stable Video Diffusion 1.1 (SVD 1.1)</td>
        <td style="border-image: initial;">Видео (img2vid)</td>
        <td style="border-image: initial;">✅</td>
        <td style="border-image: initial;">128GB unified memory позволяют размещать видеобуферы, латенты и промежуточные данные без жёсткого дефицита памяти. Платформа подходит для локальной генерации коротких роликов, а скорость зависит от разрешения, длины видео и выбранного backend.</td>
      </tr>
      
      <tr>
        <td style="border-image: initial;">Kandinsky-5.0-T2I-Lite-sft-Diffusers</td>
        <td style="border-image: initial;">Текст в изображение</td>
        <td style="border-image: initial;">✅</td>
        <td style="border-image: initial;">Для HONOR Tiangong AXB35 Ultra это сравнительно лёгкая генеративная модель. Большой объём unified memory позволяет использовать высокое разрешение, дополнительные стадии обработки и более сложные T2I-пайплайны.</td>
      </tr>
      
      <tr>
        <td style="border-image: initial;">Kandinsky-5.0-T2V-Lite-sft-5s-Diffusers</td>
        <td style="border-image: initial;">Текст в видео</td>
        <td style="border-image: initial;">✅</td>
        <td style="border-image: initial;">Tiangong AXB35 Ultra подходит для локальной генерации коротких T2V-роликов. 128GB unified memory дают запас под кэши, промежуточные буферы и многостадийные видеопайплайны, а CUDA ускоряет поддерживаемые операции.</td>
      </tr>
      
      <tr>
        <td style="border-image: initial;">Wan-NVFP4</td>
        <td style="border-image: initial;">Текст в изображение</td>
        <td style="border-image: initial;">✅</td>
        <td style="border-image: initial;">NVFP4-версия хорошо соответствует архитектуре Blackwell RTX и возможностям RTX Spark N1X. Низкое потребление памяти оставляет большой запас под высокое разрешение, дополнительные модели и сложные production-пайплайны.</td>
      </tr>
    </tbody>
  </table>
</div>