Microsoft представила Azure Maia 300 — кастомный ИИ-ускоритель третьего поколения. По словам компании, это полноценная интеллектуальная система, созданная для новых типов ИИ-задач: обработки длинных контекстов, диалогового взаимодействия с жёсткими требованиями к задержке и выполнения длительных многоэтапных задач с использованием автономных агентов. Эффективность обработки таких задач достигается благодаря балансу между вычислительной мощностью, пропускной способностью памяти (ПСП), сетевыми возможностями и энергоэффективностью в масштабах облака.

Благодаря повышению общей эффективности системы, Maia 300, по прогнозам компании, будет обрабатывать на 40 % больше токенов на мегаватт мощности по сравнению с ведущими системами на базе GPU. А в максимальной конфигурации с 96 ускорителями пропускная способность обработки токенов на уровне стойки будет всемеро выше, чем у Maia 200.

Источник изображений: Microsoft

Microsoft утверждает, что Maia 300 обеспечивает лучшую в отрасли ПСП/Вт для HBM, примерно вдвое выше в сравнении с Maia 200. Восемь стеков с 288 Гбайт HBM4 поддерживают пиковую ПСП 18,0 Тбайт/с при TDP 950 Вт, что позволяет эффективно запускать крупные модели и обрабатывать задачи с большим контекстом. А встроенную SRAM можно использовать в качестве программно-управляемой буферной памяти (scratchpad), снижая нагрузку на HBM. Это позволяет размещать больше данных модели и KV-кеша в непосредственной близости от вычислительных блоков.

Новая архитектура на базе чиплетов разделяет функции вычислений, управления памятью и I/O, что улучшает эффективность, масштабируемость и экономические показатели. Вычислительные чиплеты производятся по техпроцессу TSMC N2P. Они дополнены интерфейсом PCIe 6.0 x16 и 32 интерфейсами 400GbE, которые используются в качестве основного интерконнекта для связи между ускорителями.

Чип поддерживает форматы с низкой точностью вычислений, такие как улучшенная версия MXFP4. Благодаря этому для хранения KV-кеша требуется меньше памяти, что позволяет увеличить размер контекстного окна. FP4-производительность Maia 300 составляет более 13,8 Пфлопс (у Maia 200 — 10,1 Пфлопс), в FP8-вычислениях — 6,9 Пфлопс (у Maia 200 — 5,1 Пфлопс). Одна стойка вмещает 96 ускорителей и потребляет 167 кВт. В совокупности они обеспечивают 27,6 Тбайт памяти HBM с агрегированной ПСП 1,7 Пбайт/с. Для сравнения: стойки NVIDIA GB300 вмещают 72 ускорителя и потребляют около 142 кВт, сообщает Reuters.

Ускорители распределены по 24 узлам, по четыре ускорителя в каждом; это вдвое увеличивает плотность размещения по сравнению с Maia 200. Каждый узел также включает хост-процессор, системную память, хранилище и систему охлаждения. Отказ от использования отдельных узлов для хост-процессоров позволяет высвободить место в стойке и управлять ресурсами питания и охлаждения как единой системой.

Шесть специализированных ASIC коммутации с высокой плотностью портов (high-radix) интегрированы в три модуля с жидкостным охлаждением. Это обеспечивает необходимые внутристоечные соединения для всех 96 ускорителей, минимизируя при этом занимаемое пространство и энергопотребление системы коммутации. Интерконнект оптимизирован для тензорного параллелизм, использует собственный протокол (на базе Ethernet) и позволяет легко масштабировать инфраструктуру от одной стойки до целого ЦОД.

Двухуровневая сеть (scale-up) позволяет создать высокопроизводительный кластер (super pod), объединяющий до 12 288 ускорителей. Для ПО Maia представляет единую модель коммуникации: одни и те же семантические принципы используются для прямой передачи данных любому ускорителю в пределах кластера. Ускорители Maia могут напрямую инициировать обмен данными с любым ускорителем в кластера без участия хост-процессора или отдельного NIC для горизонтального масштабирования (scale-out).

СЖО отводит более 80 % тепловой нагрузки стойки (от ускорителей, VRM и ASIC коммутаторов), в то время как воздушное охлаждение используется для модулей памяти, накопителей и других вспомогательных компонентов. Стойка Maia 300 может подключаться непосредственно к системе водообеспечения объекта (при её наличии) или использовать теплообменики в дата-центрах с воздушным охлаждением. Это обеспечивает большую гибкость в выборе мест и способов масштабного развёртывания системы.

Такая плотность позволяет Microsoft обрабатывать больше одновременных запросов ИИ и выполнять более масштабные задачи на каждой стойке, повышая общую мощность дата-центра и улучшая экономическую эффективность расширения ИИ-сервисов. И если прошлые поколения Maia не смогли полноценно заменить системы NVIDIA, то 300 Microsoft планирует масштабировать инфраструктуру Azure с Maia 300 до нескольких гигаватт, начиная с 2027 года, сделав новинки основной платформой для инференса в продуктах и сервисах компании.

AMD представила эталонный проект AMD Helion для агентных систем, выполненный в форм-факторе серверной стойки ORv3 высотой 44OU. По словам компании, Helion, созданный на основе спецификаций Open Compute Project (OCP), является дальнейшим развитием подхода к открытой платформе, заложенном в решении AMD Helios.

Источник изображений: AMD

С помощью AMD Helion заказчики смогут оптимально сочетать производительность CPU, плотность ядер и энергопотребление с возможностями ускорения на базе GPU, исходя из специфики задач, выполняемых ИИ-агентами. Решение может поставляться как на базе исключительно CPU (для гиперскейлеров), так и с интеграцией CPU/GPU (для корпоративного сектора).

OCP-архитектура стойки AMD Helion поддерживает открытое ПО и допускает различные варианты конфигурации, включая версии с жидкостным и воздушным охлаждением. Это позволяет заказчикам создавать практически любые системы, отвечающие их конкретным требованиям.

Например, стойка, использующая только CPU (на базе AMD EPYC Venice) и поддерживающая до 32 768 ядер, предназначена для систем гиперскейлеров. Она обеспечивает выделенные мощности для выполнения задач агентов, а также возможность подключения к отдельной инфраструктуре для инференса моделей.

В свою очередь, комплексное стоечное решение, объединяющее на одной платформе узлы с EPYC, узлы с Instinct MI350P (до 16 единиц), интерконнект с пропускной способностью до 102,4 Тбит/с и вычислительные ресурсы общего назначения, представляет собой универсальный вариант для внедрения агентного ИИ корпоративного уровня.

AMD Helion позволяет клиентам развёртывать системы агентного ИИ в рамках уже имеющейся ИТ-инфраструктуры, адаптируя конфигурации CPU и GPU под конкретные рабочие нагрузки и подбирая оптимальное соотношение ресурсов для выполнения задач агентов, инференса моделей и вспомогательных вычислений с учётом требований к производительности, энергопотреблению и стоимости.

AMD сообщила, что планирует передать спецификацию AMD Helion организации OCP (Open Compute Project), сделав её доступной для сообщества с целью дальнейшей разработки и внедрения. Конфигурации стоек AMD Helion для агентного ИИ в настоящее время разрабатываются совместно с партнёрами по экосистеме; их выпуск запланирован на ноябрь 2026 года.

Astera Labs представила изделия семейства Aries 7 — первые в отрасли ретаймеры и редрайверы, поддерживающие стандарт PCIe 7.0 как по медным, так и по оптическим линиям связи. Эти чипы ориентированы на применение в высокопроизводительных ИИ-системах.

Новинки призваны решить проблему затухания и искажения сигналов при переходе дата-центров на стандарт PCIe 7.0. Изделия обеспечивают возможность подключения устройств на расстояниях от нескольких сантиметров по печатной плате до более чем 50 м в пределах нескольких стоек.

Ретаймеры и редрайверы поддерживают стандарт OCP Signal Conditioner Standard Footprint, предоставляя разработчикам возможность менять преобразователи сигналов без необходимости перепроектирования печатной платы. Иными словами, одна и та же платформа допускает установку медных или оптических модулей — в зависимости от конкретных требований.

Источник изображения: Astera Labs

В новое семейство также вошли интеллектуальные оптические драйверы и оптические трансимпедансные усилители (TIA), предназначенные для оборудования LPO и NPO. Сопутствующие программные инструменты Astera COSMOS обеспечивают централизованный мониторинг состояния соединений в реальном времени, диагностику и динамическую настройку каналов связи на базе медных и оптических компонентов.

Корме того, Astera Labs анонсировала семейство специализированных умных контроллеров Leo X-Series, предназначенных для оптимизации работы ИИ-платформ. Они позволяют подключать дополнительную память напрямую к сетевому слою ИИ-ускорителей на базе GPU, полностью исключая CPU из цепочки передачи данных. Устройства берут на себя разгрузку KV-кеша и контекста агентов ИИ.

Наконец, дебютировали контроллеры Leo 2 E-Series и Leo 2 P-Series на базе стандартов CXL 3.2 и PCIe 6.0. Изделия Leo 2 E-Series дают возможность расширять объём памяти, напрямую подключённой к одному CPU: в этом случае нет необходимости задействовать дополнительные процессорные разъёмы. В свою очередь, решения Leo 2 P-Series обеспечивает динамическое объединение и создание пулов памяти для нескольких хостов.

Компании Microchip Technology и Navitas Semiconductor разработали эталонный дизайн преобразователя напряжения с 800 В на 6 В в соответствии со стандартом OCP. Решение, как ожидается, поможет в переходе на архитектуру LVDC, ориентированную на дата-центры нового поколения для задач ИИ.

Платформа объединяет цифровое управление питанием и технологии безопасности от Microchip с силовыми компонентами Navitas GaNFast на основе нитрида галлия (GaN). Обеспечивается преобразование напряжения 800 В непосредственно в 6 В — минуя промежуточный этап в 50 В. Это существенно сокращает потери и повышает сквозную эффективность системы.

Используются 16 транзисторов GaNFast FET (NV6034, 650 В, 17 мОм) в топологии «каскадный полумост». Корпус DFN 8 × 8 мм с двухсторонним охлаждением снижает тепловое сопротивление. Пиковая эффективность достигает 96 % при полной нагрузке на частоте переключения 1 МГц. Удельная мощность заявлена на уровне 2100 Вт/дюйм³.

Источник изображения: Microchip

В составе платформы задействованы микроконтроллеры Microchip dsPIC33AK256MPS306 с 32-бит ядром (200 МГц), модулем вычислений с двойной точностью (FPU), высокоточными ШИМ-блоками с временем отклика 78 пс и 12-битными АЦП со скоростью до 40 MSPS. Поддерживаются постквантовые криптографические алгоритмы в рамках пакета Commercial National Security Algorithm (CNSA) Suite 2.0, а также аппаратно-ускоренные криптографические функции для подключённых систем управления в реальном времени.

За безопасность отвечает микросхема шифрования Microchip TA100 CryptoAuthentication: на её основе реализованы такие функции, как аутентификация кода и безопасная загрузка (Secure Boot), генерация кодов аутентификации сообщений (MAC), защищённое обновление встроенного ПО и поддержка протоколов управления ключами, включая TLS.

Компания Renesas Electronics анонсировала изделие TP65H020G4PLSGBD D-Mode для преобразователей питания в современных дата-центрах, ориентированных на ИИ. Это, как утверждается, первое в отрасли устройство на основе нитрида галлия (GaN) с поддержкой напряжения 650 В и двусторонним охлаждением.

Новинка спроектирована с прицелом на архитектуру 800В DC (LVDC) — это новый стандарт распределения питания постоянного тока внутри ЦОД. Чип выполнен в сверхкомпактном корпусе PQFN с размерами 8 × 8 мм, а сопротивление в открытом состоянии составляет всего 20 мОм — один из лучших показателей в данном классе.

Представленное решение базируется на силовых транзисторах GaN Gen IV Plus: эта технология создана для высокомощных систем энергоснабжения, требующих экстремальной энергоэффективности и компактности. Благодаря возможности отвода тепла как с верхней, так и с нижней стороны чипа тепловое сопротивление верхней стороны сокращается на 10 % по сравнению со стандартными изделиями.

Источник изображения: Renesas Electronics

Новое устройство разработано для нагрузок мегаваттного класса, характерных для ИИ ЦОД нового поколения с напряжением питания до 700 В. Чип ориентирован на каскад промежуточных преобразователей шины (IBC) 800 В постоянного тока в 48 В, 12 В или 6 В, а также на узлы резервного питания от батарей (BBU) и конденсаторных модулей (CBU).

Renesas уже подтвердила эффективность предложенного решения на аппаратном уровне. В частности, эталонный DC/DC-преобразователь (IBC) топологии LLC мощностью 6 кВт со схемой включения постоянного трансформатора (DCX) для преобразования напряжения 800 В в 48 В достигает удельной мощности 2,6 кВт/дюйм³. При этом эффективность при полной нагрузке на 0,21 % выше, чем у аналогичного устройства на транзисторах в корпусе TOLT.

Французский девелопер ИИ-инфраструктуры Sesterce объявил о планах инвестировать более €10 млрд в создание крупного кампуса ИИ ЦОД в Ямся (Jämsä, Финляндия). Предложенный проект предусматривает перестройку бывшей бумажной фабрики в промышленном районе Кайпола (Kaipola). На первом этапе общая мощность кампуса должна составить 200 МВт, начало строительства запланировано на 2026 год. На втором этапа кампус расширят до 600 МВт, сообщает Converge! Digest. В перспективе компания намерена создать в стране сеть ЦОД общей мощностью 1 ГВт.

Проект — часть более масштабной стратегии Sesterce, направленной на строительство новых ИИ-мощностей в Европе на основе уже имеющихся промышленных площадок. Компания заявила, что уже привлекла якорного заказчика, гарантировавшего загрузку вычислительных мощностей, хотя его имя не раскрывается. Проект предусматрвиает использование в Кайполе существующей электрической, водной, логистической инфраструктуры, а также зданий. По оценкам Sesterce, ЦОД добавит 300 постоянных рабочих мест.

Кампус будет использовать СЖО замкнутого цикла. При этом система охлаждения будет полагаться на дождевую и переработанную воду, использование питьевой воды для охлаждения не предусмотрено. На каждый мегаватт, потребляемый кампусом, Sesterce обязалась обеспечить генерацию мегаватта возобновляемой энергии для финской электросети в течение 10 лет с момента ввода кампуса в эксплуатацию. Кроме того, планируется использовать тепло ЦОД для нужд отопления. Дополнительно компания создаст фонд на €10 млн для нужд местных жителей.

Источник изображения: Tapio Haaja/unsplash.com

Кампус в Ямся станет очередным многомегаваттным проектом в Финляндии. Среди других крупных проектов можно отметить ЦОД DayOne, Google, Nebius, TikTok/ByteDance, Pure DC. Особенностями подхода Sesterce являются масштаб инвестиций, стремление использовать для своих начинаний уже имеющуюся инфраструктуру промышленных площадок, а также обязательством компенсировать потребление кампуса поставками «зелёной» энергией.

Бывшая бумажная фабрика предлагает развитую промышленную площадку с действующей коммунальной инфраструктурой, что удешевит строительство. Впрочем, превращение фабрики в высокоплотную вычислительную ИИ-площадку потребует дополнительной электрической, инженерной и сетевой инфраструктуры. Sesterce пока не раскрыла структуру финансирования, сроки поставки ИИ-ускорителей, сетевую архитектуру или прочие детали строительства. Экспансия Sesterce в Финляндии сопутствует участию компании в инициативе по строительству ИИ-инфраструктуры во Франции совместно с SoftBank.

РТК-ЦОД совместно с «Инфотекс Интернет Траст» (ИИТ) подключили платформу цифровых финансовых активов Токеон (входит в группу ПСБ) к Единой системе идентификации и аутентификации (ЕСИА), развернув для проекта отказоустойчивую ИТ-инфраструктуру и защищённый шлюз для взаимодействия с государственными информационными системами. В результате время регистрации и верификации новых пользователей Токеона сократилось до нескольких секунд.

Платформа Токеон (входит в группу ПСБ) — один из ведущих российских операторов информационных систем в сфере цифровых финансовых активов. Перед командой платформы стояла задача расширить её функциональность и обеспечить регистрацию и последующую аутентификацию физических лиц через привычный пользователю сервис, одновременно соблюдая требования 152-ФЗ, внутренние процедуры AML-комплаенса и стандарты информационной безопасности.

Для решения этой задачи Токеон выбрал прямую интеграцию с ЕСИА через выделенный защищённый контур на базе программного шлюза TrustGate от ИИТ. Интеграция позволила упростить регистрацию и авторизацию пользователей, а также организовать независимый канал получения верифицированных данных через ЕСИА и СМЭВ.

TrustGate обеспечивает безопасный обмен данными с инфраструктурой электронного правительства и включён в методические рекомендации Минцифры по использованию ЕСИА как типовое решение. Продукт имеет класс защиты не ниже КС3, сертификацию ФСБ России и поддерживает протокол OpenID Connect.

Источник изображения: РТК-ЦОД

Инфраструктура сервиса была размещена в сертифицированных дата-центрах и на облачных площадках РТК-ЦОД. Непосредственное внедрение — от получения оборудования до промышленного запуска — заняло два месяца. Работы велись параллельно: разработчики Токеона занимались интеграцией платформы с ЕСИА на основе согласованной документации, а специалисты ИИТ и РТК-ЦОД занимались поставками, монтажом и настройкой промышленного контура. Такой подход позволил совместить подготовку инфраструктуры с разработкой прикладной части и сократить сроки ввода решения в эксплуатацию. Переход на взаимодействие по протоколу СМЭВ 3.0 занял неделю и прошёл без существенного влияния на работу пользователей.

В новом сценарии регистрации пользователю Токеона достаточно выбрать вход через Госуслуги, пройти аутентификацию и подтвердить передачу данных. После этого платформа автоматически формирует профиль пользователя на основании сведений, полученных из ЕСИА, без необходимости повторно вводить их вручную.

«Раньше проверка сведений, которые пользователь вводил при регистрации, занимала в среднем до одного рабочего дня. Наша задача состояла в том, чтобы получать необходимые данные непосредственно из доверенного источника и максимально сократить ручные процедуры. В результате интеграции с ЕСИА время верификации сократилось до нескольких секунд, при этом решение соответствует установленным требованиям к защите информации, AML-комплаенсу и работе с государственными информационными системами», — рассказал Марат Джексембаев, технический директор платформы Токеон.

«Мы предоставили Токеону не просто мощности, а комплексную отказоустойчивую инфраструктуру: размещение в двух дата-центрах и на двух облачных площадках, серверное и сетевое оборудование, а также все необходимые сертифицированные средства защиты информации. Всё это позволяет работать с подтверждёнными данными пользователей через портал Госуслуг и одновременно даёт прямую экономию на стоимости инфраструктуры — клиенту не нужно самостоятельно создавать и обслуживать такой контур», — сообщил Алексей Шувалов, директор клиентского центра РТК-ЦОД.

«Проект с платформой Токеон — пример того, как вовлечённая команда клиента, качественная предпроектная работа и поддержка специалистов, хорошо знакомых с регуляторными процедурами, позволяют в сжатые сроки ввести решение в промышленную эксплуатацию. При этом заказчик получает инфраструктуру с высоким уровнем безопасности, соответствующую требованиям законодательства», — отметил Александр Володин, владелец продукта TrustGate в компании ИИТ.

Стартап Upscale AI представил архитектуру Token Fabric, призванную объединить вертикальное и горизонтальное масштабирование в рамках одной сетевой платформы. Решение сочетает в себе фирменный чип SkyFabriX (scale-up), NVIDIA Spectrum-X Ethernet (scale-out) и единый программный уровень для управления. Система, построенная на открытых стандартах, должна обеспечить непрерывную работу ИИ-чипов, чтобы они не простаивали в ожидании данных, тем самым помогая клиентам повысить отдачу от своих инвестиций.

Token Fabric включает:

• SkyFabriX — специализированный чип-коммутатор c коммутационной ёмкостью 115,2 Тбит/с (в перспективе до нескольких Пбит/с), созданный на базе ранее анонсированной архитектуры SkyHammer и поддерживающий ESUN, UALoE/UALink, SUE-T, стандартный Ethernet/IP и совместимый с как медными, так и оптическими подключениями (включая модульные решения, NPO и CPO).
• Коммутационные модули для вертикального масштабирования, выполненные в специализированных или стандартных форм-факторах, включая ORv3, которые объединяют GPU и гетерогенные XPU в крупные домены на базе открытых стандартов.
• Коммутаторы NVIDIA Spectrum-X с поддержкой 400/800GbE, 1,6TbE (и будущих стандартов Ethernet) с RoCE, которые посредством NOS SkyOS позволяют интегрировать между собой кластеры на базе GPU NVIDIA и гетерогенных XPU.
• SkyOS — унифицированная сетевая операционная система на базе SONiC и для SkyFabriX, и для Spectrum-X, дополненная платформой оркестрации и мониторинга SkyCMD на базе агентов, которая обеспечивает единую плоскость управления для scale-up и scale-out.

Клиенты могут внедрять Token Fabric, выбирая отдельные компоненты (чипы, системы, ПО) или весь стек целиком. Вариант с полным стеком рассчитан на неооблака и корпоративных клиентов, не располагающих сетевыми командами масштаба гиперскейлеров. Вариант с интегрированными системами предназначен для производителей XPU, которым требуется проверенное оборудование без необходимости самостоятельной разработки сетевого стека. Третий вариант предусматривает поставку чипов или специализированных систем вместе с SDK/SAI от Upscale, поверх которых работает собственная NOS заказчика.

Источник изображения: Upscale AI

Upscale AI расширяет существующие протоколы, а не заменяет их, говорит компания. Upscale AI также вносит вклад в открытые проекты, лежащие в основе стека. К ним относятся SONiC, расширения интерфейса абстракции коммутатора (SAI) для поддержки ESUN, а также инициативы Ultra Ethernet Consortium (UEC) и UALink. SkyOS абстрагирует нижележащее оборудование и обеспечивает единую плоскость управления для всего кластера, а SkyCMD унифицирует управление. Любая вычислительная платформа в гетерогенном кластере может использовать этот интерфейс для управления сетью.

«Операционная система должна быть компактной и эффективной, чтобы обеспечивать быстродействие, гибкость и безопасность, — сообщил изданию Network World Барун Кар (Barun Kar), генеральный директор Upscale AI. — Кроме того, поверх неё необходим уровень оркестрации, позволяющий поддерживать такие возможности, как гетерогенные вычисления». Полномасштабный выпуск Token Fabric запланирован на начало 2027 года; в настоящее время действуют программы раннего доступа и совместного тестирования.

Компания Upscale AI вышла из скрытого (stealth) режима в сентябре 2025 года. Она привлекла $100 млн в рамках посевного раунда финансирования, потом — $200 млн в раунде A, а затем — ещё $190 млн, при оценке капитализации в $2 млрд. В результате общий объём инвестиций составил $500 млн. Стартап поддерживают как NVIDIA, Salesforce и сингапурский государственный инвестиционный фонд Temasek. Главный инвестор — фонд Premji Invest. Штат компании превышает 300 сотрудников.

Компания Arista Networks анонсировала сетевую архитектуру Etherlink SU-144, призванную перенести стандарт Ethernet в ту область, в которой ранее превалировали такие технологии, как NVIDIA NVLink и InfiniBand. Новое решение ориентировано на масштабные кластеры ИИ и НРС.

Arista отмечает, что рынок ИИ стремительно расширяется. По мере усложнения больших языковых моделей (LLM) и появления нагрузок, которым необходима тесная синхронизация данных между огромными пулами ускорителей, возможностей интерфейсов PCIe, CXL и проприетарных интерконнектов становится недостаточно для эффективного масштабирования ресурсов. Такие технология хорошо работают внутри серверов, но создают определённые трудности на уровне кластеров из-за применения ускорителей разных поколений и конструктивных особенностей систем, объединяющих сотни и тысячи XPU.

В такой ситуации сеть больше не является просто связующим звеном между серверами — она становится частью самой вычислительной системы. Архитектура Etherlink SU-144, как ожидается, поможет в удовлетворении растущих потребностей в высокоскоростном обмене данными.

Источник изображения: Arista Networks

Новая технология разработана в рамках инициативы Ethernet for Scale-Up Networks (ESUN). В проекте также принимают участие AMD, Arm, Broadcom, d-Matrix, Meta✴, Microsoft и Qualcomm. Благодаря Etherlink SU-144 в пределах одной стойки могут быть объединены до 144 ускорителей, а в массиве из нескольких стоек — до 1024. Расчётная мощность при этом может варьироваться от 100 до 400 кВт на стойку, что требует применения исключительно жидкостного охлаждения.

Для Etherlink SU-144 предусмотрены три физических форм-фактора под разные сценарии. Это, в частности, ортогональное шасси, когда серверы располагаются спереди, а коммутационные карты — сзади. Такое исполнение обеспечивает максимальную плотность компоновки и высокую пропускную способность при интенсивных нагрузках обучения и инференса ИИ-моделей. Ещё один вариант — шасси с бэкплейном: решение обеспечивает оптимальное сочетание производительности, операционной эффективности и долгосрочной масштабируемости. Наконец, третий подход предполагает формирование межстоечной связи — для максимальной гибкости и будущих развёртываний.

Для архитектуры Etherlink SU-144 заявлена поддержка динамической балансировки нагрузки, а также оптических технологий XPO и CPO/NPO с перспективой повышения пропускной способности до 6,5 Пбит/с на стойку.

NVIDIA и тайваньская Hon Hai Precision Industry Co (Foxconn) повысили эффективность на ключевых этапах сборки стоечной ИИ-платформы NVIDIA GB300 NVL72, использовав специализированных роботов, сообщает Taipei Times. В посте «Машины, которые делают машины» NVIDIA рассказала, как компания при поддержке Foxconn организовала обучение роботов для сборки критических компонентов серверов, повысив стабильность производства и эффективность рабочего процесса.

Компания заявила, что доля успешного выполнения сборочных операций превысила 90 %, также заявлено, что компания уделила основное внимание сборке тестовых лотков GB300, используемых для проверки работоспособности и производительности вычислительных систем NVIDIA перед поставками заказчикам. Ключевыми задачами для роботов стали установка токопроводящих шин и подключение разъёмов.

Одной из главных сложностей при установке шины питания было обучение роботов её захвату, перемещению, установке на место и креплению винтами в 16 точках. Также роботам нужно было научиться управляться с двумя большими (DC-SCI) и двумя маленькими (MCIO) разъёмами с подсоединёнными кабелями, которые необходимо аккуратно вставить в гнёзда на серверной плате, причём допуски для этого очень малы.

Источник изображений: NVIDIA

Согласно тестовым данным, новый механизм автоматизации обеспечил уровень успешности установки DC-шины более 95 %, при этом время выполнения операции составляет 160 с. Это пока ниже целевых показателей в 99,5 % и 124 с соответственно. В случае с подключением коннекторов уровень успешности выполнения операции составил 90–95 %, а среднее время — 40 с на один кабель. При этом целевое время выполнения — не более 72 с на все четыре кабеля.

В NVIDIA подчеркнули, что при сборке тестовых лотков для GB300 нужны системы автоматизации, готовые к «неопределённости», поскольку быстрая смена циклов разработки и относительно небольшие объёмы производства делают создание сборочных линий с жёстко заданными параметрами нецелесообразным — роботы для реакции на изменения в процессе сборки должны быть достаточно «адптивными» и при этом надёжными. Подчёркивается, что технология пока не готова к массовому внедрению, поскольку есть проблемы с координацией роборук при подключении разъёмов и др.

Foxconn является одним из ключевых производственных партнёров NVIDIA. В прошлом году компания объявила, что работала с последней для строительства умного завода на площадке в Хьюстоне (Houston) в Техасе с использованием человекоподобных роботов, управляемых ИИ от NVIDIA, для выпуска ИИ-серверов для самой NVIDIA. Foxconn рассчитывает расширить применение подобных роботов на другие производства в Техасе, Висконсине и Калифорнии.

На долю Foxconn приходится более 40 % мирового рынка ИИ-серверов. При этом она сохраняет оптимизм относительно будущего этой отрасли. На конференции для инвесторов в августе она заявила, что поставки её стоечных ИИ-систем более чем удвоятся в сравнении с предыдущим годом.