Компания Kioxia объявила о разработке высокопроизводительных накопителей Super High IOPS SSD семейства GP, ориентированных на ресурсоёмкие ИИ-нагрузки. Пробные поставки этих изделий планируется организовать к концу текущего года.

Особенность Super High IOPS SSD заключается в том, что графический ускоритель в составе системы может получать прямой доступ к такому накопителю. В такой конфигурации флеш-память используется для расширения встроенной памяти HBM, объёма которой зачастую оказывается недостаточно для задач ИИ.

Скоростные показатели устройств Kioxia GP пока не раскрываются. Отмечается, что новые накопители разработаны в рамках инициативы NVIDIA Storage-Next, которая предполагает создание чипов флеш-памяти NAND и сопутствующих контроллеров следующего поколения. Ранее говорилось, что подобные SSD будут оснащаться интерфейсом PCIe 6.0, а показатель IOPS (операций ввода/вывода в секунду) на первом этапе составит около 25 млн с последующим повышением до 100 млн. В основу изделий Kioxia GP положены высокопроизводительные чипы флеш-памяти XL-Flash Storage Class Memory с низкой задержкой. Новинки будут предлагаться в различных форм-факторах, включая SFF.

Kioxia также отмечает, что для масштабных задач инференса подходят её SSD семейства CM9, оборудованные интерфейсом PCIe 5.0. Речь, в частности, идёт о накопителях вместимостью 25,6 Тбайт на основе флеш-чипов TLC. Такие устройства рассчитаны на три полных перезаписи в сутки (3 DWPD). Поставки этих изделий начнутся в III квартале нынешнего года.

Власти Великобритании намерены выделить £45 млн (порядка $60 млн) на новый ИИ-суперкомпьютер, специально предназначенный для моделирования процессов, сопутствующих термоядерному синтезу. Систему планируют ввести в эксплуатацию летом 2026 года в кампусе Управления по атомной энергии Великобритании (UKAEA), сообщает The Register.

Модель Sunrise позиционируется, как самый мощный ИИ-суперкомпьютер, специально предназначенный для исследований в сфере термоядерной энергетики. Система мощностью 1,4 МВт финансируется министерским Департаментом энергетической безопасности и нулевых выбросов (Department for Energy Security and Net Zero, DESNZ). Она должна заработать в июне и станет первым элементом «Зоны роста ИИ» (AI Growth Zone) в Калхэме (Оксфордшир).

Задача Sunrise — объединение HPC- и ИИ-вычислений, оптимизированных для исследования физических процессов. Это позволит более точно моделировать различные события и создавать цифровых двойников сложных термоядерных систем до проведения дорогостоящих экспериментов в реальном мире.

Сообщается, что её производительность составит до 6,76 Эфлопс. Речь идёт скорее об ИИ-нагрузках, а не традиционных показателях для суперкомпьютеров, учитываемых в глобальных рейтингах. Тем не менее система может значительно расширить возможности моделирования для британских энергетических программ в сфере термоядерного синтеза.

Источник изображения: Kristina Gadeikyte Gancarz/unsplash.com

Также сообщается, что компьютер будет использовать ИИ-ускорители AMD EPYC и Instinct на инфраструктуре Dell PowerEdge, платформа хранения данных будет обеспечена компанией WEKA. По данным UKAEA, за классические вычислительные мощности отвечают 192 двухпроцессорных узла с 56-ядерными Intel Xeon Sapphire Rapids с HBM-памятью. Intel является одной из компаний, поддерживающих проект, наряду с образовательными и государственными структурами — Кембриджским университетом и самим UKAEA.

Представители властей подчёркивают, что система поможет решать ключевые задачи, связанные с термоядерным синтезом, от моделирования турбулентности плазмы до разработки материалов для реакторов и совершенствования технологий для получения тритиевого топлива. Кроме того, предполагается создание цифровых двойников оборудования, что позволит снизить затраты и риски.

Суперкомпьютер будет работать на ряд британских энергетических инициатив, включая программу LIBRTI (Lithium Breeding Tritium Innovation), призванную решить проблему производства трития, а также флагманский правительственный проект STEP, предполагающий создание прототипа электростанции на основе сферического токамака. Великобритания рассчитывает построить его в Ноттингемшире в 2040-х гг.

Также Sunrise является частью более широкой инициативы британского правительства, предусматривающей расширение мощностей для ИИ и HPC. Ранее в 2026 году правительство страны подтвердило инвестиции £36 млн (порядка $48 млн) в суперкомпьютерный центр в Кембридже. Тем временем кампус в Калхэме, вероятно, станет центром ИИ-вычислений, связанных с исследованиям ив сфере энергетики.

Пока неизвестно, поможет ли искусственный интеллект значительно ускорить довольно медленное продвижение к созданию коммерческих термоядерных проектов. Великобритания делает ставку на то, что увеличение вычислительных мощностей поможет решить одну из ключевых задач физики, имеющих важнейшее прикладное значение.

Ещё в 2025 году сообщалось, что на появление коммерческих термоядерных реакторов рассчитывает Microsoft, средства в технологию вкладывают и другие компании — например, в сентябре 2025 года Commonwealth Fusion Systems привлекла на развитие своей термоядерной программы ещё $863 млн, а NVIDIA и General Atomics создали виртуальный термоядерный реактор с помощью ИИ. Впрочем, коммерческих версий термоядерных реакторов пока не существует.

После длительной паузы в торговле на огромном рынке китайских ИИ-проектов, NVIDIA готовится к возвращению. Её глава Дженсен Хуанг (Jensen Huang) заявил о том, что компания будет поставлять ИИ-ускорители некоторым клиентам в КНР, сообщает CNBC.

По словам Хуанга, выступавшего на конференции GTC в Калифорнии, компания уже получила заказы из Китая и находится «в процессе» возобновления производства, а цепочка поставок наращивает активность. Хуанг подчеркнул, что ситуация отличается от того, что было три или даже две недели назад.

Ранее сообщалось, что поставки NVIDIA H200 одобрили как американские, так и китайские власти. Теперь эти данные подтвердил и Дженсен Хуанг.

В своё время на Китай приходилось около 20 % выручки NVIDIA в сегменте продуктов для ЦОД, но компании фактически запретили работать с КНР после того, как в апреле 2025 года администрация президента США Дональда Трампа (Donald Trump) объявила о необходимости для компании получать лицензии на экспорт чипов в Китай и некоторые другие страны. NVIDIA заявила, что экспортные ограничения привели к убыткам в объёме $5,5 млрд.

Действовавшие ранее ограничения заставили NVIDIA специально разработать для китайского рынка ослабленные ускорители H20. После прихода Трампа продажи таких ускорителей изначально были приостановлены, но в декабре 2025 года политика изменилась и NVIDIA разрешили поставлять в Китай более производительные ускорители H200 — при условии, что бюджет США будет получать 25 % от выручки.

Источник изображения: NVIDIA

При этом в прошлом месяце никаких изменений на рынке не наблюдалось. После публикации финансового отчёта 25 февраля компания сообщила, что американские власти одобрили продажу в КНР «небольшого количества» H200, но никакой выручки на тот момент ещё не было.

Задержка с возвращением на рынок была связана с ужесточением требований к обеспечению безопасности в обеих странах — несмотря на то, что Хуанг активно занимался лоббированием в США, а в начале 2026 года посетил и Китай.

Впрочем, даже без учёта продаж в КНР NVIDIA отчиталась о росте выручки в последнем квартале на 73 % год к году — это уже 11-й подряд период роста, превышающего 55 % ежеквартально.

В текущем квартале NVIDIA рассчитывает на рост в 77 % и подчёркивает, что таких показателей она намерена добиться без учёта выручки от рынка дата-центров в Китае.

Пока в США требования к получению экспортных лицензий остаются весьма обременительными: ограничиваются объёмы поставок, требуется обязательное тестирование продукции сторонними организациями, а доля от продаж, подлежащая передаче в государственный бюджет, остаётся значительной.

При этом стоит отметить, что недавно Министерство торговли США отозвало законопроект, ограничивавший новый порядок экспорта ИИ-чипов в любую точку мира без разрешения американских властей.

Компания NVIDIA анонсировала ускоритель RTX Pro 4500 Blackwell Server Edition, подходящий для решения таких задач, как ИИ-инференс, анализ данных, обработка видеоматериалов и пр. Новинка ориентирована на дата-центры, облачные платформы и периферийные инфраструктуры.

Решение выполнено на архитектуре Blackwell. Конфигурация включает 10 496 ядер CUDA, 82 ядра RT четвёртого поколения, а также 32 Гбайт памяти GDDR7 с 256-битной шиной и пропускной способностью 800 Гбайт/с. Задействованы тензорные ядра пятого поколения, которые обеспечивают до трёх раз более высокую производительность по сравнению с более ранними изделиями и предлагают поддержку режима FP4. Карта получила однослотовое исполнение FHFL и пассивное охлаждение. Заявленное энергопотребление составляет 165 Вт. Для подключения служит интерфейс PCIe 5.0 x16.

Источник изображения: NVIDIA

ИИ-быстродействие на операциях FP4 (Tensor Core) достигает 1,6 Пфлопс, FP8 (Tensor Core) — 811 Тфлопс, FP16/BF16 (Tensor Core) — 406 Тфлопс, TF32 (Tensor Core) — 203 Тфлопс. Как отмечает NVIDIA, по сравнению с системами, работающими только на основе CPU, ускоритель RTX Pro 4500 Blackwell Server Edition обеспечивает до 100 раз более высокую производительность при анализе видеоматериалов с помощью алгоритмов ИИ. Благодаря этому компании могут извлекать данные из видеопотока в режиме реального времени, ускоряя работу приложений компьютерного зрения — как в ЦОД, так и на периферии.

Предусмотрены три аппаратных движка NVIDIA NVENC девятого поколения. Они имеют поддержку кодирования 4:2:2 H.264 и HEVC, а также улучшают качество при работе с HEVC и AV1. Вместе с тем три движка NVIDIA NVDEC шестого поколения демонстрируют вдвое более высокую пропускную способность при декодировании материалов H.264, а также поддерживают 4:2:2 H.264 и HEVC.

Правительство РФ утвердило план мероприятий, в рамках которого будут создаваться дополнительные условия для развития суперкомпьютерных технологий, искусственного интеллекта и вычислительных систем. Документ включает конкретные сроки мероприятий и их исполнителей, а также предполагает десятикратное увеличение совокупной мощности отечественных суперкомпьютеров к 2030 году.

Согласно дорожной карте, в ближайшие несколько лет в России должна начаться реализация масштабной программы, включающей комплекс мероприятий, направленных на формирование единых требований к суперкомпьютерным центрам коллективного пользования, определение порядка предоставления доступа к ним научного сообщества и ключевых организаций промышленности, а также перспектив их дальнейшего развития и модернизации. В процессе работы по этому направлению планируется сформировать стратегию дальнейшего развития и правила функционирования национальной исследовательской компьютерной сети нового поколения, которая объединяет сотни ведущих вузов и научных организаций. Предполагается, что развитие коммуникационной инфраструктуры расширит возможности для проведения исследований, требующих обработки и передачи больших объёмов данных.

Суперкомпьютер «Политехник РСК Торнадо» производства группы компаний РСК, установленный в Санкт-Петербургском политехническом университете Петра Великого (источник изображения: «РСК Технологии» / rscgroup.ru)

Часть мероприятий дорожной карты направлена на разработку концепции профильной федеральной научно-технической программы, в рамках которой будет предусмотрено создание, развитие и внедрение отечественных алгоритмов, методов и программного обеспечения для проведения суперкомпьютерных вычислений в различных отраслях экономики. Научно-техническая программа в том числе подразумевает формирование новых и развитие имеющихся образовательных и дополнительных профессиональных программ по использованию суперкомпьютерных технологий и высокопроизводительных вычислений.

По мнению «К2 НейроТех» (входит в «К2Тех»), утверждение дорожной карты — важный сигнал для всего рынка. Ключевой вызов для промышленного ИИ сегодня — не отсутствие моделей, а дефицит доступных вычислительных мощностей и зрелой инфраструктуры для их эксплуатации. При этом важно разделять два типа нагрузки: обучение моделей, требующее пиковых мощностей, и инференс — постоянную эксплуатацию, которая по мере зрелости рынка будет занимать всё большую долю вычислительных затрат. Без учёта этой специфики даже десятикратный рост мощностей может не дать ожидаемого экономического эффекта: «Особенно важно, что в дорожной карте уделено внимание подготовке кадров и развитию национальной исследовательской сети — без этого даже самые мощные суперкомпьютеры останутся невостребованными».

В ходе конференции NVIDIA GTC 2026 компании AWS и NVIDIA анонсировали расширение технологического сотрудничества. Речь идёт о взаимодействии в сфере ускоренных вычислений, технологий интерконнекта, настройки ИИ-моделей и инференса.

Основные планы сотрудничества включают использование AWS в облачных регионах по всему миру более 1 млн новых ИИ-ускорителей NVIDIA, в т.ч. семейств Blackwell и Rubin. AWS уже предлагает облачные инстансы на основе ускорителей NVIDIA для ИИ и машинного обучения. Также продолжается сотрудничество в сфере сетевых технологий NVIDIA Spectrum.

Ведётся подготовка к запуску новых инстансов EC2 на основе ускорителей NVIDIA RTX Pro 4500 Blackwell Server Edition. AWS станет первым крупным облачным провайдером, анонсировавшим поддержку этих ускорителей. Эти инстансы предназначены для аналитики, «говорящих» ИИ-систем, генерации контента, рекомендательных систем, видеостриминга, видеорендеринга и др.

Они будут построены на архитектуре AWS Nitro System, позволяющей полностью использовать ресурсы выделенного оборудования для пользовательских задач. Также Nitro System обеспечивает высокий уровень безопасности — доступ к данным и рабочим процессам получают только сами пользователи, его не имеют даже сотрудники AWS. При этом система обновляется и оптимизируется без остановки работы.

С ростом инфраструктуры ключевой проблемой становится взаимодействие между ускорителями NVIDIA и AWS Trainium. Компании объявили о поддержке библиотеки NVIDIA Inference Xfer Library (NIXL) и AWS Elastic Fabric Adapter (EFA), что позволяет ускорить распределённый инференс ИИ-моделей на Amazon EC2. Подобная архитектура распределённого инференса позволяет эффективно совмещать вычисления и передачу данных, снижать задержки и максимизировать использование ИИ-ускорителей. NIXL с EFA интегрируются с популярными открытыми фреймворками, включая NVIDIA Dynamo, vLLM и SGLang.

Источник изображения: AWS

Дополнительно AWS и NVIDIA объявили об использовании Apache Spark в конфигурации Amazon EMR на Amazon EKS с инстансами G7e на основе ускорителей NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell, что втрое ускоряет аналитику данных. При этом сохраняется совместимость с имеющимися приложениями Spark.

Наконец, компании объявили о расширении поддержки ИИ-моделей NVIDIA Nemotron в облаке Amazon Bedrock с адаптацией моделей для юриспруденции, здравоохранения, финансов и других специализированных областей. Вся инфраструктура управляется Bedrock, что значительно упрощает задачи разработчиков. Вскоре ожидается появление гибридной MoE-модели NVIDIA Nemotron 3 Super для финансовых сервисов, кибербезопасности, ретейла, разработки ПО и др.

В целом компании создали полный стек ИИ-инфраструктуры — от ИИ-ускорителей и сетей до управляемых сервисов. Это позволит клиентам быстрее внедрять ИИ-решения, не конструируя инфраструктуру из разрозненных компонентов.

Как сообщает Datacenter Dynamics, в феврале 2026 года глава AWS Мэтт Гарман (Matt Garman) заявил, что компания всё ещё использовала устаревшие ускорители NVIDIA A100 в некоторых серверах, поскольку спрос был высок даже на них.

Широкий доступ к NVIDIA Blackwell Ultra появился в декабре 2025 года, в скором будущем планируется организовать доступ и к ускорителям Rubin. В то же время компания намерена инвестировать в собственные ускорители Trainium. В феврале OpenAI объявила, что будет использовать 2 ГВт мощностей на основе Trainium и других ускорителей в облаке AWS, во многом благодаря $50 млрд инвестиций со стороны Amazon.

Оператор сети дата-центров 3data сообщил о завершении первых биржевых торгов услугами по размещению оборудования (colocation) на Бирже ЦТС, которые состоялись 5 марта 2026 года. Победителем стало АО «Уиллстрим», ведущее деятельность в сфере профессионального аутсорсинга колл-центров. Результатом торгов стало заключение биржевого договора на размещение оборудования в центре обработки данных.

Предметом торгов являлись стойко-места 3data, расположенные в московском дата-центре «М8» уровня надёжности Tier III. В аукционе приняли участие российские коммерческие организации, продемонстрировав высокий уровень интереса к данному механизму закупки. Итоговая стоимость единицы лота составила 201,3 тыс. руб. с НДС ежемесячно за стойко-место с подведённой мощностью 5 кВт, включая стойку и два блока розеток (PDU).

Источник изображения: 3data.ru

«Первые биржевое размещение услуг colocation открывает принципиально новый этап формирования объективной рыночной стоимости таких услуг. Планируем активно расширять ассортимент предложений от операторов дата-центров и привлекать больше участников торгов», — прокомментировали инициативу компании 3data представители Биржи ЦТС.

3data основана в 2013 году и является одним из крупнейших операторов коммерческих дата-центров в России. В отличие от других игроков рынка компания придерживается концепция «ЦОД шаговой доступности», предполагающей размещение вычислительных площадок не в промзонах, а в деловых районах, рядом с офисами клиентов. В настоящий момент 3data располагает 24 собственными дата-центрами, расположенными в Москве, Московской области, Екатеринбурге, Ставрополе, Новосибирске, Владивостоке и Южно-Сахалинске.

Meta✴ Platforms в течение пяти лет намерена заплатить $27 млрд за ИИ-инфраструктуру, доступ к которой предоставит облачный провайдер Nebius Group, базирующийся в Нидерландах, сообщает Bloomberg. В Meta✴ подтвердили сделку с Nebius.

Nebius — стратегический партнёр NVIDIA, с 2027 года предоставит Meta✴ мощности ЦОД на $12 млрд, ещё до $15 млрд Meta✴ потратит на покупку мощностей, которые облачный провайдер строит для сторонних клиентов.

Это один из крупнейших «разовых» контрактов, заключенных Meta✴, что подчёркивает стремление компании развиваться в сфере ИИ. Недавно появилась информация, что компания сократит более 20 % штата из-за высоких затрат на ИИ-проекты. В 2025 году она уже заключила сделку с Nebius на $3 млрд.

За последние 12 месяцев акции Nebius выросли в цене в четыре раза, а на фоне новостей подорожали на 15 %, а Meta✴ — на 2,8 %.

Источник изображения: Nebius

Предполагается, что Meta✴ и её крупнейшие конкуренты потратят в 2026 году около $650 млрд на строительство ЦОД и покупку другой инфраструктуры на фоне взрывного роста спроса на ИИ-сервисы в ближайшие годы. Для Meta✴ ИИ в последнее время является ключевым приоритетом и компания вкладывает значительные средства в конкуренцию с OpenAI, Google и др. С начала года заключены соглашения с NVIDIA и AMD о создании ИИ-инфраструктуры. Кроме того, Meta✴ разрабатывает и собственные ИИ-ускорители.

В 2025 году заявлялось, что к 2028 году Meta✴ потратит на инфраструктурные инициативы в США $600 млрд. Для этого она будет использовать средства, вырученные от рекламного бизнеса и внешнее финансирование. Компания разрабатывает также и собственные ИИ-модели и др.

Источник изображения: Bloomberg

Nebius, отделившаяся от «Яндекса» в 2024 году, — один из немногих новичков, очень успешно воспользовавшихся бумом ИИ-технологий; при этом немаловажную роль играет NVIDIA, активно инвестирующая в стартапы, конкурирующие с гиперскейлерами вроде Google и Amazon (AWS). На днях NVIDIA объявила о намерении инвестировать в Nebius $2 млрд, что привело к росту акций последней на 16 %.

Значительная часть инвестиций NVIDIA была направлена компаниям, покупающим её собственные чипы. Это вызвало критику экспертов рынка, опасающихся, что такие инвестиции подпитывают создание ИИ-пузыря.

Например, в январе NVIDIA сообщила об инвестициях $2 млрд в неооблачного провайдера CoreWeave, конкурирующего с Nebius, средства предназначались на внедрение ИИ-ускорителей самой NVIDIA.

В 2026 году компания вложила $30 млрд в OpenAI, а также принимала участие в очередном раунде финансирования британской Nscale, желавшей привлечь $2 млрд.

В январе сообщалось, что затраты Meta✴ на связанные с ИИ расходы в 2026 году составят от $115 до $135 млрд, это превышает прогнозы аналитиков в $110,7 млрд и почти вдвое больше, чем капитальные затраты компании в 2025 году, которые составили $72,2 млрд. Роста затрат направлен на поддержку подразделения Meta✴ Superintelligence Labs (MSL), а также основной повседневной деятельности компании.

Глава NVIDIA Дженсен Хуанг (Jensen Huang) в ходе конференции GTC 2026 представил космический вычислительный модуль на архитектуре Vera Rubin. По его словам, модуль до 25 раз производительнее, чем вариант NVIDIA H100, и шесть коммерческих космических компаний уже внедрили платформу, сообщает Tom’s Hardware.

Space-1 Vera Rubin Module предназначен для орбитальных дата-центров, работающих с ИИ-моделями непосредственно в космосе. Он имеет тесно интегрированную архитектуру CPU–GPU и высокоскоростной интерконнект для работы с большими потоками данных от космических инструментов в режиме реального времени.

Также предлагается вариант NVIDIA IGX Thor для критически важных периферийных сред с поддержкой выполнения ИИ-задач в режиме реального времени, безопасной загрузки, автономных операций и др. Наиболее компактный вариант NVIDIA Jetson Orin предназначается для самых компактных устройств и рассчитан на использование в спутниках с ограниченными размерами, весом и энергопотреблением — для систем бортового «зрения», навигации и обработки данных с датчиков.

Для Земли NVIDIA предлагает ускорители RTX PRO 6000 Blackwell Series Server Edition для геопространственной разведки. Заявленная производительность — при обработке больших массивов изображений в 100 раз выше, чем у устаревших систем на базе CPU.

Источник изображения: NVIDIA

По данным NVIDIA, сейчас её новые платформы на Земле и в космосе используют компании Aetherflux, Axiom Space, Kepler Communications, Planet Labs PBC, Sophia Space и Starcloud, Kepler внедряет Jetson Orin в своей спутниковой группировке для управления данными и их маршрутизацией с помощью ИИ-инструментов. NVIDIA Jetson Orin применяется непосредственно в спутниках.

В октябре 2025 года основатель Amazon и Blue Origin Джефф Безос (Jeff Bezos) прогнозировал, что через 10–20 лет на орбите появятся ЦОД гигаваттного масштаба. Основными преимуществами таких решений назывались возможность непрерывного электроснабжения группировки с помощью солнечной энергии, а также упрощённая система охлаждения в космосе. Starcloud уже строит специальные орбитальные ИИ-ЦОД, предназначенные для обучения моделей и инференса непосредственно на орбите.

ИИ-ускорители IGX Thor, Jetson Orin и RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition уже доступны клиентам NVIDIA. Дата начала продаж Vera Rubin Space Module до сих пор неизвестна: заявляется, что модуль появится в продаже «позже».

Космические ЦОД — весьма перспективное направление в сфере ИИ. Одним из наиболее громких событий стала заявка SpaceX, попросившей у американских властей разрешение на вывод на орбиту миллиона микро-ЦОД. Инициатива подверглась критике Amazon как «спекулятивная», но компания столкнулась с критикой Федеральной комиссии по связи с США, потребовавшей навести порядок в собственном космическом бизнесе.

Компания NVIDIA анонсировала процессоры Vera, спроектированные с прицелом на современные ресурсоёмкие задачи в области ИИ. Изделия, как утверждается, обеспечивают исключительную производительность каждого ядра, а также высокую пропускную способность памяти и коммутационной сети.

В основу Vera положены ядра Olympus — это первые CPU-решения NVIDIA, специально разработанные для дата-центров. Olympus используют 10-битный интерфейс выборки и декодирования инструкций, а также нейронный алгоритм предсказания ветвлений, позволяющий оценивать два варианта ветвления за каждый цикл. Изделие полностью совместимо с набором инструкций Arm v9.2 и существующим ПО.

Источник изображений: NVIDIA

Конфигурация Vera предусматривает наличие 88 ядер Olympus с возможностью одновременной обработки до 176 потоков инструкций. Объём кеша L3 составляет 162 Мбайт. Задействована шина NVIDIA Scalable Coherency Fabric (SCF) второго поколения, первоначально разработанная для CPU семейства NVIDIA Grace. В составе процессора SCF отвечает за связь вычислительных ядер Olympus с общим кешем L3 и подсистемой памяти, обеспечивая стабильную задержку и пропускную способность на уровне 3,4 Тбайт/с: это позволяет использовать более 90 % пиковой пропускной способности памяти под нагрузкой. Каждому ядру Olympus доступна полоса до 14 Гбайт/с, что примерно в три раза превышает пропускную способность на ядро ​​в традиционных CPU для дата-центров.

В составе Vera применяется подсистема памяти LPDDR5X на основе модулей SOCAMM (Small Outline Compression Attached Memory Modules). Суммарная ёмкость может составлять до 1,5 Тбайт, что втрое больше по сравнению с решениями предыдущего поколения. Пропускная способность памяти достигает 1,2 Тбайт/с, тогда как энергопотребление составляет менее 50% по сравнению с традиционными конфигурациями DDR. При этом модули SOCAMM являются заменяемыми, что упрощает модернизацию и обслуживание систем.

Процессор Vera выполнен на основе единого монолитного вычислительного кристалла. Каждое ядро обеспечивается единообразной пропускной способностью. Большинство операций, чувствительных к задержкам, выполняются локально, что позволяет минимизировать межкристальный трафик, который обычно присутствует в традиционных CPU. В целом, как утверждается, реализованные архитектурные особенности позволяют чипам Vera демонстрировать до 1,5 раз более высокую производительность одного ядра по сравнению с конкурирующими решениями x86 при выполнении задач в песочнице с максимальной нагрузкой на сокет.

NVIDIA разработала семейство платформ на базе Vera для решения разнообразных задач в сфере ИИ. Это, в частности, CPU-стойки с жидкостным охлаждением, а также системы с GPU поколения Rubin. Устройства на базе Vera будут поставляться крупными OEM-производителями, включая Cisco, Dell, HPE, Lenovo и Supermicro. Такие машины станут доступны во II половине текущего года.