Разработчик ИИ-ускорителей d-Matrix пополнил растущий список производителей чипов, лицензировавших технологию NVLink Fusion и эталонные стоечные решения компании NVIDIA. Стартап объявил, что новое соглашение о сотрудничестве позволит интегрировать его XPU в широко распространённую экосистему NVIDIA AI Factory. Финансовые условия сделки не раскрываются. В числе тех, кто также полагается на NVLink, уже есть Qualcomm, Arm, Marvell, Amazon, Fujitsu, Ayar, SiFive, Intel и MediaTek.

В качестве партнёра по программе NVLink Fusion компания d-Matrix будет сотрудничать с NVIDIA для интеграции своих XPU нового поколения для задач инференса (начиная с Raptor) непосредственно в новейшую эталонную стоечную архитектуру NVIDIA, которая включает CPU Vera, коммутаторы NVLink, адаптеры ConnectX-9 SuperNIC/DPU BlueField-4 и решения Spectrum-X Ethernet.

d-Matrix также сотрудничает с компанией Astera Labs — специализирующейся в области решений для межкомпонентных соединений в экосистеме NVIDIA NVLink Fusion, — для создания специализированных решений, обеспечивающих высокую пропускную способность и бесперебойную передачу данных. Стоечные решения d-Matrix на базе платформы MGX будут оснащены модульными бескабельными узлами, разработанными с использованием экосистемы и цепочки поставок NVIDIA, что обеспечит их быстрое беспроблемное развёртывание.

Источник изображения: NVIDIA

Как отметила d-Matrix, развёртывание автономных ИИ-агентов вызвало резкий рост спроса на инференс, и провайдеры ИИ-сервисов всё чаще выбирают системы со смешанной архитектурой, способные обеспечить экономическую эффективность, необходимую их клиентам. Система d-Matrix MGX разработана для ИИ-приложений, чувствительных к задержке: ИИ-помощников для написания кода, чат-ботов реального времени и голосовых агентов, для которых имеют большое значение интерактивность и высокая скорость работы. Система, созданная на базе NVIDIA MGX, расширяет возможности унифицированной архитектуры стоек, позволяя ИИ-фабрикам гибко подбирать вычислительные ресурсы под конкретную задачу.

Используя принцип гетерогенной дезагрегации, операторы могут распределять нагрузку между XPU d-Matrix Raptor и CPU NVIDIA Vera Rubin, оптимизируя каждый этап инференса. Например, при генерации кода с помощью ИИ — GPU могут брать на себя ресурсоёмкий этап предварительного заполнения, тогда как XPU d-Matrix ускоряют критически важный для задержки этап декодирования (decode). Ожидается, что первые образцы XPU d-Matrix Raptor в составае MGX-стоек станут доступны в IV квартале 2027 года, а разработка самих Raptor должна завершиться к концу текущего года.

Источник изображения: NVIDIA

Новые системы будут объединять до 144 XPU Raptor в единую сеть NVLink с топологией «каждый с каждым» (All-to-All). Как сообщает The Register, на конференции Hot Chips в прошлом месяце компания сообщила, что каждая карта Raptor будет оснащена 32 Гбайт сверхбыстрой памяти DRAM с 3D-компоновкой (3D-stacked), обеспечивающей пропускную способность 100 Тбайт/с — это примерно в 4,5 раза больше, чем у ускорителя NVIDIA Rubin.

Также есть возможность использовать стойку Raptor в качестве дополнения к стойкам NVIDIA Vera Rubin. «Прелесть этого решения в том, что мы берем узлы Raptor, подключаем их к той же архитектуре стойки NVL144 MGX, которая широко используется во многих ЦОД, и получаем мгновенный доступ к этим площадкам», — отметил Сид Шет (Sid Sheth), генеральный директор и соучредитель d-Matrix, о чём сообщил ресурс The Next Platform. Строго говоря, гибридные системы инференса на базе ASIC d-Matrix и традиционных GPU уже анонсировали Parasail и Gimlet Labs.

Источник изображения: d-Matrix

The Register сообщил, что XPU для d-Matrix NVL144 будут примерно вдвое меньше обычных карт Raptor, показанных на Hot Chips. Они получат 16 Гбайт памяти 3D-DRAM и с пропускной способностью около 50 Тбайт/с. При размещении 144 таких чипов в одной стойке общий объём памяти составит около 2,3 Тбайт, чего достаточно для моделей с более 4 трлн параметров при 4-бит точности, а пиковая агрегированная пропускная способность памяти (ПСП) достигнет примерно 7,2 Пбайт/с.

ПСП является главным «узким местом» при выполнении инференса. Архитектура чипа Groq LPU, ориентированная на интенсивное использование SRAM, позволяет достичь скорости передачи данных 150 Тбайт/с на один чип, однако обратной стороной медали является низкая плотность размещения SRAM: на одном кристалле удаётся разместить лишь порядка 500 Мбайт памяти. Raptor обеспечивает схожий уровень ПСП при несоизмеримо большем объёме RAM. Это позволит использовать гораздо меньше чипов для работы одной модели. Если для модели с 1 трлн параметров при 8-бит точности может потребоваться более 2 тыс. Groq LPU, то системе d-Matrix будет достаточно всего 64 Raptor (или 32 при 4-бит точности).

Как и LPU от Groq, чипы d-Matrix могут использоваться как автономно, так и в составе гетерогенных вычислительных систем. Чипы d-Matrix могут стать более доступным вариантом выхода на рынок для корпоративных клиентов, заинтересованных в сверхнизкой задержке при инференсе, поскольку для работы системы требуется меньшее количество вычислительных модулей (XPU). Как отметил The Register, NVIDIA настолько стремится привлечь клиентов в свою закрытую экосистему, что тратит для этого миллиарды долларов. MediaTek она заплатила $3,5 млрд, а привлечение Marvell обошлось ей в $2 млрд.

Компания Meta✴ и южнокорейский стартап Panmnesia, специализирующийся на разработке интерконнекта для ИИ-инфраструктур, представили архитектуру ИИ ЦОД нового поколения, в которой весь дата-центр функционирует как единый чип. Описание архитектуры опубликовано в журнале Nature Reviews Electrical Engineering (NREE), входящем в портфолио издательства Nature.

В исследовании отмечено, что в современных дата-центрах ускорители внутри одной стойки могут взаимодействовать через высокоскоростные интерфейсы для вертикального масштабирования (scale-up), тогда как трафик, выходящий за пределы стойки, обычно опирается на более медленные сети с горизонтальным масштабированием (scale-out), такие как Ethernet или InfiniBand.

Источник изображений: Panmnesia

Компании отметили, что для эффективной работы ИИ ЦОД необходимы контроль и координация как внутри стоек с GPU, памятью и СХД, так и между ними. В масштабной ИИ-инфраструктуре снижение вариативности задержек (джиттера) между устройствами — чтобы весь ЦОД функционировал предсказуемо — имеет такое же значение, как и повышение производительности отдельных устройств или скорости каналов связи.

Meta✴ и Panmnesia предлагают взять за основу стандарт CXL, дополнив его новыми возможностями по объединению нескольких стоек с GPU для минимизации колебаний задержки при передаче данных за пределы каждой отдельной стойки. Конечная цель — создать дата-центр, работающий столь же предсказуемо, как отдельный чип.

В этой схеме расширенный CXL обеспечивает когерентность кеш-памяти между стойками ускорителей, поддерживая большее количество устройств по сравнению со стоечными решениями NVIDIA уровня GB200 NVL72 (на базе NVLink) и UALink. Для минимизации и ограничения вариативности задержек предлагается использовать три специализированных аппаратных компонента: неблокирующий коммутатор с высокой плотностью портов, блок ускорения передачи данных и контроллер сетевой фабрики.

Неблокирующий коммутатор с большим количеством портов (high-fan-out) обеспечивает одновременное подключение множества устройств, сокращая количество переходов (hop) и выравнивая длину путей прохождения сигнала независимо от источника. Блок ускорения передачи (Link Acceleration Unit, LAU) переносит повторяющиеся операции обработки протокола в каждой точке соединения на специализированный аппаратный конвейер, обеспечивая стабильность системы на уровне отдельных этапов передачи и ограничивая колебания задержки.

Контроллер фабрики (Fabric Controller) применяет единую политику упорядочивания запросов во всей системе, обеспечивая согласованную обработку транзакций через все устройства. Для преодоления физических ограничений дальности передачи электрических сигналов рассматривается использование оптических каналов связи (CXL-over-optics) для увеличения радиуса действия фабрики CXL. Консорциум PCI-SIG уже работает над оптической версией PCIe, да и первые чипы тоже уже были анонсированы.

По словам Panmnesia, комбинированный контроллер фабрики CXL/PCIe и блок LAU уже прошли проверку работоспособности на кремниевых чипах; также изготовлен коммутатор фабрики, и начаты поставки предсерийных образцов.

Архитектура решения предусматривает группировку CPU, ускорителей, памяти и коммутаторов по функциональному признаку в модули (узлы), объединение модулей в группы (поды) и объединение подов посредством коммутационной фабрики. Такая упорядоченная иерархия призвана обеспечить стабильные пути передачи данных с фиксированным количеством сетевых переходов и предсказуемыми временными характеристиками.

По сравнению с NVIDIA GB200 NVL72 данная схема:

• увеличивает в 8 раз количество ускорителей, непосредственно управляемых одним CPU (с 2 до 16);
• позволяет объединить до 960 ускорителей для совместной работы в рамках единого домена когерентности;
• сокращает задержку доступа к данным с микросекундного уровня до нескольких сотен наносекунд (примерно на порядок);
• повышает отказоустойчивость, поскольку при сбоя замене подлежит не весь сервер, а лишь отдельное устройство.

«Объединение устройств такого масштаба в единую среду выполнения позволит обучать гораздо более крупные ИИ-модели без прерывания процесса или одновременно запускать несколько сервисов на общей инфраструктуре, исключая взаимное замедление их работы», — отметили компании. При этом платформы с PCIe/CXL-интерконнектом уровня стойки уже есть — например, Liqid UltraStack.

Компания Synology анонсировала систему хранения корпоративного класса RS11626xs+ на аппаратной платформе AMD. Новинка, выполненная в форм-факторе 3U, может использоваться для построения гибридных хранилищ, объединяющих HDD и SSD.

В основу устройства положен чип EPYC 7303 (16C/32T, 2,4/3,4 ГГц). Объём оперативной памяти DDR4 ECC в стандартной конфигурации составляет 64 Гбайт, в максимальной — 1 Тбайт (16 модулей RDIMM по 64 Гбайт). СХД оборудована 16 фронтальными отсеками для LFF-накопителей и четырьмя отсеками для SFF-изделий (во всех случаях применяется интерфейс SATA-3). Дополнительно установлены два системных SSD формата M.2 (NVMe).

Возможно подключение до восьми полок расширения RX1222sas с 12 отсеками LFF. Таким образом, в общей сложности в рамках одной системы могут быть объединены до 116 накопителей, что обеспечит суммарную вместимость на уровне 2,6 Пбайт (при использовании HDD ёмкостью 24 Тбайт). Поддерживается горячая замена дисков.

Источник изображений: Synology

Устройство располагает двумя сетевыми портами 10GbE RJ45 с возможностью агрегации и выделенным сетевым портом управления RJ45. Реализованы два слота PCIe 4.0 x16, в которые могут быть установлены адаптеры 10GbE/25GbE SFP+/SFP28 или Fibre Channel. За питание отвечают два блока мощностью 800 Вт с резервированием. Габариты составляют 132,3 × 482 × 724 мм, масса — около 20 кг (без накопителей).

Применена фирменная программная платформа DiskStation Manager (DSM). Говорится о поддержке протоколов SMB, AFP, NFS, FTP, WebDAV и Rsync, а также различных средств виртуализации, включая VMware vSphere, VMware vSphere и Citrix XenServer. Продажи новинки уже начались.

NVIDIA объявила о взаимодействии с расширяющейся в Австралии экосистемой облачных партнёров (NCP), а также с партнёрами в сфере ИИ-инфраструктуры — для того, чтобы сделать более доступными землю, энергоснабжение и готовые объекты ЦОД для размещения многочисленных поколений ИИ-фабрик NVIDIA DSX. Это поможет стране удовлетворить растущий спрос на вычислительные ИИ-мощности — общий объём строительства к 2027 году может достигнуть 2 ГВт.

Участвующие в сделке провайдеры будут управлять этими ИИ-фабриками, а NVIDIA намерена предоставить платформу DSX, системы для ускоренных вычислений, сетевое оборудование, ПО и поддержку экосистемы. Австралийские компании с помощью продуктов NVIDIA смогут создавать ИИ-модели, приложения и ИИ-агентов, в то же время поддерживая генерацию электроэнергии.

Расширение мощностей обеспечит австралийским разработчикам расширенный доступ к ускоренным вычислениям и открытым моделям NVIDIA Nemotron для решения связанных с ИИ-проектами задач, а развитая «зелёная» энергетика и квалифицированные кадры Австралии станут прочной основой для ИИ-стартапов, университетов, исследователей, ИИ-компаний и др., позволяя обучать, развёртывать и масштабировать ИИ-системы.

Участники NCP и партнёры NVIDIA в сфере ИИ-инфраструктуры, включая Firmus, Sharon AI, IREN, Megaport, ResetData, CDC, NEXTDC и AirTrunk уже инвестируют в австралийские ИИ-фабрики на основе NVIDIA DSX. Firmus расширяет инициативу Project Southgate, Sharon AI внедряет десятки тысяч ускорителей NVIDIA, а Iren намерена ускорить внедрение крупномасштабных ИИ-фабрик благодаря компетенциям в сфере энергетики, земельных ресурсов, ЦОД, развёртывания и эксплуатации GPU и эксплуатации инфраструктуры — компания намерена освоить 800-МВт кампус Bundey в Южной Австралии. Latitude.sh (Megaport) и ResetData сделают упор на инференс с низкой задержкой, высокой скоростью отклика и соблюдением правил локализации данных.

Источник изображения: Datingjungle/unsplash.com

CDC построила в Австралии и Новой Зеландии готовую к ИИ и HPC инфраструктуру ЦОД с СЖО. CDC управляет более 550 МВт мощностей, ещё 800 МВт строится. Объекты целиком полагаются на энергию из возобновляемых источников и используют передовые технологии охлаждения без воды, сертифицированные для инфраструктуры NVIDIA. NEXTDC также построила инфраструктуру ЦОД с жидкостным охлаждением, готовую к высокоплотным ИИ-нагрузкам. Наконец, AirTrunk расширяет строительство ИИ ЦОД в регионе, включая решения, рассчитанные на СЖО и высокоплотные ИИ-нагрузки.

Heidi и Atlassian уже используют open source модели NVIDIA Nemotron, датасеты и инструменты для разработки и кастомизации ИИ-систем. Так, Heidi комбинирует модели NVIDIA с клиническими данными, обеспечивая новый уровень применения искусственного интеллекта в здравоохранении без ущерба конфиденциальности. Atlassian совершенствует корпоративный семантический поиск Rovo с использованием ИИ NVIDIA, который лучше учитывает контекст и находит релевантные данные в сложных массивах и рабочих процессах.

В совокупности данные проекты связывают ИИ-инфраструктуру с открытыми моделями и ПО, позволяющими превратить вычислительные мощности в реальные прикладные проекты. В результате NVIDIA и австралийская экосистема позволяют пользователям масштабировать ИИ внутри Австралии и выводить инновации на мировой рынок, говорит компания.

OpenAI разработает ИИ-ускорители следующего поколения с помощью Samsung Electronics, сообщает The Register со ссылкой на Reuters. Компания совсем недавно продемонстрировала первое поколение своих ИИ-ускорителей Jalapeño, превосходящие NVIDIA Blackwell в ряде задач. Впрочем, биржевые игроки уже пришли к выводу, что рост востребованности ИИ ASIC не представляет угрозы NVIDIA, к тому же OpenAI не имеет собственных производственных мощностей.

Подавляющее большинство современных чипов выпускает тайваньская TSMC, поэтому OpenAI приходится конкурировать за её производственные мощности с NVIDIA, AMD и практически всеми прочими производителями ИИ-ускорителей и гиперскейлерами. Ситуация с поставками HBM4 для Jalapeño (точнее, для Broadcom, участвующей в производстве), аналогична — предложение такой памяти ограниченно, поскольку её выпускают лишь SK hynix, Micron и Samsung. Сотрудничество с Samsung поможет OpenAI решить обе проблемы.

Источник изображения: OpenAI

Новые чипы OpenAI, вероятно, будут использовать более быструю HBM4E. При этом высока вероятность, что они будут полагаться на перенос контроллеров памяти и прочей «логики» с вычислительного модуля на сам стек HBM, приблизительно то же предусмотрено в NVIDIA NVHBM. Такие решения потребуют более тесного взаимодействия с поставщиком HBM, поэтому развитые отношения с Samsung крайне выгодны OpenAI, даже если вычислительные чиплеты в итоге будут выпускаться TSMC.

Samsung — второй по величине оператор контрактных фабрик в мире. Компания выпускала немало чипов для NVIDIA, Apple и др. К 2026 году Samsung стала значительно более привлекательным вендором, и разработчики вроде Rebellions, Tenstorrent и Groq активно выпускают на её мощностях свои ИИ-ускорители. Так, Rebel100 (Rebel Quad) использует многокристальную архитектуру и HBM3E, обе технологии нуждаются в передовых методах компоновки. Другими словами, Samsung вполне способна выпускать ускорители для OpenAI.

Компания HP анонсировала рабочую станцию ZGX Fury AI на аппаратной платформе Blackwell Ultra для задач в области ИИ. Новинка доступна для заказа в двух исполнениях: «настольном» башенном форм-факторе и в корпусе 5U для монтажа в серверную стойку.

В основу системы положен суперчип Grace Blackwell GB300. Задействованы процессор Grace с 72 Arm-ядрами, функционирующий в тандеме с 496 Гбайт памяти LPDDR5X-6400 SOCAMM, и ускоритель B300 с 252 Гбайт памяти HBM3E. Применена система жидкостного охлаждения. Устройство располагает адаптером NVIDIA ConnectX-8 с двумя портами 400Gb QSFP112: они позволяют объединить две рабочие станции в единую вычислительную платформу.

Источник изображений: HP

Рабочая станция несёт на борту накопители HP Z Turbo Drive PCIe M.2 SSD вместимостью 2 и 4 Тбайт, а также Z Turbo PCIe NVMe M.2 SED NMIC SSD на 2 Тбайт. Доступны четыре дополнительных слота М.2 — два с интерфейсом PCIe 5.0 x4 и два с поддержкой PCIe 6.0 x4. Могут формироваться массивы RAID 0/1. Присутствуют три слота PCIe 5.0 x16, два из которых работают в режиме х8. При необходимости может быть добавлен дискретный ускоритель NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell (24 Гбайт GDDR7) или NVIDIA RTX PRO 2000 Blackwell (16 Гбайт GDDR7).

Спереди предусмотрены по два порта USB 3.0 Type-A и USB 3.1 Type-C, а также аудиогнёзда на 3,5 мм. Сзади расположены четыре разъёма USB 3.1 Type-А, сетевые порты 1GbE RJ45 (удалённое управление) и 10GbE RJ45, набор аудиогнёзд, интерфейс Mini-DP. Питание обеспечивает блок мощностью 1600 Вт с сертификатом 80 PLUS Titanium. Говорится о совместимости с Ubuntu 24.04 LTS (с набором инструментов NVIDIA AI Developer Tools).

Австралийская Firmus подписала многолетнее соглашение с OpenAI о предоставлении последней мощностей в Малайзии. В рамках договора OpenAI станет якорным клиентом двух ИИ ЦОД. Тем временем реализация проекта OpenAI — Stargate в Южной Корее столкнулась с препятствиями, сообщает Datacenter Dynamics.

По словам Firmus, соглашение с OpenAI увеличит объёмы законтрактованных мощностей компании до более 900 МВт. На сегодня у неё есть семь проектов ИИ ЦОД в Австралии, Сингапуре, Индонезии и Малайзии — уже работающих или строящихся. Пять из них всё ещё не готовы и должны быть введены в эксплуатацию в течение 24 мес. Они будут использовать платформу для ИИ-фабрик NVIDIA DSX с Vera Rubin NVL72 в модульных решениях Firmus HyperCube. Параллельно при участии Firmus ведутся работы над прокладкой нового кабеля APX East из Австралии в США.

Планы компании по строительству площадки в Малайзии ранее не разглашались. При этом подчёркивается, что Firmus потратила семь лет на создание инфраструктуры в Юго-Восточной Азии и Австралии. В Firmus утверждают, что многолетнее партнёрство знаменует момент превращения Азиатско-Тихоокеанского региона из потребителя ИИ-сервисов в поставщика. В OpenAI подчеркнули, что новые ЦОД в Малайзии помогут компании обслуживать растущий спрос на продукты компании в регионе и по всему миру.

Источник изображения: CHUTTERSNAP/unsplash.com

В последнее время Малайзия привлекает крупные инвестиции в ИИ-инфраструктуру, причём, по данным местных властей, около 44 % всех одобренных в I половине 2026 года инвестиций приходится на ЦОД и облачные вычисления — Малайзия давно претендует на роль важного ИИ-хаба в регионе. Соседний Сингапур развивается более осторожно и избирательно, играя при этом важную роль на рынках региона. Филиппины тоже стремятся превратить страну в новый ИИ-хаб.

Вместе с тем, по данным южнокорейских СМИ, проект Stargate в Южной Корее практически не развивается. Планы строительства ЦОД в стране анонсировали в октябре 2025 года, OpenAI подписала письмо о намерениях с Samsung Electronics и SK hynix, предусматривавшее строительство двух ИИ ЦОД на юго-западе страны. По данным неназванных источников, реализация проекта приостановлена, поскольку компании не могут получить площадку, способную удовлетворить потребности ЦОД в энергии и воде. SK заявила, что после подписания письма никакого прогресса нет. OpenAI отказалась от комментариев, заявив, что проект находится «на стадии обсуждения».

Китайские облако JD Cloud и производитель чипов Moore Threads из КНР намерены совместно создать кластер из 100 тыс. ИИ-ускорителей. Представленный в ходе мероприятия 2026 Global Technology Explorers Conference компании JD проект предполагает использование китайских комплектующих, сообщает Datacenter Dynamics.

По данным китайских СМИ, кластер будет состоять из «полнофункциональных» ИИ-ускорителей Moore Threads и будет предназначен для обучения крупномасштабных ИИ-моделей, инференса и задач, связанных с т.н. «воплощённым» (embodied) искусственным интеллектом, готовым взаимодействовать с реальным миром. Ранее компании уже имели партнёрское соглашение о создании ИИ-кластера из 10 тыс. ускорителей. О моделях используемых чипов пока не сообщается.

Как следует из информации с сайта Moore Threads, компания предлагает ИИ-ускоритель MTT S5000 на архитектуре PingHu, на основе разработанного ей же чипа PH100. Компания заявляет, что может обеспечить вычисления в диапазоне от FP8 до FP64. Также предлагаются модели S4000 и S3000 на чипе ChunXiao. В свою очередь, облачный провайдер JD Cloud управляет дата-центрами в Поднебесной, а ключевые облачные регионы расположены в Пекине, Гуанчжоу, Шанхае и Суцяне.

Источник изображения: Moore Threads

Moore Threads, иногда называемой «маленькой NVIDIA», основана бывшим топ-менеджером NVIDIA Джеймс Чжан Цзяньчжуном (James Zhang Jianzhong) в 2020 году. Компания привлекла средства Shenzhen Capital Group, GGV Capital, Sequoia Capital China, ByteDance и Tencent. В декабре 2025 года состоялось IPO на Шанхайской фондовой бирже (Shanghai Stock Exchange). После выхода на биржу её акции поднялись в цене более чем впятеро.

На данный момент компания состоит в чёрном списке (Entity List) Бюро промышленности и безопасности США (US Bureau of Industry and Security). Ранее NVIDIA неоднократно жаловалась, что вводимые США ограничения на поставки американских ИИ-ускорителей в Китай лишь ставят под сомнение доминирование Соединённых Штатов в мире ИИ. В декабре 2025 года сообщалось, что в МФТИ изучили альтернативы ИИ-ускорителям NVIDIA — привлекательные показатели продемонстрировали Moore Threads и MetaX.

Selectel, крупнейший независимый провайдер IT-инфраструктуры в России, проведёт флагманскую конференцию Selectel ТехноДень 8 октября 2026 года в Кластере «Ломоносов» в Москве. Эксперты компании и приглашённые спикеры расскажут о комплексном подходе к построению IT-инфраструктуры и работе с ИИ-проектами: от выбора вычислительных мощностей и подготовки данных до построения надёжной системы кибербезопасности.

В этом году пройдёт десятая юбилейная конференция, которая станет больше не только по масштабам, но и по наполнению. Одним из основных фокусов программы станет тема искусственного интеллекта, поскольку сегодня перед бизнесом стоит задача эффективной интеграции и масштабирования этой технологии. Конференция будет актуальна для представителей компаний, которые стремятся обеспечить стабильную цифровую основу для развития бизнеса — CIO, СTO, руководителей IT-команд и технических специалистов.

Источник изображения: Selectel

Программа включает более 20 экспертных докладов в четырёх тематических блоках:

• Инфраструктура: от устройства современных дата-центров и архитектуры катастрофоустойчивых сервисов до проектирования высокопроизводительных систем, повышения операционной эффективности инфраструктуры и выбора приватных решений.
• Искусственный интеллект: реальные кейсы внедрения ИИ, опыт Selectel в построении независимых корпоративных ИИ-платформ, мультиагентные системы в управлении инфраструктурой и других критичных сферах бизнеса.
• Информационная безопасность: защита данных в эпоху ИИ, поиск баланса между ограничением внедрения ИИ и созданием условий для его безопасного использования, новые риски и инструменты ИБ, адаптация к изменяющимся требованиям регуляторов и стандартов.
• Данные: эффективные стратегии хранения, обработки и обеспечения сохранности данных, а также лучшие практики построения дата-платформ: от инфраструктуры и сетевого оборудования до программного стека технологий и оптимальных архитектурных паттернов.

Участники также смогут принять участие в интерактивных воркшопах и посетить технологическую выставку с более чем 20 стендами от Selectel и партнёров мероприятия: CURATOR, Arenadata, Deckhouse, DDoS-Guard, Кибердом и других. Также можно будет получить экспертные консультации по вопросам развития IT-инфраструктуры и выбора продуктовых решений.

Узнать больше о программе и спикерах можно на странице мероприятия. Участие в конференции бесплатное, необходима предварительная регистрация.

QNAP Systems анонсировала гибридные сетевые хранилища серии TVS-hx77AX с поддержкой NFS over RDMA. Устройства ориентированы на ресурсоёмкие задачи, такие как обучение ИИ-моделей, виртуализация и совместная работа с видеоматериалами в формате 4K.

В семейство вошли модели TVS-h1677AX, TVS-h1277AX и TVS-h877AX в «настольном» форм-факторе. Все они комплектуются процессором AMD Ryzen 5 7000 с шестью ядрами (12 потоков), работающими на тактовой частоте до 5,1 ГГц, и интегрированным ускорителем AMD Radeon Graphics. Объём оперативной памяти DDR5 в стандартной комплектации составляет 16 Гбайт, в максимальной — 192 Гбайт (4 × 48 Гбайт).

Хранилища получили по два сетевых порта 2.5GbE и 10GbE, по два разъёма USB 2.0 и USB 3.1 Type-C, а также интерфейс HDMI 1.4b (до 4096 × 2160 пикселей; 30 Гц). Кроме того, реализованы два слота PCIe 4.0 x4 и один слот PCIe 4.0 x4/х8: в них могут быть установлены дискретные GPU-ускорители или дополнительные сетевые адаптеры, в частности, 25GbE.

Источник изображений: QNAP

Вариант TVS-h1677AX располагает 16 отсеками для накопителей в конфигурации 12 × LFF (SATA) и 4 × SFF (U.2 NVMe / PCIe 4.0 x2). У версии TVS-h1277AX количество посадочных мест под LFF-диски уменьшено до восьми. Модификация TVS-h877AX поддерживает шесть накопителей LFF и два SFF. Во всех случаях допускается горячая замена.

Все новинки оборудованы блоком питания мощностью 500 Вт. Диапазон рабочих температур простирается от 0 до +40 °C. В качестве программной платформы применяется QuTS hero h5.2.9. На решения предоставляется пятилетняя гарантия.