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.

Дебютировал одноплатный компьютер Orange Pi 4 Pro, предназначенный для построения периферийных устройств с ИИ-функциями, систем промышленной автоматизации, сетевых хранилищ данных, шлюзов и пр. В основу новинки положена аппаратная платформа Allwinner.

Применён процессор A733, объединяющий два ядра Arm Cortex-A76 с частотой до 2 ГГц, шесть ядер Arm Cortex-A55 с частотой до 1,8 ГГц, а также ядро реального времени XuanTie E902 RISC-V с частотой 200 МГц. Чип содержит графический блок Imagination BXM-4-64 и нейропроцессорный модуль (NPU) с производительностью до 3 TOPS на операциях INT8 (говорится также о поддержке INT16/FP16/BF16). Объём оперативной памяти LPDDR5 может составлять 4, 6, 8, 12 и 16 Гбайт.

Изделие располагает коннектором M.2 M-Key для SSD с интерфейсом PCIe 3.0 (NVMe) и слотом microSD с поддержкой карт ёмкостью до 128 Гбайт, а опционально может быть добавлен накопитель eMMC вместимостью 16, 32, 64 или 128 Гбайт. Предусмотрены адаптеры Wi-Fi 6 и Bluetooth 5.4 (BLE), сетевой контроллер 1GbE (YT8531CA) с поддержкой PoE.

Источник изображения: Orange Pi

В набор разъёмов входят три порта USB 2.0 Type-A, по одному порту USB 3.0 Type-A и USB Type-C (служит для подачи питания 5 В / 3 А), гнездо RJ45 для сетевого кабеля, коннектор HDMI 2.0 и аудиогнездо на 3,5 мм. Есть интерфейс MIPI-DSI (4 линии), два интерфейса MIPI-CSI (4 и 2 линии) и 40-контактная колодка GPIO, совместимая с Raspberry Pi. Габариты составляют 89 × 56 мм, масса — 58 г. Стоимость Orange Pi 4 Pro начинается примерно с $30 в варианте с 4 Гбайт ОЗУ.

Компания Radxa, как сообщает ресурс CNX Software, пополнила ассортимент одноплатных компьютеров моделью Orion O6N в форм-факторе Nano-ITX. Новинка предназначена для создания различных устройств с ИИ-функциями. В основу положен процессор Cix P1 (CD8160), который объединяет 12 ядер Arm в конфигурации 4 × Cortex-A720 с тактовой частотой до 2,6 ГГц, 4 × Cortex-A720 с частотой 2,4 ГГц и 4 × Arm Cortex-A520 с частотой 1,8 ГГц.

Имеется 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 и MPEG-2, а также кодирования 8Kp30 H.265, H.264, VP9 и VP8. В состав чипа входит нейропроцессорный модуль (NPU) с производительностью до 30 TOPS (заявлена поддержка операций INT4/INT8/INT16, FP16/BF16, TF32). Общее ИИ-быстродействие Cix P1 достигает 45 TOPS. Изделие изготавливается по 6-нм технологии TSMC.

Источник изображения: Radxa

Одноплатный компьютер может нести на борту от 8 до 64 Гбайт оперативной памяти LPDDR5-5500 (вариант с 32 Гбайт стоит около $200). Есть два коннектора M.2 M-Key для SSD с интерфейсом PCIe 4.0 x4 (NVMe) и разъём UFS. Кроме того, предусмотрены слот M.2 E-Key (PCIe 4.0 x2 + USB) для адаптера Wi-Fi 7/6E и Bluetooth, а также слот M.2 B-Key для модема 4G/5G. Присутствует двухпортовый сетевой контроллер 2.5GbE.

Допускается вывод изображения одновременно на три монитора через интерфейсы HDMI 2.0 (до 4Kp60), DisplayPort 1.4 (до 4Kp120) и USB Type-C (DisplayPort Alt Mode; до 4Kp60). Упомянуты два интерфейса MIPI CSI (4 линии) и 40-контактная колодка GPIO с поддержкой 3 × UART, 2 × I2C, 2 × I2S, 2 × PWM, 1 × SPI и пр. В число доступных разъёмов входят два гнезда RJ45 для сетевых кабелей, три порта USB 2.0 Type-A, два порта USB 3.2 Gen2 Type-A, разъём USB 3.2 Gen2 Type-C. Питание (12 В) подаётся через DC-коннектор (5,5/2,5 мм). Габариты составляют 120 × 120 мм. Есть 4-контактный разъём для подсоединения вентилятора охлаждения с ШИМ-управлением. Заявлена совместимость с Debian/Ubuntu Linux.

Arm Holdings и Meta✴ Platforms объявили о стратегическом партнёрстве, направленном на «масштабирование эффективности ИИ на каждом уровне вычислений, охватывающем ПО и инфраструктуру ЦОД». Как отмечено в пресс-релизе, сотрудничество позволит использовать ИИ в различных типах вычислений, рабочих нагрузках и процессах, которые лежат в основе глобальных платформ Meta✴, а также объединить «лидерство Arm в области энергоэффективных вычислений на базе ИИ с инновациями Meta✴ в области продуктов, инфраструктуры и открытых технологий на базе ИИ для достижения значительного повышения производительности и эффективности».

«От взаимодействия с нашими платформами до создаваемых нами устройств, ИИ меняет способы взаимодействия и творчества людей. Партнёрство с Arm позволяет нам эффективно масштабировать эти инновации для более чем 3 млрд пользователей приложений и технологий Meta✴», — заявил руководитель глобальной инфраструктуры Meta✴.

Сообщается, что в рамках сотрудничества системы ранжирования и рекомендаций Meta✴ на основе ИИ, играющие ключевую роль в поиске и персонализации в таких сервисах, как Facebook✴ и Instagram✴, будут использовать платформы Arm Neoverse для обеспечения более высокой производительности и более низкого энергопотребления по сравнению с x86-системами. Решения британского разработчика также позволят Meta✴ улучшить показатель производительности на Вт, что подчёркивает эффективность и масштабируемость Arm для гиперскейлеров, отметила Arm.

Источник изображения: Arm

Сделка с Meta✴ станет важным подтверждением эффективности архитектуры Arm, которая конкурирует с устоявшейся архитектурой x86, используемой Intel и AMD, отметило агентство Reuters. Новое соглашение позволит углубить сотрудничество в области оптимизации ПО для ИИ-технологий в рамках фреймворка МО PyTorch, движка выполнения периферийных вычислений ExecuTorch и движка инференса vLLM, а также обеспечит дальнейшее совершенствование платформы Executorch, оптимизированной с помощью Arm KleidiAI. Также компании отметили, что сотрудничество позволит упростить развёртывание ИИ-моделей и повысить производительность ИИ-приложений от периферии до облака.

Источник изображения: Meta✴

Сообщается, что проекты с открытым исходным кодом играют ключевую роль в стратегии Meta✴ в области ИИ, позволяя разрабатывать и внедрять различные решения: от рекомендаций до разговорного интеллекта. Компании подтвердили намерение расширять в дальнейшем возможности оптимизации этих проектов с открытым исходным кодом, позволяя миллионам разработчиков по всему миру создавать и запускать ИИ-решения на базе Arm.

Работа над открытым исходным кодом будет способствовать более широкому внедрению Arm-архитектуры за счет повышения совместимости ПО, что является ключевым препятствием для её более широкого использования, пишет Reuters. Как отметил ресурс TechCrunch, Arm и Meta✴ не обмениваются долями собственности или элементами инфраструктуры, что отличает это соглашение о сотрудничестве от ряда недавних сделок на рынке ИИ-инфраструктуры. Доля Arm на рынке серверных процессоров стремительно выросла за последние годы, во многом благодаря ИИ-платформам NVIDIA. По данным The Register, пока речь идёт как раз об оптимизации ПО для уже развёрнутых Arm-платформ, а не о создании кастомного CPU.

Некоммерческая организация Open Compute Project Foundation (OCP) сообщила о расширении так называемой «открытой чиплетной экономики» (Open Chiplet Economy). Свои наработки в данной сфере сообществу передали компании Arm и Eliyan.

Open Chiplet Economy — это инициатива OCP Server Project Group. Она позволяет разработчикам чиплетов посредством открытого рынка взаимодействовать с производителями продукции. Речь идет о формировании унифицированной экосистемы, за поддержание которой в актуальном состоянии отвечает OCP.

В рамках проекта компания Arm передала организации OCP и её участникам архитектуру FCSA (Foundation Chiplet System Architecture), основанную на CSA (Chiplet System Architecture). Она определяет общие базовые стандарты для разделения монолитных систем на чиплеты, которые затем могут использоваться в составе различных изделий, включая память, устройства ввода-вывода и ускорители. Такой подход, как ожидается, упростит создание новых продуктов благодаря повторному использованию уже разработанных блоков. Кроме того, повысится гибкость за счёт отказа от привязки к проприетарным стандартам чиплетов.

Источник изображения: OCP

В свою очередь, Eliyan предоставит сообществу разработки, которые помогут расширить спецификацию интерконнекта для чиплетов OCP BoW 2.0 (Bunch of Wires). В частности, будут добавлены функции для систем, которым требуется высокая пропускная способность: это могут быть приложения ИИ, НРС, игры, автомобильные платформы и пр. Целевым показателем является поддержка скоростей памяти HBM4 (2 Тбайт/с для чтения или записи) вместе с дополнительным каналом связи для сигналов ECC и управления.

Дебютировал одноплатный компьютер Orange Pi 6 Plus, предназначенный для создания различных устройств с ИИ-функциями. Это могут быть системы промышленной автоматизации, компактные рабочие станции, edge-оборудование, домашние серверы и пр.

Изделие построено на процессоре Cix CD8180/CD8160 с 12 ядрами в конфигурации 4 × Arm Cortex-A720 с тактовой частотой до 2,8 ГГц, 4 × Arm Cortex-A720 с частотой 2,4 ГГц и 4 × Arm Cortex-A520 с частотой 1,8 ГГц. В состав чипа входят графический ускоритель Arm Immortalis-G720 MC10 и нейропроцессорный блок (NPU). Суммарная заявленная ИИ-производительность достигает 45 TOPS.

Источник изображения: Orange Pi

Одноплатный компьютер может нести на борту 16, 32 или 64 Гбайт оперативной памяти LPDDR5-5500. Есть два коннектора M.2 2280 M-Key для SSD с интерфейсом PCIe (NVMe), слот для карты microSD, а также разъём M.2 2230 E-Key для адаптера Wi-Fi / Bluetooth. Предусмотрены два сетевых порта 5GbE.

В оснащение новинки входят по два порта USB 3.0 Type-C, USB 3.0 Type-А и USB 2.0, интерфейсы HDMI 1.4, eDP и DisplayPort 1.4 (говорится о возможности вывода изображения в формате 4К со скоростью 120 к/с), два гнезда RJ45 для сетевых кабелей, комбинированное аудиогнездо на 3,5 мм. Имеются два интерфейса камеры MIPI CSI (4 линии) и 40-контактная колодка GPIO (UART, I2C, SPI, PWM). Питание подаётся через коннектор USB Type-C (в комплект входит адаптер мощностью 100 Вт). К плате может быть подключён вентилятор охлаждения с ШИМ-управлением. Габариты составляют 115 × 100 мм, масса — 132 г. Заявлена совместимость с Debian, Ubuntu, Android, Windows, ROS2 (Robot Operating System 2).

Японская корпорация Fujitsu объявила о расширении стратегического сотрудничества с NVIDIA с целью создания полнофункциональной инфраструктуры ИИ следующего поколения, в состав которой войдут ИИ-агенты. Предполагается, что инициатива поможет ускорить развитие таких отраслей, как здравоохранение, производство, робототехника и др.

Партнёры намерены работать по ряду направлений. В частности, Fujitsu и NVIDIA займутся созданием передовой вычислительной инфраструктуры для задач ИИ. Речь идёт об объединении серверных процессоров Fujitsu Monaka на архитектуре Arm с высокопроизводительными GPU разработки NVIDIA. Для этого будет задействована технология NVLink Fusion, позволяющая применять скоростные интерконнекты NVLink со сторонними чипами. Конечной целью является предоставление комплексной экосистемы HPC-ИИ с интегрированным софтом Fujitsu для Arm-процессоров и NVIDIA CUDA.

Кроме того, сотрудничество предусматривает создание «саморазвивающейся» платформы ИИ-агентов. Она, как ожидается, обеспечит высокую производительность и безопасность. Планируется внедрение механизма, который позволит агентам и моделям ИИ развиваться автономно с возможностью оптимизации под запросы конкретных отраслей. В конечном итоге, такие агенты будут предоставляться заказчикам в виде микросервисов NVIDIA NIM.

Источник изображений: Fujitsu

Ещё одним направлением сотрудничества названо формирование партнёрской экосистемы для расширения использования агентов и моделей ИИ. Планируется также разработка передовых квантовых технологий, включая гибридные квантово-классические вычислительные системы на основе чипов Monaka и НРС-решений NVIDIA.

В целом, как отмечается, к 2030 году спрос на вычислительные мощности для ИИ в Японии вырастет в 320 раз по сравнению с 2020-м. На этом фоне местные компании, включая Fujitsu, SoftBank и KDDI, активно реализуют различные проекты, направленные на развитие рынка ИИ.

Французский разработчик серверных Arm-процессоров SiPearl, не имеющий собственных производственных мощностей, объявил о выпуске процессора Athena1 для приложений двойного назначения.

Как сообщается в пресс-релизе, созданный на основе опыта, полученного при разработке процессора Rhea1, который будут использоваться в первом европейском экзафлопсном суперкомпьютере JUPITER, новый чип будет предлагать функции, специально разработанные для рабочих нагрузок государственных, оборонных и аэрокосмических приложений, включая такие направления, как защищенная связь и разведка, криптография и шифрование, обработка разведывательных данных, тактические сети, электронное обнаружение и локальная обработка данных на транспортных средствах.

В дополнение к вычислительной мощности, Athena1 будет отличаться безопасностью и целостностью данных. Семейство Athena1 будет предлагаться в вариантах с 16, 32, 48, 64 или 80 ядрами Arm Neoverse V1 (Zeus), в зависимости от требуемой мощности для каждого приложения, ограничений по нагреву и других факторов. Подробные технические характеристики будут раскрыты позже.

Источник изображения: SiPearl

Производством кристаллов Athena1 займётся TSMC. Предполагается, что первоначально упаковка будет осуществляться на Тайване с последующим переносом в Европу, чтобы способствовать развитию европейской промышленной экосистемы. Коммерческий выпуск Athena1 запланирован на II половину 2027 года.

Филипп Ноттон (Philippe Notton), генеральный директор и основатель SiPearl отметил, что при разработке новой версии первого процессора компании, «идеально отвечающей требованиям двойного назначения», был использован опыт, накопленный её научно-исследовательскими и опытно-конструкторскими группами в области высокопроизводительных вычислений. «В рамках программы, порученной нам Европой по содействию возвращению высокопроизводительных процессорных технологий на континент, Athena1 является идеальным дополнением к Rhea1, помогая утвердить стратегическую независимость Европы», — подчеркнул Ноттон.