{"id":13979,"date":"2026-02-05T12:15:21","date_gmt":"2026-02-05T05:15:21","guid":{"rendered":"https:\/\/droneth.or.th\/msi-edgexpert-ai-supercomputer\/"},"modified":"2026-02-07T15:51:47","modified_gmt":"2026-02-07T08:51:47","slug":"msi-edgexpert-ai-supercomputer","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/droneth.or.th\/en\/msi-edgexpert-ai-supercomputer\/","title":{"rendered":"MSI EdgeXpert AI \u0e40\u0e1b\u0e34\u0e14\u0e15\u0e31\u0e27\u0e0b\u0e39\u0e40\u0e1b\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e04\u0e2d\u0e21\u0e1e\u0e34\u0e27\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e1e\u0e25\u0e31\u0e07\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a Data Center"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"13979\" class=\"elementor elementor-13979\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5b393b99 e-flex e-con-boxed wpr-particle-no wpr-jarallax-no wpr-parallax-no wpr-sticky-section-no wpr-column-slider-no wpr-equal-height-no e-con 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id=\"msi-edgexpert-ai-supercomputer\">[\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e23\u0e27\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07 MSI EdgeXpert AI Supercomputer]<\/h2>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group has-cyan-bluish-gray-background-color has-background is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\" style=\"border-radius:8px;padding-top:1.5rem;padding-right:1.5rem;padding-bottom:1.5rem;padding-left:1.5rem\">\n\n<p>MSI EdgeXpert AI Supercomputer \u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e19\u0e34\u0e22\u0e32\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e2d\u0e21\u0e1e\u0e34\u0e27\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e14\u0e2a\u0e01\u0e4c\u0e17\u0e47\u0e2d\u0e1b\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13 AI \u0e42\u0e14\u0e22\u0e19\u0e33\u0e40\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e43\u0e19\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a Petaflop-scale 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\u0e43\u0e19\u0e02\u0e13\u0e30\u0e17\u0e35\u0e48 GPU \u0e08\u0e30\u0e21\u0e38\u0e48\u0e07\u0e40\u0e19\u0e49\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e17\u0e32\u0e07\u0e04\u0e13\u0e34\u0e15\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e36\u0e01\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e15\u0e48\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 (Model tuning) \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e40\u0e2a\u0e23\u0e47\u0e08\u0e2a\u0e34\u0e49\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e19\u0e38\u0e21\u0e32\u0e19\u0e1c\u0e25\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e25\u0e44\u0e17\u0e21\u0e4c (Real-time inference) \u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e<\/p>\n\n\n\n<p>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e41\u0e1a\u0e1a Integrated \u0e19\u0e35\u0e49\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e25\u0e14\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e25\u0e48\u0e32\u0e0a\u0e49\u0e32\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e48\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e27\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e22\u0e31\u0e07\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23 Workload \u0e17\u0e35\u0e48\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e23\u0e37\u0e48\u0e19 \u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e27\u0e34\u0e48\u0e07\u0e42\u0e04\u0e49\u0e14\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e2a\u0e30\u0e14\u0e38\u0e14 \u0e41\u0e21\u0e49\u0e01\u0e23\u0e30\u0e17\u0e31\u0e48\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e02\u0e19\u0e32\u0e19\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01 \u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1b\u0e31\u0e15\u0e22\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e36\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e01\u0e38\u0e0d\u0e41\u0e08\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e0b\u0e39\u0e40\u0e1b\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e04\u0e2d\u0e21\u0e1e\u0e34\u0e27\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e23\u0e38\u0e48\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e0a\u0e19\u0e30\u0e07\u0e32\u0e19\u0e22\u0e32\u0e01\u0e46 \u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e14\u0e32\u0e22<\/p>\n\n\n\n<p>\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35 NVLink-C2C \u0e16\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e08\u0e38\u0e14\u0e40\u0e14\u0e48\u0e19\u0e2d\u0e35\u0e01\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1b\u0e31\u0e15\u0e22\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07 NVIDIA Grace Blackwell \u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e14\u0e31\u0e49\u0e07\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e48\u0e32\u0e22\u0e42\u0e2d\u0e19\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 PCIe 5.0 \u0e16\u0e36\u0e07 5 \u0e40\u0e17\u0e48\u0e32 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e27\u0e48\u0e32\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e44\u0e2b\u0e25\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07 CPU \u0e41\u0e25\u0e30 GPU \u0e44\u0e14\u0e49\u0e43\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e34\u0e21\u0e32\u0e13\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e2b\u0e32\u0e28\u0e32\u0e25\u0e43\u0e19\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e21\u0e32\u0e01 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19 AI \u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e16\u0e36\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e15\u0e25\u0e2d\u0e14\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e25\u0e14\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e04\u0e2d\u0e02\u0e27\u0e14 (Bottleneck) \u0e43\u0e19\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a<\/p>\n\n\n\n<p>\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e02\u0e2d\u0e07 NVLink-C2C \u0e22\u0e31\u0e07\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 Unified Memory Model \u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07 CPU \u0e41\u0e25\u0e30 GPU \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e16\u0e36\u0e07\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e27\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e08\u0e33\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e23\u0e37\u0e48\u0e19 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e31\u0e14\u0e25\u0e2d\u0e01\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e44\u0e1b\u0e21\u0e32\u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e0a\u0e49\u0e32\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e22\u0e1e\u0e25\u0e31\u0e07\u0e07\u0e32\u0e19 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e19\u0e31\u0e01\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e02\u0e35\u0e22\u0e19\u0e42\u0e1b\u0e23\u0e41\u0e01\u0e23\u0e21\u0e44\u0e14\u0e49\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e27\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e08\u0e33\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e2a\u0e38\u0e14 \u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e0a\u0e31\u0e14\u0e40\u0e08\u0e19\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 AI \u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e41\u0e25\u0e30\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity is-style-wide\"\/>\n\n\n\n<div style=\"height:1.5rem\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"ai\">[\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13 AI \u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e19\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32]<\/h2>\n\n\n\n<p>MSI EdgeXpert AI Supercomputer \u0e21\u0e2d\u0e1a\u0e1e\u0e25\u0e31\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e48\u0e32\u0e17\u0e36\u0e48\u0e07\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e2d\u0e31\u0e15\u0e23\u0e32 1000 AI TOPS (FP4) \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e02\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e30\u0e17\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e16\u0e36\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e40\u0e17\u0e19\u0e40\u0e0b\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e07\u0e32\u0e19 AI \u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e27\u0e14\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33 \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e19\u0e35\u0e49\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e31\u0e1a Workloads \u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e1a\u0e32\u0e22 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\u0e23\u0e27\u0e21\u0e16\u0e36\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e1b\u0e25\u0e2d\u0e14\u0e20\u0e31\u0e22\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e48\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e44\u0e1b\u0e22\u0e31\u0e07\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e20\u0e32\u0e22\u0e19\u0e2d\u0e01 \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e25\u0e48\u0e32\u0e0a\u0e49\u0e32\u0e15\u0e48\u0e33 (Low latency) \u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e27\u0e1a\u0e04\u0e38\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19\u0e17\u0e38\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e35\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e43\u0e19\u0e23\u0e30\u0e22\u0e30\u0e22\u0e32\u0e27 \u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e15\u0e49\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a (Prototyping) \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e15\u0e48\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 (Fine-tuning) \u0e44\u0e1b\u0e08\u0e19\u0e16\u0e36\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e04\u0e23\u0e1a\u0e27\u0e07\u0e08\u0e23\u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27<\/p>\n\n\n\n<p>\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e4c\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e01\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e43\u0e19\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e31\u0e01\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e27\u0e14\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e42\u0e14\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e2d\u0e04\u0e34\u0e27\u0e43\u0e19\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e04\u0e25\u0e32\u0e27\u0e14\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e2a\u0e39\u0e07 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\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e16\u0e36\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e17\u0e38\u0e01\u0e04\u0e19<\/p>\n\n\n\n<p>\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e14\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e44\u0e14\u0e49 MSI EdgeXpert \u0e22\u0e31\u0e07\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e22\u0e32\u0e22\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35 NVIDIA ConnectX \u0e42\u0e14\u0e22\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 MSI EdgeXpert \u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e01\u0e31\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e35\u0e49\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e31\u0e1a AI Models \u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e16\u0e36\u0e07 405 \u0e1e\u0e32\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e38\u0e15\u0e2a\u0e32\u0e2b\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e2d\u0e32\u0e0a\u0e35\u0e1e<\/p>\n\n\n\n<p>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19 NVIDIA ConnectX \u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e0a\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e1a\u0e19\u0e40\u0e14\u0e2a\u0e01\u0e4c\u0e17\u0e47\u0e2d\u0e1b\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e43\u0e19\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a Data Center 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\u0e16\u0e39\u0e01\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e21\u0e32\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e22\u0e37\u0e14\u0e2b\u0e22\u0e38\u0e48\u0e19\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e2d\u0e19\u0e38\u0e0d\u0e32\u0e15\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e22\u0e49\u0e32\u0e22\u0e07\u0e32\u0e19\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14 (Scale) \u0e08\u0e32\u0e01\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e14\u0e2a\u0e01\u0e4c\u0e17\u0e47\u0e2d\u0e1b\u0e44\u0e1b\u0e22\u0e31\u0e07 NVIDIA DGX Cloud \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d Data Center \u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e46 \u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e23\u0e37\u0e48\u0e19 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\u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e22\u0e31\u0e07\u0e04\u0e25\u0e32\u0e27\u0e14\u0e4c<\/li>\n<\/ul>\n\n<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-174d627 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"174d627\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div style=\"margin-top: 30px; padding: 25px; border: 1px dashed #ccc; border-radius: 10px; text-align: center; font-family: 'Helvetica Neue', Helvetica, Arial, sans-serif; background-color: #fafafa;\">\r\n    \r\n    <p style=\"font-size: 18px; color: #333; margin-bottom: 20px; font-weight: bold;\">\r\n        \u0e2b\u0e32\u0e01\u0e2a\u0e19\u0e43\u0e08\u0e2a\u0e34\u0e19\u0e04\u0e49\u0e32\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e15\u0e34\u0e14\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e16\u0e32\u0e21\u0e42\u0e14\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\r\n    <\/p>\r\n\r\n    <a href=\"https:\/\/page.line.me\/metaxr?openQrModal=true\" target=\"_blank\" style=\"text-decoration: none;\" rel=\"noopener\">\r\n        <button style=\"background-color: #06C755; color: white; border: none; padding: 14px 30px; font-size: 18px; border-radius: 8px; cursor: pointer; display: inline-flex; align-items: center; transition: 0.3s; box-shadow: 0 4px 10px rgba(6, 199, 85, 0.3);\">\r\n            <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/upload.wikimedia.org\/wikipedia\/commons\/4\/41\/LINE_logo.svg\" alt=\"Line Logo\" style=\"width: 22px; margin-right: 12px;\">\r\n            \u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19 LINE \u0e04\u0e25\u0e34\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e35\u0e48\r\n        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