Gigabyte 28 мая 2026 года представила мини-ПК GB-BRU9-386H из серии BRIX Mainstream на базе Intel Core Ultra 9 386H, произведённого по техпроцессу Intel 18A. Производительность NPU достигает 50 TOPS — на 75% выше предыдущего поколения.
Флагманская модель серии оснащена процессором Intel Core Ultra 9 386H с 16 ядрами конфигурации 4P+8E+4LPE и TDP 28 Вт. В одном чипе объединены CPU, GPU и NPU. Встроенная графика Intel работает на частоте 2,5 ГГц и обеспечивает до 40 TOPS, нейронный блок NPU — до 50 TOPS. Этого достаточно для AI-инференса, машинного зрения и обработки данных в реальном времени.
Мини-ПК поддерживает два варианта установки памяти: через слоты SO-DIMM — до 96 ГБ DDR5 с частотой до 5600 МГц, через слоты CSO-DIMM — до 128 ГБ DDR5-6400. Для хранения данных предусмотрены два слота M.2 2280: первый работает с PCIe Gen5x4, второй — с PCIe Gen4x4 и SATA.
Несмотря на корпус объёмом 0,46 литра и высоту профиля 35 мм, набор портов у GB-BRU9-386H полный. Устройство оснащено двумя портами HDMI 2.1 с поддержкой разрешения 7680×2160 при 60 Гц и двумя портами USB4 Type-C с режимом DisplayPort 2.1 — итого до четырёх одновременных 4K-дисплеев. Доступны также три порта USB 3.2 Gen2 Type-A. Проводная сеть обеспечена контроллером 2,5GbE, беспроводная — модулем Intel Wi-Fi 7 с Bluetooth 5.4.
Gigabyte ориентирует мини-ПК на четыре основных отрасли. В здравоохранении устройство выполняет AI-анализ медицинских изображений — например, мазков костного мозга или снимков при колоноскопии — непосредственно в инфраструктуре больницы, без передачи данных на внешние серверы. В системах видеонаблюдения четыре 4K-выхода позволяют организовать многоэкранный мониторинг с детекцией вторжений. В промышленности и робототехнике платформа поддерживает глубокое обучение, машинное зрение и работу складских AMR и роботизированных манипуляторов. В ритейле устройство подходит для цифровых вывесок и терминалов самообслуживания.
На Computex 2026 в Тайбэе Gigabyte демонстрирует GB-BRU9-386H на стенде K0802 совместно с компанией aetherAI. Посетителям показывают сценарий использования в умном здравоохранении с локальным AI-инференсом.