Meta✴ полностью перестроила своё хранилище для ИИ, чтобы предотвратить простой ускорителей. Как сообщает SDxCentral, система, лежащая в основе её операций с ИИ, позволила кратно сократить время, необходимое исследователям для перемещения обучающих данных ИИ между регионами. Согласно опубликованным аналитическим выкладкам, скорость работы имеющихся СХД не поспевала за растущими вычислительными мощностями GPU, которые примерно утраивались каждые два года.

Стремясь устранить этот разрыв и обеспечить поддержку кластеров хранения данных, охватывающих все продукты Meta✴, включая Meta✴ AI, Reality Labs, платформы социальных сетей и потребности потенциальных облачных клиентов, специалисты компании перестроили слой хранения BLOB-объектов (Binary Large Object), работающий поверх её глобальной многопользовательской СХД Tectonic, обслуживающей экзабайты данных.

Загрузка данных на два GPU (Источник изображений: Meta✴)

Компания отметила, что хотя устаревшая архитектура BLOB-хранилищ Meta✴ вполне подходила для веб-приложений, таких как Facebook✴ и Instagram✴, для обучения ИИ она оказалась неэффективной. У неё было слишком много слоёв сервисов, и она должна была выполнять множественные запросы к метаданным на нескольких уровнях, прежде чем определить путь к файлу и его фактическое местоположение в хранилище, что увеличивало задержку и отражалось на производительности.

Прежний алгоритм обработки запросов для API getObject

Перестройка СХД была основана на трёх ключевых изменениях. Во-первых, разрозненная система метаданных была объединена в единую схему, поддерживаемую ZippyDB, что позволило сделать практически мгновенным поиск путей. Во-вторых, были убраны прослойки, не позволявшие передавать байты напрямую с серверов хранения (fat client), что повысило энергоэффективность и снизило задержку. В-третьих, был осуществлён переход от глобальной модели развёртывания к региональной, в рамках которой хранилище данных размещается рядом с GPU, которые в нём действительно нуждаются. Всё это позволило свести к нулю накладные расходы при работе с Tectonic, уложиться в бюджет по энергопотреблению и упростить архитектуру хранения. Более того, Meta✴ задействовала свободную память GPU для распределённого кеша «горячих» данных.

Новый алгоритм обработки запросов для API getObject

Команда воспользовалась опытом разработки Owl — системой дистрибуции больших объектов, которая сочетает децентрализованную P2P-плоскость данных с централизованной плоскостью управления. Специалисты интегрировали логику однорангового обмена из Owl SDK на уровне клиента, что снизило частоту запросов GPU к хранилищу. Также был добавлен отдельный кеш метаданных, который возвращает адреса часто запрашиваемых файлов за 1–2 мс. Это позволило справляться с пиками обращений, например, когда GPU одновременно запрашивают одни и те же «горячие» веса модели, а также улучшить задержку, поскольку данные берутся из памяти, а не с диска.

Эволюция архитектуры загрузки данных

В финальной версии стека хранилища BLOB-объектов были приняты меры к устранению узких мест, таких как пики исходящего трафика, которые в конечном итоге приводили к перегрузке и таймаутам, а также к остановке работы GPU. В частности, было добавлено ПО для динамического управления параллельным доступом на поведения приложений. При высокой нагрузке система автоматически уменьшает количество доступных приложению запросов.

Также в Meta✴ решили проблему доставки данных исследователям. Поскольку вычислительные мощности были разбросаны по регионам, сотрудникам регулярно приходилось часами ждать, пока наборы данных будут скопированы и отправлены в конкретный регион мира, где будет выполняться их задача обучения. Для этого была создана многоуровневая система кеширования. RAM и SSD на GPU-хостах выступают в качестве самого быстрого слоя, которые получают данные от региональных флеш-хранилищ BLOB-объектов, куда, в свою очередь, данные попадают из глобальных озёр данных на базе HDD.

Для ускорения используется механизм предвыборки, который заранее загружает данные, которые исследователь собирается использовать. Эта схема уже позволила значительно сократить время загрузки во всех рабочих нагрузках Meta✴. В среднем время загрузки сократилось со 150 мин. до всего 10 мин. (сокращение на 93 %). Meta✴ зафиксировала максимальное сокращение времени загрузки с 89 ч. до всего 182 мин.

Китайский стартап DeepSeek работает над созданием собственного чипа для ИИ-инференса, что позволит ему снизить зависимость от NVIDIA и Huawei, чьи ускорители используются для обучения и запуска его ИИ-моделей, сообщило агентство Reuters со ссылкой на информированные источники.

По данным источников, работа DeepSeek над этим проектом началась около года назад и пока находится на ранней стадии: сейчас стартап ведёт переговоры с компаниями, занимающимися проектированием чипов, производством микросхем и памяти. В последние месяцы он увеличил найм инженеров-разработчиков микросхем, причём набор ведётся в частном порядке, без особой огласки и без размещения вакансий на публичных платформах.

Для DeepSeek эта инициатива имеют дополнительное стратегическое измерение, поскольку США ввели экспортные ограничения на поставку китайским компаниям передовых чипов NVIDIA, а власти Китая оказывает давление на местные компании, продвигая разработку и внедрение отечественных альтернатив.

Источник изображения: He Junhui/unsplash.com

DeepSeek не единственная компания, кто стремится снизить зависимость от NVIDIA, доминирующей на рынке ИИ-чипов. Помимо гиперскейлеров Amazon (Trainium), Alibaba (Zhenwu), Google (TPU), Meta✴ (MTIA) и Microsoft (Maia), расширяющих использование собственных чипов, ещё ряд компаний предпринимает шаги в этом направлении. Например, в прошлом месяце OpenAI представила Jalapeño, свой первый кастомный чип для инференса, разработанный совместно с Broadcom. Anthropic тоже рассматривает возможность создания собственных ИИ-чипов.

Согласно исследованию аналитиков «Совкомбанка», в 2026 году капитальные затраты на новые ЦОД в России сократятся по сравнению с 2025 годом 30 %, с 738 до 515 млрд руб., пишут «Ведомости».

Источник изображения: «Совкомбанк»

При этом совокупные капитальные затраты на ЦОД в РФ, в том числе расходы на новое строительство и замену IT-мощностей в существующих ЦОД, снизятся примерно на 10 %, с 1,404 до 1,259 трлн руб. Из них 59 % приходится на замещаемую IT-мощность, а 41 % — на новую. При этом, капзатраты на замещение IT-мощности в существующих ЦОД вырастут на 12 % до 744 млрд руб.

Источник изображения: «Совкомбанк»

Отметив, что в 2024–2025 гг. совокупные капитальные затраты на ЦОД в РФ составили 1–1,4 трлн руб., аналитики объясняют их сокращение снижением экономической активности и стагнацией рынка, в связи с чем ввод новых объектов и замена оборудования в дата-центрах откладываются. Вместе с тем, согласно прогнозу аналитиков «Совкомбанка», в ближайшей перспективе, в период 2026–2030 гг. в РФ будет введено 988 МВт новых ЦОД, для чего потребуются инвестиции в размере 4,4 трлн руб.

Источник изображения: «Совкомбанк»

Ранее сообщалось, что из 128 объявленных в России за последние три года проектов по строительству ЦОД на сумму около 1 трлн руб. было приостановлено 38 с общим объёмом инвестиций 128,6 млрд руб. В числе причин эксперты называют высокую ставку Центробанка, недоступность энергии на ключевых рынках и рост её стоимости, долгое получение разрешений на присоединение к сети и рост спроса на высокоплотные ИИ-стойки.

Американская Anthropic спешит как можно быстрее обеспечить себя новыми мощностями ЦОД до IPO. Компания стремится выкупить любые доступные мощности в Австралии — лишь бы те можно было ввести в эксплуатацию к середине 2027 года, поскольку она намерена сделать страну своей второй «базой» для обучения ИИ наряду с США. При этом возник вопрос использования интеллектуальной собственности, доступной на территории страны-материка, сообщает Financial Review.

По данным источников, Anthropic уже в текущем месяце надеется подписать первые соглашения с австралийскими дата-центрами. Попутно она ведёт переговоры с властями, надеясь заключить специальное соглашение в сфере интеллектуальной собственности, которое позволит обучать Claude на доступных в Австралии данных. Предполагается, что в обмен на инвестиции в десятки миллиардов долларов в законодательство добавят исключение для Anthropic. Также компания рассчитывает создать фонд поддержки авторов с финансированием за счёт ежегодных платежей.

Anthropic сообщила, что австралийские ЦОД нужны ей именно для обучения Claude, поскольку в США ей уже не хватает мощностей. Компания готова заключить контракты с Canberra Data Centres (CDC), AirTrunk, Iren и NextDC. Всего ей нужно около 1,4 ГВт, тогда как мощность всех австралийских ЦОД на конец 2025 года составляла около 1,5 ГВт. В случае выхода в Австралию Anthropic придётся конкурировать с Amazon и Microsoft, которые уже заключили крупные контракты и сами ищут новые ресурсы.

Источник изображения: Sam Bhattacharyya/unsplash.com

В конце марта глава Anthropic Дарио Амодеи (Dario Amodei) посетил страну, встретившись с политиками, финансистами и представителями ЦОД. Местные девелоперы уже начали переговоры с банками и инвесторами, оценивая их готовность финансировать проекты, обеспеченные контрактами с Anthropic. В первую очередь ставка делается на уже существующую инфраструктуру. В конкурсной документации Anthropic нет данных о том, будут ли ЦОД применяться для обучения и инференса одновременно, но источники сообщают именно об обучении.

Пока действующее законодательство в стране не позволяет компаниям вроде Anthropic и Google обучать свои ИИ на местных данных без специального разрешения. Власти призывают техногигантов договариваться с представителями «креативного сектора» самостоятельно. Подчёркивается, что правительство неоднократно заявляло о нежелании ослаблять защиту интеллектуальной собственности в связи с развитием ИИ. Поэтому технологическую отрасль призывают искать инновационные решения с одновременным обеспечением справедливого вознаграждения авторам.

Источник изображения: Andy Thomson/unsplash.com

По словам ассоциации Data Centres Australia, ожидаемые инвестиции Anthropic в объёме $15 млрд могут оказаться под угрозой, если операторы не смогут гарантировать стабильное энергоснабжение и быстрое строительство объектов. Энергосистема Австралии включает газовые и угольные электростанции и возобновляемые источники. Операторы ЦОД вроде Firmus уже объявили о поддержке «зелёных» проектов и энергохранилищ для компенсации своего энергопотребления, но эксперты ожидают, что таких инициатив будет недостаточно для круглосуточного надёжного энергоснабжения. Anthropic уже объявила о намерении принять участие в планировании энергетической инфраструктуры страны.

Новозеландская инвестиционная группа Infratil, владеющая почти половиной CDC, заявила, что стоимость последней всего за квартал выросла почти на четверть, до $18,5 млрд, из-за увеличения законтрактованных мощностей последней (включая ещё не построенные ЦОД) в Австралии и Новой Зеландии до 3,9 ГВт к 2039 году. Контракт с Anthropic был бы ей крайне выгоден. Кроме того, переманить бизнес Anthropic хотя бы частично очень хотят в Великобритании и даже в Австрии.

«Базис» (входит в ГК РТК-ЦОД) объявил о выпуске обновления Basis Digital Energy — платформы для управления полным жизненным циклом кластеров на базе Kubernetes.

В выпуске Basis Digital Energy 1.7 были добавлены такие функции, как развёртывание кластеров из пользовательских шаблонов и расширение сценариев работы с гипервизором Basis vCore, а также появилась поддержка управления хранилищем артефактов из веб-интерфейса.

Решение обеспечивает пользователей инструментами для сборки, тестирования и развёртывания приложений в виде единого управляемого сервиса. В соответствии с подходом DevSecOps осуществляется контроль безопасности на всех этапах разработки и тестирования для выявления рисков на ранних этапах и снижения вероятности появления уязвимостей в готовых решениях.

Появившийся в новой версии Basis Digital Energy механизм шаблонов позволяет администратору сохранять готовую конфигурацию кластера, чтобы в дальнейшем оперативно разворачивать на её основе однотипные кластеры. Это не только сокращает долю ручных операций при построении инфраструктуры, но и снижает риск ошибок при повторном развёртывании, обеспечивая более быстрый и предсказуемый результат.

Источник изображений: «Базис» Сохранённые шаблоны для создания кластера

Особое внимание в релизе уделено обеспечению комфортной работы в закрытых контурах. В веб-интерфейсе Basis Digital Energy был добавлен раздел управления системным хранилищем артефактов iStore, благодаря чему администратор платформы сможет просматривать и редактировать списки образов и helm-чартов, а также отслеживать действия пользователей через журнал операций. Хранилище iStore обеспечивает возможность работы приложений и кластеров Kubernetes без доступа в интернет, гарантируя конфиденциальность при работе в изолированных средах.

Также на Basis Digital Energy с vCore, собственном гипервизоре «Базиса», входящем в единую экосистему продуктов компании, теперь можно как разворачивать саму платформу Basis Digital Energy, так и создавать управляемые кластеры. При создании кластера, а также при добавлении новых узлов и балансировщиков на физических серверах (Bare Metal) теперь можно задавать собственные имена узлов и балансировщиков нагрузки.

Также с выходом Basis Digital Energy 1.7 были расширены возможности по установке приложений. Через новый пользовательский каталог теперь можно устанавливать в кластер собственные приложения из кастомных helm-чартов, помимо набора сертифицированных инструментов. Также в каталог был добавлен APISIX — API-шлюз для маршрутизации, защиты и управления трафиком в кластере Kubernetes.

Пользовательский каталог приложений Basis Digital Energy

Кроме того, в новом релизе была увеличена гибкость и эффективность платформы под нагрузкой. Администратор теперь сможет выбирать, нужно ли устанавливать сервис мониторинга кластера, при этом фоновый процесс мониторинга состояния узлов и балансировщиков был оптимизирован. В дополнение был переработан механизм аудита для снижения нагрузки на базу данных, заменив хранение записей в ней на файловое хранение.

«По данным аналитиков iKS Consulting, следующие 5 лет сегмент российской контейнеризации будет расти примерно на 25 % год к году, и это одна из причин, почему мы вкладываем значительные ресурсы в развитие Basis Digital Energy. Другая, не менее важная причина — потребность заказчиков в решении для работы с контейнерами как части виртуальной инфраструктуры, включающей также серверные и VDI-решения. Именно поэтому мы развиваем наши продукты как единую экосистему», — сообщил Дмитрий Сорокин, технический директор «Базис».

Selectel и Национальный исследовательский университет ИТМО объявили о запуске совместного предприятия с целью разработки решений в сфере ИИ, в частности — платформы для создания, внедрения и промышленной эксплуатации мультиагентных систем на базе больших языковых моделей (LLM). Новая платформа позволит быстро создавать ИИ-решения под конкретные бизнес-процессы заказчиков, подключать их к корпоративным данным и системам, измерять качество работы и безопасно их развивать по мере изменения задач бизнеса.

Коммерческая модель будет учитывать фактическое потребление вычислительных ресурсов и токенов. Оплата заказчиком использования ИИ-агентов будет производиться в зависимости от объёма, сложности и места выполнения работы: на инфраструктуре Selectel, в выделенном контуре или непосредственно у заказчика.

Сообщается, что в штат СП войдёт проектная группа ИТМО и опытные эксперты индустрии. ИТМО выступит ключевым центром компетенций с готовыми наработками, а Selectel обеспечит финансирование проекта на сумму более 1 млрд руб., а также предоставит необходимую IT-инфраструктуру. Ранее сообщалось, что Selectel создал новую компанию для реализации ИИ-проектов — «Эмерджентные мультиагентные системы» (ООО «ЭМС»).

По словам Олега Любимова, гендиректора Selectel, объединив экспертизу Selectel в построении специализированной инфраструктуры для ИИ с профильными компетенциями команды ИТМО, и действуя при этом как самостоятельный игрок, новое предприятие будет способствовать ускорению развития прикладных решений, необходимых крупному бизнесу на фоне перехода к агентной экономике ИИ-систем.

Источник изображения: ИТМО

Любимов уточнил в интервью ресурсу Forbes, что у Selectel доля в уставном капитале СП составляет ⅔, у ИТМО — ⅓. Руководитель ИТМО Александр Бухановский рассказал Forbes, что специалисты ИТМО разработали технологию, которая автоматизирует конструирование прикладных агентов ИИ и мультиагентных систем на их основе под комплексные бизнес-задачи. «Мы реализовали ИИ, который умеет делать ИИ», — отметил он.

С 2020 года Selectel инвестировал в развитие ИИ-решений более 3,5 млрд руб. В ближайшие пять лет провайдер планирует увеличить финансирование проектов в сфере ИИ, выделив на эти цели 10 млрд руб. С конца прошлого года 25 % АО «Селектел» принадлежит компании «Каталитик Пипл», созданной МКПАО «Т-Технологии» и ХК «Интеррос».

«Группа Астра» объявила о выпуске программного комплекса «Боцман AI», предназначенного для развёртывания языковых и других моделей искусственного интеллекта внутри защищённого контура организации, без передачи данных во внешние облачные сервисы.

«Боцман AI» является расширением платформы «Боцман» — отечественного решения оркестрации контейнеров на базе Kubernetes, входящего в состав Astra Dev Platform и ориентированного на компании, которые строят внутренние платформы разработки и эксплуатируют приложения в изолированных или регулируемых IT-инфраструктурах. Решение позволяет организациям разворачивать и запускать ИИ-нагрузки внутри собственного сетевого контура — с сохранением суверенитета над данными, предсказуемыми затратами и без привязки к зарубежным провайдерам.

Для работы с «Боцман AI» достаточно произвести описание ИИ-модели через стандартный Kubernetes-ресурс — всё остальное система делает автоматически, говорят разработчики. Она самостоятельно подготавливает хранилище весов и запускает среду выполнения с нужным движком — будь то vLLM, Ollama, SGLang или FasterWhisper, после чего публикует модель через единый шлюз. Отдельного внимания заслуживает механизм обновлений — они происходят без образования окна недоступности, что особенно критично при работе с дорогостоящей GPU-инфраструктурой.

Источник изображения: Numan Ali / unsplash.com

Для взаимодействия с моделями в «Боцман AI» задействован OpenAI-совместимый API. Помимо базовой функциональности, платформа предлагает ряд инструментов для промышленной эксплуатации. В неё встроены автоматическое масштабирование под нагрузку, система биллинга и управление API-ключами с контролем бюджетов, что позволяет прозрачно распределять ресурсы между командами и проектами. Установка программного решения осуществляется через «Боцман Apps & Marketplace» в виде Helm-чарта.

Недавно Microsoft объявила о вводе в эксплуатацию своего самого передового дата-центра по проекту Fairwater в Маунт-Плезант (Mount Pleasant) в Висконсине, который со временем станет вдвое крупнее. Однако вскоре после запуска дата-центра группа местных жителей подала к компании коллективный иск, в котором жалуется на высокий уровень шума от нового объекта, сообщает Wisconsin Public Radio.

Коллективный иск подан на днях в Окружной суд восточного округа Висконсина тремя гражданами, проживающими вблизи дата-центра. В исковом заявлении сообщается, что в процесс эксплуатации и обслуживания оборудования создаётся «чрезмерный и необоснованный» шум, который достигает собственности истцов. Тем самым причиняется ущерб их собственности с нарушением права на спокойное пользование ею. Кроме того, Microsoft обвиняется в халатности, поскольку компания, по словам истцов, не принимает достаточных мер для устранения проблемы.

В иске утверждается, что ЦОД создаёт значимое шумовое загрязнение из-за работы дизельных генераторов и HVAC-систем, включая чиллеры, градирни, вентиляционные установки и др. — при этом сама Microsoft гордится системой охлаждения ЦОД, называя её одной из крупнейших в мире. В иске же подчёркивается, что шум не просто чрезмерный, но и «постоянный и повсеместный». Утверждается, что хотя некоторые процессы создают слышимый шум, значительная часть шумового загрязнения приходится на низкочастотный инфразвук.

Источник изображения: Red Shuheart/unsplash.com

Представитель Microsoft заявил, что компания стремится быть «хорошим соседом». 15 апреля компания сообщила, что жители к северу от ЦОД заметили «монотонный гудящий звук». Хотя уровень этого шума якобы соответствовал местным нормативам, Microsoft заявила, что серьёзно относится к подобным отзывам, и назвала источником шума являются охлаждающие вентиляторы. 18 июня было объявлено, что инженеры провели тесты и приняли меры по снижению уровня шума. С тех пор, как заявляют власти Маунт-Плезант, официальных жалоб больше не было.

Есть и другие жалобы, в частности, на шум и пыль со строительных площадок, где возводят новые очереди проекта. Причём пыли столько, что, по словам некоторых, мыть машины нет смысла, хотя компания обещала, что подметально-уборочные машины будут работать по 10 часов в день, а на выездах со стройплощадок установят системы помывки покрышек. Речь идёт также о световом загрязнении, увеличении транспортного трафика и изменении сельского ландшафта. По словам Microsoft, строительные работы разрешены с 06:00 до 22:00, но не всех жителей это устраивает. Некоторым даже пришлось переехать из-за возникших неудобств.

Microsoft подчёркивает, что продолжает работать с генеральным подрядчиком, чтобы устранять проблемы и свести к минимум влияние строек на соседние населённые пункты. При этом в новостях сообщалось, что в строительстве принимают участие почти 10 тыс. рабочих, а Microsoft и её подрядчики нанимают всё новых людей. Тем временем глава поселения Маунт-Плезант очень высоко оценил открытие дата-центра. По его словам, это историческая веха для всего округа.

Стоить отметить, что чрезмерные восторги по поводу строительства ЦОД чреваты неприятностями для самих американских чиновников. Так, в апреле появилась новость, что в городке Фестус штата Миссури, после того, как городской совет без лишнего шума одобрил строительство дата-центра стоимостью $6 млрд, избиратели отстранили от должности половину его членов. А QTS и Compass были вынуждены отказаться от строительства крупного кампуса в Вирджинии, поскольку местные жители и активисты сделали работу компаний и партнёров невозможной.

Компания Brookfield расширила взаимодействие с американской Bloom Energy — разработчиком и поставщиком твердооксидных топливных элементов (SOFC). Она поддержит расширение поставок соответствующих систем клиентам, занимающимся оснащением ИИ ЦОД, сообщает Datacenter Dynamics. В рамках расширенного соглашения Brookfield нарастит инвестиции в Bloom с $5 млрд, о которых договорились в октябре 2025 года, до $25 млрд.

Компании подчёркивают, что новый этап сотрудничества отражает высокий спрос со стороны рынка ЦОД на топливные элементы Bloom. Расширенный инвестиционный пакет — часть специального фонда AI Infrastructure Fund компании Brookfield, основанного в ноябре 2025 года с целью инвестировать $100 млрд. Стратегия Brookfield — инвестиции в крупные ИИ-фабрики, энергетические решения, вычислительные мощности и стратегические партнёрства в сфере распоряжения капиталом.

По словам Bloom Energy, на момент заключения партнёрства оговаривалось, что речь идёт о первом этапе более масштабного плана. Новые обязательства отражают новый импульс на рынке — о нём свидетельствуют недавно анонсированные крупномасштабные сделки в сфере ЦОД. Bloom — ведущий разработчик и поставщик топливных элементов для дата-центров на основе SOFC. Утверждается, что это обеспечивает более высокий КПД, чем сжигание и более низкие выбросы.

Источник изображения: Bloom Energy

Компания уже заключила ряд соглашений в сфере ЦОД. В мае она подписала контракт c Nebius на обеспечение генерирующими мощностями ЦОД в США. До этого она расширила соглашение с Oracle о поставке 2,8 ГВт мощностей, в прошлом году было подписано соглашение на 1,2 ГВт. Развёртывание оборудования уже началось и продолжится в 2027 году. Также соглашение о развёртывании систем Bloom общей мощностью более 100 МВт в 19 ЦОД заключено с Equinix, подписан договор с American Electric Power на поставку SOFC мощностью до 1 ГВт, чтобы обеспечить автономное электроснабжение ИИ ЦОД.

Компания NVIDIA, по информации SemiAnalysis, вынуждена пересмотреть планы по выпуску ИИ-продуктов следующего поколения. В частности, возникли сложности с проектом стоек Kyber, релиз которых откладывается примерно на год — до 2028-го.

Изначально предполагалось, что NVIDIA выпустит стоечное решение Kyber NVL144/NVL72 в 2027 году. Система объединит 144 ускорителя Rubin Ultra с NVLink 7, обеспечив четырёхкратное повышение производительности по сравнению с Blackwell NVL72 (Oberon). Однако теперь стало известно, что вывод Kyber на коммерческий рынок задержится примерно на 12 мес. Связано это с трудностями при разработке центральной коммутационной платы (midplane). Выпуск NVL576 — более крупной системы, объединяющей восемь стоек посредством оптических соединений CPO, — скорее всего, также будет отложен или же решение выйдет ограниченной партией.

Источник изображения: NVIDIA

Сообщается, что NVIDIA полностью отказалась от архитектуры NVL72×2, которая рассматривалась в качестве альтернативы Kyber. В случае NVL72×2 изучалась возможность размещения двух стоек Oberon «спина к спине». Однако проект пришлось отменить из-за критики со стороны облачных провайдеров и гиперскейлеров, которые посчитали такую конструкцию неудобной и слишком дорогой в эксплуатации. Вместе с тем в GB200 NVIDIA тоже изначально отказалась от NVL36×2, но в итоге партнёры реализовали такую конфигурацию.

Отменён также выпуск изделий Rubin Ultra с четырьмя вычислительными чиплетами, тогда как коммутаторы NVLink с интегрированной оптикой (СРО) станут доступны не ранее, чем состоится анонс ускорителей Feynman. На этом фоне ожидается увеличение объёмов поставок решений Oberon Rubin и Oberon Rubin Ultra. В целом, уже организовано масштабное производство изделий Rubin: предстоящей осенью NVIDIA начнёт поставлять их восьми облачным партнёрам, включая Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure и Google Cloud.