Корпорация Intel сообщила о том, что в составе платформы NVIDIA DGX Rubin NVL8 для агентного ИИ применяются CPU поколения Xeon 6. Эти чипы отвечают за критически важные функции, такие как управление памятью, оркестрация задач и распределение рабочей нагрузки.

Система DGX Rubin NVL8 несёт на борту два процессора Xeon 6776P семейства Granite Rapids. Изделия содержат 64 вычислительных ядра с возможностью одновременной обработки до 128 потоков инструкций. Базовая тактовая частота составляет 2,3 ГГц, максимальная — 3,9 ГГц. В режиме Priority Core Turbo (PCT) с восемью ядрами частота достигает 4,6 ГГц. Показатель TDP равен 350 Вт. CPU специально оптимизированы Intel для ИИ-узлов.

«Intel Xeon 6 обеспечивает превосходную производительность, эффективность и совместимость с обширной экосистемой программного обеспечения x86, на которую полагаются клиенты при выполнении инференса в масштабе», — говорит Джефф Маквей (Jeff McVeigh), корпоративный вице-президент и генеральный директор стратегических ЦОД-программ Intel.

Источник изображения: NVIDIA

В состав DGX Rubin NVL8 входят восемь ускорителей Rubin с суммарным объёмом памяти 2,3 Тбайт (пропускная способность — 160 Тбайт/с). Задействованы восемь однопортовых адаптеров NVIDIA ConnectX-9 VPI (до 800 Гбит/с NVIDIA Infiniband и Ethernet), а также два DPU NVIDIA BlueField-4. Общая пропускная способность шины NVIDIA NVLink достигает 28,8 Тбайт/с. Энергопотребление — приблизительно 24 кВт.

Заявленное ИИ-быстродействие на задачах инференса NVFP4 составляет до 400 Пфлопс, при обучении моделей NVFP4 — 280 Пфлопс, при обучении FP8/FP6 — 140 Пфлопс. Среди поддерживаемого софта упомянуты NVIDIA DGX OS, Ubuntu, Red Hat Enterprise Linux, Rocky Linux.

Компания NVIDIA анонсировала модульную эталонную архитектуру BlueField-4 STX, которая поможет предприятиям, облачным провайдерам и операторам дата-центров в создании высокопроизводительных платформ хранения данных, оптимизированных для задач ИИ.

Отмечается, что в традиционных ЦОД применяются хранилища общего назначения, обладающие большой вместимостью. Однако они зачастую не способны обеспечивать скорость отклика, необходимую для работы ИИ-агентов: таким системам требуются доступ к информации в реальном времени и контекстная память. Архитектура STX призвана устранить существующие узкие места.

Технологической основой STX является DPU NVIDIA BlueField-4, который объединяет Arm-процессор NVIDIA Grace/Vera, 128 Гбайт LPDDR5, 512 Гбайт SSD, сетевой адаптер NVIDIA ConnectX-9 SuperNic (1,6 Тбит/с) и коммутатор PCIe 6.0 с 48 линиями. Используются микросервисы NVIDIA DOCA и программное обеспечение NVIDIA AI Enterprise. Утверждается, что архитектура STX обеспечивает в четыре раза более высокую энергоэффективность по сравнению с традиционными архитектурами хранения, построенными на основе CPU. В целом, как отмечается, STX предоставляет основу для создания универсального механизма обработки данных, ускоряющего полный жизненный цикл ИИ — от обучения и аналитики до инференса на базе агентов.

Источник изображения: NVIDIA

Первой реализацией STX в масштабе стойки является новая платформа хранения NVIDIA CMX с контекстной памятью, которая расширяет память GPU. О поддержке NVIDIA STX сообщили такие компании, как Cloudian, DDN, Dell Technologies, Everpure, Hitachi Vantara, HPE, IBM, MinIO, NetApp, Nutanix, VAST Data и WEKA. Производством систем на базе STX займутся AIC, Supermicro и Quanta Cloud Technology (QCT). Внедрить платформу в числе прочих намерены CoreWeave, Crusoe, IREN, Lambda, Mistral AI, Nebius, OCI и Vultr. Решения на базе STX станут доступны во II половине текущего года.

Британская Nscale подписала соглашение о покупке американской American Intelligence & Power Corporation (AIPCorp). В сделку входит кампус ЦОД в Западной Вирдджинии мощностью до 8 ГВт, сообщает Datacenter Dynamics. Здесь Nscale рассчитывает построить одну из крупнейших в мире ИИ-фабрик. Компания также подписала письмо о намерениях, в соответствии с которым Microsoft с конца 2027 года арендует на новом месте 1,35 ГВт ИИ-мощностей на базе NVIDIA Vera Rubin NVL72, в том числе облачных.

AIPCorp основана в начале 2026 года компаниями Fidelis New Energy и 8090 Industries. Кампус Monach Compute Campus занимает более 910 га в Западной Вирджинии, к 2031 году мощность должна составить до 8 ГВт. На первом этапе планируется ввести в эксплуатацию 2 ГВт к 2028 году. Ранее газовые генераторные установки G3500 соответствующей мощности согласилась предоставить компания Caterpillar. Ввод установок в эксплуатацию запланирован на I половину 2028 года.

Поначалу кампус Monarch будет питаться от собственной микросети, но со временем он сможет подключиться к магистральной энергосети для возврата в неё излишков энергии. Nscale также рассматривает возможность захвата углерода для компенсации выбросов, связанных с площадкой. Команда AIP и Fidelis New Energy Organization присоединятся к подразделению Nscale Energy & Power, что, как ожидается, поможет поддержать развитие кампуса Monarch.

Источник изображения: Fidelis New Energy

По словам Nscale, целью AIPCorp всегда было создание вертикально интегрированной модели, объединяющей генерацию электроэнергии и вычислительные мощности. Комбинация двух факторов позволит Nscale дать быстрорастущему рынку ИИ интегрированную неооблачную платформу без «узких мест», оптимальную для масштабирования. В рамках сделки Nscale выбрала финансовым консультантом Morgan Stanley.

У Nscale большие планы экспансии. В конце 2025 года сообщалось, что компания потратит $865 млн на размещение ИИ-оборудования в США, а на днях появилась информация, что Nscale привлекла ещё $2 млрд на свои проекты. Nscale имеет довольно тесные связи с Microsoft. Так, в декабре 2025 года руководитель подразделения ИИ-инфраструктуры Microsoft Нидхи Чаппелл (Nidhi Chappell) перешла в Nscale на аналогичную позицию.

Американская GMI Cloud запускает в Японии суверенный проект по созданию ИИ-инфраструктуры стоимостью $12 млрд. Совместно с Wistron в Кагосиме (Kagoshima) компания планирует запустить ИИ-фабрику для задач «физического ИИ» (робототехника, автономный транспорт, производство), сообщает Datacenter Dynamics.

ЦОД в приморском городе на острове Кюсю (Kyushu) будет находиться на территории объекта Kai Shin Digital Infrastructure. Она, в свою очередь, представляет собой совместное предприятие CDIB Capital и Shin-Etsu Science Industry. Впервые Kai Shin Digital Infrastructure объявила о планах строительства ЦОД в Кагосиме в октябре 2025 года. Первоначальная мощность объекта составит 350 МВт с дальнейшим масштабированием до 1 ГВт. Строительство начнётся в конце 2026 года.

Известно, что компания является партнёром NVIDIA, но пока подробности об ИИ-оборудовании для площадки почти отсутствуют. Есть данные, что проект будет обеспечивать доступ к ИИ-вычислениям, при этом он должен соответствовать требованиям к суверенитету, определённым для японских организаций. На сайте GMI сообщается, что платформа будет использовать ускорители Vera Rubin.

Источник изображения: GMI Cloud

Партнёрство с Wistron тоже началось не вчера. Так, в декабре 2025 года сообщалось, что Wistron потратит $0,9 млрд на расширение производства сетевого и ИИ-оборудования и инвестиции в облако GMI. По данным последней, новый дата-центр будет «зелёным и устойчивым», хотя как именно это будет достигнуто, тоже не сообщается. Судя по одному из рендеров, на крыше зданий будут расположены солнечные панели.

GMI рассчитывает использовать для своей суверенной инфраструктурной ИИ-платформы VAST AI от VAST Data, которая позиционируется как первая платформа, созданная с нуля для управления «жизненным циклом» ИИ. Она является единой основой для систем хранения данных, управления базами данных и вычислительной средой. Это избавляет пользователей от необходимости связывать десятки разрозненных инструментов для обучения, инференса, обеспечения работы ИИ-агентов и всех промежуточных этапов.

Источник изображения: GMI Cloud

В конце 2025 года GMI представила планы строительства ЦОД на Тайване мощностью 16 МВт за $500 млн. Он должен вмещать около 7 тыс. ИИ-ускорителей NVIDIA GB300 в 96 стойках. Также GMI управляет дата-центрами в США, на Тайване, в Сингапуре, Таиланде и Японии. В данное время компания стремится построить дата-центр мощностью 50 МВт в США.

GMI основана в 2023 году и имеет штаб-квартиру в Калифорнии. Первоначально компания работала как оператор ЦОД, обеспечивавший майнинг биткоинов, но с тех пор она изменила профиль деятельности, занявшись реализацией ИИ-проектов. В ноябре 2024 года GMI привлекла $82 млн в рамках раунда финансирования серии А. Согласно официальным данным, на сегодня у неё есть мощности в пяти дата-центрах.

Компания NetApp анонсировала новые СХД семейства EF-Series, ориентированные на ресурсоёмкие нагрузки, в том числе на задачи ИИ, приложения HPC и транзакционные базы данных. Дебютировали модели EF50 и EF80 типа All Flash в форм-факторе 2U с возможностью установки 24 SSD (NVMe).

Устройства оснащены двумя активными контроллерами. Говорится о поддержке Fibre Channel (FC), NVMe/RoCE, iSCSI1 и InfiniBand, а также параллельных файловых систем, таких как Lustre и BeeGFS. Возможно формирование массивов RAID 0/1/5/6/10. Развитые функции защиты данных и диагностические инструменты, по заявлениям NetApp, обеспечивают доступность более 99,9999 %.

Старшая из двух новинок, EF80, располагает 64 Гбайт памяти на контроллер, 12 портами 200Gb NVMe/IB, NVMe/RoCE, 24 портами 64Gb NVMe/FC и 24 портами 64Gb SCSI FC. Заявленная максимальная скорость передачи данных при чтении составляет 110 Гбайт/с, при записи — 57 Гбайт/с. Показатель IOPS достигает 5 млн. Максимальное энергопотребление находится на уровне 1758 Вт, типовое — 1235 Вт.

Источник изображения: NetApp

Версия EF50 получила 32 Гбайт памяти на контроллер. Реализованы 16 портов 64Gb NVMe/FC и 16 портов 64Gb SCSI FC. Скорость при чтении — до 41 Гбайт/с, при записи — до 30 Гбайт/с. Величина IOPS составляет до 1,7 млн. Максимальное энергопотребление равно 1451 Вт, типовое — 1041 Вт.

Обе СХД обеспечивают внутреннюю вместимость до 1,5 Пбайт, а энергоэффективность находится на отметке 63,7 Гбайт/с на кВт. Применяется программная платформа SANtricity OS 12.0; при этом обеспечивается совместимость с клиентскими ОС Windows Server, Linux и macOS.

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 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 (SCM) с низкой задержкой. Новинки будут предлагаться в различных форм-факторах, включая SFF.

Источник изображения: Kioxia

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 Sunrise, 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.

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 ИИ-производительность составит до 6,76 Эфлопс.

Машина получит узлы Dell PowerEdge с AMD EPYC и Instinct (всего 672 шт.), а также хранилище WEKA. По данным UKAEA, за классические вычислительные мощности отвечают 192 двухпроцессорных узла с 56-ядерными Intel Xeon Max (Sapphire Rapids с HBM). Intel является одной из компаний, поддерживающих проект, наряду с образовательными и государственными структурами — Кембриджским университетом и самим UKAEA.

Источник изображения: Kristina Gadeikyte Gancarz/unsplash.com

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.

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 исследованиями в сфере энергетики.

Источник изображения: www.gov.uk

Пока не известно, 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, 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 США 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, но даже их продажи были приостановлены. В декабре 2025 года политика изменилась и NVIDIA разрешили поставлять в Китай более производительные ускорители H200 — при условии, что США будут забирать 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 никаких поступлений 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 GDDR7 с 256-бит 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.

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.

Источник изображения: NVIDIA

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».