Малайзия сделала очередной важный шаг на пути достижения суверенитета в области технологий искусственного интеллекта. В Кулае (Kulai, штат Джохор) введена в эксплуатацию первая очередь дата-центра на основе технологий NVIDIA мощностью 600 МВт, сообщает Converge! Digest. Это позволит существенно снизить зависимость от иностранной ИИ-инфраструктуры. Построенный совместно с NVIDIA и YTL Power International (YTLP) центр находится на территории принадлежащего последней технопарка Green Data Center Park.

Объект оснастили ИИ-системами NVIDIA GB200 NVL72 для обучения крупных ИИ-моделей и корпоративного инференса. Запуск последовал за дебютом малайзийской ИИ-модели ILMU — первого национального варианта LLM, разработанного в самой стране. Это свидетельствует о желании малайзийского правительства развивать собственные ИИ-компетенции, а не полагаться исключительно на сторонних поставщиков облачных услуг. При этом под давлением США выбор был сделан в пользу американских, а не китайских технологий.

Источник изображения: Ven Jiun (Greg) Chee/unsplash.com

Дата-центр укрепляет долгосрочные амбиции страны по превращению в ведущий ИИ-хаб АСЕАН к 2030 году. Власти подчёркивали стратегическую важность суверенных вычислений в ходе недавних переговоров с главой NVIDIA Дженсеном Хуангом (Jensen Huang). В бюджете на 2026 год выделено RM5,9 млрд (более $1,4 млрд) на расширение ИИ-инфраструктуры, масштабирование внедрения ИИ в промышленности и повышение цифровой конкурентоспособности в производстве, телеком-секторе и сфере услуг.

Развитие инфраструктуры соответствует общей динамике развития региона, в т.ч. речь про крупные инвестиции в Джохоре и его окрестностях. В настоящее время регион является одним из самых быстрорастущих хабов ЦОД в Юго-Восточной Азии. Всё новые и новые проекты ЦОД указывают на устойчивый спрос на мощности, близость к IT-экосистеме Сингапура и выгодные условия в области энергетики. Конкуренцию Малайзии пытается составить Индонезия.

Источник изображения: DayOne

Малайзия определяет создание суверенных вычислительных мощностей и государственно-частное партнёрство как основные принципы стратегии развития цифровой индустрии. Как считают в Converge! Digest, действия Малайзии отражает аналогичные инвестиции в ИИ-вычисления, основанные на принципах суверенитета, осуществляющиеся в Сингапуре, Индонезии, Южной Корее, Японии и на Ближнем Востоке. Повсеместно страны создают специальные кластеры ускорителей для поддержки ИИ-индустрии.

Укрепление партнёрства NVIDIA с поддерживаемыми государствами игроками в области ИИ от Сингапура до Саудовской Аравии отражает и растущий спрос на локализованные мощности и специализированные стоечные архитектуры. По мере развития ИИ-проектов в Джохоре Малайзия становится крупным ИИ-хабом с конкурентоспособными ценами в региональной гонке за развитие инфраструктуры. В августе сообщалось, что во II квартале 2025 года штат Джохор (Малайзия) одобрил 42 проекта строительства ЦОД.

Национальный научный фонд США (NSF) объявил о начале монтажа вычислительно комплекса Horizon — крупнейшего в стране академического суперкомпьютера. Система расположится в Техасском центре передовых вычислений (TACC) при Техасском университете в Остине (UT Austin).

Проект реализуется в сотрудничестве с Dell, NVIDIA, VAST Data, Spectra Logic, Versity и Sabey Data Centers. Суперкомпьютер будет развёрнут в новом дата-центре мощностью 15–20 МВт с передовым жидкостным охлаждением в Раунд-Роке (штат Техас).

В основу системы лягут серверы Dell PowerEdge. Говорится об использовании процессоров NVIDIA Vera и суперчипов NVIDIA Grace Blackwell. В общей сложности будут задействованы около 1 млн CPU-ядер и примерно 4 тыс. GPU. Архитектура предусматривает использование интерконнекта NVIDIA Quantum-2 InfiniBand. Вместимость локального хранилища данных, выполненного исключительно на основе SSD, составит 400 Пбайт. Оно обеспечит пропускную способность при чтении/записи более 10 Тбайт/с.

Источник изображения: TACC

Заявленная производительность Horizon — 300 Пфлопс: это примерно в 10 раз больше по сравнению с системой Frontera, которая в настоящее время является самым мощным академическим суперкомпьютером в США. При выполнении ИИ-задач новый вычислительный комплекс обеспечит быстродействие до 20 Эфлопс на операциях BF16/FP16 и до 80 Эфлопс в режиме FP4 — более чем 100-кратный прирост по сравнению с нынешними машинами, которые эксплуатируются в американских академических кругах. При этом говорится о повышении энергетической эффективности до шести раз.

Запуск Horizon запланирован на весну 2026 года. Суперкомпьютер будет использоваться для решения сложных и ресурсоёмких задач в таких областях, как биомедицина, физика, энергетика, экология и пр. В частности, система будет применяться для моделирования климата.

Компания Eviden, входящая в Atos Group, анонсировала конвергентную суперкомпьютерную платформу BullSequana XH3500 для ресурсоёмких нагрузок ИИ и HPC. Новинка сочетает передовые аппаратные решения с комплексной экосистемой ПО, обеспечивая возможность масштабирования «за пределы экзафлопсного уровня».

BullSequana XH3500 использует открытую модульную конструкцию. Такой подход позволяет свободно комбинировать блоки CPU, GPU и сетевые компоненты от различных производителей, адаптируя конфигурации под определённые потребности. При этом устраняется зависимость от какого-либо конкретного поставщика оборудования, что обеспечивает полную технологическую свободу.

По заявлениям Eviden, платформа BullSequana XH3500 по сравнению с системой предыдущего поколения позволяет добиться повышения электрической мощности более чем на 80 % в расчёте на 1 м² и увеличения эффективности охлаждения на 30 % в расчёт на 1 кВт. Это даёт возможность удовлетворить растущие потребности в вычислительных ресурсах без необходимости расширения площадей в дата-центрах.

Габариты стойки BullSequana XH3500 без модуля ультраконденсатора составляют 2270 × 900 × 1457 мм. Мощность AC достигает 284 кВт (с одной помпой). Задействовано на 100 % безвентиляторное прямое жидкостное охлаждение (DLC) пятого поколения с возможностью использования горячей воды с температурой до 40 °C. Подсистемы питания и охлаждения выполнены по схеме с резервированием N+1. Доступны 38 универсальных слотов 1U.

Источник изображения: Eviden

Для платформы BullSequana XH3500 разработаны узлы BullSequana XH3515B и BullSequana AI1242. Первый соответствует типоразмеру 1U: это одноузловое изделие оборудовано двумя чипами NVIDIA Grace CPU и четырьмя ускорителями NVIDIA Blackwell B200. Возможна установка до девяти NVMe SSD в форм-факторе E1.S. Говорится о поддержке четырёх сетевых устройств Eviden BXI V3 или InfiniBand NDR/XDR.

В свою очередь, сервер BullSequana AI1242 имеет исполнение 2U. Данное решение несёт на борту два процессора AMD EPYC Turin и GPU-ускоритель AMD Instinct MI355X. Реализована поддержка восьми устройств Eviden BXI V3 или InfiniBand NDR/XDR, а также четырёх накопителей E1.S NVMe SSD.

AWS и OpenAI объявили о многолетнем стратегическом партнёрстве, в рамках которого AWS предоставит OpenAI ИИ-инфраструктуру. В рамках соглашения стоимостью $38 млрд OpenAI на семь лет получает доступ к вычислительным ресурсам AWS, включающим сотни тысяч ускорителей NVIDIA GB200/GB300 NVL72 в составе EC2 UltraServer, с возможностью расширения до десятков миллионов чипов для быстрого масштабирования агентных рабочих нагрузок.

Согласно пресс-релизу, OpenAI сразу же начнёт использовать вычислительные ресурсы AWS. На первом этапе сделки будут использоваться существующие дата-центры AWS, а Amazon в конечном итоге развернёт дополнительную инфраструктуру для OpenAI. Развёртывание вычислительных мощностей планируется завершить до конца 2026 года. В 2027 году и далее возможно их расширение.

В интервью ресурсу CNBC Дэйв Браун (Dave Brown), вице-президент по вычислительным сервисам и сервисам машинного обучения AWS, отметил, что OpenAI достанутся отдельные мощности, часть из которых уже доступна и используется. «Масштабирование передовых ИИ-технологий требует мощных и надёжных вычислений, — заявил генеральный директор OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman). — Наше партнёрство с AWS укрепляет обширную вычислительную экосистему, которая станет движущей силой новой эры и сделает передовой ИИ доступным каждому».

Примечательно, что для OpenAI будут развёрнуты узлы с преимущественно NVIDIA Connect-X, а не EFA, ради которых AWS переработала стойки GB300 NVL72, передаёт SemiAnalysis. Также OpenAI не будет использовать фирменные инструменты вроде SageMaker HyperPod, а задействует собственные решения для управления инфраструктурой. Т.е. речь идёт скорее о сдаче в аренду серверов, а не облачных сервисах. По-видимому, Project Ceiba также не относится к сделке.

Источник изображения: Amazon

Вместе с тем OpenAI продолжит активно сотрудничать с Microsoft, обязавшись приобрести сервисы Azure на $250 млрд. Сделка была заключена после завершения реструктуризации OpenAI, в связи с чем ей уже нет необходимости получать одобрение Microsoft на покупку вычислительных сервисов у других компаний. В 2019–2023 гг. OpenAI использовала только вычислительные мощности Microsoft, являвшейся её основным инвестором. За последние 18 месяцев, несмотря на жалобы OpenAI на то, что ей не удалось получить от Microsoft всю необходимую вычислительную мощность, технологический гигант позволил стартапу заключить отдельные соглашения с двумя другими облачными провайдерами, пишет The New York Times.

В последнее время OpenAI активно заключает сделки, в том числе, с такими компаниями, как AMD, CoreWeave, NVIDIA, Broadcom, Oracle и Google. Общая сумма сделок составила около $1,4 трлн, что побудило некоторых экспертов заявить о грядущем пузыре в сфере ИИ. Они также высказывают сомнения в наличии у США необходимых ресурсов и возможностей для воплощения этих амбициозных обещаний в реальность.

Попутно стало известно о заключении AWS договора с оператором майнинговых дата-центров Cipher Mining на сумму около $5,5 млрд, согласно которому ей будут предоставлены в аренду на 15 лет площади и электропитание в ЦОД последней. Как сообщает Data Center Dynamics, согласно условиям договора, Cipher Mining предоставит AWS в 2026 году 300 МВт с поддержкой воздушного и жидкостного охлаждения стоек.

По словам председателя Oracle Ларри Эллисона (Larry Ellison), дата-центр проекта Stargate а Абилине (Abilene, Техас) вместит более 450 тыс. ускорителей на базе NVIDIA GB200, сообщает Datacenter Dynamics. Дата-центр Stargate получит 1,2 ГВт энергии — по словам Эллисона, энергии достаточно, чтобы обеспечить миллион домохозяйств в США. Как заявил миллиардер, «это довольно большой город». Питаться кампус будет как от энергосети штата, так и от газовых турбин.

Информация подтверждает данные о том, что OpenAI и Oracle освоят всю ёмкость кампуса, застраиваемого Crusoe. Первые два строения уже функционируют, они введены в эксплуатацию в сентябре 2025 года. Строительство оставшихся шести зданий должны быть завершены к середине 2026 года.

В марте 2025 года заявлялось, что площадка получит 64 тыс. ускорителей NVIDIA к концу 2026 года. С тех пор OpenAI подписала не имеющее обязательной силы письмо о намерении арендовать оборудование NVIDIA на 10 ГВт, которая в ответ пообещала инвестировать в OpenAI $100 млрд.

Источник изображения: OpenAI

О росте числа используемых Stargate ускорителей можно было догадаться после анонса Oracle облачного ИИ-суперкомпьютера Zettascale10, который должен заработать во II половине 2026 года. Он объединит до 800 тыс. ускорителей в нескольких близко расположенных ЦОД. В Oracle отмечали, что суперкомпьютер станет основой флагманского суперкластера, создаваемого при участии OpenAI в Абилине в рамках проекта Stargate.

NVIDIA сообщила о результатах, показанных суперускорителем GB200 NVL72, в новом независимом ИИ-бенчмарке InferenceMAX v1 от SemiAnalysis. InferenceMAX оценивает реальные затраты на ИИ-вычисления, определяя совокупную стоимость владения (TCO) в долларах на миллион токенов для различных сценариев, включая покупку и владение GPU в сравнении с их арендой. InferenceMAX опирается на инференс популярных моделей на ведущих платформах, измеряя его производительность для широкого спектра вариантов использования, а результаты может перепроверить любой желающий, говорят авторы бенчмарка.

Суперускоритель GB200 NVL72 победил во всех категориях бенчмарка InferenceMAX v1. Чипы NVIDIA Blackwell показали наилучшую окупаемость инвестиций — вложение в размере $5 млн приносят $75 млн дохода от токенов DeepSeek R1, обеспечивая 15-кратную окупаемость (год назад NVIDIA обещала ROI на уровне 700 %). Также ускорители поколения Blackwell отличаются самой низкой совокупной стоимостью владения. например, оптимизация ПО NVIDIA B200 позволила добиться стоимости всего в два цента на миллион токенов на OpenAI gpt-oss-120b, обеспечив пятикратное снижение стоимости одного токена всего за два месяца.

NVIDIA B200 первенствовал и по пропускной способности и интерактивности, обеспечив 60 тыс. токенов в секунду на ускоритель и 1 тыс. токенов в секунду на пользователя в gpt-oss с новейшим стеком NVIDIA TensorRT-LLM. NVIDIA сообщила, что постоянно повышает производительность путём оптимизации аппаратного и программного стека. Первоначальная производительность gpt-oss-120b на системе NVIDIA DGX Blackwell B200 с библиотекой NVIDIA TensorRT LLM уже была лидирующей на рынке, но команды NVIDIA и сообщество разработчиков значительно оптимизировали TensorRT LLM для ускорения исполнения открытых больших языковых моделей (LLM).

Источник изображений: NVIDIA

Компания отметила, что выпуск TensorRT LLM v1.0 стал значительным прорывом в повышении скорости инференса LLM благодаря распараллеливанию и оптимизации IO-операций. А у недавно вышедшей модели gpt-oss-120b-Eagle3-v2 используется спекулятивное декодирование — интеллектуальный метод, позволяющий предсказывать несколько токенов одновременно. Это уменьшает задержку и обеспечивает получение ещё более быстрых результатов — пропускная способность выросла втрое, до 100 токенов в секунду на пользователя (TPS/пользователь), а общая производительность на ускоритель выросла с 6 до 30 тыс. токенов.

Для моделей с «плотной» архитектурой (Dense AI), таких как Llama 3.3 70b, которые требуют значительных вычислительных ресурсов из-за большого количества параметров и одновременного использования всех параметров в процессе инференса, NVIDIA Blackwell B200 достиг нового рубежа производительности в бенчмарке InferenceMAX v1, отметила NVIDIA. Суперускоритель показал более 10 тыс. токенов/с (TPS) на GPU при 50 TPS на пользователя, т.е. вчетверо более высокую пропускную способность на GPU по сравнению с NVIDIA H200.

NVIDIA подчеркнула, что такие показатели, как количество токенов на Вт, стоимость на миллион токенов и TPS/пользователь не уступают по важности пропускной способности. Фактически, для ИИ-фабрик с ограниченной мощностью ускорители с архитектурой Blackwell обеспечивают до 10 раз лучшую производительность на МВт по сравнению с предыдущим поколением и позволяют получать более высокий доход от токенов.

Компания отметила, что стоимость обработки одного токена (Cost per Token) имеет решающее значение для оценки эффективности ИИ-модели и напрямую влияет на эксплуатационные расходы. NVIDIA утверждает, что в целом архитектура NVIDIA Blackwell позволила снизить стоимость обработки миллиона токенов в 15 раз по сравнению с предыдущим поколением.

В InferenceMAX используется метод оценки эффективности Pareto front, определяющий наилучшее (компромиссное) сочетание различных факторов для оценки производительности ускорителя. Это показывает, насколько Blackwell лучше конкурентов справляется с балансом стоимости, энергоэффективности, пропускной способности и скорости отклика. Системы, оптимизированные только для одной метрики, могут демонстрировать пиковую производительность «в вакууме», но такая «экономика» не масштабируется в производственных средах.

Компания отметила, что ИИ переходит от экспериментальных пилотных проектов к ИИ-фабрикам — инфраструктуре, которая производит интеллектуальные решения, преобразуя данные в токены и решения в режиме реального времени. Фреймворк NVIDIA Think SMART помогает предприятиям ориентироваться в этом переходе, демонстрируя, как полнофункциональная платформа инференса обеспечивает измеримую окупаемость инвестиций.

Обещая 15-кратную окупаемость инвестиций и непрерывный рост производительности за счёт ПО, NVIDIA не просто лидирует в текущей гонке ИИ-технологий, но и задаёт правила для следующего этапа, где экономика будет определять победителей рынка, пишет The Tech Buzz. Для предприятий, делающих ставку на конкурирующие платформы в своих стратегиях по развёртыванию ИИ, результаты таких бенчмарков должны побудить к пересмотру выбора ИИ-инфраструктуры.

Компании Quantum Machines и Arque Systems развернули в Юлихском суперкомпьютерном центре в Германии (Jülich Supercomputing Centre, JSC) гибридную квантово-классическую вычислительную систему на платформе NVIDIA DGX Quantum. Это первый подобный проект, реализованный на базе крупной НРС-площадки в Европе.

Новая система сочетает суперчипы NVIDIA GH200, 5-кубитный квантовый процессор Arque Systems и гибридный квантово-классический контроллер Quantum Machines OPX1000. Использованная архитектура, как утверждается, обеспечивает возможность квантовой коррекции ошибок (QEC), что является критически важным требованием при организации практических квантовых вычислений.

Контроллер OPX1000, как отмечается, обеспечивает бесшовное взаимодействие между классическими и квантовыми вычислительными ресурсами. Достигается двусторонняя передача данных с задержкой менее 4 мкс, что в 1000 раз лучше, чем в предыдущих подобных реализациях.

Источник изображения: Arque Systems

Ключевыми задачами проекта названы ускорение процедур калибровки кубитов и тестирование производительности квантовой коррекции ошибок. Кроме того, на базе комплекса планируется осуществлять разработку гибридных квантово-классических вычислительных алгоритмов. Одним из главных преимуществ платформы названа возможность запуска нейронных сетей и моделей машинного обучения на высокопроизводительных GPU с сохранением взаимодействия с квантовой подсистемой с низкой задержкой. Такой уровень интеграции, как подчёркивается, недоступен ни в одной другой современной системе квантовых вычислений.

«Объединяя квантовые и классические вычислительные ресурсы на базе ведущего европейского суперкомпьютерного центра, мы открываем новые возможности для исследователей в плане изучения гибридных квантово-классических алгоритмов», — говорит доктор Кристель Михильсен (Kristel Michielsen), директор JSC.

Нужно отметить, что JSC является оператором первого в Европе экзафлопсного суперкомпьютера — машины JUPITER, которая была официально запущена в эксплуатацию в сентябре 2025 года. Система использует примерно 6000 вычислительных узлов с гибридными ускорителями NVIDIA Quad GH200 и интерконнектом InfiniBand NDR200 (4×200G на узел, DragonFly+): в общей сложности задействованы почти 24 тыс. NVIDIA GH200.

Microsoft заявила, что находится на завершающей стадии строительства дата-центра Fairwater в Маунт-Плезант (Mount Pleasant) в Висконсине (США) стоимостью $3,3 млрд, который она называет самым передовым ИИ ЦОД в мире, пишет газета The Wall Street Journal. Ранее сообщалось, что Microsoft приостановила вторую фазу проекта, чтобы провести переоценку планов.

Вице-председатель и президент Microsoft Брэд Смит (Brad Smith) сообщил, что объект будет запущен в эксплуатацию в начале 2026 года и первоначально будет использоваться для обучения моделей компании OpenAI, к которой затем могут присоединиться и другие арендаторы, включая саму Microsoft.

Неподалёку будет построен ещё один ИИ ЦОД таких же масштабов, на который компания выделит в течение следующих трёх лет $4 млрд. Третий ЦОД семейства Fairwater появится в Джорджии. По словам Смита, сочетание вычислительной мощности ускорителей NVIDIA с сетевыми и системными решениями сделает проекты «поистине передовыми», что позволит обучать продвинутые как никогда ИИ-модели.

Источник изображений: Microsoft

ЦОД в Висконсине занимает площадь в 127,5 Га и включает три двухэтажных здания (это упростит развёртывание сети) общей площадью 111,5 тыс. м ². Для его строительства потребовалось 74,6 км свай фундамента глубокого заложения, 112 тыс. т металлоконструкций, 190 км подземного кабеля среднего напряжения и 112,6 км трубопроводов. Впрочем, признаёт компания, им повезло, что хоть какая-то базовая инфраструктура на участке уже была создана усилиями бывшего владельца кампуса — Foxconn.

Microsoft сообщила, что в ЦОД будут размещены сотни тысяч ускорителей NVIDIA GB200, соединённых оптоволокном (800G InfiniBand/Ethernet), которого хватило бы, чтобы «обернуть планету четыре раза». Производительность ЦОД будет в десять раз выше, чем у самых быстрых современных суперкомпьютеров, утверждает компания, не предоставляя дополнительных подробностей.

ЦОД отличается передовой системой охлаждения. Более 90 % оборудования объекта будет обслуживаться замкнутой системой СЖО, которая будет заполнена на этапе строительства и, по словам компании, не потребует дозаправки. Остальная часть серверного оборудования будет использовать охлаждение наружным воздухом, а вода будет потребляться лишь в самые жаркие дни. В результате общее годовое потребление воды одним ЦОД на территории кампуса будет примерно эквивалентно расходу воды обычного ресторана за этот же период.

Для питания ЦОД будут заключены соглашения о закупках электроэнергии (PPA) из возобновляемых источников. Microsoft также финансирует новый проект солнечной электростанции мощностью 250 МВт, строительство которой в настоящее время ведётся в округе Портидж (Portage). Ожидается, что в первом ЦОД штат составит около 500 сотрудников, а после завершения строительства второго дата-центра их количество вырастет до 800.

Для того, чтобы развернуть в традиционных ЦОД с воздушным охлаждением современные высокоплотные стойки с ИИ-ускорителями, приходится идти на ухищрения. Один из вариантов предложила Meta✴, передаёт Wccftech.

Хотя у Meta✴ есть собственный полноценный вариант суперускорителя NVIDIA GB200 NVL72 на базе ORv3-стоек Catalina (до 140 кВт) со встроенными БП и ИБП, компания также разработала также вариант, схожий с конфигурацией NVL36×2, от производства которого NVIDIA отказалась, посчитав его недостаточно эффективным. Ускоритель NVL36×2 задумывался как компромиссный вариант для ЦОД с воздушным охлаждением — одна стойка (плата Bianca, 72 × B200 и 36 × Grace) «растянута» на две.

Источник изображений: Meta✴ via Wccftech

Meta✴ пошла несколько иным путём. Она точно так же использует две стойки, одна конфигурация узлов другая. Если в версии NVIDIA в состав одно узла входят один процессор Grace и два ускорителя B200, то у Meta✴ соотношение CPU к GPU уже 1:1. Все вместе они точно так же образуют один домен с 72 ускорителями, но объём памяти LPDDR5 в два раза больше — 34,6 Тбайт вместо 17,3 Тбайт. Эту пару «обрамляют» четыре стойки — по две с каждый стороны. Для охлаждения CPU и GPU по-прежнему используется СЖО, теплообменники которой находятся в боковых стойках и продуваются холодным воздухом ЦОД.

Это далеко не самая эффективная с точки зрения занимаемой площади конструкция, но в случае гиперскейлеров оплата в арендуемых дата-центрах нередко идёт за потребляемую энергию, а не пространство. В случае невозможности быстро переделать собственные ЦОД или получить площадку, поддерживающую высокоплотную энергоёмкую компоновоку стоек и готовую к использованию СЖО, это не самый плохой вариант. В конце 2022 года Meta✴ приостановила строительство около дюжины дата-центров для пересмотра их архитектуры и внедрения поддержки ИИ-стоек и СЖО. Первые ЦОД Meta✴, построенные по новому проекту, должны заработать в 2026 году, передаёт DataCenter Dynamics.

На сегодня у Meta✴ около 30 действующих или строящихся кампусов ЦОД, большей частью на территории США. Планируются ещё несколько кампусов, включая гигаваттные. Также компания выступает крупным арендатором дата-центров, а сейчас в пылу гонки ИИ и вовсе переключилась на быстровозводимые тенты вместо капитальных зданий, лишённые резервного питания и традиционных систем охлаждения.

Собственные версии GB200 NVL72 есть у Google, Microsoft и AWS. Причём все они отличаются от эталонного варианта, который среди крупных игроков, похоже, использует только Oracle. Так, AWS решила разработать собственную СЖО, в том числе из-за того, что ей жизненно необходимо использовать собственные DPU Nitro. Google ради собственного OCS-интерконнекта «пристроила» к суперускорителю ещё одну стойку с собственным оборудованием. Microsoft же аналогично Meta✴ добавила ещё одну стойку с теплообменниками и вентиляторами.

Основатель ИИ-стартапа xAI Илон Маск (Elon Musk) поделился в социальной сети X информацией о будущем второго кампуса ЦОД в Мемфисе (Теннесси). В числе прочего он объявил намерении запустить в эксплуатацию суперкомпьютер Colossus 2 в ближайшие недели, сообщает Commercial Appeal. По его словам, Colossus 2 получит 550 тыс. ИИ-ускорителей.

Компания располагает в городе двумя кампусами — Colossus 1 и Colossus 2. Первый расположен на территории бывшего завода Electrolux и включает 230 тыс. укорителей, в том числе 30 тыс. NVIDIA GB200. Система используется только для обучения, инференс осуществляется в облаках партнёров xAI. Второй кампус, Colossus 2 на площадке Тулейн-роуд (Tulane Road), на первом этапе получит 110 тыс. GB200 и GB300, что потребует 170 МВт энергии. Он должен начать работу в течение нескольких недель. Сроки развёртывания оставшихся 440 тыс. ускорителей не определены, поскольку поставки NVIDIA GB300 задерживаются.

В феврале дочерняя структура xAI, компания CTC Property, купила более 75 га вдоль Тулейн-роуд за $70,9 млн. С тех пор, как xAI объявил о планах довести количество ускорителей Colossus до 1 млн, всё чаще возникает вопрос, как именно компания намерена снабжать свой проект энергией. В мае Маск объявил, что Colossus 2 станет первым гигаваттным ИИ-кластером. 15 июля в xAI подтвердили, что компания работает с Memphis Light, Gas and Water (MLGW) и Tennessee Valley Authority (TVA) над обеспечением объекта питанием. MLGW подтвердила, что у неё есть договор на поставку 500 кВт объекту xAI на Тулейн-роуд.

Источник изображения: X/@elonmusk

А 16 июля MXZ Tech LLC, дочерняя компания xAI, приобрела территорию бывшей электростанции Duke Energy (46 га) неподалёку от кампуса Colossus 2. Этот объект сохранил подключение к энергосети TVA. Кроме того, кампус Colossus 2 уже получил 168 модулей Tesla Megapacks. По-видимому, этот кампус тоже не обойдётся без газовых турбин, и использование которых для питания Colossus 1 вызвало недовольство местных экоактививстов NAACP и SELC. Впрочем, пока непонятно, состоится ли серьёзное разбирательство.

Источник изображения: X/@elonmusk

Совсем недавно Илон Маск сообщил о намерении ввести в эксплуатацию эквивалент 50 млн NVIDIA H100 в течение пяти лет — это ответ на недавнее заявление OpenAI о намерении освоить более 1 млн ускорителей к концу текущего года, а в будущем получить в своё распоряжение 100 млн ускорителей. Сейчас xAI намерена найти ещё $12 млрд на закупку ускорителей.