Российский поставщик вычислительной техники «Гравитон» анонсировал СХД серии СХ412И36БМ16Т. Новинки, как утверждается, подходят для работы с системами резервного копирования, архивного хранения, видеонаблюдения и для обработки потокового видео. Допускается применение СХД в качестве узлов хранения программно-определяемого хранилища (SDS). Устройства включены в реестр российской промышленной продукции Минпромторга.

В серию вошли одноконтроллерные решения, выполненные в формате 4U. В основу положена материнская плата, разработанная и произведённая собственными силами. Использован процессор Intel Xeon Cascade Lake, дополненный 1 Тбайт оперативной памяти. СХД наделены 36 отсеками для накопителей LFF/SFF. Могут быть задействованы изделия SAS/SATA, а также NVMe (кеш). Дополнительно возможно подключение модулей расширения JBOD на 12, 24, 78 и 108 дисков.

Источник изображения: «Гравитон»

В семейство вошли модификация СХ412И36БМ16Т-РЭ (реестровый номер 5530\2\23) с ПО RAIDIX 5.2. и версия СХ412И36БМ16Т-АР (реестровый номер 5530\3\23) с ПО АРГО. Эти программные решения включены в реестр российских программ для ЭВМ и БД Минцифры России. Отмечается, что СХД предлагаются в качестве комплексного решения и имеют подтвержденную совместимость с используемым ПО. Возможна поставка системы без софта в качестве сервера хранения — это модель СХ412И36БМ16Т-0 (реестровый номер 5530\1\23).

Компания Meta✴ поделилась подробностями о следующем собственных ИИ-ускорителей Meta✴ Training and Inference Accelerator. Новый чип отличается более высокой производительностью по сравнению со чипом MTIA v1, представленным в мае прошлого года, и будет играть решающую роль в обеспечении работы ИИ-моделей Meta✴.

Следующее поколение крупномасштабной инфраструктуры Meta✴ рассчитано на поддержку новых продуктов и услуг в области генеративного ИИ, рекомендательных систем и передовых исследований в области ИИ. Создание нового чипа является частью инвестиций в инфраструктуру. В ближайшие годы, как ожидается, затраты в этом направлении будут расти, поскольку требования к вычислительным ресурсам для поддержки моделей будут расти вместе с усложнением последних.

Источник изображений: Meta✴

Архитектура чипа ориентирована на обеспечение «правильного баланса вычислений, пропускной способности и объёма памяти» даже при относительно небольших размерах обрабатываемых последовательностей. MTIA v2 в сравнении с MTIA v1 в 3,5 раза быстрее в обычных вычислениях и в 7 раз — в разреженных. Новый чип изготавливается по 5-нм техпроцессу TSMC и имеет габариты 25,6 × 16,4 мм (упаковка 40 × 50 мм). Ускоритель работает на частоте 1,35 ГГц, а его TDP составляет 90 Вт, тогда как 7-нм MTIA v1 работал на частоте 800 МГц и имел TDP всего 25 Вт. Готовая стоечная система вмещает до 72 ускорителей и состоит из трёх шасси с 12 платами, на каждой из которых размещено по два ускорителя. Для дальнейшего масштабирования можно добавить RDMA-сеть.

Чип состоит из 64 вычислительных элементов (PE). У каждого PE есть небольшой блок локальной памяти объёмом 384 Кбайт с ПСП 1 Тбайт/с. На весь чип приходится 256 Мбайт SRAM (2,7 Тбайт/с), а внешняя память представлена 128 Гбайт LPDDR5 (204,8 Гбайт/с). Для подключения к хосту используется интерфейс PCIe 5.0 x8 (32 Гбайт/с). При работе с матрицами чип развивает 177 (FP16/BF16) и 354 (INT8) Тфлопс, в разреженных вычислениях — вдвое больше. SIMD-блоки выдают 2,76 Тфлопс для FP32 и 5,53 Тфлопс для INT8/FP16/BF16. В векторных расчётах значения те же, только для INT8 показатель составляет уже 11,06 Тфлопс.

MTIA v2 совместим с кодами, разработанными для MTIA v1. Стек MTIA ориентирован на PyTorch 2.0 и включает компилятор Triton-MTIA. Предварительные испытания MTIA v2 на четырёх ключевых ИИ-моделях компании показали, что он втрое быстрее MTIA v1 чип первого поколения. А на уровне платформы достигнуто шестикратное увеличение пропускной способности модели и рост производительности на Вт в 1,5 раза. Чипы MTIA уже развёрнуты в ЦОД компании. Правда, для обучения Meta✴ их пока не использует.

Google Cloud объявила о масштабном обновлении программно-аппаратного стека AI Hypercomputer, а также о новых инстансах на базе передовых ускорителей NVIDIA, пишет ресурс SiliconANGLE. Также компания представила обновлённую инфраструктуру хранения данных для рабочих нагрузок ИИ, базовое ПО для запуска моделей и более гибкие варианты использования ресурсов.

Компания объявила о доступности TPU v5p в GKE, что позволит клиентам обучать и обслуживать ИИ-модели, работающие в крупномасштабных кластерах TPU. В качестве альтернативы клиенты также смогут использовать ускорители NVIDIA H100 в составе инстансов A3. Одним из основных преимуществ нового подсемейства A3 Mega является поддержка конфиденциальных вычислений. В Google подчеркнули важность этой функции, поскольку обработка чувствительных данных в облаке считалась слишком рискованной из-за возможной утечки. Google Cloud пообещала предоставить клиентам ускорители NVIDIA Blackwell.

Источник изображений: Google

Обновления включают в себя доступность модуля Cloud Storage FUSE, который предоставляет файловый доступ к ресурсам облачного хранилища. По данным Google, GCS FUSE обеспечивает увеличение производительности обучения в 2,9 раза по сравнению с существующими СХД. Другие улучшения включают появление поддержки кеширования в превью Parallelstore, высокопроизводительной параллельной файловой системы, оптимизированной для нагрузок ИИ и HPC. Благодаря кешированию Parallelstore позволит сократить время обучения до 3,9 раз и повысить производительность обучения в 3,7 раза.

Компания также объявила об оптимизации службы Google Cloud Filestore, ориентированной на ИИ, которая представляет собой сетевую файловую систему, позволяющую целым кластерам ускорителей получать одновременный доступ к одним и тем же данным. Ещё одно новшество — сервис Hyperdisk ML, предоставляющий блочное хранилище, доступный сейчас в качестве превью. Google Cloud сообщила, что его использование позволит ускорить загрузку модели до 12 раз по сравнению с альтернативными сервисами.

Кроме того, компания представила Jetstream, новую систему инференса LLM. Это открытое решение, оптимизированное по пропускной способности и использованию памяти для ИИ-ускорителей вроде TPU. По словам компании, новинка обеспечит в три раза более высокую производительность на доллар для Gemma 7B и других открытых ИИ-моделей, а это важно, поскольку клиенты переносят свои ИИ-нагрузки в облако и им нужен экономичный, но производительный инференс. JetStream предлагает поддержку моделей, обученных с помощью JAX и PyTorch/XLA, а также включает оптимизацию для популярных открытых моделей, таких как Llama 2 и Gemma.

Что касается собственно моделей, то компания представила MaxDiffusion для генерации изображений, добавила в MaxText ряд новых моделей, в том числе Gemma, GPT3, Llama 2 и Mistral. MaxDiffusion и MaxTest базируются на высокопроизводительном фреймворке JAX, который интегрирован с оптимизирующим компилятором OpenXLA. Заодно Google объявила о поддержке последней версии PyTorch — PyTorch/XLA 2.3.

С момента анонса ускорителей Intel Habana Gaudi2 минуло два года и всё это время они достойно сражались с решениями NVIDIA, хоть и уступая в чистой производительности, но нередко выигрывая по показателю быстродействия в пересчёте на доллар. Теперь пришло время нового поколения — корпорация Intel анонсировала выпуск чипов Gaudi3 и ускорителей на их основе.

Новый ИИ-процессор Gaudi3 взял на вооружение 5-нм техпроцесс TSMC, а также получил чиплетную компоновку, которая, впрочем, на логическом уровне никак себя не проявляет — Gaudi3 с точки зрения хоста остаётся монолитным ускорителем. Был увеличен с 96 до 128 Гбайт объём набортной памяти, но это по-прежнему HBM2e в отличие от решений основного соперника, давно перешедшего на HBM3.

Источник изображений здесь и далее: Intel

Intel выступила с достаточно серьёзным заявлением о 50 % превосходстве новинки в инференс-сценариях над NVIDIA H100, а также о 40 % преимуществе в энергоэффективности при существенно меньшей стоимости. Звучит многообещающе, особенно на фоне сочетания высоких цен с дефицитом со стороны «зелёных».

Физически, как уже упоминалось, Gaudi3 состоит из двух одинаковых кристаллов, «сшитых» между собой быстрым низколатентным интерконнектом. Архитектурно чип подобен предшественнику и по-прежнему включает блоки матричной математики (MME) и кластеры программируемых тензорных процессоров (TPC), имеющих доступ к разделу быстрой памяти SRAM.

Однако в сравнении с Gaudi2 количество блоков серьёзно выросло: вместо 2 MME в составе Gaudi3 теперь 8 таких блоков, а число тензорных процессоров увеличилось с 24 до 64. Вдвое, то есть с 48 до 96 Мбайт, вырос объём SRAM, а её пропускная способность возросла с 6,4 Тбайт/с до 12,8 Тбайт/с. Логически Gaudi3 делится на ядра DCORE (Deep Learning Core), в состав каждого входит два движка MME, 16 тензорных ядер и 24 Мбайт кеша L2.

Блок-схема Gaudi3

Усилен также блок медиадвижков, их в новом чипе 14 против 8 у Gaudi2. Всё это не могло не сказаться на тепловыделении: несмотря на применение 5-нм техпроцесса теплопакет у флагманского варианта составляет целых 900 Вт, хотя в новом модельном ряду есть и не столь горячие версии с TDP 600 и 450 Вт. Последний вариант предназначен для экспорта в КНР.

Архитектура Gaudi3 и его программная прослойка

Поскольку объём HBM2e был увеличен с 96 до 128 Гбайт, в сборке используется не шесть, а восемь 16-Гбайт кристаллов, что позволило увеличить ПСП с 2,46 до 3,7 Тбайт/с. Работает память на частоте 3,6 ГГц. В составе Gaudi3 также имеется специализированный программируемый блок управления. Он отвечает за формирование очередей, управление прерываниями, синхронизацию, работу планировщика и имеет выход непосредственно на шину PCIe.

Управляющая подсистема (Control Path) Gaudi3

Сетевая часть всё ещё состоит из 24 контроллеров Ethernet (c RoCE), но появилась поддержка скорости 200 Гбит/с, а значит, вдвое возросла и совокупная производительность сети. Intel подчёркивает, что для масштабирования кластеров на базе Gaudi3 нужна обычная Ethernet-фабрика (а ещё лучше Ultra Ethernet) и нет никакой привязки к конкретному вендору, что является упрёком NVIDIA с её InfiniBand. Наконец, в качестве хост-интерфейса на смену PCI Express 4.0 пришёл PCI Express 5.0 (x16), что также означает подросшую с 64 до 128 Гбайт/с пропускную способность.

Сравнительные характеристики Gaudi2 и Gaudi3

Все эти улучшения позволяют Intel говорить о теоретической производительности в 2–4 раза более высокой, нежели было достигнуто в поколении Gaudi2. Наибольший прирост заявлен для операций с форматом BF16 на MME, что вполне закономерно, учитывая большее количество самих MME.

На практике результаты, демонстрируемые Gaudi3, выглядят также достаточно многообещающе: в тестах на обучение популярных нейросетей преимущество над Gaudi2 ни разу не составило менее 1,5x, а в отдельных случаях даже превысило 2,5x.

В инференс-тестах отрыв оказался чуть меньше, но и здесь минимальна разница составляет полтора раза. Что немаловажно для инференс-сценариев, серьёзно улучшились показатели латентности. Отчасти это заслуга не только серьёзно подросших «мускул» нового процессора, но и наличие большего объёма HBM, что позволяет разместить в памяти больше параметров и расширить контекстное окно.

Опубликовала Intel и результаты сравнительного тестирования Gaudi3 против NVIDIA H100 в MLPerf, где новинка действительно выступила весьма достойно, в худшем случае демонстрируя 90% от производительности H100,  а в отдельных тестах опережая конкурента более чем в 2,5 раза. Примерно так же распределились результаты и в тестах на энергоэффективность.

Что же касается инженерно-технической реализации, то на этот раз Intel представила сразу несколько вариантов ускорителей на базе Gaudi3, отличающихся как теплопакетом, так и конструктивом. Самым быстрым вариантом в семействе является модуль HL-325L OCP. Он выполнен в формате мезонинной платы OCP OAM 2.0 и поддерживает теплопакет 900 Вт для воздушного охлаждения и 1200 Вт — для жидкостного.

Для этой модели была специально разработана новая UBB-плата HLB-325L, приходящая на смену HLBA-225. Она поддерживает установку восьми ускорителей HL-325L, причём 21 сетевое подключение на каждом из них позволяет реализовать интерконнект по схеме «все со всеми», а оставшиеся подключения сведены через PAM4-ретаймеры в шесть 800GbE-портов OSFP для дальнейшего масштабирования кластера. Имеется и вывод PCI Express 5.0 с помощью PCIe-ретаймеров, также установленных на плате. HLB-325L рассчитана на питание 54 В, которое в последнее время становится всё популярнее в новых ЦОД и HPC-системах.

Топология базовой платы HLB-325L с восемью Gaudi3

Другой вариант Gaudi3 — ускоритель HL-338. Он представляет собой стандартную плату расширения PCIe с двумя внешними портами QSFP112 400GbE. Поддерживаются теплопакеты вплоть до 600 Вт при стандартном воздушном охлаждении. Дополнительный мостик HLTB-304, устанавливаемая поверх четырёх ускорителей HL-338, обеспечивает интерконнект за счёт 18 набортных линков 200GbE. Такая реализация кластера на базе Gaudi3 по понятным причинам будет несколько менее производительной, нежели вариант с OAM-модулями, но позволит обойтись стандартными аппаратными средствами и корпусами серверов.

Масштабирование и кластеризация Gaudi3

Первые пробные партии ускорителей на базе Gaudi3 поступят избранным партнёрам Intel уже в этом полугодии. Вариант OAM с воздушным охлаждением уже тестируется в квалификационных лабораториях компании, а образцы с жидкостным охлаждением появятся позднее в этом квартале. В новинке заинтересованы Dell, HPE, Lenovo и Supermicro. Массовые поставки стартуют в III квартале 2024 года. Последними на рынке появятся PCIe-версии, их поставки намечены на IV квартал.

Программная экосистема Intel Gaudi

Intel Gaudi3 выглядит весьма неплохо. В нём устранены узкие места, свойственные Gaudi2, что позволяет тягаться на равных с NVIDIA H100 и H200, и даже заметно превосходить их в некоторых сценариях. Однако NVIDIA уже анонсировала архитектуру Blackwell. Впрочем, основная борьба развернётся не на аппаратном, а на программном уровне — Intel вслед за AMD упростила работу с PyTorch, что позволит перенести множество нагрузок на Gaudi. А там, глядишь, и UXL станет хоть какой-то альтернативой CUDA.

NVIDIA и Google Cloud объявили о расширении сотрудничества, чтобы помочь стартапам в создании приложений и сервисов на базе генеративного ИИ. В рамках сотрудничества компании объединили программы NVIDIA Inception и Google for Startups Cloud Program, чтобы расширить доступ стартапам к облачным кредитам, предоставить им техническую экспертизу и помочь с выходом на рынок.

Прошедшие отбор участники NVIDIA Inception, глобальной программы, уже поддерживающей более 18 тыс. стартапов, получат возможность использования инфраструктуры Google Cloud и облачные кредиты в размере до $350 тыс. А участники Google for Startups Cloud Program смогут присоединиться к NVIDIA Inception и получить доступ к знаниям, курсам NVIDIA Deep Learning Institute, «железу» и ПО NVIDIA и многому другому.

Источник изображения: NVIDIA

Более того, отобранные участники Google for Startups Cloud Program смогут присоединиться к платформе NVIDIA Inception Capital Connect, связывающей стартапы с венчурными капиталистами. Также разработчики ПО, участвующие в этих программах, смогут получить ускоренную адаптацию к Google Cloud Marketplace, поддержку совместного маркетинга и разработки продуктов.

Ранее NVIDIA вместе с Google занялась оптимизацией моделей Gemma. Google Cloud анонсировала инстансы A3 Mega на базе ускорителей NVIDIA H100, которые отличаются вдвое большей пропускной способностью интерконнекта между ускорителями по сравнению с обычными A3. Наконец, было обещано, что в начале следующего года в Google Cloud появятся решения NVIDIA Blackwell: NVIDIA HGX B200 и NVIDIA GB200 NVL72.

Энергетический кризис в Ирландии, во многом связанный с концентрацией большого числа ЦОД в окрестностях Дублина, может привести к тому, что Amazon Web Services (AWS) начнёт рационировать предоставляемые клиентам облачные ресурсы, передаёт The Register. Некоторые пользователи жалуются на то, что им уже начали ограничивать облачные ресурсы в регионе eu-west-1. В частности, речь идёт об GPU-инстансах, необходимых для ИИ-вычислений.

В случае возникновения проблем в AWS Europe предлагают перенести нагрузки в другие европейские регионы, например, в Швецию. AWS подчёркивает, что Ирландия остаётся ядром мировой инфраструктуры компании, поэтому она в любом случае продолжит обслуживание клиентов в этом регионе. Представители национальной энергетической компании EirGrid прямо заявили, что могут время от времени требовать у крупных потребителей ограничить энергопотребление, чтобы избежать проблем во всей сети. Впрочем, обращались ли с такими просьбами к гиперскейлерам, в компании не уточняли.

Уклончивость вполне объяснима, поскольку ЦОД вносят огромный вклад в экономику Ирландии. Сейчас в стране насчитывается более 80 дата-центров, включая объекты крупнейших операторов вроде AWS, Microsoft и Google, заодно создающих и многочисленные рабочие места, платящих налоги и обеспечивающих стране доходы. Ещё полтора десятка объектов находятся на стадии строительства, а около 40 ждут разрешения властей. При этом политика властей уже привела к закрытию некоторых ЦОД.

Источник изображения: Heri Susilo/unsplash.com

Местные СМИ отмечают, что роль ЦОД в ирландской экономике весьма спорная. В 2021–2022 гг. энергопотребление ЦОД выросло почти на треть, достигнув 18 % от всех расходов электричества в стране. Более того, Международное энергетическое агентство (International Energy Agency, IEA) утверждает, что без регулирования доля ЦОД может вырасти до 32 % к 2026 году. По оценкам EirGrid этот показатель будет держаться на уровне «всего» 25,7 %, что тоже очень немало.

Проблема связана не только с AWS и Ирландией. Энергетические ограничения могут коснуться в будущем Европы и других регионов. По данным IDC, уже ходят слухи об энергетических квотах для клиентов Microsoft Azure, способных повлиять на их бизнесы. Операторы ряда ЦОД уже столкнулись с нехваткой энергии, и расширить её поставки в соответствии со спросом будет довольно трудно. По мнению экспертов, это — одна из причин того, что большинство европейских организаций не спешат закрывать собственные ЦОД и переходить в публичные облака, поскольку те не смогут удовлетворить спрос на мощности десятилетиями.

Источник изображения: Ilse Orsel/unsplash.com

В прошлом году сообщалось, что европейским операторам ЦОД всё труднее обеспечить надёжное и экономически целесообразное энергоснабжение, а в прошлом месяце глава британской энергокомпании National Grid предупредил, что в следующие 10 лет потребление электричества ЦОД в стране может вырасти на 500 %. Один из экспертов, пожелавший остаться анонимным, подчеркнул, что Ирландия, Нидерланды и Сингапур уже опустошили свои энергетические резервы.

А в Северной Вирджинии (США) новым дата-центрам, например, попросту не хватает ЛЭП. Операторы идут на отчаянные меры для обеспечения своего бизнеса энергией. Например, AWS недавно купила кампус в Пенсильвании, расположенный вблизи АЭС. Атомными проектами вообще активно интересуются многие операторы дата-центров, включая Microsoft. Пока что в Ирландии и Amazon, и Microsoft вынуждены довольствоваться временными решениями.

Индия и ЕС договорились о главных этапах совместного HPC-проекта, соглашение о реализации которого было заключено почти два года назад. Однако подвижки в этой сфере наметились только сейчас, когда Евросоюз начал недвусмысленно намекать, что пора бы взяться за дело, передаёт The Register.

Соответствующий пакт был подписан в ноябре 2022 года. На тот момент Индия и ЕС намеревались углубить технологическое сотрудничество в квантовых вычислениях и HPC и обозначили основные цели, включая совместное продвижение исследований в области HPC-технологий. Правда, после этого долгое время практически ничего не происходило.

В феврале 2024 года Евросоюз выпустил со своей стороны призыв к развитию сотрудничества в области HPC с Индией, оптимизации и совместной разработке HPC-приложений в сферах общего интереса, а также к обмену исследователями и инженерами между регионами.

Источник изображения: Akash Choudhary/unsplash.com

В Евросоюзе рассчитывают на:

• Совместное расширенное применение HPC-приложений и кодов в научной сфере и промышленности — в областях, признанных Индией и ЕС приоритетными;
• Стимулирование обмена информацией и опытом для решения общих социальных проблем с использованием передовых вычислений;
• Повышение интенсивности обмена исследователями и инженерами между Индией и ЕС, обеспечение доступа к передовым суперкомпьютерным ресурсам в Индии и Европе;
• Укрепление сотрудничества HPC-сообществ Индии и ЕС в разработке профильных приложений и формирование планов будущего взаимодействия в целевых сферах.

При этом в документе не указывается, какими именно способами будут достигаться названные цели. Впрочем, у Индии уже есть соображения на этот счёт. Министерство электроники и информационных технологий страны призвало исследователей предложить варианты использования HPC для анализа климатических изменений, применения в биоинформатике, для борьбы со стихийными бедствиями вроде пожаров, цунами, оползнями и землетрясениями. Также в министерстве надеются получить предложения по разработке интегрированной системы раннего предупреждения для борьбы с «каскадными» эффектами комплексных угроз.

Предложения должны уделять внимание оптимизации специализированных приложений и кодов, чёткому планированию работ, учёту KPI и демонстрации убедительных результатов выгоды от сотрудничества. Претендентам рекомендуется сосредоточиться на конкретных технических задачах. В заявке должен быть чётко оговорен вклад как индийских учёных, так и их коллег из Евросоюза. В заявке следует указать сферы и методики разработки, а также потенциальных пользователей готовых продуктов в Индии и ЕС. Одобренные предложения обеспечат возможность ускоренного доступа к HPC-мощностям как в Индии, так и в Евросоюзе.

Индийская Суперкомпьютерная миссия (Supercomputing Mission) располагает 28 суперкомпьютерами, но из них только семь имеют производительность более 1 Пфлопс. В рамках EuroHPC уже развёрнуто восемь суперкомпьютеров, причём одна только система LUMI имеет производительность 386 Пфлопс. Ни в Индии, ни в Евросоюзе не сообщали, когда и как именно будут реализованы одобренные предложения учёных и специалистов.

«Главный радиочастотный центр» (ГРЧЦ), подведомственный Роскомнадзору, по сообщению CNews, запустил отечественный аналог сервиса whois. Он позволяет получать различную информацию о доменах, такую как дата регистрации и окончания действия, статус и пр. В сервисе доступно несколько разделов: DNS, MX, WHOIS и HTTP.

Сервис расположен на сайте Центра мониторинга и управления сети связи общего пользования (ЦМУ ССОП). Отмечается, что необходимость создания отечественной альтернативы whois объясняется в том числе тем, что существующие зарубежные системы некорректно отображают информацию о страновой принадлежности IP-адресов новых российских регионов.

Источник изображения: pixabay.com

Кроме того, как отмечается, ГРЧЦ запустил «Публичный сервис РАНР» (реестр адресно-номерных ресурсов Рунета). Он предназначен для поиска информации о сетевых адресах, автономных системах, их взаимосвязях и владельцах. Для осуществления поиска можно указать идентификатор AS, адрес или сеть IP, идентификатор объекта и пр. Указанный реестр обеспечивает устойчивость функционирования Рунета. Он содержит информацию об объектах маршрутизации и позволяет использовать её при недоступности зарубежных интернет-регистратур.

Возродив бренд Altera, корпорация Intel анонсировала FPGA серии Agilex 5, рассчитанные на широкий спектр применений. Это могут быть различные встраиваемые и промышленные устройства, решения для систем связи, обеспечения безопасности, видеоаналитики и пр.

Intel называет Agilex 5 первыми в отрасли FPGA с ИИ-архитектурой. Изделия производятся по технологии Intel 7. Это первые FPGA в своём классе, оснащённые усовершенствованным (Enhanced) DSP с тензорным ИИ-блоком (AI Tensor Block), который отвечает за высокоэффективную обработку операций, связанных с ИИ.

Источник изображений: Intel

Кроме того, как утверждается, Agilex 5 — это первые на рынке FPGA с асимметричным блоком процессора приложений, состоящим из двух ядер Arm Cortex-A76 и двух ядер Cortex-A55. Такая конфигурация в зависимости от рабочих нагрузок позволяет оптимизировать производительность и энергоэффективность. Тактовая частота ядер Cortex-A76 достигает 1,8 ГГц, ядер Cortex-A55 — 1,5 ГГц.

В семейство Agilex 5 вошли модели E-Series и D-Series. Первые оптимизированы для edge-устройств с небольшим энергопотреблением, а вторые предлагают более высокую производительность. Быстродействие INT8 достигает соответственно 26 и 56 TOPS. Решения E-Series могут работать с памятью DDR5-3600, DDR4-2667 и LPDDR4/5-3733. Реализована поддержка PCIe 4.0 x4 и шести интерфейсов 10/25GbE. В случае D-Series заявлена возможность использования памяти DDR5-4000, DDR4-3200, LPDDR4/4x/5-4267 и QDR-IV-2132. Обеспечена поддержка PCIe 4.0 x8 и 16 интерфейсов 25GbE.

Компания Micron Technology анонсировала изделие 4150AT: это, как утверждается, первый в мире 4-портовый SSD. Новинка может напрямую подключаться к четырём SoC одновременно, что позволяет организовать централизованное хранение данных. При этом отпадает необходимость в использовании коммутационных чипов. Новинка ориентирована на сектор интеллектуальных автомобилей, системы которых генерируют большие массивы информации.

Накопитель 4150AT выполнен на основе 176-слойной флеш-памяти TLC NAND. Задействован интерфейс PCIe 4.0 (NVMe 2.0). Решение поддерживает технологию SR-IOV и позволяет обслуживать до 64 ВМ. Говорится о повышенной надёжности. Диапазон рабочих температур простирается от -40 до +115 °C.

Источник изображения: Micron

В семейство 4150AT вошли модификации вместимостью 220, 440 и 900 Гбайт, а также 1,8 Тбайт. Заявленный показатель IOPS (операций ввода/вывода в секунду) при работе с блоками данных по 4 Кбайт достигает 600 тыс. при произвольном чтении и 100 тыс. при произвольной записи. Величина MTTF (средняя наработка на отказ) превышает 10 млн часов.

Благодаря возможности подключения четырёх бортовых SoC одновременно новые SSD позволяют оптимизировать процесс хранения и обработки информации. Например, системы оказания помощи водителю при движении (ADAS) и информационно-развлекательный комплекс смогут обращаться к одному и тому же набору картографических данных. Это даст возможность снизить стоимость хранения 1 Гбайт информации и отказаться от применения дополнительных накопителей. Пробные поставки 4150AT уже начались.