Компания Synology анонсировала систему хранения корпоративного класса RS11626xs+ на аппаратной платформе AMD. Новинка, выполненная в форм-факторе 3U, может использоваться для построения гибридных хранилищ, объединяющих HDD и SSD.

В основу устройства положен чип EPYC 7303 (16C/32T, 2,4/3,4 ГГц). Объём оперативной памяти DDR4 ECC в стандартной конфигурации составляет 64 Гбайт, в максимальной — 1 Тбайт (16 модулей RDIMM по 64 Гбайт). СХД оборудована 16 фронтальными отсеками для LFF-накопителей и четырьмя отсеками для SFF-изделий (во всех случаях применяется интерфейс SATA-3). Дополнительно установлены два системных SSD формата M.2 (NVMe).

Возможно подключение до восьми полок расширения RX1222sas с 12 отсеками LFF. Таким образом, в общей сложности в рамках одной системы могут быть объединены до 116 накопителей, что обеспечит суммарную вместимость на уровне 2,6 Пбайт (при использовании HDD ёмкостью 24 Тбайт). Поддерживается горячая замена дисков.

Источник изображений: Synology

Устройство располагает двумя сетевыми портами 10GbE RJ45 с возможностью агрегации и выделенным сетевым портом управления RJ45. Реализованы два слота PCIe 4.0 x16, в которые могут быть установлены адаптеры 10GbE/25GbE SFP+/SFP28 или Fibre Channel. За питание отвечают два блока мощностью 800 Вт с резервированием. Габариты составляют 132,3 × 482 × 724 мм, масса — около 20 кг (без накопителей).

Применена фирменная программная платформа DiskStation Manager (DSM). Говорится о поддержке протоколов SMB, AFP, NFS, FTP, WebDAV и Rsync, а также различных средств виртуализации, включая VMware vSphere, VMware vSphere и Citrix XenServer. Продажи новинки уже начались.

QNAP Systems анонсировала гибридные сетевые хранилища серии TVS-hx77AX с поддержкой NFS over RDMA. Устройства ориентированы на ресурсоёмкие задачи, такие как обучение ИИ-моделей, виртуализация и совместная работа с видеоматериалами в формате 4K.

В семейство вошли модели TVS-h1677AX, TVS-h1277AX и TVS-h877AX в «настольном» форм-факторе. Все они комплектуются процессором AMD Ryzen 5 7000 с шестью ядрами (12 потоков), работающими на тактовой частоте до 5,1 ГГц, и интегрированным ускорителем AMD Radeon Graphics. Объём оперативной памяти DDR5 в стандартной комплектации составляет 16 Гбайт, в максимальной — 192 Гбайт (4 × 48 Гбайт).

Хранилища получили по два сетевых порта 2.5GbE и 10GbE, по два разъёма USB 2.0 и USB 3.1 Type-C, а также интерфейс HDMI 1.4b (до 4096 × 2160 пикселей; 30 Гц). Кроме того, реализованы два слота PCIe 4.0 x4 и один слот PCIe 4.0 x4/х8: в них могут быть установлены дискретные GPU-ускорители или дополнительные сетевые адаптеры, в частности, 25GbE.

Источник изображений: QNAP

Вариант TVS-h1677AX располагает 16 отсеками для накопителей в конфигурации 12 × LFF (SATA) и 4 × SFF (U.2 NVMe / PCIe 4.0 x2). У версии TVS-h1277AX количество посадочных мест под LFF-диски уменьшено до восьми. Модификация TVS-h877AX поддерживает шесть накопителей LFF и два SFF. Во всех случаях допускается горячая замена.

Все новинки оборудованы блоком питания мощностью 500 Вт. Диапазон рабочих температур простирается от 0 до +40 °C. В качестве программной платформы применяется QuTS hero h5.2.9. На решения предоставляется пятилетняя гарантия.

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.

AMD анонсировала мощную рабочую станцию Threadripper Halo Station, предназначенную для локального использования ИИ-моделей, насчитывающих более чем 1 трлн параметров. В продажу новинка поступит в следующем году.

Как отмечает старший вице-президент и генеральный директор AMD по вычислительным и графическим решениям, на сегодняшний день Threadripper Halo Station — это самая мощная рабочая станция в мире. Она может использоваться, например, для локального запуска сотен ИИ-агентов.

В основу положен процессор Ryzen Threadripper PRO 9995WX (Shimada Peak): 96C/192T, 2,5/5,4 ГГц, L3-кеш 384 Мбайт. Может использоваться до 2 Тбайт DDR5. Стандартная конфигурация включает два ускорителя Instinct MI350P, каждый из которых несёт на борту 144 Гбайт HBM3E с 4096-бит шиной и пропускной способностью до 4 Тбайт/с.

Источник изображений: AMD

В максимальной комплектации могут быть задействованы четыре таких карты, что в сумме даст 576 Гбайт HBM3E. Применяется СЖО, которая охватывает независимо каждый из экземпляров Instinct, а также CPU. Отмечается, что агрегированная пропускная способность памяти GPU достигает 16 Тбайт/с, системной памяти — 410 Гбайт/с. Прочие технические характеристики на текущий момент не раскрываются.

Каждый из установленных ИИ-ускорителей потребляет до 600 Вт, тогда как показатель TDP процессора Ryzen Threadripper Pro 9995WX составляет 350 Вт. Таким образом, с учётом энергопотребления памяти, установленных накопителей, СЖО и прочих компонентов рабочая станция при максимальной нагрузке может требовать более 3 кВт.

Компания ASUS анонсировала серверы RS700-E12-RS4U и RS720-E12-RS12U на аппаратной платформе Intel, а также RS720A-E14B-R32U, RS500A-E14B-R12U и ESC8000A-E13P на процессорах AMD для приложений ИИ, HPC и нагрузок, связанных с интенсивным использованием данных.

Двухсокетные модели RS700-E12-RS4U и RS720-E12-RS12U рассчитаны на чипы Xeon 6 (Granite Rapids-SP/Sierra Forest-SP). Доступны 32 слота для модулей DDR5-6400 суммарным объёмом до 8 Тбайт. Устройство RS700-E12-RS4U выполнено в формате 1U. Есть два слота PCIe 5.0 x16 для карт расширения FHHL, два разъёма OCP 3.0 PCIe 5.0 x16 (SFF), два коннектора для SSD типоразмера M.2 2280/2260 (PCIe 5.0 х2), четыре отсека для SFF-накопителей NVMe/SATA/SAS.

В свою очередь, версия RS720-E12-RS12U формата 2U предлагает до десяти слотов расширения: 6 × PCIe 5.0 x8 или 3 × PCIe 5.0 x16 (FHFL), 2 × PCIe 5.0 x16 (FHHL) и 2 × OCP3.0 PCIe 5.0 x16 (SFF). Доступны 12 посадочных мест для SFF-накопителей NVMe/SATA/SAS и два коннектора M.2 2280/2260 (PCIe 5.0 х2). Обе системы располагают контроллером Aspeed AST2600, портами RJ45, Mini-DP и USB 3.0.

Серверы RS720A-E14B-R32U и RS500A-E14B-R12U комплектуются чипами EPYC Venice (9006). Первая из этих машин выполнена в формате 2U: она рассчитана на два процессора и 32 модуля DDR5 суммарным объёмом до 4 Тбайт. Могут быть установлены 32 накопителя EDSFF E3.S и два SSD стандарта М.2 22110/2280/2260 с интерфейсом PCIe 4.0 x4. Слоты расширения выполнены по следующей схеме: 2 × PCIe 6.0 x8 или 1 × PCIe 6.0 x16 (FHFL), 1 × PCIe 6.0 x16 (FHHL) и 2 × OCP 3.0 PCIe 6.0 x16 (SFF).

Источник изображений: ASUS

Вариант RS500A-E14B-R12U формата 1U имеет односокетную конструкцию с поддержкой 16 модулей DDR5 (до 2 Тбайт). Реализованы по два слота PCIe 6.0 x16 (FHHL) и OCP 3.0 PCIe 6.0 х16, 12 фронтальных отсеков для SFF-накопителей NVMe/SATA/SAS и два коннектора M.2. Системы оборудованы контроллером Aspeed AST2700.

Наконец, сервер ESC8000A-E13P типоразмера 4U поддерживает установку двух процессоров EPYC Turin (9005). Доступны 24 слота для модулей DDR5-6400/5600 суммарным объёмом до 3 Тбайт. Могут быть смонтированы до восьми двухслотовых ускорителей NVIDIA H200, NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition, NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition или AMD Instinct MI350P. Кроме того, предусмотрены пять слотов PCIe 5.0 x16 для карт NIC/BlueField-3, восемь фронтальных отсеков для SFF-накопителей и два коннектора M.2 (NVMe). Реализованы два сетевых порта 10GbE (X710-AT2).

Компания Broadcom представила решение VMware AI Factory в качестве программно-определяемой основы для VMware Private AI Cloud, предлагающей клиентам более простой путь к внедрению ИИ благодаря инновациям в автоматизации развёртывания готовой к ИИ инфраструктуры, её сопровождении и поддержке. Как утверждает Broadcom, с помощью её ИИ-фабрики клиенты смогут ускорить развёртывание первой модели и лучше управлять токеномикой ИИ.

«Мы предоставляем клиентам программно-определяемую основу, которая автоматизирует развёртывание инфраструктуры, объединяет управление жизненным циклом и позволяет им выбирать предпочтительное оборудование и проверенные модели. В результате — ускорение развёртывания первой модели, предсказуемые затраты на частное облако и лучший контроль над токеномикой ИИ», — заявил главный директор по продуктам подразделения VMware Cloud Foundation.

VMware AI Factory предоставляет ИИ-приложения непосредственно к частным данным предприятия в защищённой среде частного облака. Благодаря возможностям автоматизации инфраструктуры VCF время от развёртывания на физическом сервере до запуска первой ИИ-модели сокращается с недель до нескольких часов. VMware AI Factory упрощает управление ИИ-инфраструктурой, полностью автоматизируя выделение оборудования, включение программного стека и управление жизненным циклом от начала до конца.

Источник изображения: Broadcom

VMware AI Factory построена на платформе VMware Cloud Foundation (VCF), которая объединяет и совместно использует ресурсы GPU в масштабах всей организации, позволяя командам запускать несколько моделей на общем оборудовании вместо выделения инфраструктуры для каждой рабочей нагрузки. Новые и готовящиеся к запуску частные ИИ-сервисы включают:

• Многопользовательское совместное использование моделей: Model Runtime теперь поддерживает безопасное совместное использование ИИ-моделей через изолированные пространства имен.
• Единое управление моделями в локальных и облачных средах через единый интерфейс потребления, обеспечивающее доступ к локально размещенным моделям с такими улучшениями, как интеллектуальная маршрутизация запросов, ограничение скорости использования токенов и авторизация приложений.
• Безопасные песочницы и управление ИИ, гарантирующие, что агенты не будут превышать свои полномочия или получать доступ к запрещённым для них ресурсам.

VMware AI Factory поддерживает сертифицированные узлы VCF AI ReadyNodes от Cisco, Dell, Lenovo и Supermicro, а также других производителей. Broadcom также объявила о сотрудничестве с AMD для интеграции VCF с GPU AMD Instinct и программной экосистемой ROCm. Любопытно, что идею ИИ-фабрики (AI Factory) первой предложила NVIDIA в качестве эталонной архитектуры, описывающей всё оборудование и ПО, необходимые для выполнения ИИ-нагрузок. ИИ-фабрики NVIDIA основаны на собственном оборудовании и ПО, а также на серверах Dell, Lenovo, HPE и др., которые тоже называют свои продукты ИИ-фабриками.

Вице-президент по маркетингу продуктов в подразделении VCF компании Broadcom, сообщил изданию The Register, что VMware AI Factory — это «эволюция» VMware Private AI Foundation with NVIDIA, добавив, что NVIDIA является «нашим самым давним партнёром среди поставщиков GPU». Несмотря на давнее партнёрство, VMware позаимствовала название продукта NVIDIA для конкурирующего предложения, продвигающего её главного соперника AMD. Впрочем, VMware сообщила, что не исключает возможность создания AI Factory for NVIDIA.

AMD, Cisco и саудовская Humain запустили первую в Саудовской Аравии промышленную ИИ-инфраструктуру на основе ускорителей Instinct в формате GPUaaS. Инфраструктура объединяет ИИ-ускорители AMD Instinct MI355X, CPU AMD EPYC, коммутаторы Cisco Silicon One (N9000) и оптический 800G-интерконнекты.

Компании заявляют, что инфраструктура обслуживает клиентов Humain в Саудовской Аравии и на других рынках, поддерживая различные задачи, от обучения ИИ-моделей до инференса. Система — первый этап более масштабного проекта строительства ИИ-инфраструктуы. В 2027 году AMD, Cisco и Humain рассчитывают начать внедрение до 250 МВт мощностей с использованием новейших AMD Instinct MI400 Series во II полугодии 2027 года. К 2030 году планируется развернуть до 1 ГВт.

Новая архитектура позиционируется как суверенная ИИ-платформа, с помощью которой Humain рассчитывает обеспечить государственные органы, предприятия, исследовательские организации и разработчиков решением, работающим непосредственно на территории страны. AMD предоставляет вычислительные мощности и открытое ПО (ROCm), а Cisco — совместимую сетевую архитектуру и инструменты для централизованного управления инфраструктурой. ИИ-модели предоставит, в частности, Mistral.

Источник изображения: سيف الظاهر/unsplash.com

Для американских компаний наиболее важен переход архитектуры AMD/Cisco к промышленной эксплуатации. Планируемый переход от AMD Instinct MI355X к поколению MI400 демонстрирует, как быстро должна, по мнению создателей, развиваться инфраструктура. Также проект демонстрирует, как политика суверенного ИИ и архитектура гиперскейл-уровня пересекаются всё теснее. Если заявленные планы реализуют, Саудовская Аравия получит в своё распоряжение ИИ-платформу, по мощности энергопотребления сопоставимую с кампусами гиперскейл-уровня.

Европейское совместное предприятие по развитию высокопроизводительных вычислений (EuroHPC JU) и консорциумом LUMI AI Factory выбрали французскую компанию Bull в качестве подрядчика для реализации проекта LUMI-AI — ИИ-суперкомпьютера стоимостью €387,8 млн. Ожидается, что этот комплекс существенно расширит возможности Европы в сфере HPC.

Система LUMI-AI расположится в IT-центре CSC в Каяани (Финляндия) рядом с действующим суперкомпьютером LUMI. Новая машина проектируется с прицелом на широкий спектр нагрузок — от обучения ИИ-моделей и инференса до масштабных научных симуляций, критически важных для поддержания прорывных исследований.

В основу суперкомпьютера LUMI-AI ляжет новейшая архитектура BullSequana XH3500 с жидкостным охлаждением. Говорится о применении 256-ядерных процессоров AMD EPYC Venice 9006 и ускорителей AMD Instinct MI430X. Платформа BullSequana XH3500 использует открытую модульную конструкцию: такой подход позволяет свободно комбинировать блоки CPU, GPU и сетевые компоненты от различных производителей. Так, в качестве технологических партнёров в рамках проекта LUMI-AI выступают IBM (отвечает за хранилище на основе Storage Scale) и Nokia (экспертиза в области сетевых технологий).

Ожидается, что LUMI-AI обеспечит десятикратный прирост производительности для нагрузок ИИ, а также почти двукратное увеличение быстродействия для HPC-задач по сравнению с существующим суперкомпьютером LUMI. Производительность последнего находится на отметке 379,7 Пфлопс. Новый вычислительный комплекс будет работать исключительно на возобновляемой энергии, соответствуя строгим экологическим стандартам. Генерируемое тепло планируется направлять в городскую систему теплоснабжения Каяани.

Источник изображения: Bull

Проект LUMI-AI финансируется на паритетных началах предприятием EuroHPC JU и консорциумом LUMI AI Factory, в который входят Финляндия, Чехия, Дания, Эстония, Норвегия и Польша. Развёртывание суперкомпьютера намечено на II половину 2027 года.

Компания AMD объявила о том, что некоторые её адаптивные «системы на чипе» (SoC) семейства Versal получат поддержку открытого отраслевого стандарта Universal Chiplet Interconnect Express (UCIe) 1.1. Это упростит интеграцию специализированных компонентов для определённых нагрузок и задач. Изделия Versal RF с поддержкой UCIe появятся в IV квартале 2027 года.

Интерконнект UCIe предназначен для обеспечения высокоскоростного обмена данными между различными чиплетами в составе одного общего корпуса. Поддержкой UCIe 1.1 обзаведутся изделия Versal RF со встроенными высокоскоростными радиочастотными аналого-цифровыми и цифро-аналоговыми преобразователями. Эти изделия объединяют программируемую логику FPGA, специализированные движки ИИ и аппаратные блоки цифровой обработки сигналов (DSP). Производительность достигает 80 TOPS при гетерогенных вычислениях.

Источник изображений: AMD

Сообщается, что устройства серии Versal RF смогут поддерживать до четырёх независимых интерфейсов UCIe Standard Package (UCIe-SP) и до двух интерфейсов UCIe Advanced Package (UCIe-AP). В сумме это обеспечит мультитерабитную пропускную способность внутри одной упаковки.

Благодаря UCIe чиплеты Versal RF смогут напрямую взаимодействовать с другими соупакованными блоками, оптимизированными под конкретные нагрузки. Это могут быть сторонние радиочастотные модули или преобразователи данных, ИИ-ускорители, ядра CPU и GPU, модули безопасности, коммуникационные процессоры, ASIC и пр. Таким образом, устраняется необходимость использования отдельных внешних чипов (становится возможной интеграция чиплетов в SoC), подключение которых создаёт дополнительные задержки, повышает энергопотребление и усложняет проектирование. Интерфейс UCIe обеспечивает стандартизированное внутрикорпусное соединение для эффективного обмена данными между гетерогенными чиплетами, включая решения разных производителей.

Компания Synology анонсировала сетевые хранилища RackStation RS826RP+ и RS826+, ориентированные на использование в сфере малого и среднего бизнеса. Устройства, рассчитанные на монтаж в серверную стойку, построены на аппаратной платформе AMD.

Новинки заключены в корпус формата 1U с габаритами 480 × 518,6 × 44 мм. Задействован процессор Ryzen Embedded V1500B с четырьмя ядрами (восемь потоков), работающими на частоте 2,2 ГГц. Объём оперативной памяти DDR4 ECC SO-DIMM в базовой конфигурации составляет 4 Гбайт, в максимальной — 32 Гбайт (2 × 16 Гбайт).

Во фронтальной части расположены четыре отсека для LFF/SFF-накопителей с интерфейсом SATA-3; допускается горячая замена. Заявленная скорость последовательного чтения информации может превышать 2000 Мбайт/с, скорость последовательной записи — 1300 Мбайт/с. Реализованы четыре сетевых порта 1GbE с разъёмами RJ45, которые могут быть объединены с помощью Link Aggregation для обеспечения автоматического резервирования сети и балансировки нагрузки.

Источник изображения: Synology

Хранилища оборудованы слотом PCIe 3.0 x8, в который может быть установлен контроллер 10/25GbE или адаптер для двух накопителей Synology M.2 SSD. Есть два порта USB 3.0 и разъём USB Type-C. Модель RackStation RS826+ оснащена одним блоком питания мощностью 150 Вт, а версия RackStation RS826RP+ — двумя (с резервированием). Диапазон рабочих температур простирается от 0 до +35 °C.

Две системы RS826RP+/RS826+ можно объединить с помощью Synology High Availability для создания кластера серверов хранения с активным и пассивным режимами. Устройства можно настроить как «горячее» или «холодное» хранилище, что обеспечивает гибкость для дополнения существующего оборудования и инфраструктуры. Инструмент Synology Tiering автоматически перемещает редко используемые данные на более экономичные уровни, обеспечивая баланс между производительностью и ёмкостью. На новинки предоставляется трёхлетняя гарантия.