Компания STMicroelectronics анонсировала микроконтроллер STM32V8 для индустриальной сферы. Среди возможных областей применения названы системы промышленной автоматизации, робототехника, оборудование для аэрокосмической отрасли и здравоохранения, устройства для умных городов и пр.

Изделие изготавливается по 18-нм техпроцессу FD-SOI в партнёрстве с Samsung Foundry. Основой служит 32-бит ядро Arm Cortex-M85 (до 800 МГц) с поддержкой Arm Helium, Arm MVE и TrustZone. По заявлениям STMicroelectronics, на сегодняшний день новинка является самым производительным микроконтроллером серии STM32.

Одной из особенностей STM32V8 является наличие 4 Мбайт (два блока по 2 Мбайт) энергонезависимой памяти на основе фазового перехода (РСМ). Она устойчива к воздействию радиации, что позволяет использовать микроконтроллер в том числе в космическом пространстве. Отмечается, что компания SpaceX будет применять изделие в своих спутниках системы Starlink. Еще одна особенность решения — широчайший диапазон рабочих температур, который простирается от -40 до +140 °C.

Источник изображений: STMicroelectronics

В состав чипа входят графический блок Chrom-ART 2D GPU и аппаратный JPEG-ускоритель. Есть 1,5 Мбайт памяти System SRAM с поддержкой ECC и 8 Кбайт памяти Backup RAM. Реализованы интерфейсы внешней памяти Hexa-SPI, Octo-SPI, 2 × SD/SDIO/MMC, SDRAM, NAND. Упомянута поддержка 1GbE, 2 × SAI, 4 × I2S, S/PDIF Rx, 1 × USB HD, 1 × USB FS, UCPD (USB-C PD), 3 × I2C, 2 × I3C, 5 × USART, 5 × UART, 1 × LPUART, 3 × FD-CAN, 6 × SPI, 3 × ADC (12 бит), 1 × DAC (12 бит).

Для микроконтроллера доступны различные варианты исполнения, включая 68-pin VQFN (8 × 8 мм), 100-pin LQFP/TFBGA (14 × 14 или 8 × 8 мм), 144-pin LQFP (20 × 20 мм), 176-pin LQFP (24 × 24 мм), 176+25-pin UFBGA (10 × 10 мм) и 273-pin TFBGA (14 × 14 мм). Пробные поставки изделия избранным клиентам уже начались. Массовые отгрузки запланированы на следующий год.

Корпорация Microsoft анонсировала процессоры Cobalt 200 на архитектуре Arm, спроектированные специально для облачных платформ. Изделия, в частности, будут применяться в составе инстансов Azure следующего поколения. Первые серверы на базе Cobalt 200 уже запущены в дата-центрах Microsoft, а более широкое внедрение намечено на 2026 год.

Оригинальные чипы Cobalt 100 дебютировали в ноябре 2023 года. Они объединяют 128 ядер Armv9 Neoverse N2 (Perseus). Они развёрнуты уже в 32 регионах Azure. И Microsoft, и её клиенты успешно переносят на новые чипы часть своих нагрузок. В частности, после миграции производительность Microsoft Teams выросла на 45 %, теперь сервису требуется на 35 % меньше вычислительных ядер при обработке видео- и аудиостриминга. Среди крупных пользователей Cobalt 100 компания также называет Databricks и Snowflake.

Источник изображений: Microsoft

При разработке Cobalt 200, как заявляет Microsoft, были оценены более 350 тыс. вариантов конфигурации. С помощью моделирования и ИИ были оценены различные комбинации компонентов — от ядер, кешей и памяти до питания, архитектуры отдельных узлов и целых стоек. Созданное в результате изделие по производительности более чем на 50 % превосходит решения первого поколения в реальных нагрузках Azure, данные о которых были собраны с помощью телеметрии, при сохранении энергоэффективности, говорит компания.

Cobalt 200 представляет собой SoC, состоящую из двух чиплетов. Каждый из них насчитывает 66 ядер с архитектурой Armv9.2 (Neoverse V3) и шесть каналов DDR. Таким образом, в общей сложности используются 132 ядра и 12 каналов памяти. Чипы получили 3 Мбайт L2-кеша в расчёте на ядро ​​и 192 Мбайт общего L3-кеша. Количество и тип линий PCIe/CXL не уточняется.

Одной из уникальных особенностей процессоров является индивидуальное динамическое регулирование напряжения и частоты (DVFS) для каждого ядра. Это означает, что каждое из 132 ядер может работать с разным уровнем производительности, обеспечивая оптимальное энергопотребление независимо от нагрузки. Изделия производятся по 3-нм техпроцессу TSMC.

При разработке Cobalt 200 особое внимание уделено безопасности. Применён специальный контроллер памяти с активированным по умолчанию шифрованием, которое практически не влияет на производительность. Кроме того, реализована архитектура Arm CCA (Confidential Compute Architecture) с поддержкой аппаратной изоляции памяти виртуальной машины от гипервизора и операционной системы хоста. Кроме того, компания внедрила в чипы блоки аппаратного ускорения компрессии и шифрования данных собственной разработки. Узлы с новыми чипами получили DPU Azure Boost и аппаратный HSM-модуль.

Arm объявила о расширении возможностей платформы Neoverse с помощью NVIDIA NVLink Fusion в рамках партнёрства с NVIDIA, обеспечивая всей экосистеме ту же производительность, пропускную способность и эффективность, которые впервые были реализованы на платформах Grace Hopper и Grace Blackwell. «NVLink Fusion — это связующее звено эпохи ИИ, объединяющее все CPU, GPU и ускорители в единую архитектуру стоечного масштаба», — заявил Дженсен Хуанг (Jensen Huang), основатель и генеральный директор NVIDIA.

Как сообщается в пресс-релизе, два года назад Arm и NVIDIA представили платформу Grace Hopper, в которой технология NVLink обеспечила согласованную интеграцию CPU и GPU. NVLink Fusion обеспечивает компаниям возможность подключать вычислительные системы на базе Arm к предпочитаемым ими ускорителям через согласованный интерфейс с высокой пропускной способностью.

Источник изображения: NVIDIA

Устойчивый спрос на Grace Blackwell способствует распространению NVLink Fusion во всей экосистеме Neoverse, позволяя партнёрам создавать дифференцированные, энергоэффективные ИИ-системы на базе Arm, отвечающие современным требованиям к производительности и масштабируемости. Arm отметила, что на текущий момент развёрнуто более чем 1 млрд ядер Neoverse и уверенно движется к достижению 50 % доли рынка среди ведущих гиперскейлеров к 2025 году. Все крупные провайдеры — AWS, Google, Microsoft, Oracle и Meta✴ — используют Neoverse, а ИИ ЦОД следующего поколения, такие как проект Stargate, используют Arm как основную вычислительную платформу.

NVLink Fusion совместим с технологией AMBA CHI C2C (Coherent Hub Interface Chip-to-Chip) компании Arm, которая обеспечивает когерентное высокоскоростное соединения между CPU и ускорителями. Arm внедряет в платформу Neoverse последнюю версию протокола AMBA CHI C2C, чтобы SoC Neoverse могли беспрепятственно передавать данные между CPU Arm и ускорителями. Благодаря этому обеспечивается более быстрая интеграция, более быстрый вывод на рынок и большая гибкость для разработчиков ИИ-систем нового поколения.

В свою очередь, NVIDIA работает над стандартизацией многих компонентов в этих системах для повышения надёжности и времени безотказной работы. С этой целью в CPU NVIDIA Vera следующего поколения будут использоваться кастомные ядра Arm вместо ядер Neoverse. Fujitsu также разрабатывает собственные Arm-процессоры MONAKA-X, которые тоже получат NVLink Fusion. NVLink Fusion получат и x86-процессоры Intel.

Компания Fujitsu поделилась информацией о суперкомпьютере следующего поколения FugakuNEXT (Fugaku Next), который создаётся совместно с японским Институтом физико-химических исследований (RIKEN). Проект реализуется при поддержке Министерства образования, культуры, спорта, науки и технологий Японии (MEXT).

FugakuNEXT придёт на смену вычислительному комплексу Fugaku, который в 2020 году стал самым высокопроизводительным суперкомпьютером в мире. В рейтинге ТОР500 от июня 2025 года эта НРС-система занимает седьмое место с FP64-быстродействием приблизительно 442 Пфлопс (теоретическая пиковая производительность достигает 537,21 Пфлопс). Разработку архитектуры FugakuNEXT планируется полностью завершить к середине 2028 года, после чего начнутся производство и монтаж суперкомпьютера. В эксплуатацию система будет введена не ранее середины 2030 года.

Известно, что в основу FugakuNEXT лягут Arm-процессоры Fujitsu MONAKA-X, при производстве которых предполагается использовать 1,4-нм технологию. Чипы получат до 144 вычислительных ядер. Кроме того, в состав машины войдут ИИ-ускорители NVIDIA, для связи которых с CPU планируется задействовать шину NVLink Fusion. Платформа также получит новые интерконнекты для горизонтального и вертикального масштабирования.

Источник изображений: Fujitsu

В материалах Fujitsu говорится, что FugakuNEXT получит в общей сложности свыше 3400 узлов CPU и GPU. Их объём памяти превысит 10 ПиБ (Пебибайт). Агрегированная пропускная способность памяти в случае CPU-блоков составит более 7 Пбайт/с, GPU-модулей — свыше 800 Пбайт/с против 163 Пбайт/с у нынешней системы Fugaku.

Кроме того, раскрываются ожидаемые показатели ИИ-быстродействия FugakuNEXT. У CPU-секции производительность превысит 48 Пфлопс в режиме FP64, 1,5 Эфлопс на операциях FP16/BF16 и 3 Эфлопс в режиме FP8. В случае GPU-раздела быстродействие FP64, FP16/BF16, FP8 и FP8 Sparse составит более 2,6 Эфлопс, 150 Эфлопс, 300 Эфлопс и 600 Эфлопс соответственно.

Компания Qualcomm анонсировала новые SoC семейства Dragonwing IQ-X — изделия IQ-X5181 и IQ-X7181, ориентированные на индустриальный сектор. Чипы предназначены для построения промышленных Windows-компьютеров, систем автоматизации, робототехнических платформ, медицинского оборудования и пр.

Решение IQ-X5181 объединяет восемь кастомизированных ядер Qualcomm Oryon (Armv8) с тактовой частотой до 3,4 ГГц, модификация IQ-X7181 — двенадцать. В состав SoC входит графический ускоритель Qualcomm Adreno с частотой соответственно 1,1 и 1,25 ГГц. Младшая версия способна справляться с декодированием видеоматериалов 4Kp60 VP9/AV1 и кодированием 4Kp30 AV1, старшая — 4K120 VP9/AV1 и 4Kp60 AV1. Чипы обеспечивают ИИ-производительность до 45 TOPS с учётом блоков CPU, GPU и Hexagon NPU.

Источник изображения: Qualcomm

Возможно использование до 64 Гбайт оперативной памяти LPDDR5X-4200, флеш-накопителей UFS 4.0 и карт SD/MMC (SD 3.0). Реализованы интерфейсы eDP (eDP1.4b) с поддержкой разрешения до 4096 × 2160 пикселей при 60 Гц и DisplayPort v1.4a (через USB) с поддержкой разрешения до 5120 × 2880 точек при 60 Гц. Изделие IQ-X5121 располагает двумя интерфейсами камер CSI на четыре линии каждый, IQ-X7181 — четырьмя.

Для обеих новинок заявлена поддержка 2 × USB 3.1, 3 × USB 4.0 Type-C (DisplayPort v1.4a Alt Mode), 6 × eUSB 2.0 и 221 × GPIO (UART, SPI, I3C, I2C via QUP). В случае IQ-X5181 реализованы интерфейсы 2 × PCIe 4.0 х4 и 2 × PCIe 3.0 х2, в случае IQ-X7181 — PCIe 4.0 х8, PCIe 4.0 х4 и 2 × PCIe 3.0 х2. Кроме того, говорится о поддержке Ethernet (чип-компаньон QPS615), Wi-Fi и Bluetooth (посредством модуля M.2 PCIe), Wi-Fi 7 / Wi-Fi 6E (через WCN785/WCN6856), а также 5G (модем Snapdragon X65).

Изделия выполнены в корпусе 1747-ball BGM с размерами 58 × 58 мм с максимальной толщиной 3 мм. Диапазон рабочих температур простирается от -40 до +105 °C. Говорится о совместимости с Windows 10/11 IoT Enterprise LTSC, Qt, CODESYS, EtherCAT и пр. Гарантирована доступность чипов в течение более чем 10 лет.

Компания Minisforum анонсировала рабочую станцию небольшого форм-фактора MS-R1, подходящую для решения различных ИИ-задач. В новинке, которая уже доступна для заказа, соседствуют процессор с архитектурой Arm и ОС на ядре Linux. Устройство заключено в корпус объемом примерно 1,78 л с габаритами 196 × 189 × 48 мм.

Применён чип Cix CP8180 (P1) с 12 вычислительными ядрами в конфигурации DynamIQ: 4 × Cortex-A720 с частотой до 2,6 ГГц, 4 × Cortex-A720 с частотой 2,3–2,4 ГГц и 4 × Cortex-A520 с частотой 1,8 ГГц. В состав изделия входит графический ускоритель Arm Immortalis G720 MC10 с поддержкой Vulkan 1.3, OpenGL ES 3.2, OpenCL 3.0. Встроенный VPU-блок обеспечивает возможность декодирования материалов 8Kp60 AV1, H.265, H.264, VP9, VP8, H.263, MPEG-4, MPEG-2, а также кодирования видео 8Kp30 H.265, H.264, VP9, VP8. Процессор наделён нейромодулем (NPU) с поддержкой операций INT4/INT8/INT16/FP16/BF16 и производительностью до 28,8 TOPS. Общее ИИ-быстродействие с учётом CPU и GPU достигает 45 TOPS.

Источник изображения: Minisforum

Компьютер может нести на борту до 64 Гбайт LPDDR5-5500. Есть коннектор M.2 2280/22110 для NVMe SSD с интерфейсом PCIe 4.0 x4. Кроме того, присутствует x16-слот (PCIe 4.0 x8) для карты расширения. В оснащение входят адаптеры Wi-Fi 6E и Bluetooth 5.3 (модуль M.2 2230 E-Key) и двухпортовый сетевой контроллер 10GbE (Realtek RTL8127).

Устройство располагает тремя портами USB 3.1 Type-A и четырьмя разъёмами USB 2.0 Type-A, двумя интерфейсами USB 3.1 Type-C (DisplayPort 1.4 Alt Mode), двумя гнёздами RJ45 для сетевых кабелей, интерфейсом HDMI 2.0, аудиогнездом на 3,5 мм и 40-контактной колодкой GPIO. Питание (19 В, 180 Вт) подаётся через DC-разъём. Система охлаждения включает три медные тепловые трубки и вентилятор.

Новинка поставляется с Debian 12. Цена варьируется примерно от $500 за версию с 32 Гбайт ОЗУ без накопителя до $700 за модификацию с 64 Гбайт памяти и SSD вместимостью 1 Тбайт.

Google представила новые инстансы на базе фирменных Arm-процессоров Axion: N4A и C4A Metal. N4A — самая экономичная виртуальная машина серии N на сегодняшний день, которая уже доступна в тестовом режиме (Preview Mode). N4A предлагает до двух раз лучшее соотношение цены и производительности, чем сопоставимые виртуальные машины текущего поколения на базе x86.

N4A доступен в готовых и настраиваемых конфигурациях: до 64 vCPU, 512 Гбайт DDR5 и сетевым подключением 50 Гбит/с. N4A предлагается в конфигурациях с высокой производительностью процессора (2 Гбайт RAM на vCPU), стандартной (4 Гбайт на vCPU) и с высокой производительностью памяти (8 Гбайт на vCPU). Виртуальные машины N4A поддерживают новейшие решения для хранения данных Hyperdisk, включая Hyperdisk Balanced, Hyperdisk Throughput и Hyperdisk ML (будет доступно позже), обеспечивая до 160 тыс. IOPS и пропускную способность 2,4 Гбайт/с на инстанс.

N4A демонстрирует высокие результаты в ряде отраслевых бенчмарков, отражающих ключевые рабочие нагрузки. Например, по сравнению с аналогичными x86-инстансами текущего поколения N4A обеспечивает до 105 % лучшее соотношение цены и производительности для вычислительных нагрузок, до 90 % — для масштабируемых веб-серверов, до 85 % — для Java-приложений и до 20 % — для баз данных общего назначения. N4A доступен в виде превью для Compute Engine, Google Kubernetes Engine (GKE), Dataproc и Batch, а поддержка Dataflow и других сервисов появится в ближайшее время.

Источник изображения: Google

C4A Metal — первый инстанс Google на базе Arm-архитектуры на bare metal-серверах. Он включает до 96 vCPU, до 768 Гбайт DDR5, сетевое подключение со скоростью до 100 Гбит/с и полную поддержку Google Cloud Hyperdisk, включая варианты хранения Hyperdisk Balanced, Extreme, Throughput и блочный доступ. Этот инстанс оптимизирован для специализированных рабочих нагрузок, таких как гипервизоры и разработка нативных приложений для Arm-архитектуры. Как облачное решение, C4A Metal обеспечивает снижение совокупной стоимости владения (TCO), предлагая предсказуемые эксплуатационные расходы.

Компания отметила, что, запуская конвейеры разработки и тестирования на физических экземплярах процессоров Axion с использованием C4A Metal, разработчики Android могут получить выгоду от нативной производительности, устраняя накладные расходы на управление эмуляцией, такие как медленные уровни трансляции инструкций. Кроме того, они могут значительно сократить задержки для инструментов сборки Android и автоматизированных систем тестирования, что приведёт к ускорению циклов обратной связи. C4A Metal также решает проблемы производительности, связанные с вложенной виртуализацией, что делает его отличной платформой для масштабируемых сред Cuttlefish (Cloud Android).

После сегодняшнего анонса портфолио инстансов на базе процессоров Axion теперь включает три варианта: N4A, C4A и C4A Metal. Вместе серии C и N позволяют снизить общие расходы на ведение бизнеса без ущерба для производительности или требований к конкретной рабочей нагрузке, отметила компания. «Независимо от того, используете ли вы Ironwood и Axion вместе или комбинируете их с другими вычислительными решениями, доступными на базе AI Hypercomputer, этот системный подход обеспечивает вам максимальную гибкость и производительность для самых требовательных рабочих нагрузок», — заявила Google.

Qualcomm и Arm опубликовали в среду квартальные отчёты, дав разные прогнозы относительно рынка процессоров для инференса, пишет The Register.

Генеральный директор Qualcomm Криштиану Амон (Cristiano Amon) сообщил аналитикам в ходе телефонной конференции, посвященной квартальным финансовым результатам о том, что его компания выйдет на рынок ЦОД с чипами, предназначенными для выполнения задач инференса и потребляющими меньше энергии, чем «железо» конкурентов. Амон рассказал, что Qualcomm разрабатывает SoC и плату для неё, поскольку «рост ИИ-ЦОД смещается от обучения к специализированным рабочим нагрузкам инференса, и ожидается, что эта тенденция усилится в ближайшие годы». Вместе с тем он отметил, что Qualcomm не сможет отчитаться о «существенной» выручке в сегменте ЦОД до 2027 года.

Генеральный директор Arm Рене Хаас (Rene Haas) тоже придерживается мнения, что энергопотребление является «узким местом» в ЦОД, и что спрос сместится с обучения на инференс, вместе с тем считая, что такого рода задачи будут выполняться и за пределами дата-центров. Он отметил растущий спрос на различные архитектуры и вычислительные решения, позволяющие выполнять инференс не в облаке. «Очевидно, что вы не будете полностью полагаться на что-то, что находится на периферии. Но сегодня всё наоборот. Всё на 100 % зависит от облака. И мы думаем, что это изменится», — заявил Хаас во время телефонной конференции с аналитиками, посвящённой финансовому отчёту Arm.

Источник изображения: BoliviaInteligente / Unsplash

Qualcomm анонсировала новую серию чипов для ИИ ЦОД AI200/AI250, заявив, что ИИ-стартап Humain, основанный суверенным фондом Саудовской Аравии, станет одним из их заказчиков. В ходе телефонной конференции Амон сообщил, что Qualcomm ведёт переговоры с другим крупным заказчиком-гиперскейлером, отметив, что они проходят успешно, пишет Reuters.

Выручка Qualcomm в IV квартале 2025 финансового года, завершившемся 28 сентября 2025 года, составила $11,27 млрд, что на 10 % больше, чем годом ранее, и выше консенсус-прогноза аналитиков, опрошенных LSEG, в размере $10,79 млрд. В полупроводниковом сегменте (QCT) выручка компании составила $9,82 млрд, превысив результат годичной давности на 13 %. При этом выручка в автомобильном сегменте выросла на 17 % до $1,05 млрд, в сегменте Интернета вещей — на 7 % до $1,81 млрд.

Источник изображения: Qualcomm

Скорректированная прибыль на акцию составила $3,00 при прогнозе от LSEG в размере $2,88. Из-за единовременной налоговой выплаты в размере $5,7 млрд компания завершила квартал с чистым убытком в $3,12 млрд, или $2,89 на акцию, тогда как годом ранее у неё была чистая прибыль в размере $2,92 млрд, или $2,59 на акцию.

Выручка Qualcomm за 2025 финансовый год составила $44,3 млрд, что на 14 % больше показателя предыдущего финансового года. Чистая годовая прибыль снизилась на 45 % до $5,5 млрд. В I квартале 2026 финансового года Qualcomm прогнозирует выручку в размере $11,8–$12,6 млрд, что соответствует среднему значению в $12,2 млрд. По данным LSEG, это превышает консенсус-прогноз аналитиков в $11,62 млрд. Скорректированная прибыль на акцию, согласно ожиданиям компании, составит $3,30–$3,50 при прогнозе Уолл-стрит в размере $3,31 на акцию.

Источник изображения: Qualcomm

Arm объявила о выручке во II квартале 2026 финансового года в размере $1,14 млрд, что на 34 % больше, чем годом ранее, а также больше прогноза аналитиков в размере $1,06 млрд, пишет Reuters. Третий квартал подряд выручка компании превышает $1 млрд. Выручка компании от роялти выросла год к году на 21 % до рекордных $620 млн, а от лицензирования — на 56 % до $515 млн благодаря новым крупным соглашениям в сфере вычислительных технологий нового поколения. Скорректированная операционная прибыль (Non-GAAP), достигла $467 млн, а скорректированная прибыль на акцию (Non-GAAP), составила $0,39, что в обоих случаях превышает прогноз, отметил ресурс Converge! Network Digest.

Финансовый директор Джейсон Чайлд (Jason Child) сообщил инвесторам, что наибольший вклад в рост выручки внесли смартфоны, но «более высокие ставки роялти за чип в ЦОД, где мы по-прежнему наблюдаем рост доли кастомных чипов для гиперскейлеров», безусловно, не были помехой. Arm отметила, что набирает обороты вклад своей архитектуры в развитие облачного ИИ: более 1 млн ядер Arm Neoverse уже развёрнуто в инфраструктуре гиперскейлеров. Ожидается, что доля процессоров Arm в установленных ведущими гиперскейлерами чипах в этом году достигнет почти 50 %.

Источник изображения: Arm

Среди новых игроков на этом рынке компания отметила Google, которая уже перенесла более 30 тыс. облачных приложений на Arm-чипы Axion, включая Gmail и YouTube, и намерена перенести большую часть из более чем 100 тыс. своих приложений. Также в минувшем квартале Microsoft расширила использование процессоров Cobalt 100 на базе Arm до 29 регионов по всему миру. «Открытие пяти новых ЦОД Stargate AI, все из которых основаны на Arm как стратегической вычислительной платформе, подчёркивает роль Arm в обеспечении масштабируемого ИИ», — отметила компания. Доля Arm на рынке серверных процессоров действительно достигла 25 %, но во многом благодаря внедрению интегированных в суперчипы NVIDIA процессорам Grace.

NVIDIA анонсировала DPU BlueField 4, рассчитанный на использование в составе масштабных инфраструктур ИИ. Устройство оснащено 800G-портами. Новинка в этом отношении вдвое быстрее BlueField-3, дебютировавших ещё в 2021 году.

NVIDIA отмечает, что ИИ-фабрики продолжают развиваться с беспрецедентной скоростью. При этом требуется обработка колоссальных массивов структурированных и неструктурированных данных. Для удовлетворения этих потребностей необходимо формирование инфраструктуры нового класса, на которую как раз и ориентирован DPU BlueField-4. Новинка использует программно-определяемую архитектуру для ускорения сетевых операций, функций безопасности и задач хранения данных. По заявлениям NVIDIA, BlueField-4 позволяет трансформировать дата-центры в безопасную интеллектуальную ИИ-инфраструктуру с высокой производительностью.

BlueField-4 объединяет 64-ядерный Arm-процессор NVIDIA Grace (114 Мбайт L3-кеш), 128 Гбайт LPDDR5, 512 Гбайт SSD, сетевой адаптер NVIDIA ConnectX-9 SuperNic (1,6 Тбит/с), а также коммутатор PCIe 6.0 с 48 линиями. Новинка будет доступна в виде карты расширения (PCIe 6.0 x16) и в виде модуля для узлов VR NVL144. Утверждается, что по сравнению с BlueField-3 вычислительная производительность выросла в шесть раз. При этом возможно формирование ИИ-фабрик вчетверо большего масштаба. Кроме того, BlueField-4 поддерживает многопользовательскую сеть, быстрый доступ к данным и микросервисы NVIDIA DOCA. Задействована архитектура NVIDIA BlueField Advanced Secure Trusted Resource Architecture.

Источник изображения: NVIDIA

Предполагается, что BlueField-4 возьмут на вооружение такие производители серверов и платформ хранения данных, как Cisco, DDN, Dell Technologies, HPE, IBM, Lenovo, Supermicro, VAST Data и WEKA. О поддержке новинки заявили Armis, Check Point, Cisco, F5, Forescout, Palo Alto Networks и Trend Micro, а также системные интеграторы Accenture, Deloitte и World Wide Technology. Интегрировать BlueField-4 в свои платформы намерены Canonical, Mirantis, Nutanix, Rafay, Red Hat, Spectro Cloud и SUSE. На рынок BlueField-4 поступит в 2026 году как часть экосистемы Vera Rubin.

Google объявила, что портировала около 30 тыс. внутренних нагрузок на Arm-архитектуру и планирует перенести ещё порядка 70 тыс. Помогает ей в этом ИИ, но пока не слишком успешно. При этом целиком отказываться от x86-процессоров в пользу собственных Arm-чипов Axion компания пока не планирует. YouTube, Gmail и BigQuery уже работают как на системах с x86, так и c Arm. В процессе портирования приходится уделять внимание архитектурным различиям, таким как особенности работы с числами с плавающей запятой, параллелизм, платформенно-зависимые технологии и производительность.

Специалисты Google рассказали, что сначала они перенесли некоторые из ключевых задач, такие как F1, Spanner и Bigtable, используя стандартные методы разработки ПО с привлечением инженеров. Оказалось, что современные компиляторы и инструменты, такие как санитайзеры и фаззеры, избавили разработчиков от множества сюрпризов. Большая часть времени по факту ушла на исправление тестов, обновление сложных систем сборки и развёртывания, как правило, для самых старых и самых нагруженных сервисов, устранение проблем с массовым развёртыванием в рабочих средах и принятие мер по предотвращению дестабилизации критически важных систем.

Источник изображения: Google

30 тыс. приложений — это достаточно большой объём кода для того, чтобы задуматься об автоматизации задач. Поэтому компания создала новый мультиагентный ИИ-инструмент CogniPort для исправления ошибок сборки и тестирования. Он успешно справлялся с проблемами примерно в 30 % случаев и лучше всего — с исправлениями тестов, платформенно-зависимыми особенностями и особенностями представления данных. Эффективность не впечатляет, но Google предстоит портировать ещё десятки тысяч нагрузок. пакетов.

Источник изображения: Google

Кроме того, компания внедрила новую систему непрерывного мониторинга и развёртывания мультиархитектурных нагрузок CHAMP (Continuous Health Monitoring Platform), которая автоматически отбрасывает задачи, работа которых на Arm сопровождается проблемами вроде циклических сбоев или недостаточной производительности, для последующих отладки и профилирования. Чем больше будет запущено нагрузок, тем лучше Borg, управляющий кластерами внутри Google, сможет распределять задачи таким образом, чтобы эффективно использовать Arm-серверы.

Это позволит сэкономить затраты, поскольку по словам Google, системы на базе Axion обеспечивают на 65 % лучшее соотношение цены и производительности, чем экземпляры на базе x86, а также на 60 % более высокую энергоэффективность. Ранее Google, по неофициальным данным, высказывала недовольство показателем TCO последних поколений Intel Xeon. Возможно, это побудило компанию заняться созданием собственного процессора.

Источник изображения: Google

Первой на этот путь, тоже ради улучшения TCO, ступила Amazon, которая разработала уже четыре поколения Arm-процессоров Graviton. В прошлом году компания похвасталась, что у неё есть уже 2 млн этих чипов. Alibaba Cloud в 2021 году представила свой первый Arm-процессор Yitian 710. У Microsoft с прошлого года есть собственные Arm-чипы Cobalt 100, на которые также возложена часть внутренних нагрузок.

Наконец, Oracle два года назад сообщила о завершении миграции всех своих облачных сервисов на Arm, включая флагманскую СУБД. Oracle использует процессоры компании Ampere Computing, в которой она владела заметной долей до сделки с SoftBank. Все эти процессоры позволили Arm занять четверть рынка серверных CPU, однако решающую роль сыграло внедрение NVIDIA GB200/GB300. Arm также заключила стратегическое соглашение с Meta✴, чтобы помочь последней с оптимизацией ПО.