Компания AMD анонсировала процессоры серии EPYC Embedded 4005, предназначенные для использования в индустриальных серверах начального уровня, а также в различном периферийном оборудовании, включая межсетевые экраны следующего поколения (NGFW).

Изделия, выполненные на архитектуре AMD Zen 5, рассчитаны на установку в разъём AM5. Применена чиплетная компоновка, а при производстве задействована 4-нм технология. Новые CPU содержат до 128 Мбайт кеша L3 (у модели EPYC Embedded 4585PX с технологией 3D V-Cache). Говорится о поддержке оперативной памяти DDR5-5600 ECC, 28 линий PCIe 5.0 и инструкций AVX-512. Фактически новинки развивают серию EPYC 4005 Grado, которая сама по себе является развитием Ryzen 9000.

Источник изображения: AMD

Все CPU поддерживают технологию многопоточности и имеют конфигурируемый показатель TDP, благодаря чему может достигаться оптимальный баланс между производительностью и энергоэффективностью для конкретных задач. В семейство EPYC Embedded 4005 на сегодняшний день входят шесть моделей:

• EPYC Embedded 4585PX — 4,3–5,7 ГГц, 16 ядер, 32 потока инструкций, 170 Вт;
• EPYC Embedded 4565P — 4,3–5,7 ГГц, 16 ядер, 32 потока инструкций, 170 Вт;
• EPYC Embedded 4545P — 3,9–5,4 ГГц, 16 ядер, 32 потока инструкций, 65 Вт;
• EPYC Embedded 4465P — 3,4–5,4 ГГц, 12 ядер, 24 потока инструкций, 65 Вт;
• EPYC Embedded 4345P — 3,8–5,5 ГГц, 8 ядер, 16 потоков инструкций, 65 Вт;
• EPYC Embedded 4245P — 3,9–5,4 ГГц, 6 ядер, 12 потоков инструкций, 65 Вт.

В процессорах реализованы функции безопасности AMD Infinity Guard, которые призваны обеспечить защиту конфиденциальных данных от сложных кибератак. Производить чипы EPYC Embedded 4005 компания AMD намерена в течение семи лет.

MLCommons объявил результаты набора бенчмарков MLPerf Inference v5.1. Последний раунд демонстрирует, насколько быстро развивается инференс и соответствующие бенчмарки, пишет ресурс HPCwire. В этом раунде было рекордное количество заявок — 27. Представлены результаты сразу пяти новых ускорителей: AMD Instinct MI355X, Intel Arc Pro B60 48GB Turbo, NVIDIA GB300, NVIDIA RTX 4000 Ada 20GB, NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell Server Edition. Всего же количество результатов MLPerf перевалило за 90 тыс. результатов.

В текущем раунде были представлены три новых бенчмарка: тест рассуждений на основе модели DeepSeek-R1, тест преобразования речи в текст на основе Whisper Large v3 и небольшой тест LLM на основе Llama 3.1 8B. Как отметил ресурс IEEE Spectrum, бенчмарк на основе модели Deepseek R1 671B (671 млрд параметров), более чем в 1,5 раза превышает самый крупный бенчмарк предыдущего раунда на основе Llama 3.1 405B. В модели Deepseek R1, ориентированной на рассуждения, большая часть вычислений выполняется во время инференса, что делает этот бенчмарк ещё более сложным.

Что касается самого маленького бенчмарка, основанного на Llama 3.1 8B, то, как поясняют в MLCommons, в отрасли растёт спрос на рассуждения с малой задержкой и высокой точностью. SLM отвечают этим требованиям и являются отличным выбором для таких задач, как реферирование текста или периферийные приложения. В свою очередь бенчмарк преобразования голоса в текст, основанный на Whisper Large v3, был разработан в ответ на растущее количество голосовых приложений, будь то смарт-устройства или голосовые ИИ-интерфейсы.

Источник изображения: NVIDIA

NVIDIA вновь возглавила рейтинг MLPerf Inference, на этот раз с архитектурой Blackwell Ultra, представленной платформой NVIDIA GB300 NVL72, которая установила рекорд, увеличив пропускную способность DeepSeek-R1 на 45 % по сравнению с предыдущими системами GB200 NVL72 (Blackwell).

NVIDIA также продемонстрировала высокие результаты в бенчмарке Llama 3.1 405B, который имеет более жёсткие ограничения по задержке. NVIDIA применила дезагрегацию, разделив фазы работы с контекстом и собственно генерацию между разными ускорителями. Этот подход, поддерживаемый фреймворком Dynamo, обеспечил увеличение в 1,5 раза пропускной способности на один ускоритель по сравнению с традиционным обслуживанием на системах Blackwell и более чем в 5 раз по сравнению с системами на базе Hopper.

Источник изображения: NVIDIA

NVIDIA назвала «дезагрегированное обслуживание» одним из ключевых факторов успеха, помимо аппаратных улучшений при переходе к Blackwell Ultra. Также свою роль сыграло использованием фирменного 4-бит формата NVFP4. «Мы можем обеспечить точность, сопоставимую с BF16», — сообщила компания, добавив, что при этом потребляется значительно меньше вычислительной мощности. Для работы с контекстом NVIDIA готовит соускоритель Rubin CPX.

В более компактных бенчмарках решения NVIDIA также продемонстрировали рекордную пропускную способность. Компания сообщила о более чем 18 тыс. токенов/с на один ускоритель в бенчмарке Llama 3.1 8B в автономном режиме и 5667 токенов/с на один ускоритель в Whisper. Результаты были представлены в офлайн-, серверных и интерактивных сценариях, при этом NVIDIA сохранила лидерство в расчете на GPU во всех категориях.

Источник изображения: NVIDIA/TechPowerUp

AMD представила результаты AMD Instinct MI355X только в «открытой» категории, где разрешены программные модификации модели. Ускоритель MI355X превзошёл в бенчмарке Llama 2 70B ускоритель MI325X в 2,7 раза по количеству токенов/с. В этом раунде AMD также впервые обнародовала результаты нескольких новых рабочих нагрузок, включая Llama 2 70B Interactive, MoE-модель Mixtral-8x7B и генератор изображений Stable Diffusion XL.

Источник изображения: AMD/ServeTheHome

В число «закрытых» заявок AMD входили системы на базе ускорителей AMD MI300X и MI325X. Более продвинутый MI325X показал результаты, схожие с показателями систем на базе NVIDIA H200 на Llama 2 70b, в комбинированном тесте MoE и тестах генерации изображений. Кроме того, компанией была представлена первая гибридная заявка, в которой ускорители AMD MI300X и MI325X использовались для одной и той же задачи инференса — бенчмарка на базе Llama 2 70b. Возможность распределения нагрузки между различными типами ускорителей — важный шаг, отметил IEEE Spectrum.

В этом раунде впервые был представлен и ускоритель Intel Arc Pro. Для бенчмарков использовалась видеокарта MaxSun Intel Arc Pro B60 Dual 48G Turbo, состоящая из двух GPU с 48 Гбайт памяти, в составе платформы Project Battlematrix, которая может включать до восьми таких ускорителей. Система показала результаты на уровне NVIDIA L40S в небольшом тесте LLM и уступила ему в тесте Llama 2 70b.

Источник изображения: Intel

Следует также отметить, что в этом раунде, как и в предыдущем, участвовала Nebius (ранее Yandex N.V.). Компания отметила, что результаты, полученные на односерверных инсталляциях, подтверждают, что Nebius AI Cloud обеспечивает «высочайшие» показатели производительности для инференса базовых моделей, таких как Llama 2 70B и Llama 3.1 405B.

В частности, Nebius AI Cloud установила новый рекорд производительности для NVIDIA GB200 NVL72. По сравнению с лучшими результатами предыдущего раунда, её однохостовая инсталляция показала прирост производительности на 6,7 % и 14,2 % при работе с Llama 3.1 405B в автономном и серверном режимах соответственно. «Эти два показателя также обеспечивают Nebius первое место среди других разработчиков MLPerf Inference v5.1 для этой модели в системах GB200», — сообщила компания.

Оператор дата-центров Digital Realty объявил об открытии лаборатории инноваций DRIL (Digital Realty Innovation Lab) — специализированной тестовой площадки, призванной ускорить внедрение ИИ и гибридного облака. Партнёрами в рамках данного проекта являются Lenovo, AMD, Cisco и CommScope, которые предоставляют различные аппаратные и инфраструктурные решения.

Отмечается, что ИИ оказывает преобразующее влияние на самые разные отрасли. Однако при его масштабном развёртывании предъявляются высокие требования к инфраструктуре ЦОД в плане обеспечения необходимой производительности при одновременной оптимизации энергопотребления. Площадка DRIL призвана помочь компаниям в создании сложных архитектур, ориентированных на ресурсоёмкие задачи ИИ.

DRIL предоставляет партнёрам и клиентам полностью поддерживаемую реальную тестовую среду для апробации ИИ-развёртываний и гибридных облачных сред перед их масштабированием. Компании могут запускать собственные рабочие нагрузки с целью проверки эффективности и оптимизации.

Источник изображения: Digital Realty

Лаборатория DRIL сформирована на базе кампуса Digital Realty в Северной Вирджинии. На площадке, оснащённой серверами с процессорами AMD EPYC и ускорителями AMD Instinct, могут тестироваться рабочие нагрузки ИИ и HPC. Говорится о высокоплотном размещением оборудования — свыше 150 кВт на серверную стойку. Задействована технология прямого жидкостного охлаждения (DLC) Lenovo Neptune.

Лаборатория DRIL, как подчёркивается, позволяет компаниям раскрыть весь потенциал ИИ и корпоративных рабочих нагрузок, даже если у них нет собственного дата-центра с современным оборудованием. Используя DRIL, клиенты могут снизить риски, оптимизировать конфигурацию своих систем и ускорить переход от этапа проверки концепции к фактическому внедрению. Предприятия могут тестировать различные сценарии задержек в разных локациях, оценивать требования к питанию, охлаждению и GPU-ресурсам, а также управлять ИИ-нагрузками.

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.

Американские законодатели намерены применить принцип «Америка превыше всего» к продаже передовых полупроводников, предполагающий право преимущественного приобретения чипов местными компаниями, сообщает The Register. В законопроекте «О гарантиях доступа и инноваций для национального ИИ» (GAIN AI Act), представляющим собой поправки в «Закон о национальной обороне», заявляется, что организации США, включая стартапы и университеты, должны получать наилучшие возможности для инноваций и использования потенциала искусственного интеллекта.

Если законопроект будет одобрен Конгрессом США и президентом, экспортёров ждут важные изменения. Желающие получить экспортные лицензии в страны, «вызывающие обеспокоенность», должны будут подтвердить, что весь внутренний спрос на их продукцию удовлетворён, а американские покупатели имели приоритетный доступ к чипам. Министерство торговли США будет отказывать в выдаче лицензий на экспорт наиболее производительных ИИ-чипов, если американские организации ожидают поставок. При этом, согласно новым правилам, под экспортные ограничения попадут не только серверные ускорители, но и игровые GPU класса RTX 5090.

Вполне ожидаемо, в NVIDIA не восторге от возможных изменений. В компании называют такие правила «мрачной научной фантастикой» — продажи по всему миру якобы ничего не лишают американских клиентов, а лишь расширяют рынок для многих американских бизнесов и целых отраслей. «Подкидывающие» Конгрессу фейковые новости эксперты лишают Америку шанса на лидерство в сфере ИИ, заявляют в NVIDIA. Глава компании Дженсен Хуанг (Jensen Huang) неоднократно говорил, что запреты только помогают Китаю развивать собственные ИИ-компетенции.

Источник изображения: Joe Richmond/unsplash.com

NVIDIA считает, что GAIN AI Act опирается на ошибочную логику и фундаментальное непонимание работы цепочек поставок. В документе утверждается, что спрос на ускорители сейчас значительно превышает предложение, но именно так, по мнению NVIDIA, и должен работать свободный рынок. Более того, сами по себе чипы бесполезны, если их негде развернуть. Нужны современные ЦОД, оснащённые современными же системами охлаждения, электропитания и др. По словам Хуанга, NVIDIA отдаёт приоритет покупателям, готовым внедрять новые решения, а иначе ускорители и оборудование будут без дела лежать на складах.

Стоит отметить, что законопроект GAIN AI Act запрещает и производство передовых чипов специально для стран, «вызывающих обеспокоенность». Это весьма недвусмысленная отсылка к урезанным ускорителям NVIDIA H20 и AMD MI308 для китайского рынка. Летом США одобрила возобновление их экспорта в обмен на 15 % от всей выручки таких поставок. В GAIN AI Act также утверждается, что большее количество чипов для КНР означает меньшее количество чипов для США, но в законопроекте не учитывается, насколько слабее «оптимизированные» для КНР.

H20 основана на технологии трёхлетней давности и практически на порядок менее производителен, чем чипы Blackwell, продаваемые американским клиентам. Более того, H20 опирается на старый техпроцессе TSMC, который не может использоваться для выпуска Blackwell (как рассчитывают авторы законопроекта). Другими словами, новый закон может лишь закрыть крупный рынок для NVIDIA и AMD, в то же время способствуя появлению всё более конкурентоспособных китайских полупроводников.

Компания AMD, по сообщению ресурса Tom's Hardware, готовит платформу MI500 Scale Up MegaPod для наиболее ресурсоёмких нагрузок ИИ. Эта система, как ожидается, выйдет в 2027 году и составит конкуренцию стоечным решениям NVIDIA следующего поколения.

Известно, что в основу MI500 Scale Up MegaPod лягут 64 процессора EPYC поколения Verano и 256 ускорителей серии Instinct MI500. Для сравнения: платформа AMD Helios, выход которой запланирован на 2026 год, сможет объединять до 72 ускорителей Instinct MI400, тогда как в состав системы NVIDIA NVL576 на основе стойки Kyber войдут 144 ускорителя поколения Rubin Ultra.

В конструктивном плане MI500 Scale Up MegaPod, согласно имеющейся информации, будет представлять собой платформу с тремя серверными стойками. В боковых разместятся по 32 вычислительных лотка с одним процессором EPYC Verona и четырьмя ИИ-ускорителями Instinct MI500, тогда как центральная стойка получит 18 лотков, предназначенных для коммутаторов UALink. В целом, в состав системы войдут 64 узла, насчитывающих в общей сложности 256 ускорителей.

Источник изображения: AMD

По сравнению с NVIDIA NVL576 со 144 ускорителями новая платформа AMD обеспечит примерно на 78 % больше карт в расчёте на систему. Однако пока не ясно, сможет ли AMD MI500 Scale Up MegaPod превзойти решение NVIDIA по производительности: NVL576, как ожидается, получит 147 Тбайт памяти HBM4, тогда как быстродействие этой системы будет достигать 14 400 Пфлопс на операциях FP4.

Отмечается также, что для AMD MI500 Scale Up MegaPod предусмотрено использование исключительно жидкостного охлаждения — как для вычислительных, так и для сетевых узлов. Предполагается, что система поступит в продажу в конце 2027 года — примерно в то же время, когда, вероятно, дебютирует NVIDIA NVL576.

Компания Giga Computing, подразделение Gigabyte, объявила о выходе на рынок блейд-серверов, оптимизированных для корпоративных, периферийных и облачных рабочих нагрузок. Первыми системами данного класса стали устройства B343-C40 на аппаратной платформе AMD и B343-X40 с процессорами Intel.

Все новинки выполнены в форм-факторе 3U с 10-узловой конфигурацией. Серверы B343-C40 могут комплектоваться чипами EPYC 4005 Grado или Ryzen 9000 с показателем TDP до 170 Вт (один CPU на узел). Доступны четыре слота для модулей оперативной памяти DDR5-5600/3600 в расчете на узел. Каждый из узлов также предлагает слот M.2 2280/22110 для SSD с интерфейсом PCIe 3.0 x1, два посадочных места для SFF-накопителей NVMe/SATA, один разъём для карты расширения FHHL с интерфейсом PCIe 5.0 x16 и три слота OCP NIC 3.0 (PCIe 4.0 x4).

В семейство B343-C40 вошли три модификации — B343-C40-AAJ1, B343-C40-AAJ2 и B343-C40-AAJ3, у которых каждый из узлов располагает соответственно двумя портами 1GbE (контроллер Intel I350-AM2), 10GbE (Broadcom BCM57416) и 25GbE (Broadcom BCM57502). Кроме того, во всех случаях предусмотрен выделенный сетевой порт управления 1GbE и контроллер ASPEED AST2600 (на узел). За питание системы в целом отвечают четыре блока мощностью 2000 Вт с сертификатом 80 PLUS Titanium. Диапазон рабочих температур — от +10 до +30 °C. Применяется воздушное охлаждение.

Источник изображения: Gigabyte

В свою очередь, у сервера B343-X40 каждый из узлов может оснащаться одним процессором Xeon 6300 с TDP до 95 Вт. Реализованы четыре слота для модулей DDR5-4400/4000/3600 и два порта 1GbE на основе контроллера Intel I350-AM2 (в расчёте на узел). В остальном технические характеристики аналогичны AMD-версиям. При этом в систему установлены два блока питания мощностью 3200 Вт с сертификатом 80 PLUS Titanium.

Стартап Novodisq представил блейд-сервер формата 2U ёмкостью 11,5 Пбайт с функцией ускорения ИИ и др. задач. Гиперконвергентная кластерная система разработан для замены или дополнения традиционных решений NAS, SAN и публичных облачных сервисов. Новинка поддерживает платформы Ceph, MinIO и Nextcloud (также планируется поддержка DAOS), предлагая доступ по NFS, iSCSI, NVMe-oF и S3.

Сервер содержит до 20 модулей Novoblade с фронтальной загрузкой. В каждом из них имеется до четырёх встроенных E2 SSD Novoblade объёмом 144 Тбайт каждый, на базе TLC NAND с шиной PCIe 4.0 x4. Накопители поддерживают NVMe v2.1 и ZNS, обеспечивая последовательную производительность чтения/записи до 1000 Мбайт/с, а на случайных операциях — до 70/30 тыс. IOPS. Надёжность накопителей составляет до 24 PBW. Энергопотребление: от 5 до 10 Вт. Система Novoblade предназначена для «тёплого» и «холодного» хранения данных.

Модули Novoblade объединяют вычислительные возможности, ускорители и хранилища. Основной модулей являются гибридные SoC AMD Versal AI Edge Gen 2 (для ИИ-нагрузок) или Versal Prime Gen 2 (для традиционных вычислений) c FPGA, 96 Гбайт DDR5, 32 Гбайт eMMC, модулем TPM2 и двумя интерфейсам 10/25GbE с RoCE v2 RDMA и TSN. Энергопотребление не превышает 60 Вт. Есть функции шифрования накопителей, декодирования видео, ускорения ИИ-обработки, оркестрации контейнеров и т.д. Платформа специально разработана для задач с большими объёмами данных, таких как геномика, геопространственная визуализация, видеоархивация и периферийные ИИ-вычисления. Сервер может работать под управлением стандартных дистрибутивов Linux (RHEL и Ubuntu LTS) с поддержкой Docker, Podman, QEMU/KVM, Portainer и OpenShift.

Источник изображений: Novodisq

2U-шасси глубиной 1000 мм рассчитано на установку до двадцати модулей Novodisq и оснащено двумя (1+1) БП мощностью 2600 Вт каждый (48 В DC). Возможно горизонтальное масштабирование с использованием каналов 100–400GbE. В базовой конфигурации шасси включает четыре 200GbE-модуля с возможностью горячей замены, каждый из которых имеет SFP28-корзины, а также управляемый L2-коммутатор. Предусмотрен набор средств управления, включая BMC с веб-интерфейсом, CLI и поддержкой API Ansible, SNMP и Redfish. Novoblade поддерживает локальное и удалённое управление, может интегрироваться в существующий стек или предоставляться с помощью инструментов «инфраструктура как код» (Infrastructure-as-Code).

По словам разработчика, система Novoblade обеспечивает плотность размещения примерно в 10 раз выше, чем у сервера на основе жестких дисков, и снижает энергопотребление на 90–95 % без необходимости в механическом охлаждении. Novodisq утверждает, что общая стоимость владения системой «обычно на 70–90 % ниже, чем у традиционных облачных или корпоративных решений в течение 5–10 лет».

«Это обусловлено несколькими факторами: уменьшенным пространством в стойке, низким энергопотреблением, отсутствием платы за передачу данных, минимальным охлаждением, длительным сроком службы и значительным упрощением управления. В отличие от облака, ваши расходы в основном фиксированы, а значит, предсказуемы, и, в отличие от традиционных систем, Novodisq не требует дорогостоящих лицензий, внешних контроллеров или постоянных циклов обновления. Вы получаете высокую производительность, долгосрочную надёжность и более высокую экономичность с первого дня», — приводит Blocks & Files сообщение компании.

Для сравнения, узлы Dell PowerScale F710 и F910 на базе 144-Тбайт Solidigm SSD ёмкостью 122 Тбайт, 24 отсеками в 2U-шасси и коэффициентом сжатия данных 2:1 обеспечивают почти 6 Пбайт эффективной емкости, что почти вдвое меньше, чем у сервера Novoblade.

Broadcom объявила об интеграции ИИ-сервисов VMware Private AI в платформу VMware Cloud Foundation (VCF) без дополнительных затрат для клиентов. Компании смогут пользоваться ИИ-функциями в рамках подписки на VCF, начиная с I квартала 2026 года. По словам компании, это упростит и ускорит внедрение новых ИИ-сервисов заказчиков. Некоторые эксперты считают, что дальнейшая модернизации VMware и повышение привлекательности пакета VCF для компаний благодаря интеграции частных ИИ-сервисов могут стать важным шагом для сохранения клиентской базы VMware.

Компании получат множество преимуществ: от расширенного планирования инфраструктуры и балансировки нагрузки, предоставляемых с помощью распределенного планировщика ресурсов (DRS), до схем автоматизации, позволяющих развёртывать сложные ИИ-сервисы за считанные минуты, используя оптимизированные драйверы устройств, ядра для конкретных ускорителей и многое другое, обещает Broadcom.

VMware Private AI Services помогут компаниям развёртывать и управлять ИИ-приложениями в современной частной облачной инфраструктуре, сохраняя конфиденциальность и безопасность данных. ИИ-сервисы включают среду выполнения моделей, хранилище моделей, мониторинг ускорителей, службу индексации и поиска данных, векторную базу данных, шлюз API и конструктор ИИ-агентов.

Источник изображения: Broadcom

Целью проекта является создание более интегрированного, безопасного и удобного для разработчиков решения, которое будет выглядеть и работать как публичное облако с точки зрения получения услуг, безопасности и масштабируемости. Это означает большую автоматизацию, больше API и лучшую прозрачность производительности и затрат, отметил ресурс SiliconANGLE. Разработчикам будет помогать генеративный ИИ-помощник VCF Intelligent Assist. Он поможет диагностировать и решить проблемы инфраструктуры, используя базу знаний Broadcom. В дальнейшем будет добавлена функция автоматического исправления ошибок.

Broadcom сообщила, что в ближайшее время VCF 9.0 получит поддержку протокола Model Context Protocol (MCP), позволяющего ИИ-агентам подключаться к внешним источникам данных и инструментам и использовать их для совместной работы с другими агентами. Также платформа будет поддерживать функцию Multi-accelerator Model Runtime, которая обеспечивает гибкое развёртывание ИИ-моделей на различном оборудовании, включая ускорители AMD и NVIDIA. Кроме того, клиенты получат многопользовательский доступ к моделям (Multi-tenant Models-as-a-service), что поможет снизить затраты за счёт безопасного доступа арендаторов или отдельных подразделений к общим ИИ-моделям.

Broadcom добавила в платформу VCF поддержку оборудования и ПО NVIDIA, в том числе систем Blackwell, включая RTX Pro 6000, и адаптеров ConnectX-7. Также Broadcom заявила о сотрудничестве с AMD, что позволит организациям использовать VCF с ускорителями AMD Instinct серии MI350 и ПО ROCm. Заодно Broadcom объявила о расширенном сотрудничестве с Canonical, благодаря которому клиенты смогут использовать Ubuntu в своих частных облаках с полной корпоративной поддержкой, включая ускоренное управление патчами и повышенную кибербезопасность.

AMD и IBM анонсировали разработку нового поколения вычислительных архитектур, в основе которых лежат квантовые компьютеры и HPC-системы. Речь идёт о т.н. «квантово-центричных супервычислениях», сообщает пресс-служба AMD. Команды намерены продемонстрировать первые результаты до конца текущего года.

Компании сотрудничают над разработкой масштабируемых, open source платформ, способствующих переосмыслению будущего вычислений с использованием лидерства IBM в сфере квантовых компьютеров и ПО для них, а также ведущей роли AMD в сфере HPC и ИИ-ускорителей. По словам главы IBM Арвинда Кришны (Arvind Krishna), квантовые вычисления со временем позволят «симулировать» реальный мир и представлять информацию принципиально новым способом. Комбинация технологий IBM и AMD позволят построить мощную гибридную модель, оставляющую позади традиционные вычисления.

В новой архитектуре квантовые компьютеры будут работать в тандеме с HPC-кластерами и ИИ-инфраструктурой с использованием CPU, ИИ-ускорителей и прочих вычислительных модулей. При таком гибридном подходе различные части задачи решаются оптимальным для них типом оборудования. Например, в будущем квантовые компьютеры смогут моделировать поведение атомов и молекул, а классические ИИ-суперкомпьютеры — анализировать большие массивы данных. Вместе эти технологии смогут решать реальные задачи в беспрецедентном масштабе и с беспрецедентной скоростью, говорят компании.

Источник изображения: Yue WU/unsplash.com

Компании изучают способы интеграции CPU, FPGA и ИИ-ускорителей AMD с квантовыми компьютерами IBM для совместного ускорения выполнения принципиально новых алгоритмов. Ключевым планом сотрудничества является разработка систем коррекции ошибок, что является важнейшим шагом на пути к созданию отказоустойчивых квантовых компьютеров, которые IBM планирует выпустить к 2030 году. Также компании планируют изучить, как именно open source решения вроде Qiskit могли бы выступить катализаторами развития и внедрения новых алгоритмов, использующих квантово-центричные супервычисления.

IBM уже начала работать в направлении интеграции квантовых и традиционных систем. Недавно она заключила соглашение с японским НИИ RIKEN о подключении своего модульного квантового компьютера IBM Quantum System Two к одному из самых быстрых суперкомпьютеров мира Fugaku. Суперкомпьютеры Frontier в Ок-Риджской национальной лаборатории (ORNL) и El Capitan в Ливерморской национальной лаборатории (LLNL) полагаются на CPU и ускорители AMD. Другими словами, на чипах AMD работают два из быстрейших суперкомпьютеров из мирового рейтинга TOP500.