Занимающаяся криптомайнингом компания Riot Platforms (ранее Riot Blockchain) — последний в ряду «добытчиков» биткоинов, меняющий профиль на HPC/ИИ ЦОД. Компания приобрела более 80 га в техасском кампусе в Рокдейле (Rockdale) и будет сдавать в аренду мощности новой площадки AMD, сообщает Datacenter Dynamics.

На днях компания анонсировала выкуп в полную собственность земли в Рокдейле, где у неё уже имеются мощности. Землю приобрели за $96 млн, полученных путём продажи около 1080 биткоинов с баланса Riot. Соглашение с AMD подразумевает поэтапное размещение IT-нагрузок. Первые 5 МВт должны стать доступны уже в январе, а к маю планируется предоставить AMD уже 25 МВт. AMD имеет возможность получения ещё 75 МВт и право преимущественного выкупа ещё 100 МВт IT-мощностей. Если обе опции реализуют, общая арендованная мощность AMD вырастет до 200 МВт — полная мощность двух объектов кампуса.

На первом этапе будет использоваться существующая инфраструктура Riot, компания начала модернизировать одно из имеющихся зданий, капитальные издержки на первоначальное внедрение должны составить $89,8 млн. Договор аренды на 10 лет должен принести Riot до $311 млн. Контракт включает три опции продления на пять лет каждая, это может увеличить совокупный доход от сделки до $1 млрд.

Источник изображения: Riot Platforms

Партнёрство с AMD, по словам компании, является признанием соответствие инфраструктуры Riot требованиям арендаторов флагманского уровня, строительных возможностей компании, привлекательности её площадок, доступности мощностей и возможности предлагать инновационные решения. Кампус в Рокдейле ранее полагался на долгосрочную аренду земли. Теперь же он полностью принадлежит и управляется Riot. Компания намерена превратить все доступные кампусу 700 МВт в «актив» для арендаторов ЦОД. В 2020–2023 гг. Riot возвела на территории кампуса семь объектов: два (200 МВт) с иммерсионным охлаждением, а остальные пять (500 МВт) — с воздушным.

Riot Platforms — один из крупнейших майнинговых бизнесов в мире, занимающихся биткоинами. Впрочем, руководство ещё с 2024 года обсуждает переход бизнеса на ИИ и HPC ЦОД. Riot владеет более 445 га и 1,7 ГВт зарезервированных мощностей на двух объектах в Техасе. Помимо кампуса в Рокдейле у неё есть площадка в Корсикане (Corsicana), где продолжается строительство двух зданий на 56 МВт. Всего на площадке можно будет разместить до 11 зданий общей мощностью 672 МВт, с потенциалом расширения до 1 ГВт. Также компания владеет двумя площадками в Кентукки общей мощностью 60 МВт (возможно расширение до 300 МВт), которые достались ей после покупки Block Mining в июле 2024 года.

В последние годы компании, занимавшиеся «добычей» криптовалют, включая CoreWeave, Core Scientific, Applied Digital, Mara, Iren, Cipher Mining, TeraWulf, Soluna, CleanSpark, Galaxy Digital, Hut 8, Bitfarms, Northern Data и др. переходят к хостингу облачных и ИИ-компаний на своих мощностях. Ранее аналитики предупреждали, что у майнеров осталось совсем немного времени, чтобы переключиться на ИИ.

Вместо создания специализированных чипов для аппаратных FP64-вычислений NVIDIA использует эмуляцию для повышения производительности HPC на ИИ-ускорителях, пишет The Register. Компания отказалась от развития FP64-блоков в поколении Blackwell Ultra, а в новейших ускорителях Rubin пиковая заявленная производительность векторных FP64-вычислений составляет 33 Тфлопс, тогда как у H100, вышедшего четыре года назад, она была равна 34 Тфлопс, а у Blackwell — около 40 Тфлопс.

Если включить программную эмуляцию в библиотеках CUDA от NVIDIA, ускоритель, как утверждается, может достичь производительности до 200 Тфлопс в матричных FP64-вычислениях. Впрочем, и Blackwell с эмуляций способен выдать в этом случае до 150 Тфлопс, тогда как у Hopper были «честные» 67 Тфлопс. «В ходе многочисленных исследований с партнёрами и собственных внутренних изысканий мы обнаружили, что точность, достигаемая с помощью эмуляции, как минимум не уступает точности, получаемой от аппаратных тензорных ядер», — сообщил ресурсу The Register Дэн Эрнст (Dan Ernst), старший директор по суперкомпьютерным продуктам NVIDIA.

В свою очередь, в AMD считают, что это утверждение справедливо не для всех сценариев. «В некоторых бенчмарках она показывает довольно хорошие результаты, но в реальных физических научных симуляциях это не очевидно», — говорит Николас Малайя (Nicholas Malaya), научный сотрудник AMD. Он выразил мнение, что, хотя эмуляция FP64, безусловно, заслуживает дальнейших исследований и экспериментов, такое решение ещё не готово к широкому применению. AMD и сама изучает возможность программной эмуляции FP64 на Instinct MI355X, чтобы определить области её возможного применения.

Источник изображения: Hilda Trinidad / Unsplash

Хотя чипы всё чаще используют типы данных с более низкой точностью, FP64 остаётся золотым стандартом для научных вычислений, и на то есть веские причины — FP64 не имеет себе равных по динамическому диапазону. Современные же LLM обучаются с использованием FP8-вычислений, а компактные типы данных MXFP8/MXFP4 или NVFP4 позволяют получить достаточный для ИИ диапазон значений. Это хорошее решение для нечёткой математики больших языковых моделей, но это не замена FP64 для HPC. ИИ-нагрузки обладают высокой устойчивостью к ошибкам, а HPC-задачи требуют высокой точности.

AMD указала на то, что эмуляция FP64 у NVIDIA не совсем соответствует стандарту IEEE. Алгоритмы NVIDIA не учитывают такие понятия, как положительные и отрицательные нули, ошибки NaN (Not a Number) и ошибки infinite number (бесконечное число). Из-за этого небольшие ошибки в промежуточных вычислениях, используемых для эмуляции более высокой точности, могут привести к искажениям, способным повлиять на точность конечного результата, пояснил Малайя. По его словам, целесообразность использования эмуляции FP64 зависит от конкретного приложения.

Эмуляция FP64 лучше всего работает для хорошо обусловленных проблем, где малые изменения «на входе» приводят к малым же изменения в конечном результате. Ярким примером такой задачи является бенчмарк Linpack (HPL). «Но если вы посмотрите на материаловедение, коды для расчёта процессов горения, системы ленточых матриц и т.п., то увидите, что это гораздо менее обусловленные системы, и внезапно всё начинает давать сбои», — сказал он.

Источник изображения: NVIDIA

Точность можно повысить, увеличив количество используемых операций, однако после определённого предела никаких преимуществ от эмуляции уже не будет. Вдобавок все эти операции требуют память. «У нас есть данные, которые показывают, что алгоритму Озаки требуется примерно вдвое больше памяти для эмуляции матриц FP64», — сказал Малайя. Поэтому компания готовит специализированные ускорители MI430X c повышенной FP64/FP32-производительностью, но, как опасаются учёные, она может оказаться не слишком в них заинтересована, поскольку ИИ-ускорители приносят больше денег.

Эрнст утверждает, что для большинства специалистов в области HPC неполное соответствие стандарту IEEE не представляет большой проблемы. Всё во многом зависит от конкретного приложения. Тем не менее, NVIDIA разработала дополнительные алгоритмы для обнаружения и смягчения указанных выше ошибок и неэффективных операций эмуляции. Эрнст также признал, что использование памяти при эмуляции может быть несколько выше, но подчеркнул, что эти накладные расходы относятся к расчётам, а не к самому приложению — в большинстве случаев речь идёт о матрицах размером не более нескольких Гбайт.

Впрочем, всё это не меняет того, что эмуляция полезна только для подмножества HPC-задач, которые полагаются на операции умножения плотных матриц (DGEMM). По словам Малайи, для 60–70 % рабочих нагрузок HPC эмуляция дает незначительные преимущества или ничего не меняет. «По нашим оценкам, подавляющее большинство реальных рабочих нагрузок HPC полагаются на векторное умножение (FMA), а не на DGEMM», — сказал он, отметив, что это действительно нишевый сегмент, хотя и не крошечная доля рынка. Для рабочих нагрузок, интенсивно использующих векторы, таких как вычислительная гидродинамика (CFD), ускорители Rubin по-прежнему будут полагаться на медленные векторные FP64-блоки.

Lenovo представила новые серверные системы серии Lenovo Hybrid AI Advantage, оптимизированные для ИИ-инференса: ThinkSystem SR675i V3, ThinkSystem SR650i V4 и ThinkEdge SE455i V4. Если ранее акцент делался на решениях для обучения всё более производительных ИИ-моделей, то теперь бизнес обращает всё больше внимания на продукты для инференса. Новинки предлагаются параллельно с ПО для оптимизации инференса — для унификации и получения данных из разных источников для использования ИИ-моделями.

Источник изображений: Lenovo

Флагманской версией серии является ThinkSystem SR675i V3 в исполнении 3U на платформе AMD EPYC Turin 9535 (64C/128T, 2,4 ГГц, TDP 300 Вт). Сервер получил 1,5 Тбайт DDR5-6400 (24 × 64 Гбайт). За хранение данных отвечают до двух E3.S NVMe SSD по 3,84 Тбайт (PCIe 5.0 x4) и до двух M.2 NVMe SSD по 960 Гбайт (PCIe 4.0 x4). Возможна установка восьми ускорителей NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition, а также пяти DPU NVIDIA BlueField-3 (4 × 400G, 1 × 200G). IPMI в данной модели не доступен. Для карт расширения доступно до шести слотов PCIe 5.0 х16 и один слот OCP 3.0 x8/x16. За питание отвечают четыре блока Titanium второго поколения (по 2300 Вт), а за охлаждение — пять вентиляторов.

ThinkSystem SR650i V4 позиционируется в качестве системы для инференса и корпоративных рабочих нагрузок. Этот 2U-сервер получил два Intel Xeon Granite Rapids-SP 6530P (32C/64T, 2,3 ГГц, TDP 225 Вт), 512 Гбайт DDR5-6400 (8 × 64 Гбайт), два ускорителя RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition. За хранение отвечают два 3,84-Тбайт U.2 NVMe SSD (PCIe 5.0 x4), хотя всего таких слотов восемь, а также RAID1-массив из пары 960-Гбайт M.2 SATA SSD. Всего доступно шесть слотов расширения PCIe 5.0 x16 и два слота OCP 3.0 x8/x16. Имеется двухпортовый 25GbE-адаптер Broadcom 57414 (SFP28). За питание отвечают два Titanium-блока мощностью 2700 Вт каждый, а за охлаждение шесть вентиляторов, но есть и опция установки фирменной СЖО Neptune.

Наконец, Lenovo ThinkEdge SE455i V3 (2U) глубиной всего 440 мм представляет собой компактную модель, предназначенную для периферийного инференса — в ретейле, телекоммуникациях и промышленности. Сервер имеет защищённую конструкцию и может работать при температурах от -5 до +40 °C. Сервер построен на базе одного процессора AMD EPYC Embedded 8534P (64C/128T, 2,3 ГГц, TDP 200 Вт), дополненного 576 Гбайт DDR5-4800 (6 × 96 Гбайт) и двумя ускорителями NVIDIA L4 24 Гбайт (PCIe 4.0 x16). В комплекте идёт один 3,84-Тбайт NVMe SSD и один 960-Гбайт SATA SSD. Имеется два блока питания Platinum второго поколения с возможностью горячей замены. Для карт расширения есть до двух слотов PCIe 5.0 x16 и до четырёх слотов PCIe 4.0 x8, а также один слот OCP 3.0 (PCIe 5.0 x16). Установлен двухпортовый OCP-адаптер Broadcom 57416 (10GbE). IPMI отключён.

Фактически компания предлагает готовые конфигурации, которые можно переконфигурировать лишь слегка, чаще всего добавив накопители и/или сетевые адаптеры. Платформы будут доступны в рамках подписки TruScale. Также компания анонсировала новые сервисы Hybrid AI Factory Services, в том числе консультации по инференсу, которые помогают развёртывать оборудование и управлять им для оптимизации ИИ-производительности.

Компания Sapphire Technology анонсировала плату EDGE+VPR-7P132 на платформе AMD Embedded+, предназначенную для построения различных периферийных устройств с ИИ-функциями. В новинке соседствуют процессор AMD Ryzen AI Embedded и адаптивная «система на чипе» AMD Versal AI Edge Gen 2.

Решение выполнено в форм-факторе Mini-ITX с размерами 170 × 170 мм. Задействовано FPGA-решение Versal AI Edge Gen 2 VE3558 с восемью ядрами Arm Cortex-A78AE, десятью ядрами реального времени Arm Cortex-R52, графическим блоком Arm Mali-G78AE. Программируемая часть содержит 492 тыс. логических ячеек и 225 тыс. LUT. Чип обеспечивает ИИ-производительность до 123 TOPS на операциях INT8. Есть 16 Гбайт памяти LPDDR5-4266, флеш-модуль UFS 3.1 вместимостью 256 Гбайт, интерфейс Mini DisplayPort, а также модуль TPM 2.0 (Infineon OPTIGA TPM SLM 9672) и 250-контактный коннектор для плат расширения.

CPU-секция получила процессор Ryzen AI Embedded P132 (V4526iX), который объединяет шесть ядер с архитектурой Zen 5 (12 потоков) с тактовой частотой до 4,5 ГГц, графический ускоритель AMD Radeon (RDNA 3.5) и нейропроцессорный блок с ИИ-производительностью до 50 TOPS в режиме INT8. Чип функционирует в тандеме с 64 Гбайт памяти LPDDR5-4266 (впаяна на плату). Предусмотрены коннектор M.2 Key M 2280 для SSD (PCIe 4.0 x4), слот M.2 Key E 2230 (PCIe 4.0 x1, I2S, USB 2.0) для адаптера Wi-Fi/Bluetooth и разъём OCulink x4.

Источник изображения: Sapphire

Плата получила два сетевых порта 10GbE, по два порта USB 3.2 Gen 2 Type-A и USB 2.0 Type-A, коннектор USB4 Type-C, четыре интерфейса Mini DisplayPort. Через внутренние разъёмы можно использовать аудиоинтерфейсы. Питание (12 В) подаётся через DC-коннектор. Диапазон рабочих температур простирается от 0 до +60 °C. Заявлена совместимость с RHEL/CentOS 7.9, RHEL 8.2-8.6 и Ubuntu 22.04. В качестве платы расширения упомянут модуль с поддержкой 12 камер для автомобильных систем и робототехники.

Громоздкость оборудования для дата-центров не позволяет легко переносить его с места на место, но у стартапа Odinn своё видение этой проблемы. Компания представила на днях своеобразный «нано-ЦОД» с четырьмя ИИ-ускорителями NVIDIA H200 (NVL), сообщает The Register.

По данным компании, 35-кг платформа Odinn Omnia помимом ускорителей включает до двух CPU AMD EPYC 9965 (Turin), до 6 Тбайт DDR5 ECC, 1 Пбайт NVMe SSD, 400GbE-адаптер, встроенный 23,8″ 4K-дисплей и откидную клавиатуру. Шасси снабжено рукоятками для переноски. Фактически речь идёт об устройстве размером с чемодан, хотя Omnia не позиционируется как портативный ПК или даже мобильная рабочая станция.

«Чемоданный» ЦОД предлагается в нескольких конфигурациях, включая AI, Creator, Search и X. Использовать их можно для критически важных периферийных вычислений, военных миссий, симуляций корпоративного уровня, работы с киноматериалами буквально в любой локации. Кроме того, Omnia могут использоваться как модули для создания более масштабных структур, объединённых в кластеры Infinity Racks.

Источник изображения: Odinn

Конечно, всё это обойдётся недёшево — один NVIDIA H200 стоит около $32 тыс. Можно предположить, что немногие компании позволят сотрудникам разгуливать с такими дорогими «чемоданами», которые довольно легко похитить. Впрочем, Odinn пока ничего не сообщает о цене устройств. Внешне, со встроенным дисплеем и откидной клавиатурой, Omnia отчасти напоминает портативные ПК далёкого прошлого.

Источник изображения: Odinn

Если же встроенные дисплей и клавиатура не нужны, то есть решения попроще и в буквально смысле полегче. Так, 25-кг модульная платформа GigaIO Gryf объединяет в одном шасси-чемодане до пяти узлов различной конфигурации (плюс один обязательный модуль питания), в том числе с H200 NVL. Gryf тоже можно объединять в мини-кластеры.

AMD представила процессоры AMD Ryzen AI Embedded серий P100 и X100, сочетающие высокопроизводительные ядра Zen 5, GPU RDNA 3.5 и NPU XDNA 2 для энергоэффективного ускорения ИИ. Процессоры серии P100 ориентированы на автомобильные решения и промышленную автоматизацию, а процессоры серии X100 с большим количеством ядер и повышенной ИИ-производительностью предназначены для более требовательных физических и автономных систем.

Процессоры серии P100 с 4–6 ядрами, оптимизированные для цифровых кабин следующего поколения и HMI (человеко-машинных интерфейсов), обеспечивают рендеринг графики в реальном времени для автомобильных информационно-развлекательных дисплеев, взаимодействие на основе ИИ и быстродействие в многодоменных средах. Они обеспечивают до 2,2-кратное повышение производительности в многопоточных и однопоточных задачах по сравнению с предыдущим поколением.

Источник изображений: AMD via ServeTheHome

Чипы P100 имеют диапазон TDP от 15 Вт до 54 Вт, поддерживают память LPDDR5X и выполнены в BGA-корпусе размером 25 × 40 мм (FP8). Новые чипы с поддержкой работы при температуре от –40 °C до +105 °C созданы для сложных условий эксплуатации в ограниченном пространстве, включая безвентиляторные или полузащищённые конструкции, и рассчитаны на 10 лет работы в режиме 24/7. Чипы поддерживают память DDR5-5600 (ECC) и LPDRR5x-7500/8000 (Link ECC), а также имеют поддержку двух 10GbE-интерфейсов и двух USB4-подключений.

AMD утверждает, что серия P100 обеспечивает до трёх раз большую ИИ-производительность (AI TOPS) по сравнению с серией Ryzen Embedded 8000. Это имеет важное значение для клиентов, модернизирующих существующие системы для достижения более высокой производительности ИИ на Ватт и на плату в целом, отметил ресурс Storagereview. Помимо автомобильного применения компания также ориентирует свои процессоры на вещательное оборудование, промышленные ПК, киоски, медицинские устройства и даже аэрокосмическую отрасль.

Процессоры Ryzen AI Embedded обеспечивают согласованную среду разработки с унифицированным программным стеком, охватывающим CPU, GPU и NPU. Разработчики получат преимущества от оптимизированных библиотек CPU, открытых стандартных API GPU и архитектуры XDNA. Весь программный стек построен на базе открытой платформы виртуализации Xen, которая обеспечивает безопасную изоляцию нескольких доменов. Это позволяет использовать Yocto или Ubuntu для HMI, FreeRTOS для задач реального времени и Android или Windows для поддержки многофункциональных приложений, которые безопасно работают параллельно.

Процессоры AMD Ryzen AI Embedded P100 с 4–6 ядрами, а также инструменты разработки и документация уже доступны для ознакомления избранным клиентам. Начало серийного производства чипов намечено на II квартал, а референсные платы появятся во II половине 2026 года. Процессоры серии P100 с 8–12 ядрами, предназначенные для приложений промышленной автоматизации, начнут поставляться в I квартале. Предоставление образцов процессоров серии X100 с до 16 ядер начнётся в I половине этого года.

Пока NVIDIA готовится начать масштабные поставки в Китай ускорителей H200, на рынок Поднебесной спешит выйти и AMD, которая готова поставить Alibaba 40–50 тыс. ослабленных ускорителей Instinct MI308, сообщает Times of AI. Это одна из крупнейших сделок по покупке американских ускорителей бизнесом из КНР после введения жёстких антикитайских ограничений. Впрочем, по данным СМИ, в США, вероятно, рассчитывают на ограниченные партии, а выдачу разрешений будут жёстко контролировать.

Хотя китайский бизнес активно интересуется возможными поставками американских чипов, он может столкнуться с ограничениями не только со стороны США, но и китайских властей, желающих наращивать продажи собственных ускорителей вроде Huawei Ascend. При этом китайские ускорители пока значительно уступают американским как по производительности, так и по соотношению цены и вычислительных мощностей.

По данным TechNode, для экспорта AMD придётся платить американским властям пошлину в 15 % от стоимости чипов, т.е. пошлина, в отличие от NVIDIDA H200, не выросла. Ускорители стоят приблизительно $12 тыс., на 15 % меньше, чем NVIDIA H20. Успех сделки будет означать значительный прогресс для AMD на китайском рынке, а у китайских покупателей будет больше выбора. Ещё в июле AMD заявляла о вероятном возобновлении поставок MI308 в Китай, но конкретные результаты, похоже, будут достигнуты только теперь, после длительных перебоев.

Источник изображения: AMD

Ранее американские власти, наконец, дали разрешение на продажи в Поднебесную ускорителей NVIDIA H200 с 25 % пошлиной, и уже в середине февраля планируются масштабные поставки. Модель H200 значительно уступает по производительности передовым чипам поколений Blackwell и, тем более, Rubin, но в разы эффективнее модели H20, которую можно было продавать в Китай раньше.

AMD пополнила семейство профессиональных видеокарт Radeon AI Pro R9000 моделями Radeon AI Pro R9700S и Radeon AI Pro R9600D, выполненными на архитектуре RDNA 4 с графическим чипом Navi 48. Ускорители рассчитаны на использование в рабочих станциях.

Модель Radeon AI Pro R9700S получила 64 исполнительных блока, 4096 потоковых процессоров и 128 ИИ-блоков. Изделие насчитывает 53,9 млрд транзисторов. Игровая частота (Game Frequency) достигает 2350 МГц, частота с ускорением (Boost Frequency) — 2920 МГц. Пиковая ИИ-производительность в режиме FP32 достигает 47,8 Тфлопс, на векторных операциях FP16 — 95,7 Тфлопс, в режиме INT8 (Structured Sparsity) — 766 TOPS. Энергопотребление составляет 300 Вт.

Источник изображений: AMD

В свою очередь, версия Radeon AI Pro R9600D располагает 48 исполнительными блоками, 3072 потоковыми процессорами и 96 ИИ-блоками. Игровая частота — 1080 МГц, частота с ускорением — 2020 МГц. Показатели быстродействия в режимах FP32, FP16 Vector и INT8 Structured Sparsity указаны на отметках 24,8 Тфлопс, 49,6 Тфлопс и 397 TOPS соответственно. Энергопотребления равно 150 Вт.

Обе новинки используют интерфейс PCIe 5.0 x16, несут на борту 32 Гбайт памяти GDDR6 с 256-бит шиной и пропускной способностью до 640 Гбайт/с. Объём кеша AMD Infinity Cache равен 64 Мбайт. Ускорители получили двухслотовое исполнение и по четыре интерфейса DisplayPort 2.1a. Задействовано пассивное охлаждение.

Заявлена совместимость с Windows 10/11 и Linux. Среди поддерживаемых технологий упомянуты AMD Fluid Motion Frames, Radeon Super Resolution, Smart Access Memory, Smart Access Video, Radeon Anti-Lag, Radeon Image Sharpening 2, Enhanced Sync, FreeSync, Radeon Chill, Virtual Super Resolution, FSR и др. Также поддерживается работа с ROCm.

AMD представила серию процессоров AMD EPYC Embedded 2005 — следующее поколение встраиваемых процессоров, обеспечивающих высокую производительность, энергоэффективность, повышенную надёжность и безопасность в компактном корпусе BGA (FL1) для сетевых систем, СХД и индустриальных платформ, требующих круглосуточной работы. Новая серия дополняет существующую линейку встраиваемых процессоров AMD, включающую серию EPYC Embedded 9005.

AMD выпустит три чипа EPYC Embedded 2005, которые станут доступны в I квартале 2026 года: 2435, 2655 и 2875 с 8, 12 и 16 ядрами Zen 5 (все с SMT) и TDP в размере 45, 55 и 75 Вт соответственно. Модели EPYC Embedded 2875 и EPYC Embedded 2655 имеют кеш-память L3 объёмом 64 Мбайт, а EPYC Embedded 2435 — 32 Мбайт. Поддерживается точная настройка профилей тепловыделения и энергопотребления.

Источник изображений: AMD/ServeTheHome

Поскольку эти компоненты выпускаются под брендом EPYC, они обладают всеми необходимыми функциями процессоров текущего поколения, включая поддержку ECC и полный набор функций AMD RAS. Также примечательно то, что это первая за много лет платформа EPYC Embedded в форм-факторе BGA. В последний BGA-чипы на платформе Snowy Owl были представлены ещё в 2018 году и использовали ядра Zen 1.

По словам AMD, BGA-корпус (40 × 40 мм) примерно в 2,4 раза меньше по площади, чем аналогичные решения Intel Xeon 6500P‑B (Granite Rapids-D), Меньший размер корпуса обеспечивает более высокую плотность компонентов на платах с ограниченными возможностями и упрощает теплоотвод системы, приближая высокоскоростные интерфейсы к сетевым картам, ускорителям и другим периферийным устройствам, говорит AMD.

По оценкам компании, 12-ядерный EPYC Embedded 2655 обеспечивает на 28 % более высокую частоту в режиме Boost и на 35 % более высокую базовую частоту, чем Xeon 6503P‑B, с вдвое меньшим при этом показателем TDP, тактично умалчивая, что данный чип Intel, самый младший в своём семействе, имеет интегрированный 100GbE-контроллер, поддержку QAT и четыре канала памяти DDR4-4800 (у более старших вплоть до DDR5-5600), тогда как все EPYC Embedded 2005 ограничены двумя каналами памяти — DDR5-3600 в случае 2DPC и DDR5-5600 в случае 1DPC.

Чипы EPYC Embedded 2005 предоставляет 28 линий PCIe 5.0 с 11 root-портами и возможностью формирования x16-подключений, а также четыре порта USB 3.1 и один порт USB 2.0. Процессоры включают функции обеспечения повышенной надёжности RAS (Reliability, Availability and Serviceability), расширенное обнаружение и исправление ошибок (EDAC), защиту памяти, горячее подключение PCIe, Multi-SPI ROM, а также функции защиты AMD Infinity Guard, включая Secure Processor3, Platform Secure Boot и Memory Guard.

Благодаря балансу вычислительной мощности и энергоэффективности процессоры AMD EPYC Embedded 2005 идеально подходят для сетевых, хранилищ и промышленных систем с ограниченными возможностями, где каждый ватт и миллиметр имеют значение, отметила компания. EPYC Embedded 2005 рассчитаны на круглосуточную работу и длительный срок эксплуатации. AMD гарантирует поддержку до 10 лет непрерывной работы, сочетая это с долгосрочной доступностью и поддержкой: до 10 лет заказа компонентов и технической поддержки, а также 15 лет сопровождения ПО. Заявлена поддержка Yocto и EDK II (Extended Development Kit).

Облачная платформа AWS анонсировала инстансы EC2 X8aedz, оптимизированные для нагрузок, которым требуется большой объём памяти. Это могут быть задачи, связанные с автоматизацией проектирования электроники (EDA), реляционные базы данных и пр.

В основу инстансов положены процессоры AMD EPYC Turin, тактовая частота которых достигает 5 ГГц: утверждается, что это самый высокий показатель в облаке AWS. Новые экземпляры обеспечивают до двух раз более высокую вычислительную производительность по сравнению с инстансами EC2 X2iezn предыдущего поколения.

В случае EC2 X8aedz количество vCPU варьируется от 2 до 96, а объём оперативной памяти — от 64 до 3072 ГиБ. Инстансы предлагают локальное NVMe-хранилище ёмкостью от 158 до 7600 Гбайт. Пропускная способность сетевого подключения составляет от 18,75 до 75 Гбит/с, пропускная способность EBS — от 15 до 60 Гбит/с. Задействованы карты AWS Nitro шестого поколения, которые отвечают за виртуализацию, разгрузку сетевых функций и функций хранения.

Источник изображения: AWS

В обозначении X8aedz, как отмечает Amazon, суффикс «a» указывает на аппаратную платформу AMD, «e» — на расширенную память, «d» — на локальные NVMe SSD, физически подключённые к хост-серверу, а «z» — на высокую частоту процессоров. Соотношение памяти к виртуальным CPU у всех новых экземпляров составляет 32:1.

Инстансы Amazon EC2 X8aedz уже доступны в регионах US West (Орегон) и Asia Pacific (Токио). В дальнейшем география охвата будет расширяться. Заказчики могут выбирать между различными конфигурациями, включая два варианта Bare Metal.