NVIDIA неожиданно анонсировала чип Rubin CPX — GPU нового класса, спроектированный для масштабных задач ИИ-инференса и работы с моделями, использующими длинный контекст. Поставки решения планируется организовать в конце 2026 года.

Чип Rubin CPX выполнен в виде монолитного кристалла и оснащён 128 Гбайт памяти GDDR7. Заявленная ИИ-производительность достигает 30 Пфлопс в режиме NVFP4. Предусмотрены по четыре блока NVENC и NVDEC для кодирования и декодирования видеоматериалов. Новинка дополнит другие ускорители компании. Оркестрацией нагрузок будет заниматься платформа NVIDIA Dynamo, распределяющая нагрузки между подходящими для каждой задачи ускорителями.

Источник изображений: NVIDIA

Изделие Rubin CPX предназначено для использования вместе с Arm-процессорами Vera и ускорителями Rubin в составе новой стоечной платформы NVIDIA Vera Rubin NVL144 CPX. Эта система будет объединять 144 чипа Rubin CPX, 144 чипа Rubin и 36 процессоров Vera (88 кастомных 3-нм Arm-ядер). Говорится об использовании суммарно 100 Тбайт памяти с агрегированной пропускной способностью 1,7 Пбайт/с. Общая производительность на операциях NVFP4 — до 8 Эфлопс, что примерно в 7,5 раза больше по сравнению с системами NVIDIA GB300 NVL72. Задействована система жидкостного охлаждения. Кроме того, NVIDIA планирует выпуск двухстоечного решения, включающего стойку Vera Rubin NVL144 CPX и «обычную» стойку Vera Rubin NVL144.

«Платформа Vera Rubin ознаменует собой новый скачок производительности в области вычислений ИИ, предлагая как GPU следующего поколения Rubin, так и чип нового класса CPX. Это первый CUDA GPU, специально разработанный для ИИ с длинным контекстом, когда модели одновременно обрабатывают миллионы токенов», — отмечает Дженсен Хуанг (Jensen Huang), основатель и генеральный директор NVIDIA.

Основная задача Rubin CPX — работа с контекстом в больших моделях и создание KV-кеша. Эта операция ограничена вычислительными способностями чипа, тогда как генерация токенов зависит уже от пропускной способности памяти и интерконнекта для быстрого обмена данными. NVIDIA предложила разделить эти этапы и на аппаратном уровне. CPX лишён HBM, зато операции возведения в степень он делает втрое быстрее, чем Blackwell Ultra.

Компания Microsoft намерена снизить зависимость от давнего партнёра в лице OpenAI, прибегнув к помощи стартапа Anthropic. В частности, его технологии будут применяться в приложениях Office 365 для реализации новых функций наряду с решениями OpenAI, сообщает TechCrunch со ссылкой на данные источников The Information. Использование конкурентного ИИ в Word, Excel, Outlook и PowerPoint положит конец монополии OpenAI в этой сфере.

Ранее Microsoft фактически зависела от разработчика ChatGPT для обеспечения ИИ-функций в своём офисном пакете. Попытки Microsoft диверсифицировать партнёрство в сфере ИИ происходят на фоне растущих разногласий с OpenAI, реализующей собственные инфраструктурные проекты. Кроме того, компания является потенциальным конкурентом LinkedIn, социальная сеть почти десять лет принадлежит Microsoft.

Сделка с Anthropic состоялась на фоне переговоров с OpenAI об обновлении соглашения, которое, вероятно, позволит IT-гиганту получать доступ к новейшим технологиям OpenAI и в будущем, даже после реструктуризации последней в коммерческую компанию. Впрочем, по данным The Information, в Microsoft считают, что новейшие модели Anthropic, включая Claude Sonnet 4, фактически лучше решений OpenAI по ряду параметров, например — при создании презентаций PowerPoint.

Источник изображения: BoliviaInteligente/unsplash.com

Это не первый эпизод расширения ИИ-сотрудничества Microsoft. Хотя модели OpenAI предлагаются «по умолчанию», через GitHub Copilot можно получить доступ и к моделям Grok (xAI) и Claude (Anthropic). Также компания не так давно представила и собственные модели — MAI-Voice-1 и MAI-1-preview.

OpenAI може стремится выйти из сферы влияния Microsoft. На прошлой неделе компания запустила платформу для поиска работы, способную конкурировать с LinkedIn, а СМИ сообщают, что OpenAI намерена наладить выпуск собственных ИИ-чипов совместно с Broadcom в 2026 году. Другими словами, компания сможет обучать и запускать ИИ-модели на собственном оборудовании, не полагаясь на ресурсы Microsoft Azure.

Впрочем, по словам представителя Microsoft, OpenAI продолжит быть партнёром компании в области передовых ИИ-моделей, и техногигант по-прежнему привержен долгосрочному сотрудничеству.

Частный облачный провайдер Vultr объявил о том, что в его глобальной инфраструктуре стали доступны ускорители AMD Instinct MI355X, официально представленные в июне нынешнего года. Утверждается, что эти изделия устанавливают новый стандарт соотношения цены и производительности для ресурсоёмких ИИ-задач, в частности, инференса.

Решение Instinct MI355X построено на архитектуре AMD CDNA 4-го поколения. Устройство располагает 288 Гбайт памяти HBM3E, пропускная способность которой достигает 8 Тбайт/с. Применяется жидкостное охлаждение. Упомянута поддержка программного стека AMD ROCm.

На сайте Vultr говорится, что теоретическая производительность ИИ при использовании в конфигурации 8 × Instinct MI355X OAM достигает 20,1 Пфлопс в режиме FP16, 40,3 Пфлопс на операциях INT8/FP8 и 80,5 Пфлопс в режиме FP4.

Источник изображения: Vultr

При развёртывании ускорителей Instinct MI355X в своём облаке Vultr тесно сотрудничала с AMD и Supermicro. Благодаря 32 облачным регионам на шести континентах Vultr гарантирует низкую задержку и высокую доступность вычислительных мощностей. Стоимость услуг, как утверждается, ниже по сравнению с аналогичными предложениями гиперскейлеров. Ускорители Instinct MI355X подходят не только для инференса и обучения ИИ-моделей, но и для других нагрузок HPC, таких как симуляции, сложное моделирование или обработка больших массивов данных.

Стоящая за проектом строительства 11-ГВт кампуса ИИ ЦОД HyperGrid в Амарилло (Техас) Fermi America подала заявку на IPO. Она намерена разместить обыкновенные акции на бирже Nasdaq Global Select Market, но их количество и ценовой диапазон пока не определены, сообщает пресс-служба компании. UBS Investment Bank, Cantor и Mizuho станут главными андеррайтерами, а Macquarie Capital, Stifel и Truist Securities — дополнительными.

По данным Datacenter Dynamics, Fermi работает над Project Matador, в рамках которого и предполагается построить 11-ГВт кампус площадью 167 га. В проекте участвует объединение технических университетов штата (Texas Tech University System). Кампус построят на территории Техасского технологического университета (Texas Tech University, TTU). Сооснователем компании является бывший министр энергетики и бывший губернатор Техаса Рик Перри (Rick Perry). Ввод в эксплуатацию первой очереди на 1 ГВт запланирован на конец 2026 года, но само строительство ещё не начато.

Fermi будет использовать локальные источники энергии, включая газовые, солнечные и ветряные электростанции. В июле компания приобрела более 600 МВт мощностей в рамках двух сделок — в том числе девять газовых генераторов, которые в 2026 помогут получть ЦОД до 1 ГВт. Впрочем, газовые турбины будут основным источником энергии лишь в краткосрочной перспективе — Fermi намерена разместить на площадке четыре PWR-реактора Westinghouse AP1000 поколения III+ c электрической мощностью около 1,1 ГВт. Fermi и Westinghouse подали регуляторам совместную заявку Combined Operating License Application (COLA), чтобы ускорить получение разрешений.

Источник изображения: Fermi America

Параллельно Fermi подписала два других «атомных» соглашения — меморандумы о взаимопонимании с южнокорейскими Hyundai и Doosan Enerbility, поскольку есть риск не уложиться в сроки и бюджеты. Последний энергоблок AP1000 заработал в США в 2023 году, на семь лет позже запланированного. На АЭС ушло на $17 млрд больше запланированного, причём сама Westinghouse в процессе строительства прошла через банкротство. В сентябре Fermi успешно привлекла $100 млн в раунде финансирования серии C, который возглавила австралийская Macquarie Group. Последняя также открыла для Fermi кредитную линию на $250 млн.

Это не первая компания, предложившая концепцию прямого питания ЦОД от АЭС. AWS потратила $650 млн, чтобы приобрести кампус около АЭС Susquehanna. Microsoft намерена возродить АЭС Three Mile Island, Мета✴ выкупила всю энергию АЭС Clinton Clean Energy Center на 20 лет вперёд, а Oracle объявила о намерении развернуть три SMR общей мощностью более 1 ГВт.

SiFive представила семейство ядер Intelligent второго поколения с архитектурой RISC-V, включающее новые ядра X160 Gen 2 и X180 Gen 2, а также обновлённые решения X280 Gen 2, X390 Gen 2 и XM Gen 2. Новые решения разработаны для расширения возможностей скалярной, векторной и, в случае серии XM, матричной обработки данных, адаптированных для современных задач в сфере ИИ.

Как отметил ресурс EE Times, анонсируя новую линейку продуктов, SiFive стремится воспользоваться быстрорастущим спросом на решения для обработки ИИ-нагрузок, который, по прогнозам Deloitte, вырастет как минимум на 20 % во всех технологических средах, включая впечатляющий скачок на 78 % в сфере периферийных вычислений с использованием ИИ.

Ядра SiFive второго поколения позволяют решать критически важные задачи в области внедрения ИИ, в частности, в области управления памятью и ускорения нелинейных функций. Ключевым нововведением в процессорах серии X является их способность функционировать в качестве блока управления ускорителем (ACU). Это позволяет ядрам SiFive обеспечивать основные функции управления и поддержки для ускорителя заказчика через интерфейсы SiFive Scalar Coprocessor Interface (SSCI) и Vector Coprocessor Interface eXtension (VCIX). Данная архитектура позволяет заказчикам сосредоточиться на инновациях в обработке данных на уровне платформы, оптимизируя программный стек.

Источник изображений: SiFive/ServeTheHome

Джон Симпсон (John Simpson), главный архитектор SiFive, сообщил ресурсу EE Times, что интеллектуальные ядра SiFive обеспечивают гибкость, сокращают трафик системной шины за счёт локальной обработки на чипе ускорителя и обеспечивают более тесную связь для задач пред- и постобработки. Он рассказал, что SiFive представила два важных усовершенствования в архитектуре, которые напрямую устраняют узкие места производительности: устойчивость к задержкам памяти и более эффективную подсистему памяти.

Функцию Memory Latency Tolerance позволяет снизить задержку загрузки. Симпсон рассказал, что блок скалярных вычислений, обрабатывающий все инструкции, отправляет векторные инструкции в очередь векторных команд (VCQ). При обнаружении такого инструкции одновременно отправляется запрос в подсистему памяти (кеш L2 или выше). Ранняя отправка запросов, отделённая от исполнения, позволяет быстрее получить ответ от памяти и поместить его в переупорядочиваемую настраиваемую очередь загрузки векторных данных (VLDQ). Это гарантирует готовность данных к моменту, когда инструкция в конечном итоге покинет VCQ, что приводит к «загрузке вектора в течение одного цикла».

Симпсон подчеркнул конкурентное преимущество решения, отметив: «Xeon, представленный на Hot Chips, может обслуживать 128 невыполненных запросов, и это топовый показатель для Xeon, а в нашем четырёхъядерном процессоре этот показатель составляет 1024». Эта «прекрасная технология» обеспечивает непрерывную обработку данных, эффективно предотвращая простои конвейера.

Более эффективная подсистема памяти, которая представляет собой ещё одно существенное обновление, основана на переходе от инклюзивной к неинклюзивной иерархии кешей. В инклюзивной системе кеширования предыдущего поколения данные из общего кеша L3 реплицировались в частные кеши L1/L2, что компания посчитала неэффективным расходом «кремния». Конструкция ядер второго поколения исключает копирование, что, по словам Симпсона, даёт «в 1,5 раза большую производительность по сравнению с первым поколением» при меньшей занимаемой площади на кристалле.

SiFive также интегрировала новый аппаратный конвейерный экспоненциальный блок. В то время как MAC-операции доминируют в рабочих ИИ-нагрузках, возведение в степень становится следующим серьёзным узким местом. Например, в BERT LLM, ускоренных матричным движком, операции softmax, включающие возведение в степень, занимают более 50 % оставшихся циклов. Программными оптимизациями SiFive сократила выполнение функции возведения в степень с 22 до 15 циклов, а новый аппаратный блок сокращает её до одной инструкции, уменьшая общее время выполнения функции до пяти циклов.

Программный стек для семейства Intelligence второго поколения поддерживает масштабируемость. В серии XM среда выполнения машинного обучения уже распределяет рабочие нагрузки между несколькими кластерами XM на одном кристалле. Впрочем, пока масштабирование за пределы одного кристалла требует дальнейшей разработки библиотеки межпроцессорного взаимодействия (IPC).

Флагманские решения X160 Gen 2 и X180 Gen 2 могут быть настроены для работы под управлением операционной системы реального времени, пишет SiliconANGLE. 32-бит IP-ядро Intelligence X160 разработано для оптимизации энергоэффективности и приложений с жесткими ограничениями по площади кристалла, в то время как 64-бит IP-ядро Intelligence X180 обеспечивает более высокую производительность и лучшую интеграцию с более крупными подсистемами памяти, сообщил ресурс CNX-Software.

X160 поставляется с кеш-памятью объёмом до 200 КиБ и памятью объёмом 2 МиБ. Помимо промышленного оборудования, ядро может найти применение в потребительских устройствах, таких как фитнес-трекеры. Кроме того, X160 можно установить в системах с несколькими ИИ-ускорителями для управления чипами и предотвращения изменения прошивки. Благодаря двум встроенным кешам общей ёмкостью более 4 МиБ ядро позволяет работать с большим объёмом данных. По данным SiFive, X160 подходит для обучения ИИ-моделей и использования в оборудовании ЦОД.

В свою очередь, ядро X280 ориентировано на потребительские устройства, такие как гарнитуры дополненной реальности, а X390 также может использоваться в автомобилях и инфраструктурных системах. Последнее ядро выполняет векторную обработку в четыре раза быстрее, чем X280.

Все пять продуктов Intelligence Gen 2 уже доступны для лицензирования, а появление первых чипов на их основе ожидается во II квартале 2026 года. SiFive сообщила, что два ведущих американских производителя полупроводников лицензировали новую серию X100 ещё до её публичного анонса. Они используют IP-ядро X100 в двух различных сценариях: одна компания задействует сочетание скалярного векторного ядра SiFive с матричным движком, выступающим в качестве блока управления ускорителем, а вторая использует векторный движок в качестве автономного ИИ-ускорителя.

Стартап d-Matrix анонсировал специализированную IO-карту JetStream, предназначенную для распределения нагрузок ИИ-инференса между серверами в дата-центре. Устройство ориентировано на использование в связке с ускорителями d-Matrix Corsair, архитектура которых основана на модифицированных ячейках SRAM для вычислений в памяти (DIMC).

JetStream использует стандарт Ethernet, благодаря чему обладает совместимостью с уже существующими коммутаторами. Новинка выполнена в виде платы расширения с интерфейсом PCIe 5.0 х16. Используются корзины QSFP-DD. Могут быть задействованы два 200GbE-порта со скоростью 200 Гбит/с или один 400GbE-порт.

Архитектура серверов d-Matrix для ИИ-инференса предполагает установку ускорителей Corsair с DMX-мостом между каждыми двумя такими картами для обеспечения высокой пропускной способности без использования PCIe. Затем пары ускорителей объединяются посредством коммутатора PCIe. В эталонном дизайне один NIC JetStream обслуживает до четырёх экземпляров Corsair. d-Matrix утверждает, что сетевую задержку в такой конфигурации удалось сократить до 2 мкс.

Источник изображений: d-Matrix

По заявлениям d-Matrix, карты JetStream могут применяться в существующих ЦОД без необходимости замены дорогостоящих инфраструктурных компонентов. В связке с ИИ-ускорителями Corsair и ПО d-Matrix Aviator решения JetStream способны справляться с ИИ-моделями, насчитывающими более 100 млрд параметров. При этом, как утверждает разработчик, обеспечивается в 10 раз более высокая производительность, в три раза лучшая экономическая эффективность и втрое большая энергоэффективность по сравнению с решениями на базе GPU.

Энергопотребление JetStream составляет около 150 Вт. Адаптер оснащён системой охлаждения с радиатором и тепловыми трубками, которые охватывают зону QSFP-DD. Пробные поставки новинки уже начались, а массовое производство запланировано на конец текущего года.

Корпорация Microsoft, по сообщению Datacenter Dynamics, подписала пятилетнее соглашение на использование вычислительной инфраструктуры компании Nebius (бывшая материнская структура «Яндекса»). Речь идёт об аренде серверов на основе GPU для ресурсоёмких нагрузок ИИ.

Nebius, напомним, занимается созданием ИИ-инфраструктуры с использованием ускорителей NVIDIA. У компании, в частности, есть площадки в Финляндии и во Франции. Кроме того, в конце 2024 году Nebius объявила о формировании своего первого вычислительного ИИ-кластера на территории США: система развёрнута на базе дата-центра Patmos в Канзас-Сити (штат Миссури).

По условиям заключённого договора, Microsoft с конца текущего года начнёт использовать вычислительные мощности нового дата-центра Nebius в Вайнленде (Vineland) на территории Нью-Джерси (США). Этот объект имеет мощность 300 МВт с перспективой наращивания ещё на 400 МВт.

Источник изображения: Nebius

Стоимость контракта между Microsoft и Nebius составляет $17,4 млрд на пять лет. Причём, по условиям соглашения, сумма может быть увеличена до $19,4 млрд — если корпорации Microsoft потребуются дополнительные услуги и (или) мощности.

После анонса сделки стоимость акций Nebius подскочила примерно на 60 %. Предполагается, что сотрудничество с Microsoft поможет Nebius значительно расширить бизнес. При этом для выполнения условий контракта Nebius планирует в ближайшее время привлечь заёмные средства.

Нужно отметить, что Microsoft также арендует вычислительные мощности у CoreWeave: на эти цели редмондский гигант потратит почти $10 млрд в период с 2023-го по 2030 год. В 2024 году на долю Microsoft пришлось около 62 % выручки CoreWeave, которая достигла $1,9 млрд.

Президент США Дональд Трамп (Donald Trump) пообещал представителям крупного IT-бизнеса решить проблему с электроснабжением и присоединением к энергосетям. Индустрия ЦОД сталкивается с дефицитом электричества в Соединённых Штатах, сообщает The Register. На ужине в Белом доме присутствовали нынешние и бывшие топ-менеджеры IT-гигантов: Билл Гейтс (Bill Gates), Тим Кук (Tim Cook), Сэм Альтман (Sam Altman), Сундар Пичаи (Sundar Pichai), Арвинд Кришна (Arvind Krishna), Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg) и др.

Президент пообещал устраненить препятствия для подключения дата-центров к электросети на федеральном уровне, хотя многие проблемы, вероятно, придётся решать на уровне отдельных штатов. В любом случае, предполагается значительно упростить процесс присоединения. На долю США уже приходится значительная часть мощностей мировых дата-центров, но увлечение бизнеса ИИ-проектами и одержимость Вашингтона конкуренцией с Китаем в гонке ИИ-технологий привели к росту инвестиций в новые ЦОД.

В августе сообщалось, что капитальные затраты на дата-центры только AWS превысят $100 млрд в год, что сопоставимо с ВВП ряда стран. В июле Meta✴ объявила о намерении построить несколько кампусов ЦОД мультигигаваттного уровня. Проблема лишь в поиске достаточных объёмов электроэнергии и её доставки до ЦОД. В июне Deloitte Insights предупреждала, что потребность всех крупных объектов в США в энергии может увеличиться более чем в 30 раз за десятилетие, уже сегодня сроки ожидания по заявкам на подключение нередко достигают семи лет.

Источник изображения: Heidi Kaden/unsplash.com

К 2030 году счета американцев на электроэнергию могут вырасти на 70 %, если не принять срочные меры по увеличению мощностей электростанций и электросетей. В июле Трамп уже издал указ об упрощении ряда нормативов, касающихся дата-центров и энергетической инфраструктуры для них, в т.ч. линий электропередачи и электростанций. Это способно ускорить процесс одобрения проектов и подключения к сетям. А в конце июля Министерство энергетики США выделило бизнесу свои земли для ускоренного строительства ЦОД и электростанций. Администрация Трампа лояльнее всего относится к атомной энергетике.

Белый дом уже объявил о вложении Hitachi Energy $1 млрд в местное производство. В компании заявили, что инвестиции включают $457 млн на крупный завод для выпуска трансформаторов в Вирджинии, а также значительное расширение предприятий компании по всей стране. В Hitachi объявили, что перенос выпуска крупных трансформаторов на территорию США имеет решающее значение для создания прочной внутренней цепочки поставок и устранения «узких мест» в производстве, поскольку спрос на трансформаторы растёт вместе со спросом на электричество.

Компания Security Vision объявила о расширении линейки продуктов для среднего и малого бизнеса и выпуске программного комплекса «КИИ Basic», предназначенного для автоматизации процессов категорирования и защиты объектов критической информационной инфраструктуры (КИИ) согласно требованиям российского законодательства.

«КИИ Basic» автоматизирует ряд процедур, необходимых для исполнения требований категорирования объектов КИИ в соответствии с постановлением правительства РФ № 127, а также проведения оценки соответствия объектов КИИ требованиям подзаконных актов ФЗ-187 «О безопасности критической информационной инфраструктуры Российской Федерации». Продукт обеспечивает формирование перечней критических процессов и объектов, определение категории значимости объектов КИИ, возможных источников угроз и действий предполагаемых нарушителей, а также контроль реализации состава мер по обеспечению безопасности инфраструктуры.

Функциональные возможности «КИИ Basic» (источник изображений: securityvision.ru)

В составе программного комплекса «КИИ Basic» также представлены инструменты для моделирования угроз с учётом методического документа ФСТЭК России и система управления заявками и задачами регулятора. Решение может быть развёрнуто на физических серверах и в виртуальной среде. Поддерживаются платформы CentOS Stream, Red Hat Enterprise Linux, Ubuntu, Debian, Oracle Linux, AlmaLinux, Astra Linux SE, ALT Linux, AlterOS, «Ред ОС», РОСА «Хром». В качестве СУБД могут быть использованы PostgreSQL, Postgres Pro и Jatoba.

Пользовательский интерфейс «КИИ Basic»

Продукт сертифицирован ФСТЭК и Минобороны России и входит в реестр отечественного программного обеспечения (ПО).

Напомним, что согласно новой редакции Федерального закона «О безопасности критической информационной инфраструктуры РФ», субъекты КИИ, владеющими значимыми объектами такой инфраструктуры, обязаны использовать на них ПО, сведения о котором внесены в реестр программ для электронных вычислительных машин и баз данных. Помимо этого, операторы крупных критически важных IT-систем должны взаимодействовать со средствами государственной системы обнаружения, предупреждения и ликвидации последствий компьютерных атак (ГосСОПКА).

Стартап Axelera AI B.V. из Нидерландов анонсировал ускоритель Metis M.2 Max, предназначенный для ИИ-инференса на периферии. Новинка может использоваться, в частности, для работы с большими языковыми моделями (LLM) и визуально-языковыми моделями (VLM).

Metis M.2 Max представляет собой улучшенную версию изделия Metis M.2, дебютировавшего в 2023 году. В основу положен чип Axelera Metis AIPU, содержащий четыре ядра с открытой архитектурой RISC-V: ИИ-производительность достигает 214 TOPS на операциях INT8. Ускорители выполнены в форм-факторе M.2 2280, а для обмена данными служит интерфейс PCIe 3.0 x4.

У модели Metis M.2 Max по сравнению с оригинальной версией в два раза повысилась пропускная способность памяти (точные значения не приводятся). Её объём в зависимости от модификации составляет 1, 4, 8 или 16 Гбайт. Реализованы расширенные средства обеспечения безопасности, включая защиту целостности прошивки.

Новинка будет предлагаться в вариантах со стандартным и расширенным диапазоном рабочих температур: в первом случае он простирается от -20 до +70 °C, во втором — от -40 до +85 °C. Благодаря этому, как утверждается, Metis M.2 Max подходит для применения в самых разных областях, в том числе в промышленном секторе, розничной торговле, в сферах здравоохранения и общественной безопасности и пр.

Источник изображения: Axelera AI

Разработчикам компания Axelera AI предлагает комплект Voyager SDK, который позволяет полностью раскрыть потенциал чипа Metis AIPU и упрощает развёртывание коммерческих приложений. Продажи ИИ-ускорителя Metis M.2 Max начнутся в IV квартале текущего года. Устройство будет поставляться отдельно и в комплекте с опциональным низкопрофильным радиатором охлаждения.