d-Matrix анонсировала d-Matrix Squadron — вычислительный комплекс из многостоечных систем, обеспечивающий мощность порядка мегаватт для выполнения задач ИИ-инференса. По словам компании, благодаря вычислительной архитектуре d-Matrix, ориентированной на работу с памятью (memory-centric), кластеры Squadron идеально подходят для исследовательских лабораторий в сфере ИИ, корпораций и государственных организаций. Они оптимальны для приложений, критически чувствительных к задержкам, включая инструменты для написания кода, персональных ИИ-агентов, системы кибербезопасности и платформы для высокочастотного трейдинга (HFT).

Система Squadron, разработанная в партнёрстве с компаниями Arista, Broadcom и Supermicro, уже задействована в дата-центре d-Matrix в Аризоне для внутренних исследований и разработок. Компания начала её поставки приоритетным клиентам для внедрения в их ЦОД. Кроме того, в свободную продажу поступили отдельные компоненты системы: серверы и стойки d-Matrix Corsair SquadRack.

Источник изображения: d-Matrix

Система Squadron предлагается в различных конфигурациях: от отдельных стоек d-SquadRack (в каждой — восемь серверов) до полномасштабных интегрированных вычислительных кластеров, включающих до 1024 ускорителей Corsair. Кластеры объединяются в единую сеть с помощью 400G-адаптеров JetStream, а ПО d-Matrix Aviator упрощает их развёртывание. Поскольку кластеры Squadron используют воздушное охлаждение и созданы на базе отраслевых стандартов, заказчики могут интегрировать их в уже существующие ЦОД без необходимости внедрения СЖО или реконструкции инфраструктуры.

Кластеры Squadron, оптимизированные для быстрого и эффективного развёртывания ИИ-систем, способны обеспечиваать работу моделей исключительно на чипах Corsair. Они рассчитаны на работу в гетерогенных средах с использованием дезагрегированных вычислений.

Генеральный директор и соучредитель d-Matrix сообщил, что компания успешно реализовала технологию дезагрегации Attention-FFN (AFD), используя собственную систему Squadron в связке с серверами на базе GPU. При переносе вычислений компонентов Experts/FFN на стойки Corsair гетерогенная система обеспечила генерацию 845 т/с на одного пользователя. При одновременной работе 64 пользователей такая гетерогенная конфигурация с поддержкой AFD продемонстрировала общую пропускную способность 20 415 т/с. d-Matrix уверяет, что первой в отрасли продемонстрировала реализацию концепции AFD на реальном «железе», доступном уже сегодня.

Французские компании внедряют агентный ИИ во всех сферах — от аэрокосмической до финансового и государственного сектора и научных исследований. NVIDIA принимает участие в новых проектах, особое внимание на данном этапе уделяя стартапам. Ранее она уже вкладывала средства в ведущие технологические компании включая Alice & Bob, Gradium и Scintil Photonics. В целом в Европе компания выделила на развитие технологической экосистемы около $10 млрд.

Теперь компания объявила о новых запланированных инвестициях в Doctolib, Entalpic, Genesis AI и Pigment. Стартапы готовят инновации для здравоохранения, поиска новых материалов, физического ИИ и бизнес-планирования. Так, Doctolib специализируется на медицинских технологиях и разрабатывает ИИ-агентов. Entalpic ускоряет разработку передовых материалов на атомарном уровне, в том числе полупроводников и электроники следующего поколения. Genesis AI — робототехническая компания, разрабатывающая универсальных ИИ-роботов. Pigment предлагает корпоративное ПО и разрабатывает платформу, помогающую управлять предприятиями.

Источник изображения: Anthony Tan/unsplash.com

Аппаратные решения тоже развиваются. Например, Bull расширяет производство ИИ-серверов в Европе, в том числе грядущих NVIDIA Vera Rubin Ultra. Первый спутник Altair-1 в группировке из 50 аппаратов стоимостью $1 млрд успешно выведен на орбиту в октябре. Спутник оснащён модулями NVIDIA Jetson AGX Orin и работает с ИИ-моделями Mistral. В сфере квантовых вычислений Alice & Bob интегрировала платформу NVIDIA NVQLink для работы со своими сверхпроводящими кубитами. Quandela использует NVQLink для интеграции DGX Spark и своих фотонных кубитов

В банковском секторе SBS запускает суверенную платформу управляемых ИИ-сервисов и ИИ-агентов. Также недавно Mistral представила в режиме закрытого тестирования открытую ИИ-модель Mistral Large 4. При поддержке NVIDIA фонд Fondation Inria создает рабочую группу, которая займется развитием передовых методов open source в области ИИ.

Практические результаты во Франции обеспечивает комбинация открытых моделей и инфраструктуры NVIDIA. Например, L’Oréal внедрила NVIDIA ALCHEMI, чтобы её учёные могли эффективнее планировать исследования и анализировать возможные составы продуктов. С помощью дообученных и открытых моделей Mirakl добавила в свою экосистему более 70 млн товаров, а время подключения каталогов продавцов к её платформе сократилось до менее двух часов. Omi помогает брендам массово интегрировать точные изображения товаров в маркетинговый контент. Bouygues Telecom и Prisme.ai запустили платформу AI Studio V2 для того, чтобы сотрудники могли создавать собственных ИИ-агентов в защищённой, контролируемой среде.

В департаменте Кот-д’Ор ThinkDeep и Akila создали ИИ-агента на основе цифрового двойника, применяющего открытые модели мира NVIDIA Cosmos, модели Nemotron и библиотеки Omniverse. Такое решение используется для управления инфраструктурой, включающей 5,8 тыс. км дорог и здания, что уже позволило снизить издержки на 10 %, а в будущем затраты планируется сократить на 30 %. Также Nemotron и Cosmos лежат в основе платформы DeepBrain компании ThinkDeep, предназначенной для обработки грузов и обеспечения безопасности портовой инфраструктуры.

Летом сообщалось, что платформа AI Factory France (AI2F) под руководством Национального управления высокопроизводительных вычислений (GENCI) Франции объявила о запуске в партнёрстве с NVIDIA программы по ускорению ИИ-инноваций в стране. Программа обеспечит компаниям упрощённый доступ к передовой вычислительной инфраструктуре и специализированным ИИ-сервисам. Она объединяет глобальную экосистему NVIDIA с национальными и европейскими ИИ-ресурсами Франции.

Бум ИИ задаёт высокие темпы строительства вычислительной инфраструктуры. В следующем году лидеры рынка облачных услуг сообща направят на эти цели более $1,5 трлн, но даже в этом соответствующая сумма более чем удвоится. На покупку серверных систем в 2027 году будет потрачено более $1,1 трлн.

Такими прогнозами делится TrendForce, учитывая в своей статистике данные о капитальных расходах девяти крупнейших провайдеров облачных услуг (CSP). В текущем году эти затраты они увеличат сразу на 106 % до $957 млрд, лишь немного недотянув до психологически важной отметки в $1 трлн. В следующем году темпы роста капитальных затрат девяти крупнейших CSP вырастут ещё на 60 % и превысят $1,5 трлн, хотя сам прирост будет более скромным по сравнению с текущим годом.

TrendForce к лидерам облачного сегмента относит компании Google, Amazon, Meta✴, Microsoft, Oracle, ByteDance, Tencent, Alibaba и Baidu, которые представляют США и Китай. Ранее аналитики ожидали, что в следующем году перечисленные компании свои совокупные капитальные затраты увеличат только на 50 %, но в силу ряда причин текущий прогноз пересмотрен в сторону прироста на 60 %.

Источник изображения: TrendForce

Три главных фактора способствуют росту расходов этих компаний. Во-первых, цены на готовые серверные системы продолжают расти. Во-вторых, закупки компонентов в условиях дефицита осуществляются в больших объёмах, чем планировалось бы в нормальной ситуации. В-третьих, некоторые поставщики требуют от CSP крупных авансовых платежей в счёт будущих партий продукции.

В сегменте серверов для инфраструктуры ИИ объёмы поставок в текущем году вырастут на 32,2 %, по прогнозам TrendForce. В следующем году темпы роста даже увеличатся до 36 %, поскольку признаков насыщения спроса наблюдаться не будет. В денежном выражении ИИ-серверы сформируют $479 млрд выручки или почти 75 % ёмкости всего рынка серверов в текущем году, которая достигнет $639,2 млрд, по версии TrendForce.

Источник изображения: TrendForce

В следующем году облачные гиганты сосредоточатся на закупках стоечных систем на базе NVIDIA GB300 и VR200, а также AMD Helios. Средняя цена их реализации неизбежно вырастет в условиях дефицита и высокой стоимости микросхем памяти. По прогнозу TrendForce, выручка от реализации серверного оборудования на мировом рынке впервые превысит $1 трлн в 2027 году, причём из этой суммы $920 млрд придутся на выручку от реализации ИИ-серверов. Она вырастет по сравнению с 2026 годом более чем на 90 %. Доля ИИ-серверов на рынке в денежном выражении увеличится примерно до 81 %.

Компания Visionbay.ai, подразделение Foxconn, представила референсный проект ИИ-фабрики нового поколения K-1 для платформы NVIDIA Vera Rubin с электропитанием 800 В DC и технологиями терморегуляции Vertiv. Использование стандартизированной LVDC-архитектуры создаёт условия для дальнейшего повышения плотности ИИ-инфраструктуры. При этом сохраняется возможность гибкой модернизации уже действующих объектов.

Вместо полного одномоментного перехода на новые технологические решения предлагается поэтапное внедрение распределения питания 800 В DC там, где это целесообразнее всего. Такой подход даёт возможность операторам ЦОД подготовиться к появлению новых поколений ИИ-систем без необходимости масштабной разовой модернизации инженерной инфраструктуры зданий.

Предложенная архитектура предполагает использование центров электропитания на уровне кластеров (cluster-level power centers) с централизацией преобразования переменного тока в постоянный (AC/DC) и распределяют питание 800 В DC ближе к вычислительным ресурсам. Поддерживается модульное расширение, возможно создание типовых инфраструктурных блоков для масштабирования ИИ-фабрик.

Источник изображения: NVIDIA

K-1 отражает системный подход NVIDIA к проектированию ИИ-фабрик. С таким подходом электропитание, охлаждение и вычислительные ресурсы сразу разрабатываются как единая система. Поддержка инфраструктуры с СЖО, масштабируемого распределения электроэнергии и будущих систем класса Vera Rubin позволяет партнёрам экосистемы превращать референсную архитектуру ИИ-фабрик NVIDIA в готовую к развёртыванию инфраструктуру для нового этапа ускоренных вычислений. Примером реализации такой инфрастуркутуры стало предложение Supermicro.

Через семь месяцев после ареста по подозрению в сговоре с целью контрабандных поставок ИИ-ускорителей NVIDIA в Китай внешний подрядчик Supermicro Тин-Вэй «Вилли» Сунь (Ting-Wei “Willy” Sun) признал себя виновным по четырём пунктам обвинения: в сговоре с целью обхода экспортных ограничений, контрабанды товаров, обмана властей США и воспрепятствовании правосудию, сообщает Datacenter Dynamics.

Сунь был одним из трёх человек, работавших на Supermicro, которым власти США предъявили обвинение в контрабанде серверов с ИИ-ускорителями NVIDIA в Китай. Всего, согласно судебным документам, в КНР было направлено серверного оборудования приблизительно на $2,5 млрд — хотя лицензии Министерства торговли США на такую деятельность не было. В числе обвиняемых — один из учредителей Supermicro И-Шьян Лиау (Yih-Shyan Liaw), после ареста покинувший совет директоров компании. Весной текущего года он заявил о своей невиновности по предъявленным обвинениям в федеральном суде Манхэттена.

По версии следствия, подсудимые переупаковывали серверы Supermicro в немаркированные коробки для сокрытия содержимого и использовали поддельные «копии» серверов для обмана при аудите. Судя по записям с камер видеонаблюдения, обвиняемые использовали фен для переклейки серийных номеров с настоящих серверов на копии. После этого использовалась зарегистрированная в Юго-Восточной Азии компания-посредник для сокрытия поставок оборудования с Тайваня в Китай.

Источник изображения: LoboStudio Hamburg/unsplash.com

Как следует из обвинительного заключения, в 2024 году посредник стал одним из крупнейших покупателей Supermicro, в IV квартале финансового года благодаря ему компания выручила $99,7 млн. Самой Supermicro обвинения не предъявляли. Ранее компания публично объявила, что тесно сотрудничает с тайваньскими властями для предотвращения экспорта передовых подсанкционных систем на китайский рынок и привержена защите передовых технологий и интеллектуальной собственности. В компании подчеркнули, что в результате такого взаимодействия властям удалось изъять 50 серверов, обманным путём купленных после продажи авторизованному реселлеру. Сами обвиняемые ранее отрицали нарушение законов.

В июне появились сообщения о том, что в тайваньском офисе компании прошёл обыск. После этого Supermicro заявила, что сама компания «не является объектом данного расследования» и никаких обысков не было. В то же время она признала, что четверо работавших на неё людей задержаны на Тайване для допроса. Также сообщалось, что компания предоставила властям доступ к рабочим местам и электронике сотрудников. Двое из четырёх сотрудников остаются под стражей до суда, ещё двое выпущены под залог.

На фоне атак беспилотников на дата-центры «Яндекса» Минцифры занялось обсуждением возможных мер противодействия подобным инцидентам с Минобороны РФ, сообщает «Интерфакс». При этом базовая функциональность сервисов компании сохраняется несмотря на атаки.

По словам главы Минцифры Максута Шадаева, тот факт, что при таком объёме атаки сервисы продолжают функционировать, свидетельствует, что «коллеги уделили необходимое внимание и резервированию, и разнесению мощностей». Как заявил Шадаев, «Яндекс» столкнулся с «беспрецедентной атакой». Министр подчеркнул, что сейчас «Минцифры совместно с Минобороны решает вопрос прикрытия этих объектов». По его словам, возникшие проблемы помогает решать вся отрасль ЦОД страны.

Дополнительно, как сообщает «Российская газета», министр сообщил парламентариям, что планируется поддерживать строительство ЦОД на востоке России: «Точно есть необходимость в стимулировании строительства дата-центров в целом по стране, ну и на Урале, и в Восточной Сибири в частности».

По данным главы Минцифры, в регионах наблюдается профицит энергии, тогда как в московской агломерации сосредоточено более 80 % всех ресурсов ЦОД, поэтому стоит задача более равномерного распределения. Сегодня в России 42 проекта ЦОД находятся на разных этапах реализации и их планируется взять под персональное сопровождение.

Источник изображения: Ben Krb/unsplash.com

В последние дни от атак БПЛА пострадали дата-центры «Яндекса» в Рязанской, Калужской и Владимирской областях. Наблюдаются перебои в работе сервисов «Яндекса», а также клиентов компании, пользующихся её мощностями. По данным пресс-службы компании, ведутся работы по восстановлению работоспособности служб, техническая поддержка продолжает оказывать помощь клиентам, а с другими облачными операторами имеются договорённости об ускоренном размещении и резервировании ресурсов, в т.ч. в Selectel, K2Cloud и VK Cloud.

Заявление о стимулировании строительства ЦОД на востоке России дополняет данные NF Group о том, что планы ввода мощностей ЦОД в Московском регионе опережают возможности рынка. Ещё до атак она сообщала, что в 2026 году в регионе, вероятно, введут в эксплуатацию около трети от заявленных ранее мощностей ЦОД. Для оставшихся ⅔ сроки ввода перенесены.

CoreWeave выходит на индийский рынок. Компания намерена развернуть ИИ-облако мощностью 240 МВт в кампусе Taloja местной компании AdaniConneX в Нави-Мумбаи (Navi Mumbai) и открыть локальный офис для работы с местными заказчиками, сообщает Converge! Digest. Возможно дальнейшее масштабирование проекта. Это первый инфраструктурный проект компании в Индии — компания последовательно осваивает всё новые рынки Азиатско-Тихоокеанского региона.

Проект предусматривает использование трёх зданий ЦОД по 80 МВт с возможностью расширения в будущем до 480 МВт, CoreWeave выступит единственным арендатором. Компания развернёт новейшую платформу NVIDIA Vera Rubin. Первая очередь должна заработать в середине 2028 года. Объекты в кампусе Taloja специально разработаны для использования высокоплотной ИИ-инфраструктуры с применением СЖО (DLC) без испарительных систем.

Равные доли в AdaniConneX принадлежат Adani Enterprises и EdgeConneX. Компания строит инфраструктуру крупных ЦОД в Индии, комбинируя возможности Adani в сфере инфраструктуры и энергетики с опытом EdgeConneX в сфере строительства дата-центров. Для индийского рынка ЦОД проект означает масштабное объединение местной инфраструктурной платформы и оператора облачных ИИ-вычислений глобального уровня.

Источник изображения: C Rayban/unsplash.com

Ранее CoreWeave уже объявила о намерении развернуть в Индонезии три ЦОД общей мощностью 360 МВт, а также в иных локациях за пределами Северной Америки и Европы. То есть общая мощность проектов в Азиатско-Тихоокеанском регионе составит около 600 МВт, причём оба региональных проекта должны заработать в 2028 году. CoreWeave стала одним из первых получателей систем на VR200 NVL72.

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 параллелизма, 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 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.

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.