Компания Giga Computing (дочерняя структура Gigabyte) анонсировала сервер R284-A91-AAL3 для задач НРС. Новинка, выполненная в форм-факторе 2U, использует аппаратную платформу Intel с двумя процессорами Xeon 6900 семейства Granite Rapids-AP с показателем TDP до 500 Вт.

Система располагает 24 слотами для модулей оперативной памяти DDR5: могут использоваться изделия RDIMM-6400 и MRDIMM-8800. В оснащение входят контроллер ASPEED AST2600, два сетевых порта 1GbE на основе Intel I350-AM2, выделенный сетевой порт управления 1GbE, два разъёма USB 3.0 Type-A и интерфейс Mini-DP. Предусмотрено по одному слоту PCIe 5.0 x16 для карты FHHL и OCP NIC 3.0 (PCIe 5.0 x16).

Особенностью сервера является наличие 16 фронтальных отсеков для CXL-модулей формата E3.S 2T (PCIe 5.0 x8). Такие изделия, в частности, ранее представила компания Innodisk. Модули CXL дают возможность масштабировать ресурсы памяти системы для выполнения сложных задач. Кроме того, там же предусмотрены четыре посадочных места для E3.S NVMe SSD (PCIe 5.0). Есть два тыльных отсека для SFF-устройств SATA/SAS-4 с возможностью горячей замены и два внутренних коннектора M.2 для SSD формата 2280/22110 с интерфейсом PCIe 5.0 x4.

Источник изображений: Giga Computing

Габариты сервера составляют 438 × 87,5 × 815 мм, масса — 21,2 кг. Питание обеспечивают два блока с резервированием мощностью 2700 Вт с сертификатом 80 PLUS Titanium. Применено воздушное охлаждение с четырьмя системными вентиляторами диаметром 80 мм. Диапазон рабочих температур — от +10 до +35 °C. Гарантирована совместимость с Windows Server 2025. Опционально может быть установлен модуль TPM 2.0.

Корпорация Microsoft в партнёрстве с SAP и Intel запустила в облаке Azure новые виртуальные машины семейства M-Series с технологией Compute Express Link (CXL). В настоящее время эти инстансы работают в режиме закрытого тестирования.

Интерконнект CXL основан на интерфейсе PCIe: он обеспечивает высокоскоростную передачу данных с малой задержкой между хост-процессором и буферами памяти, акселераторами, устройствами ввода/вывода и пр. На днях была обнародована спецификация CXL 4.0, которая предусматривает поддержку линий с пропускной способности до 128 ГТ/с.

Новые инстансы Azure базируются на процессорах Intel Xeon 6500P и 6700P поколения Granite Rapids-SP. В этих чипах реализована технология CXL Flat Memory Mode, которая позволяет оптимизировать соотношение вычислительных мощностей и ресурсов памяти. Это обеспечивает улучшенную масштабируемость без ущерба для производительности, что важно при работе с приложениями, требовательными к объёму памяти.

Источник изображения: Microsoft

В случае представленных виртуальных машин Azure поддержка CXL способствует более эффективной работе SAP S/4HANA. В частности, достигается большая гибкость в плане конфигурирования платформы, что помогает удовлетворять потребности конкретных бизнес-пользователей при одновременном снижении совокупной стоимости владения.

«Инновационная архитектура инстансов с поддержкой CXL Flat Memory Mode ориентирована на повышение экономической эффективности и оптимизацию производительности программных решений SAP», — отмечает Intel.

Консорциум CXL Consortium объявил о выходе спецификации Compute Express Link (CXL) 4.0, которая более соответствует растущим требованиям рабочих нагрузок в современных ЦОД.

По словам Дерека Роде (Derek Rohde), президента CXL Consortium, также занимающего пост главного инженера в NVIDIA, выпуск спецификации CXL 4.0 открывает новую веху в развитии когерентной работы с памятью, удваивая пропускную способность по сравнению с предыдущим поколением и предлагая новые функции. Он отметил, что выпуск отражает стремление компаний-членов консорциума продвигать открытые стандарты, которые способствуют инновациям и открывают всей отрасли возможность масштабироваться для будущих моделей использования.

Новый стандарт CXL 4.0 получил поддержку линий с пропускной способности в 128 ГТ/с, что вдвое больше по сравнению с предыдущим, причём без увеличения задержки. Фактически стандарт приведён в соответствие с PCI Express 7.0. Также были сохранены ранее реализованные улучшения протокола CXL 3.0: FLIT-кадры размером 256 байт, FEC и CRC. Сохраняется и полная обратная совместимость со всеми предыдущими версиями — CXL 3.x, 2.0, 1.1 и 1.0.

Впрочем, тут есть нюансы. В CXL 4.0 появилась агрегация физических портов (Bundled Ports) в один логический порт, позволяющая одному устройству Type 1/2 одновременно подключаться к нескольким root-портам хоста или коммутатора для увеличения пропускной способности. При этом один из физических портов должен быть полнофункциональным, тогда как остальные порты могут быть оптимизированы исключительно для передачи данных. Агрегированные порты также поддерживают 256-байт FLIT-режим, но как минимум один физический порт должен поддерживать 68-байт режим ради обратной совместимости.

Источник изображения: CXL Consortium

Также спецификация реализует поддержку до четырёх ретаймеров для увеличения дальности передачи сигнала, повышение надёжности (RAS), снижение количества возможных ошибок, а также более детальные и актуальные отчёты о проблемах. Кроме того, появилась функция Post Package Repair (PPR), позволяющая хосту инициировать проверку устройства во время загрузки, т.е. до запуска рабочих нагрузок.

Комментируя выход CXL 4.0, Alibaba заявила, что как член-учредитель консорциума CXL, она активно поддерживает экосистему CXL: «Мы рады выпуску CXL 4.0, поддерживающей PCIe 7.0 и объединение портов, что отвечает растущим требованиям к пропускной способности памяти для современных облачных рабочих нагрузок. Кроме того, CXL 4.0 повышает надёжность и удобство обслуживания памяти благодаря расширенным возможностям оповещения об ошибках и резервирования памяти. Мы считаем, что CXL 4.0 представляет собой еще одну важную веху на пути к компонуемым, масштабируемыми надёжным стоечным архитектурам для ЦОД нового поколения».

Компания SK hynix, по сообщению ресурса Blocks & Files, проектирует память нового типа AI DRAM (AI-D) для высокопроизводительных ИИ-платформ. Изделия нового типа будут предлагаться в трёх модификациях — AI-D O (Optimization), AI-D B (Breakthrough) и AI-D E (Expansion), что, как ожидается, позволит устранить узкие места современных систем.

SK hynix является одним из лидеров рынка памяти HBM (Hgh Bandwidth Memory) для ИИ-ускорителей. Однако достижения в данной сфере отстают от развития GPU, из-за чего возникает препятствие в виде «стены памяти»: наблюдается разрыв между объёмом и производительностью HBM и вычислительными возможностями ускорителей. Проще говоря, GPU простаивают в ожидании данных.

Одним из способов решения проблемы является создание кастомизированных чипов HBM, предназначенных для удовлетворения конкретных потребностей клиентов. Вторым вариантом SK hynix считает выпуск специализированной памяти AI-D, спроектированной для различных ИИ-нагрузок.

Источник изображений: SK hynix

В частности, вариант AI-D O предполагает разработку энергосберегающей высокопроизводительной DRAM, которая позволит снизить общую стоимость владения ИИ-платформ. Для таких изделий предусмотрено применение технологий MRDIMM, SOCAMM2 и LPDDR5R.

Продукты семейства AI-D B помогут решить проблему нехватки памяти. Такие изделия будут отличаться «сверхвысокой ёмкостью с возможностью гибкого распределения». Упомянуты технологии CMM (Compute eXpress Link Memory Module) и PIM (Processing-In-Memory). Это означает интеграцию вычислительных возможностей непосредственно в память, что позволит устранить узкие места в перемещении данных и повысить общее быстродействие ИИ-систем.

Ёмкость AI-D B составит до 2 Тбайт — в виде массива из 16 модулей SOCAMM2 на 128 Гбайт каждый. Причём память отдельных ускорителей сможет объединяться в общее адресное пространство объёмом до 16 Пбайт. Любой GPU сможет заимствовать свободную память из этого пула для расширения собственных возможностей по мере роста нагрузки.

Наконец, архитектура AI-D E подразумевает использование памяти, включая HBM, за пределами дата-центров. SK hynix планирует применять DRAM в таких областях, как робототехника, мобильные устройства и платформы промышленной автоматизации.

Китайская компания Zhaoxin объявила о выходе серверного процессора нового поколения KH-50000 на x86-совместимой архитектуре Zhaoxin Century Avenue, анонсированного в июле этого года. Новинка предназначена для обеспечения выполнения широкого круга задач, включая обработку ИИ-нагрузок, облачные вычисления и Big Data. KH-50000 представлен в двух вариантах: с 72 и 96 ядрами.

Чип имеет размеры 72 × 76 мм. Используется чиплетная компоновка с массивным IO-кристаллом и четырьмя вычислительными кластерами, содержащими по три чиплета каждый. Каждый чиплет содержит до 8 ядер и 32 Мбайт кеша L3 — итого 96 ядер и 384 Мбайт кеша L3. KH-50000 поддерживает 32- и 64-бит инструкции x86, включая SSE4.2, AVX и AVX2. Также реализована поддержка виртуализации, но нет поддержки SMT.

Источник изображений: Zhaoxin/Tom's Hardware

96-ядерный вариант KH-50000 поддерживает тактовую частоту 2,2 ГГц и 3,0 ГГц в режиме Boost. У 72-ядерного чипа базовая тактовая частота составляет 2,6 ГГц и 3,0 ГГц в режиме Boost. Данных о TDP нет. KH-50000 поддерживает масштабирование 2S и 4S, что позволяет увеличить количество ядер до 384 на сервер. Для межчипового взаимодействия используется интерфейс ZPI 5.0 (Zhaoxin Processor Interconnect) собственной разработки.

Процессор поддерживает до 12 каналов DDR5-5200 ECC RDIMM, что позволяет использовать в общей сложности до 3 Тбайт памяти, в отличие от 2 Тбайт DDR4-3200 у предшественника KH-40000. Также сообщается о наличии 128 линий PCIe 5.0 совместимых с ZPI/CXL и 16 линий PCIe 4.0 по сравнению со 128 линиями PCIe 3.0 в KH-40000. Количество портов SATA и USB несколько уменьшилось по сравнению с KH-4000, но теперь реализована поддержка спецификации USB 3.2 Gen2 (четыре порта). Также указана поддержка 12 портов SATA III.

Как отметил ресурс Tom's Hardware, в соответствии с требованиями безопасности Китая KH-5000 поддерживает фирменные стандарты шифрования SM2, SM3 и SM4. В частности, Zhaoxin интегрировала в KH-50000 чип четвёртого поколения от National Technology (вероятно, NS350). Этот чип соответствует требованиям безопасности китайского стандарта криптографических модулей GM/T 0012-2020 и международному стандарту TPM 2.0 (SPEC 1.59).

На мероприятии Global Memory Innovation Forum (GMIF) 2025 в Шэньчжэне (Китай) сразу несколько крупных компаний поделились планами по разработке SSD с интерфейсом PCIe 6.0, предназначенных для дата-центров и корпоративных инфраструктур.

В частности, Samsung работает над продуктами CMM-D с CXL 3.1 и PCIe 6.0, выпуск которых запланирован на следующий год. Дебютируют SSD семейства PM1763 с интерфейсом PCIe 6.0, которые, по утверждениям южнокорейского производителя, обеспечат вдвое большую производительность и значительно более высокую энергоэффективность по сравнению с нынешними накопителями. Энергопотребление заявлено на уровне 25 Вт.

Ориентировочно в 2027 году Samsung планирует выпустить SSD с интерфейсом PCIe 6.0 вместимостью до 512 Тбайт. Такие устройства будут предлагаться в форм-факторе EDSFF 1T. Кроме того, компания готовит флеш-память Z-NAND седьмого поколения с технологией GIDS (GPU-Initiated Direct Storage Access), которая позволит ИИ-ускорителям напрямую обращаться к устройствам хранения Z-NAND, минуя CPU и RAM.

Источник изображения: Samsung

В свою очередь, Silicon Motion раскрыла дополнительную информацию о контроллере SM8466 с поддержкой PCIe 6.0, о разработке которого стало известно в январе нынешнего года. Это изделие обеспечит скорость последовательной передачи данных до 28 Гбайт/с и величину IOPS до 7 млн. Новый контроллер позволит создавать SSD ёмкостью до 512 Тбайт. Производиться решение будет на предприятии TSMC по 4-нм технологии. Выпуск первых SSD корпоративного класса на основе SM8466 намечен на 2026 год.

Источник изображения: Silicon Motion via Wccftech

Накопители PCIe 6.0 также проектирует InnoGrit. Эта компания в 2026-м намерена представить устройства, у которых показатель IOPS (операций ввода/вывода в секунду) будет достигать 25 млн.

Согласно публикациям CNBC и The Information, NVIDIA заключила сделку с разработчиком интерконнекта для ИИ-систем Enfabrica стоимостью $900 млн, чтобы лицензировать ряд его технологий, а также переманить его гендиректора и ключевых сотрудников. Оплата сделки, завершённой на прошлой неделе, производилась собственными средствами NVIDIA и её акциями. Глава Enfabrica Рочан Санкар (Rochan Sankar) уже присоединился к команде NVIDIA.

Спрос на вычислительные мощности для поддержки генеративного ИИ со стороны таких компаний, как OpenAI, Anthropic, Mistral, AWS, Microsoft и Google, ставит перед NVIDIA сложную задачу: как создать унифицированный, отказоустойчивый GPU-кластер, способный справиться с такими огромными нагрузками. Решения Enfabrica, основанной в 2019 году, призваны решить эту задачу.

Как пишет Network World со ссылкой на аналитиков, NVIDIA считает интеграцию технологий Enfabrica критически важной для повышения эффективности своих кластеров в обучении новейших ИИ-моделей. Во всяком случае, Enfabrica утверждает, что её технология позволяет бесшовно объединить более 100 тыс. ускорителей в единый кластер. Кроме того, к ускорителям можно добавить CXL-пулы DRAM/SSD.

Источник изображений: Enfabrica

«Используя SuperNIC и фабрику Enfabrica, NVIDIA может ускорить передачу данных в кластерах, обойти текущие ограничения масштабирования сетевых фабрик и снизить зависимость от дорогостоящей памяти HBM», — отметила Рачита Рао (Rachita Rao), старший аналитик Everest Group, имея в виду чип ACF-S, разработанный для обеспечения более высокой пропускной способности, большей отказоустойчивости, меньшей задержки и лучшего программного управления для операторов ЦОД, работающих с ресурсоёмкими ИИ-системами и HPC.

Enfabrica утверждает, что ACF-S более отказоустойчив в сравнении с традиционным интерконнектом, поскольку заменяет двухточечные соединения GPU многопутевой архитектурой, которая снижает перегрузку, улучшает распределение данных и гарантирует, что сбои в работе GPU не приведут к остановке процесса вычислений.

По мнению Чарли Дая (Charlie Dai), главного аналитика Forrester, для NVIDIA также представляет интерес технология EMFASYS, позволяющая дать ИИ-серверам доступ к внешним пулам памяти. По словам Дая, сочетание ACF-S и EMFASYS может помочь NVIDIA добиться более высокой загрузки GPU и снижения совокупной стоимости владения (TCO) — ключевых показателей для гиперскейлеров и разработчиков LLM.

Как сообщает Blocks & Files, Enfabrica привлекла в общей сложности $290 млн венчурного финансирования: $50 млн в раунде A в размере $50 млн в 2022 году при оценке в $50 млн; $125 млн в раунде B в 2023 году с оценкой в размере $250 млн; $115 млн в раунде C в 2024 году. По данным Pitchbook, оценочная стоимость компании сейчас составляет около $600 млн. NVIDIA инвестировала в компанию в раунде B. На этой неделе NVIDIA также объявила об инвестициях в Intel в размере $5 млрд в рамках совместной разработки специализированных чипов для ЦОД и ПК.

Квазислияния получили широкое распространение в Кремниевой долине, поскольку позволяют обойти препоны регуляторов. В начале этого года Meta✴ приобрела за $14,3 млрд 49 % акций Scale AI, переманив его основателя Александра Ванга (Alexandr Wang) вместе с ключевыми сотрудниками. Месяц спустя Google объявила о похожем соглашении с ИИ-стартапом Windsurf, в рамках которого его соучредитель и гендиректор Варун Мохан (Varun Mohan) перешёл вместе с рядом сотрудников в подразделение Google DeepMind. Аналогичные сделки были в прошлом году у Google с Character.AI, Microsoft с Inflection AI и у Amazon с Adept.

Компания Macom Technology Solutions анонсировала новый чипсет, который, как утверждается, позволяет преодолеть существующие ограничения по длине соединений PCIe 6.0 и CXL (Compute Express Link). Изделие обеспечивает возможность высокоскоростной передачи данных с малой задержкой на большие расстояния по паре оптических волокон.

Чипсет объединяет трансимпедансный усилитель (TIA) MATA-38794 и драйвер VCSEL MALD-38795. Достигается скорость передачи данных в 64 Гбит/с (PAM4) по восьми линиям PCIe. Протяженность соединений PCIe 6.0 при использовании многомодового оптоволоконного кабеля составляет до 100 м. Подчёркивается, что компоненты MATA-38794 и MALD-38795 обеспечивают масштабируемое и прозрачное подключение посредством PCIe, отвечающее требованиям современных вычислительных сред.

Источник изображения: Macom

Кроме того, новое изделие поддерживает передачу по дополнительному оптоволокну критически важных сигналов, включая сигналы синхронизации, сброса и пробуждения, а также USB и Ethernet. Это, как подчёркивается, «обеспечивает полную прозрачность шины PCIe на больших расстояниях».

Чипсет предназначен для формирования платформ дезагрегированных вычислений для задач ИИ и НРС. В отличие от традиционных серверных архитектур, основанных на интегрированном оборудовании и многоуровневых сетевых протоколах, дезагрегированные системы используют оптический интерконнект для прямого подключения ресурсов. Благодаря этому снижается задержка, уменьшается энергопотребление и достигается гибкое масштабирование. Интерфейс PCIe позволяет формировать высокоскоростные соединения типа GPU–GPU и CPU–память.

Южнокорейский стартап Xcena анонсировал свой первый продукт — вычислительную память MX1. Избранные партнёры начнут получать образцы изделий с октября, тогда как массовое производство запланировано на 2026 год.

Решение MX1 обладает поддержкой PCIe 6.0 и CXL 3.2. Новинка позволяет расширить основную память системы, добавив до 1 Тбайт в виде четырёх модулей DDR5 DIMM ёмкостью 256 Гбайт каждый. Реализована технология NDP (Near Data Processing), которая сводит к минимуму задержку при перемещении данных между интерфейсами и значительно снижает совокупную стоимость владения для приложений, требующих обработки больших объемов информации.

Для выполнения вычислений в оперативной памяти используются «тысячи ядер» на открытой архитектуре RISC-V. Изделия MX1 позволяют существенно ускорить выполнение таких задач, как операции с векторными и графовыми базами данных, анализ информации и пр. При этом снижается нагрузка на CPU. Прототип на базе FPGA продемонстрировал сокращение времени обработки запросов при работе с базами данных на 46 % по сравнению с серверными CPU. Теоретически выигрыш может достигать 95 % при реализации в виде ASIC.

Источник изображения: Xcena

Чип задействует 4-нм техпроцесс Samsung Foundry. Упомянута поддержка ECC. Компания Xcena предоставляет полностью интегрированный комплект для разработчиков (SDK), состоящий из низкоуровневых драйверов, библиотек среды выполнения и вспомогательных инструментов, которые помогают создавать прототипы и развертывать MX1 с минимальными усилиями по интеграции.

Компания Enfabrica анонсировала технологию EMFASYS, которая объединяет Ethernet RDMA и CXL для создания пулов памяти, предназначенных для работы с серверными ИИ-стойками на базе GPU. Решение позволяет снизить нагрузку на HBM-память ИИ-ускорителей и тем самым повысить эффективность работы всей системы в целом.

Enfabrica основана в 2019 году. Стартап предлагает CXL-платформу ACF на базе ASIC собственной разработки, которая позволяет напрямую подключать друг к другу любую комбинацию GPU, CPU, DDR5 CXL и SSD, а также предоставляет 800GbE-интерконнект. Компания создала чип ACF SuperNIC (ACF-S) для построения высокоскоростного интерконнекта в составе кластеров ИИ на основе GPU.

В рамках платформы EMFASYS специализированный пул памяти подключается к GPU-серверам через чип-коммутатор ACF-S с пропускной способностью 3,2 Тбит/с, который объединяет PCIe/CXL и Ethernet. Поддерживаются интерфейсы 100/400/800GbE, 32 сетевых порта и 160 линий PCIe. Могут быть задействованы до 144 линий CXL 2.0, что позволяет использовать до 18 Тбайт памяти DDR5 (в перспективе — до 28 Тбайт). Вместо копирования и перемещения данных между несколькими чипами на плате Enfabrica использует один SuperNIC, который позволяет представлять память в качестве целевого RDMA-устройства для приложений ИИ.

Источник изображений: Enfabrica

Высокая пропускная способность памяти достигается за счёт распределения операций более чем по 18 каналам на систему. Время доступа при чтении измеряется в микросекундах. Программный стек на базе InfiniBand Verbs обеспечивает массовую параллельную передачу данных с агрегированной полосой пропускания между GPU-серверами и памятью DRAM через группы сетевых портов 400/800GbE.

Enfabrica отмечает, что рабочие нагрузки генеративного, агентного и рассуждающего ИИ растут экспоненциально. Во многих случаях таким приложениям требуется в 10–100 раз больше вычислительной мощности на запрос, чем большим языковым моделям (LLM) предыдущего поколения. Если память HBM постоянно загружена, дорогостоящие ускорители простаивают. Технология EMFASYS позволяет решить проблему посредством расширения памяти: в этом случае ресурсы GPU используются более полно, а заявленная экономия достигает 50 % в расчёте на токен на одного пользователя.