Российский разработчик инфраструктурного ПО «Группа Астра» представил комплексную экосистему решений для корпоративного искусственного интеллекта. В рамках нового технологического направления «Астра ИИ» компания предложила рынку набор ИИ-платформ — от инфраструктурных для запуска больших моделей до прикладных агентных, а также методологию их внедрения.

По данным «Группы Астра», отечественный рынок искусственного интеллекта по итогам 2025 года вырос на 31 % и достиг 316,1 млрд руб. Сегмент генеративного ИИ оценивается в 58 млрд руб. (рост почти в пять раз за год). Несмотря на то, что технологию внедряют 97 % организаций, лишь 10–15 % довели её до промышленной эксплуатации, а более 90 % не получили экономического эффекта.

Ключевым барьером остаётся доверие: 79 % предприятий критической информационной инфраструктуры (КИИ) запрещают использование публичных генеративных сервисов из-за регуляторных ограничений. Это порождает проблему «теневого ИИ», когда сотрудники используют сторонние сервисы, создавая риски утечки данных.

Источник изображения: astra.ru

Ответом «Группы Астра» стал фокус на безопасных on-premise-решениях, многоуровневой архитектуре моделей (суверенные российские разработки, проверенный open source и фронтир-модели), а также глубокой интеграции со стеком безопасности Astra Linux с прицелом на сертификацию во ФСТЭК России. В состав разрабатываемого «Группой Астра» ИИ-стека включены продукты под разные этапы жизненного цикла ПО:

• «Астра ИИ [Код]» — агент-программист, работающий в терминале инженера с контролем изменений человеком;
• «Астра ИИ» [Хаб]" — инференс-платформа для исполнения задач;
• Агентная ОС на базе Astra Linux — среда безопасного функционирования агентов.

Источник изображения: Numan Ali / unsplash.com

Доверенная агентная ОС Astra Linux обеспечивает безопасное функционирование, управление и изоляцию ИИ-агентов, их данных и ресурсов на основе уровней целостности и отвечает требованиям 187-ФЗ, 243-ФЗ, приказов ФСТЭК России № 117, а также № 235 и № 239, регламентирующих работу значимых объектов КИИ. Инструментарий безопасности включает управление политиками для ИИ-агентов под конкретную задачу, запуск агентов в ограниченной среде, контроль критических действий, защиту агентов от атак и взлома, защиту информационных систем от вредоносных действий недоверенной модели, а также мониторинг и логирование всех операций агентов. Параллельно развивается слой удобства для пользователя: голосовое управление, умный поиск, умный каталог и нативное обучение.

Платформу «Астра ИИ [Код]» уже могут применять частные и госкомпании, работающие с данными под регулированием 152-ФЗ и требованиями к КИИ; для широкого внедрения продукт будет доступен с IV квартала 2026 года. Сроки релиза остальных решений не раскрываются.

Системный интегратор Auxo подписал соглашение с российскими производителями оборудования «ДАТАРК», OpenYard и «Гравитон». Цель партнёрства — совместное продвижение комплексных решений для модульных центров обработки данных.

Сотрудничество выстроено по принципу полного импортозамещения и замкнутого цикла производства: «ДАТАРК» отвечает за инженерную инфраструктуру модульных ЦОД; OpenYard и «Гравитон» обеспечивают аппаратную платформу (серверы и системы хранения); Auxo занимается интеграцией, а также развитием облачного и прикладного уровня, включая решения на базе искусственного интеллекта. Такой подход позволяет заказчикам получать не набор разрозненных компонентов, а согласованную инфраструктуру под конкретные бизнес-задачи, говорят компании.

Особое внимание в альянсе уделено решениям на базе искусственного интеллекта. Экспертиза Auxo охватывает полный цикл внедрения: от развёртывания локальной и облачной инфраструктуры до создания ИИ-агентов, сервисов OCR/CV и RAG-систем. В портфель готовых к промышленной эксплуатации продуктов входят корпоративные ИИ-ассистенты, инструменты транскрибации встреч, интеллектуальная обработка документов и анализ качества коммуникаций. Это позволит разворачивать безопасные частные облака непосредственно внутри модульных дата-центров.

Источник изображения: «ДАТАРК» / datark.ru

По данным GreenMDC, в 2025 году объем рынка модульных ЦОД в России увеличился на 20 %, при этом рост спроса со стороны заказчиков составил около 30 %. Активный интерес к модульным центрам обработки данных проявляют крупные промышленные предприятия, геологоразведочные организации, государственные структуры, а также научно-исследовательские институты, внедряющие упомянутые вычислительные комплексы с целью оптимизации производственных процессов и «умного» управления системами. Заметный спрос также формирует сектор ретейла и логистики, что во многом объясняется ростом популярности маркетплейсов.

Google значительно опережает конкурентов по продажам ИИ-ускорителей. Как сообщил исполнительный директор Google Томас Куриан на конференции инвесторов Goldman Sachs, бизнес компании по продажам TPU в два раза больше, чем у ближайшего конкурента-гиперскейлера. Согласно отчёту компании за II квартал 2026 финансового года, её выручка от облачных вычислений выросла год к году на 82 % до $24,77 млрд. При этом Google впервые включила продажи ИИ-ускорителей TPU в доходы от облачных вычислений сторонним компаниям.

Куриан заявил, что компания предоставляет лучшую ИИ-инфраструктуру, предлагая три вида чипов — NVIDIA GPU, собственные TPU и кастомные Arm-процессоры Axion. «Мы предлагаем в 2,7 раза лучшие цены на обучение, на 80 % лучшие цены на инференс, на 30 % лучшие цены на процессоры. Всё это позволяет нам выделять наше портфолио среди других поставщиков. Это позволяет нам предлагать решения для финансовых рынков и рынков капитала», — заявил Куриан.

По словам Куриана, платформу Gemini Enterprise использует более чем 90 % компаний из списка Fortune 100 и тысячи малых предприятий. Он отметил, что компании хотят использовать её в качестве агента со способностью к рассуждению, который в конечном итоге позволит автоматизировать рабочие процессы. При этом им важны аудит работы ИИ, средства контроля безопасности над ним и возможность управления затратами и бюджетами для ИИ. «У нас есть все эти средства контроля. И мы позволяем людям использовать правильную модель для решения нужной задачи», — сообщил топ-менеджер Google.

Источник изображения: Google

Куриан рассказал, что Google монетизирует системы TPU с помощью трёх бизнес-моделей: аренда TPU в облаке, продажа TPU напрямую для развёртывания в ЦОД клиентов (как в случае с Anthropic) и продажа TPU через совместное предприятие с Blackstone. Morgan Stanley сообщил в августе: «Мы повышаем наши оценки продаж TPU до $27 млрд с валовой прибылью в 30 %. В целом, мы ожидаем, что Google продаст 0,3 ГВт TPU во II половине 2026 года, 3,2 ГВт в 2027 году и 4,2 ГВт в 2028 году. Это означает, что в 2027 и 2028 годах доходы, связанные с TPU, составят $84 млрд и $108 млрд соответственно».

Как отметил ресурс techblog.comsoc.org, другие облачные провайдеры тоже развивают свои собственные программы на основе ИИ, чтобы уменьшить зависимость от GPU NVIDIA и оптимизировать стоимость, мощность и производительность в зависимости от рабочей нагрузки. У Amazon есть Trainium, у Microsoft — Maia. Аналитики утверждают, что Amazon опережает Microsoft в продаже ИИ-чипов внешним заказчикам. Meta✴ внедряет ИИ-ускорители MTIA, а Oracle решила вместо разработки собственного чипа создавать крупномасштабные ИИ-кластеры с использованием ускорителей NVIDIA и AMD.

К середине 2026 года Meta✴, Amazon, Microsoft и OpenAI ликвидировали отставание по трём ключевым составляющим ИИ-сферы — специализированным чипам, мощностям и моделям, — которыми в 2021 году располагала только Google. Пять из шести крупнейших игроков в области ИИ — Google, Meta✴, Amazon, Microsoft и OpenAI — теперь будут контролировать как минимум два из трёх важнейших компонентов ИИ (чипы, мощности, модели).

Эта тенденция к вертикальной интеграции меняет рынок ИИ-инфраструктуры: гиперскейлеры всё чаще используют кастомные чипы для оптимизации затрат и производительности для конкретных рабочих нагрузок, сохраняя при этом стратегическую гибкость за счёт закупок GPU у нескольких поставщиков.

Компании «Гравитон», «Ключевые ИТ-решения» (ITKey) и MIND Software представили совместную разработку — программно-аппаратный стек для развёртывания корпоративной IT-инфраструктуры. Решение отвечает на один из ключевых запросов российского рынка, проявляющего интерес к многофункциональным вычислительным комплексам отечественного производства с поддержкой виртуализации, хранения данных и облачного управления.

Аппаратной основой решения выступают серверные машины «Гравитон» С2122И типоразмера 2U. Это двухпроцессорная платформа на модульной архитектуре, поддерживающая до 12 NVMe-накопителей. Серверы подходят для создания производительных кластеров виртуализации, программно-определяемых хранилищ и инфраструктуры для ресурсоёмких нагрузок.

Сервер «Гравитон» С2122И (источник изображения: graviton.ru)

За хранение данных отвечает MIND uStor — программно-определяемая система хранения для построения распределённого хранилища на стандартном серверном оборудовании. Благодаря uStor конфигурация стека может включать от 3 до 64 серверов без изменения архитектуры. При использовании соответствующей аппаратной конфигурации с NVMe-накопителями и сетью с необходимой пропускной способностью система обеспечивает производительность, достаточную для широкого спектра современных приложений.

Программно-определяемая система хранения данных MIND uStor (источник изображения: mindsw.io)

Создание виртуализованных сред обеспечивает платформа KeyVirt. Она решает задачи, связанные с запуском и управлением виртуальными машинами, отказоустойчивостью, распределением нагрузки и живой миграцией между физическими хостами.

Облачная платформа виртуализации KeyVirt (источник изображения: keyvirt.ru)

Для крупных и распределённых инфраструктур партнёры также предлагают вариант решения на базе облачной платформы ITKey KeyStack. Она обеспечивает централизованное управление вычислительными ресурсами, хранилищами и сетевой инфраструктурой, автоматизацию развёртывания сервисов, мониторинг, логирование и масштабирование кластеров. KeyStack поддерживает гибридные сценарии, в которых одновременно используются виртуальные машины и контейнеризированные приложения. Платформа уже применяется в крупных инсталляциях, совокупно превышающих 30 тыс. хостов, говорит компания.

Правительство Филиппин представило программу PAIIM (Philippines AI+ Infrastructure Masterplan) — масштабный план развития ИИ-инфраструктуры, в том числе сетей и дата-центров. Общий объём инвестиций должен составить $34,4 млрд. Действующие правительственные программы и частные инвестиции уже покрыли $18,2 млрд. Остальные средства намерены «мобилизовать» за счёт целевых государственных вливаний и привлечения частных инвестиций, особенно при создании ИИ ЦОД гиперскейл-уровня. При этом страна не лишиться важной для неё отрасли аутсорсинга, сообщает The Register.

План предполагает, что частный бизнес суммарно обеспечит $21 млрд инвестиций. Это в разы меньше, чем обычно тратят американские гиперскейлеры или китайские ИИ-компании, владеющие миллионами ускорителей и гигаваттами ЦОД. Впрочем, правительство Филиппин считает, что новый план позволит стране стать региональным ИИ-хабом. Прогнозируется, что совокупная мощность ЦОД вырастет с 50 МВт сегодня до 1,5 ГВт к 2033 году. А в совокупности новые ЦОД получат приблизительно 152 тыс. ускорителей.

Но даже это, по мнению правительства, позволит Филиппинам конкурировать с региональными соперниками вроде Сингапура, которому постоянно не хватает энергии, и Таиланда, который и вовсе приостановил развитие ЦОД. При этом соседняя Малайзия, где только в Джохоре запланированы дата-центры на 4 ГВт (многие в сотрудничестве с Сингапуром) и ещё столько же планируется в других регионах, в проспектах властей Филиппин не упоминается. Соседняя Индонезия тоже застраивается дата-центрами не менее активно.

Источник изображения: phyo min/unsplash.com

Филиппины обучат навыкам работы с ИИ более 1,3 млн специалистов. Также предполагается создание 500 тыс. рабочих мест, связанных с ИИ, из них 175 тыс. — непосредственно касающихся проектов, связанных с ИИ-инфраструктурой. Власти страны ожидают, что инвестиции принесут и косвенные выгоды, в т.ч. повышения качества государственных услуг, укрепление кибербезопасности, совершенствование механизмов управления данными и др. Предполагается, что добиться целей поможет наличие в стране миллионной «армии» технически подготовленных специалистов. В частности, речь идёт о сотрудниках на аутсорсе — эта отрасль должна сама помочь реализацию плана развития ИИ и получить от него выгоду.

Подчёркивается, что PAIIM не станет заменой индустрии аутсорсинга бизнес-процессов. Вместо этого сектор сможет перейти на более высокий уровень в цепочке создания стоимости с использованием искусственного интеллекта. В частности, ИИ будет использоваться для обработки начальных обращений, решения повторяющихся задач и задач, требующих обращения с большими объёмами данных. А сами филиппинские сотрудники смогут выполнять более сложные функции, требующие эмпатии и обеспечивающие «более ценный клиентский опыт».

Впрочем, само существование индустрии услуг аутсорсинга бизнес-процессов на Филиппинах во многом обусловлено именно тем, что автоматизация в зарубежных компаниях сама по себе не могла снизить стоимость обслуживания клиентов до приемлемого уровня. ИИ, вероятно, позволит вывести автоматизацию на новый уровень, с уменьшением сопутствующих затрат, поэтому как именно это скажется на местной аутсорс-индустрии, прогнозировать преждевременно.

Telecom Egypt расширит инфраструктуру своих кабелей, проложенных вдоль Синайского полуострова с помощью нового кабеля протяжённостью около 200 км. Он свяжет города Шарм-эль-Шейх и Таба, обеспечив дополнительный цифровой маршрут в одном из ключевых телекоммуникационных «коридоров», связывающих Европу и Азию. Система обойдётся без усилителей и обеспечит пропускную способность порядка 5 Пбит/с. Ввод в эксплуатацию запланирован на IV квартал 2027 года, сообщает Converge! Digest. За реализацию проекта отвечает Power Sub Link (PSL).

Прокладка нового участка позволит продлить уже имеющуюся у Telecom Egypt кабельную систему Red Sea Subsea Festoon к северу до Табы, обеспечив клиентам непрерывную подводную цифровую магистраль, соединяющую Суэц, Зафарану, Рас-Гареб, Шарм-эш-Шейх и Табу. Трафик сможет переходить от сетей в Красном море через египетский «интернет-коридор» Internet Corridor of Egypt (ICE) в направлении Средиземноморья. Новый кабель увеличит количество доступных маршрутов, увеличит устойчивость местной сети и повысит её пропускную способность.

Это обеспечит телеком-операторам ещё один вариант маршрута через Египет, также можно будет диверсифицировать инфраструктуру при передаче трафика между Азией, Европой и Африкой. Благодаря проекту вырастет значение Синайского полуострова в международной сети Telecom Egypt. В Табе уже размещается посадочная станция кабеля Coral Bridge (на месте более старого кабеля), прокладка которого завершилась в 2025 году. Кабель тянется до иорданской Акабы, где сойдутся кабели ANDROMEDA, Blue, FEA и Raman. Оттуда же пройдут уже наземные маршруты до акватории Средиземного моря.

Источник изображения: Karim Elmalhy/unsplash.com

В данных Telecom Egypt для инвесторов упоминаются 16 подводных кабельных систем компании, а также 11 точек выхода на берег. Планируется и строительство новой инфраструктуры, в т.ч. наземных маршрутов через Египет. По словам представителя Telecom Egypt, проект соответствует новой стратегии компании, в рамках которой предполагается максимально усилить её роль на рынке цифровой инфраструктуры и укрепить позиции на региональном и глобальном уровнях. Проект содействует развитию восточного цифрового коридора, соединяющего Красное и Средиземное моря через Синайский полуостров.

Важность маршрута определяется не столько его протяжённостью (всего 200 км), сколько его местом в глобальной сети телекоммуникаций. Египет является естественным «мостом», позволяющим соединять кабельную инфраструктуру Азии и Ближнего Востока в Красном море с европейскими сетями через Средиземное море. Так, система Red2Med вдоль побережья Красного моря подключена к наземному кабельному маршруту ICE. Здесь же проложены крупные системы IEX и SEA-ME-WE-6.

Для международных телеком-операторов ключевое значение играет доступность разнообразных маршрутов. Внутри коридора между Азией и Европой можно создавать дополнительные варианты маршрутизации, что особенно важно в условиях политической нестабильности на Ближнем Востоке. Обрывы кабелей в Красном море, умышленные и неумышленные, редкостью не являются. Сирийские власти и вовсе подозревают, что подводный интернет-кабель, связывающий страну с Египтом, повреждён в результате «систематического саботажа». Проблем добавляет затянувшийся конфликт с Ираном. Так, уже были атакованы объекты AWS — два в ОАЭ и один в Бахрейне. Последний удар по ЦОД в Бахрейне был зарегистрирован в конце июля.

Американская ИИ-компания Palantir Technologies подписала соглашение с неооблачным провайдером Nebius. Nebius станет приоритетным провайдером ИИ- и облачной инфраструктуры для Palantir, и в дальнейшем Palantir интегрирует вычислительные ресурсы партнёра и его точки доступа к инференсу в свой «корпоративный периметр». Это обеспечит клиентам Palantir доступ к инфраструктуре Nebius и возможность развёртывать open source модели.

Более того, компании намерены совместно внедрять новые вычислительные мощности для обслуживания клиентов Palantir — для этого предполагается реализовать проекты модульных ЦОД на площадках с уже имеющимся энергообеспечением. По словам Palantir, вычислительная инфраструктура Nebius обеспечивает возможность клиентам запускать собственные ИИ-модели на условиях, которые те смогут самостоятельно контролировать. Решения Palantir и инфраструктура Nebius обеспечат уровень суверенности, необходимый клиентам.

В Nebius добавляют, что заказчикам одновременно нужны производительность крупной ИИ-инфраструктуры и контроль над данными и моделями. Совместно с Palantir подобная функциональность предлагается коммерческим клиентам, позволяя запускать open source модели на доверенной инфраструктуре.

Источник изображения: Salvador Rios/unsplash.com

Основанная в 2003 году Palantir Technologies разрабатывает ПО для частных и государственных заказчиков. Одним из первых инвесторов стало ЦРУ через ассоциированную компанию In-Q-Tel. Компания активно взаимодействует с полицией США, иммиграционными службами, военными ведомствами США, а также с Министерством обороны Израиля. Компанию критикуют за поддержку программ слежки и наблюдения полицейских органов.

Nebius — бывшая часть «Яндекса», с присутствием в Северной Америке и Европе. В прошлом месяце она завершила размещение старших облигаций на $5,75 млрд (первоначально предполагалось привлечь $5 млрд). Компания активно развивается. В середине августа сообщалось, что неооблако Nebius увеличило выручку во II квартале на 454 % г/г.

Австралийская неооблачная компания Firmus станет якорным заказчиком в новом проекте подводного кабеля APX East компании SubCo. В кабельную систему, связывающую Австралию и США, Firmus вложит $300 млн, сообщает Datacenter Dynamics. Взамен компания получит в течение 25 лет до 150 Тбит/с выделенной пропускной способности. Ранее компании объявили о строительстве подводного кабеля, соединяющего материковую Австралию с Тасманией.

По словам SubCo, требования ИИ к сетевым соединениям в корне меняют структуру спроса на международные подводные магистрали. Решение инвестора зарезервировать часть пропускной способности кабеля само по себе является свидетельством правильности выбранного SubCo направления деятельности, нацеленного на создание безопасной высокоскоростной инфраструктуры связи, которая будет необходима в Индо-Тихоокеанском регионе для технологий нового поколения.

«Гиперкабель» APX East объединит 16 оптоволоконных пар, проложенных от севера Сиднея (новый Южный Уэльс) до Сан-Диего (Калифорния). Посадочная станция в Австралии разместится в Сиднее на площадке S1/S2 компании NextDC. Предполагается, что APX East будет готов к эксплуатации в IV квартале 2028 года, а ответвление к Гавайям должны ввести в эксплуатацию в IV квартале 2029-го. Кроме того, планируется проложить ответвление к Фиджи.

Firmus строит сеть ИИ-фабрик в Австралии, но создание вычислительных мощностей — лишь одна из частей задачи, необходимо ещё и обеспечить надёжную связь инфраструктуры с остальным миром. Подчёркивается, что резервирование полосы 150 Тбит/с обеспечит необходимый масштаб для прямого соединения ИИ-инфраструктуры в Австралии с США, что позволит обслуживать ведущие мировые компании, для которых ИИ — важная часть бизнеса.

Основанная в 2019 году компания Firmus изначально специализировалась на криптовалютах и HPC, а также на решениях с иммерсионным охлаждением. Сейчас она позиционирует себя как чистого «строителя ИИ-фабрик», а её Project Southgate — долговременная инициатива для разработки и внедрения в Австралии суверенных мощностей для инференса. Их совокупная мощность должна составить к 2028 году 1,6 ГВт. Для своих проектов компания использует проприетарную систему электроснабжения и охлаждения HyperCube.

Поддерживаемый NVIDIA бизнес располагает небольшим действующим ЦОД на Тасмании, но строит и 90-МВт ЦОД в Лонсестоне (Launceston), 52-МВт площадку в Уэсли-Вейл (Wesley Vale) и 288-МВт проект в Белл-Бей (Bell Bay). Также компания взаимодействует с CDC для строительства мощностей в материковой части Австралии, использует мощности на объекте STT GDC в Сингапуре, оснащённые системами иммерсионного охлаждения ИИ-ускорителей и готовит площадку в Батаме (Индонезия).

Ранее SubCo заявляла, что система APX East станет первым кабельным проектом между Австралией и Соединёнными Штатами, не требующим оптической «регенерации» сигнала по пути — обычно ретрансляторы ставят приблизительно через каждые 100 км. Вместо этого будет достаточно питания с одного конца кабеля. Утверждается, что APX East будет первой в мире системой подобного типа. SubCo, входящая в Soda Group, владеет кабельной системой Oman Australia Cable и строит кабельную систему SMAP, соединяющую Сидней, Мельбурн, Аделаиду и Перт. Кроме того, ей принадлежат полосы в кабельных системах Indigo.

Компании Qualcomm Technologies и Amazon объявили о заключении многолетнего соглашения о сотрудничестве. Работы будут осуществляться по нескольким направлениям, включая создание кастомизированных чипов для дата-центров, ориентированных на ИИ-задачи.

Партнёры отмечают, что в настоящее время наблюдается экспоненциальный рост нагрузок, связанных с ИИ. Это приводит к стремительному увеличению спроса на вычислительные ресурсы и хранилища данных. Одновременно повышаются требования к пропускной способности каналов связи. Совместные усилия Qualcomm и Amazon как раз и будут направлены на создание аппаратных решений для высокопроизводительных ИИ-инфраструктур следующих поколений.

Компании, в числе прочего, займутся разработкой передовых чипов, оптимизированных для задач инференса в крупномасштабных дата-центрах. Qualcomm и Amazon также намерены сотрудничать в области высокопроизводительных оптических систем связи: речь идёт о решениях класса 1,6 Тбит/с и выше. При этом будут использоваться технологии Qualcomm, включая DSP и SerDes.

Источник изображения: Qualcomm

В рамках сотрудничества Qualcomm намерена расширить использование облачной инфраструктуры AWS, включая платформу Amazon Bedrock, которая обеспечивает доступ к большим языковым моделям (LLM) и ИИ-инструментам через общий интерфейс. Эти сервисы Qualcomm будет применять для автоматизации проектирования электроники (EDA), что позволит значительно ускорить процессы создания передовых микросхем.

Конечной целью сотрудничества Qualcomm и Amazon называют формирование высокопроизводительной, эффективной и экономичной инфраструктуры для ИИ и сопутствующих нагрузок.

В своей опубликованной не так давно статье Сатоши Мацуока (Satoshi Matsuoka), директор Центра вычислительной науки RIKEN в Кобе (Япония), подверг сомнению устоявшиеся представления о необходимости FP64-вычислений для HPC-задач и встал на защиту схемы Озаки II. Мацуока, по сути, утверждает, что аппаратная поддержка FP64 — не лучший способ выполнения определённых HPC-нагрузок, требующих 64-бит точности, на новых моделях ускорителей NVIDIA. В подтверждение он демонстрирует возможность использования FP8-расчётов с использованием схемы Озаки II для ускорения вычислений при сохранении той же 64-бит точности.

Используя терминологию автомобильных гонок, Мацуока говорит: прекратите использовать автомобили «Формулы-1» (FP64) для максимально быстрого перемещения по трассе HPC и замените их множеством «электровелосипедов» (FP8). Как отметил ресурс HPCwire, формат FP64 десятилетиями отвечал за производительность вычислений с плавающей запятой для приложений HPC. Исторически сложилось так, что производители CPU и GPU неизменно демонстрировали рост производительности в FP64-расчётах на протяжении поколений.

Но на рынке, движимом ИИ нового поколения, предпочтение отдаётся увеличению FP8-производительности. В то время как HPC требуют FP64, для обучения и инференса в ИИ нового поколения достаточно низкой точности расчётов. Ориентируясь на более крупный рынок, NVIDIA снизила производительность FP64 в ускорителях нового поколения (у AMD таких планов нет) и создала разрыв, который, по мнению Мацуоки, может быть заполнен «электровелосипедами» FP8. В связи с этим сообщество HPC задаётся вопросом: «Где мы будем получать производительность в формате FP64? Похоже, мы стали второсортными участниками рынка NVIDIA».

Источник изображений: HPCwire

Следует отметить, что по сравнению с традиционной схемой Озаки I, Озаки II обеспечивает более высокую вычислительную эффективность и лучшую масштабируемость для крупномасштабных высокоточных численных вычислений. В начале 2026 года Кацухиса Озаки (Katsuhisa Ozaki) и два других японских исследователя отметили, что исходный алгоритм Озаки II не может быть напрямую адаптирован к матричным MAC-блокам (умножение и сложение) FP8. В связи с этим они ввели квантование, которое имитирует модульную арифметику в FP8. Благодаря этому Ozaki II поддерживается Blackwell Ultra и Rubin, которые ограничили развитие INT8-производительности в пользу FP8/FP4.

В качестве аргумента Мацуоки привёл графики работы HCP-приложений на конкретных чипах. В целом, на все приложения, работающие на GPU, действует одно из двух ограничений. Первое — это пропускная способность памяти (диагональная линия в левой части графика). Второе ограничение — это пиковая скорость, с которой может работать чип (горизонтальная линия в верхней части изображения).

В точке пересечения линий пропускной способности памяти и пиковой производительности GPU получает данные с той скоростью, с которой он может их обрабатывать, что представляет собой хороший баланс между характеристиками подсистемы памяти процессора. При этом, большинство HPC-приложений ограничены пропускной способностью памяти, т.е. диагональной линией на графике. Снижение FP64-производительности резко меняет эти «пределы» для новых GPU NVIDIA.

Мацуока указал на два важных следствия этих изменений. Во-первых, ранее ограничиваемые памятью ядра (kernel) теперь упираются в вычислительные ресурсы. У B300 соотношение производительности к пропускной способности памяти находится на уровне 0,16 флопс/байт (1,3 Тфлопс/8 Тбайт/с). Во-вторых, тензорные блоки низкой точности (FP4 и FP8) при работе с типичным HPC-ядром, поддерживающим только FP64, простаивают и никак не влияют на время, затрачиваемое ядром на решение. Эта ситуация является наглядным проявлением различия между ИИ-нагрузками и HPC.

Мацуока также отметил, что несмотря на быстрое развитие алгоритмов Ozaki-I и Ozaki-II для операций GEMM (General Matrix-Matrix Multiply), все опубликованные исследования производительности сосредоточены на режиме, ограниченном вычислительными ресурсами, когда метод Ozaki наиболее очевидно в выигрыше благодаря огромному количеству тензорных блоков. Исследователь указал, что ни в одном опубликованном анализе никто не задавался вопросом: когда Ozaki-II становится выгодным для ядер, ограниченных объёмом памяти? Общепринятое мнение заключается в том, что методы EFT, в т.ч. Ozaki-I и II, не могут помочь ядрам с ограниченной пропускной способностью.

Поэтому Мацуока категорически называет нативную FP64-обработку единственным способом достижения производительности уровня HPC при использовании NVIDIA B300 и более поздних версий лишь догмой. Для обоснования своего утверждения Мацуока анализирует производительность с использованием четырех стандартных примитивов HPC:

• GEMM (общее умножение матриц).
• Пакетное GEMV (общее умножение матриц на векторы).
• 7-point Stencil (метод конечных разностей).
• SpMV (разреженное умножение матриц на векторы).

В таблице ниже приведены данные об ускорении вычислений на GPU нескольких поколения при использовании Ozaki-II в FP8-режиме относительно производительности тех же GPU в нативном режиме FP64. За базовый уровень взята производительность H100, последнего ускорителя NVIDIA, архитектура которого сбалансированна и подходит для HPC, а не исключительно для ИИ-инференса.

Мацуока утверждает, что согласно приведённым данным, схема Ozaki-II не ухудшает производительность по сравнению с базовым уровнем H100; напротив, она восстанавливает или улучшает масштабируемость для каждой рабочей нагрузки. «Ozaki-II — это не просто механизм компенсации регрессии NVIDIA в FP64; это механизм, который преобразует экономию площади кремния в <…> более быстрый FP64 с точки зрения приложения», — заявил исследователь.

AMD же повышает FP64-производительность, «поскольку метод Озаки не оправдывает ожиданий». Ранее компания указала на несколько проблем с EFT-методами. Во-первых, такое ПО не соответствует стандарту IEEE и не дает тех же результатов, что запуск кода на реальном FP-64оборудовании. Во-вторых, схема Озаки нацелена на квадратные матрицы. Если таковые в расчётах не используется, то производительность оказывается ниже, чем у нативного FP64-исполнения. В-третьих, традиционные HPC-задачи основаны на векторных расчётах, для которых методы Озаки малоэффективны — менее 10 % таких приложений охвачены матричными расчётами, позволяющими использовать EFT-методы. Но и для тех, что поддерживают такие методы, всё равно придётся переписывать код. Вместе с тем AMD не собирается отказываться от поддержки эмуляции Озаки на своих чипах в качестве резервного варианта.

В правительстве США выразили поддержку обеим концепциям. «В ходе обсуждений с Лизой Су (Lisa Su) и Дженсеном Хуангом (Jensen Huang) я убедился в их твёрдой приверженности формату FP64 и его дальнейшему развитию, — сказал ранее в интервью СМИ заместитель министра энергетики США (DoE) по науке и инновациям. «Это взаимодополняющие технологии», которые будут работать вместе, чтобы поддержать цель миссии Genesis — расширение границ в науке и технике с использованием ИИ. Следует уточнить, что он никогда прямо не заявлял о методах Озаки как о «запасном варианте» по сравнению с традиционными методами FP64 и и не объявлял об использовании эмуляции Озаки в целом.