Компания Dell Technologies поставила свою первую стойку NVIDIA Vera Rubin NVL72. Получателем системы стала компания CoreWeave — неоооблачный провайдер, который активно расширяет инфраструктуру для ресурсоёмких нагрузок ИИ.

Источник изображений: Dell

Стойка содержит 72 ускорителя Rubin и 36 процессоров Vera на архитектуре Arm. Суммарный объём памяти HBM4 составляет 20,7 Тбайт, системной памяти LPDDR5X — 54 Тбайт. Реализовано жидкостное охлаждение горячей водой (+45 °C). Сама стойка в собранном виде весит около 1,8 т и потребляет до 230 кВт. Заявленная ИИ-производительность достигает 3,6 Эфлопс в режиме NVFP4 при инференсе, что примерно в пять раз превышает показатель Blackwell. На задачах обучения быстродействие NVFP4 составляет 2,5 Эфлопс.

Отмечается, что Dell успешно провела все необходимые диагностические тесты Vera Rubin NVL72, по результатам которых система готова к дальнейшему развёртыванию на площадке заказчика. CoreWeave намерена использовать новый кластер для расширения своей инфраструктуры НРС. Масштабный вывод платформы на рынок намечен на II половину текущего года.

Между тем сама NVIDIA объявила о начале массового производства решений поколения Vera Rubin. В числе партнёров, объявивших о поддержке этих систем, названы Dell Technologies, HPE, Lenovo и Supermicro, а также AIC, Aivres, ASRock Rack, ASUS, Cloudian, Compal, DDN, Everpure, Foxconn, GIGABYTE, Hitachi Vantara, Hyve Solutions, IBM, Inventec, MinIO, MiTAC Computing, MSI, NetApp, Nutanix, Pegatron, Quanta Cloud Technology (QCT), VAST Data, WEKA, Wistron и Wiwynn. Вместе с тем CoreWeave, а также Lambda и Oracle Cloud Infrastructure одними из первых начнут развёртывание стоек Vera Rubin в своих ИИ-инфраструктурах.

По оценкам компании Hyperion Research, глобальные расходы в области ИИ и НРС в 2025 году превысили $70 млрд, что примерно на $10 млрд больше по сравнению с предыдущим годом. Однако темпы роста замедлились до 16,9 % против 23,5 % в 2024-м, когда этот показатель оказался самым высоким за последние три десятилетия.

Аналитики учитывают затраты на серверы, хранилища данных, программное обеспечение, услуги и облачные ресурсы, связанные с ИИ и НРС. В частности, в 2025 году на локальные серверы были потрачены $29,4 млрд, что на 16,7 % больше, чем годом ранее, когда продажи такого оборудования оценивались в $25,2 млрд при росте 23,4 % в годовом исчислении.

В сегменте HPC-решений для локального развёртывания на долю HPE пришлось около 22,1 % продаж — $6,5 млрд против $7,2 млрд в 2024 году. У Dell отгрузки в денежном выражении за год поднялись с $3,9 млрд до $5,3 млрд, в результате чего доля составила 18,2 %. Lenovo и Inspur получили $1,8 млрд и $1,2 млрд соответственно. Далее в рейтинге ведущих игроков указанного сегмента находятся Sugon, Penguin, Atos, IBM, Fujitsu и NEC.

Источник изображения: Hyperion Research

Системы хранения данных в 2025 году принесли поставщикам около $12,8 млрд — плюс 27,5 % по отношению к предыдущему году. Расходы в облачном сегменте оцениваются в $12,4 млрд, что на 29,7 % больше, чем в 2024-м. Приложения обеспечили $9,3 млрд, связующее ПО — $3,2 млрд, услуги — $3,5 млрд.

Отмечается, что в 2021 году во всём мире были отгружены примерно 2,2 млн НРС-узлов. В 2024-м и 2025 годах показатель снизился до 500 тыс. узлов. При этом выручка в пересчёте на один узел резко возросла: в среднем с $10 тыс. до более чем $50 тыс. По прогнозам, общие затраты на локальные серверы составят около $32 млрд в 2026 году и достигнут примерно $54 млрд к 2030-му.

Бренд TRUSTA, принадлежащий компании ADATA Technology, анонсировал программно-аппаратную платформу AI Scaler Extended Memory Solution. Она нацелена на решение проблемы нехватки памяти в ускорителях на базе GPU в таких сценариях, как ИИ-инференс и точная настройка больших языковых моделей (LLM).

По оценкам аналитиков, мировой рынок ИИ-инфраструктур будет расти в среднем на 26 % в год до 2034-го. Причём ИИ-нагрузки всё чаще переносятся из традиционных облаков в локальный контур и на периферию. При таких подходах компаниям приходится решать вопросы, связанные с конфиденциальностью данных, соответствием нормативным требованиям и оптимизацией затрат. Новая архитектура TRUSTA призвана помочь организациям уменьшить расходы при внедрении ИИ в собственной среде.

В отличие от традиционных ИИ-систем, которые полностью полагаются на память GPU-ускорителей, платформа TRUSTA AI Scaler Extended Memory Solution, как и Phison aiDAPTIV+, предполагает распределение нагрузки между памятью GPU, DRAM и SSD-накопителями, что позволяет более эффективно использовать доступные ресурсы. Утверждается, что задачи инференса, которые обычно требуют наличия нескольких GPU-карт, могут быть оптимизированы для работы на одном ускорителе в сочетании с использованием других типов памяти. При этом нагрузки динамически перераспределяются между высокоскоростной памятью GPU, оперативной памятью и твердотельными накопителями. В результате, как отмечается, затраты на развёртывание ИИ могут быть снижены более чем на 50 % по сравнению с обычными инфраструктурами.

Источник изображения: ADATA

Для новой программно-аппаратной платформы создан набор инструментов TRUSTA AI Scaler Toolkit. Это бесплатный продукт с открытым исходным кодом, не привязанный к конкретным аппаратным конфигурациям. С его помощью компании, исследовательские организации и независимые разработчики смогут настраивать ресурсы в соответствии со своими потребностями и выполняемыми задачами. Заявлена совместимость с такими LLM, как Llama, Qwen, Mistral, Mixtral, GPT-OSS, DeepSeek, Phi и Gemma, а дальнейшем список будет расширяться. Кроме того, поддерживаются различные приложения для ИИ-агентов, включая OpenClaw, NemoClaw и Hermes Agentic. Набор инструментов TRUSTA AI Scaler Toolkit уже доступен для загрузки.

Кроме того, TRUSTA представила SSD корпоративного класса TD7P51 ECO с интерфейсом PCIe 5.0. Он имеет вместимость до 15,36 Тбайт. Заказчикам будут предлагаться варианты в трёх форм-факторах — U.2, E1.S и E3.S. 

Наступившее лето обещает быть чрезвычайно жарким, похожим на прошлогоднее, когда среднемировая температура достигла исторического максимума. Жара и засухи вынуждают индустрию и власти принимать трудные решения на фоне растущего расширения ЦОД, сообщил директор по продуктам Ampere Computing Джефф Виттич (Jeff Wittich).

Согласно прогнозу AccuWeather на 2026 год, счета за электричество могут взлететь текущим летом из-за вероятной повсеместной жары по всей территории США. По оценкам отвечающей за надёжность электроснабжения в стране North American Electric Reliability Corporation, летний пиковый спрос на энергию вырастет на 224 ГВт за следующие 10 лет. Это более чем на 69 % выше прогноза 2024 года и на 24 % — пикового спроса 2025-го.

В первую очередь ожидаемый рост спроса обусловлен потреблением электричества новыми ЦОД. В 2023 году в США дата-центры потребляли 4,4 % всей электроэнергии, а к 2028 году будут потреблять 12 %. Из-за роста спроса на электричество многим странам пришлось ужесточить правила для снижения нагрузки на энергосистемы и население. Во многом проблема в том, что энергосистемы не справляются с колебаниями энергопотребления в связи с экстремальной погодой. В июле прошлого года сообщалось, что аномальная жара привела к сбоям в лондонских дата-центрах Google и Oracle. Более того, согласно исследованию Rest of World, около 80 % всех дата-центров в мире построены в не особенно подходящих для них климатических условиях.

Так, в 2025 году в США было внесено более 200 законопроектов, направленных на регулирование работы ЦОД, и по меньшей мере в 18 штатах предложены специальные тарифы для крупных потребителей электричества, а в Мэне предпринята пока не увенчавшаяся успехом попытка вовсе запретить строительство новых ЦОД. В некоторых законопроектах от желающих строить ЦОД требуют инвестиций в модернизацию инфраструктуры и обеспечение преимуществ для рядовых потребителей энергии.

Источник изображения: Ant Rozetsky/unsplash.com

В 2025 году в Амстердаме продлили мораторий на строительство новых ЦОД и расширение в столичном муниципалитете уже действующих. Приоритет отдан жилью, а новые дата-центры появятся не раньше 2030 года. Во Франкфурте на ЦОД приходится до 40 % от всего потребления городской агломерации, что создаёт непосильную нагрузку местной энергосистеме. В некоторых районах введены временные моратории на подключение новых «индустриальных» объектов, строительство новых не ожидают до II квартала 2027 года.

В условиях развития ИИ-проектов дефицит ресурсов будет всё ощутимее. Поддержать этот рост без ущерба окружающей среде можно, повысив эффективность вычислений каждого отдельного ЦОД. Это позволит строить меньше дата-центров для удовлетворения спроса на вычисления или уменьшать их сами по себе, чтобы снизить энергопотребление. Кроме того, потребуется модернизация систем охлаждения. Пока же бум ИИ подталкивает отрасль к экстенсивному развитию, тогда как необходимо максимизировать реальную производительность не только на уровне чипов, но и на остальных уровнях тоже.

Для этого необходимы более энергоэффективные чипы, чем сейчас. Виттич подчёркивает, что мощные ИИ-ускорители на основе GPU стоит использовать только там, где это действительно необходимо. Если для обучения и масштабного инференса без них не обойтись, то для многих других задач они избыточны. Оптимизируя вычисления для каждой задачи, следует использовать энергоёмкую инфраструктуру только там, где это действительно необходимо.

Источник изображения: Peter Herrmann/unsplash.com

Более эффективные системы охлаждения необходимо использовать независимо от снижения энергопотребления. При этом рекомендуется сочетать разные варианты охлаждения. Например, жидкостное всё чаще используется с энергоёмким ИИ-оборудованием. К сожалению для операторов ЦОД, модернизация систем охлаждения требует серьёзного изменения инфраструктуры, а на старых объектах модернизация сложна и дорога или вовсе невозможна. В существующих ЦОД нередко выгоднее использовать маломощные чипы с воздушным охлаждениями, размещая новые компоненты только там, где они действительно нужны.

Фактически это означает переосмысление вычислительных архитектур для получения максимальной производительности на ватт за счёт использования современных чипов. Кроме того, придётся перераспределить рабочие нагрузки и проектировать системы, в которых производительность соответствует требованиям к допустимому тепловыделению и энергосбережению. В конечном итоге, чем больше вычислительных возможностей можно «извлечь» из каждого Вт и м², тем меньше ЦОД нужно будет строить в будущем. Чем меньше ЦОД придётся строить, тем ниже нагрузка на водные и энергетические ресурсы в конкретных локациях.

По словам представителя Ampere, для удовлетворения растущих энергетических потребностей потребуется не просто расширять инфраструктуру, но и оптимизировать её, начиная с вычислительных мощностей. И хотя Виттич прямо об этом не говорит, Ampere видит себя как раз-таки поставщиком энергоэффективных чипов, в том числе CPU для инференса. Однако на практике компания задержала выпуск AmpereOne M, была продана SoftBank и рискует лишиться одного из крупнейших заказчиков в лице Oracle, которая весьма заинтересована в NVIDIA Vera. Ей же приходится конкурировать с собственными Arm-процессорами AWS, Google, Microsoft и Alibaba, а также теперь уже и с самой Arm, Fujitsu и Qualcomm.

Компания AAEON анонсировала индустриальную плату MIX-PTLWV1 в форм-факторе mini-ITX. В качестве аппаратной платформы применяется процессор Intel Core Ultra Series 3 семейства Panther Lake с графикой Intel Xe LPG, а для программной части заявлена совместимость с Windows 11 и Ubuntu 24.04.

Решение имеет размеры 170 × 170 мм. Доступны два слота C/SO-DIMM для модулей оперативной памяти DDR5-6400/7200 суммарным объёмом до 128 Гбайт. Предусмотрены коннектор M.2 2280 M-Key для SSD с интерфейсом PCIe 4.0 x4 (NVMe), разъём M.2 2230 E-Key (PCIe 4.0 x1/USB 2.0/CNVi) для комбинированного адаптера Wi/Fi/Bluetooth и слот M.2 3042/3052 B-Key (PCIe x1/USB 3.0; nano-SIM) для модема 4G/5G.

Допускается вывод изображения одновременно на четыре независимых дисплея 4К (4096 × 2160; 60 Гц) через интерфейсы DisplayPort 1.4. Есть четыре порта USB 3.0 Type-A и 20-контактная колодка с возможностью использования ещё двух портов USB 3.0. Кроме того, могут быть задействованы до шести последовательных портов (1 × RS-232/422/485 и 5 × RS-232). Присутствуют звуковой кодек Realtek ALC897 HD с 3,5-мм аудиогнездом, слот PCIe 5.0 x8, а также чип Infineon SLB9672 TPM 2.0 и контроллер ввода/вывода Nuvoton NCT6126D.

Источник изображения: AAEON

Новинка располагает двумя сетевыми портами 2.5GbE RJ45 на основе контроллеров Intel I226-V и Intel I226-LM. Модификация MIX-PTLWV1-A10-4L также получила два порта 10GbE на базе Intel E610-XAT2. Питание (12–24 В) подаётся через 4-контактный коннектор. Диапазон рабочих температур простирается от 0 до +60 °C. Упомянут 4-контактный разъём для вентилятора охлаждения.

Компания AMD анонсировала новые адаптивные SoC семейства Versal Prime Gen 2: 2VM3454, 2VM3254 и 2VM3104. Они ориентированы на профессиональное аудиовизуальное оборудование, системы вещания и устройства для промышленного интернета вещей (IIoT).

В состав решений входят четыре вычислительных ядра Arm Cortex-A78AE с 64 Кбайт кеша L1 (ECC) и 512 Кбайт кеша L2, тогда как суммарный кеш L3 составляет 2 Мбайт. Кроме того, имеется процессор реального времени с шестью ядами Arm Cortex-R52. Предусмотрен одноядерный графический ускоритель Arm Mali-G78AE. Версии 2VM3254 и 2VM3454 также получили VCU-блок с поддержкой HEVC и AVC (вплоть до 4K60). Объём встроенной памяти — 1 Мбайт (ECC).

Источник изображения: AMD

Программируемая часть 2VM3104 включает 225 400 логических ячеек и 103 040 LUT, а количество движков DSP составляет 420. У версии 2VM3254 эти значения равны соответственно 302 680, 138 368 и 564, у модификации 2VM3454 — 564 760, 258 176 и 1140. Количество трансиверов GTYP — 4, 8 и 16. Может использоваться оперативная память DDR5-6400 и LPDDR5X-8533 с максимальной пропускной способностью 102 Гбайт/с. Общий размер памяти программируемой логики (PL Memory) — до 45,4 Мбит. Реализована поддержка флеш-накопителей UFS 3.1, интерфейсов DisplayPort 1.4, USB 3.2 и USB 2.0, а также 1GbE, 10GbE и 100GbE (1 × 2VM3104/2VM3254 и 2 × 2VM3454). У двух старших версий также имеется контроллер PCIe 5.0 x4. Модель 2VM3454 располагает высокопроизводительным криптомодулем.

Изделия 2VM3104 и 2VM3254 имеют размеры 23 × 23 мм, вариант 2VM3454 — 29 × 29 мм. Разработчики смогут использовать пакет AMD Vivado Design Suite для проектирования аппаратного обеспечения и платформу AMD Vitis для создания софта. Поставки 2VM3454 начнутся позднее в текущем году, а чипы 2VM3254 и 2VM3104 появятся в 2027-м.

Компания Snowflake, специализирующаяся на облачных решениях для обработки данных с использованием ИИ, объявила о заключении пятилетнего соглашения о стратегическом сотрудничестве (SCA) с AWS, в рамках которого обязалась потратить $6 млрд на многолетние инфраструктурные проекты, включая использование серверных Arm-процессоров Amazon Graviton, а также ИИ-ускорителей. Компании не раскрывают, о каком поколении Graviton идёт речь, сообщает The Next Web.

Для оценки, насколько крупной является сделка для компаний, ненамного больше — около $7 млрд — Snowflake получила выручки от своих сервисов через AWS Marketplace с момента основания компании в 2012 году. В 2020 году Snowflake объявила о пятилетнем облачном контракте с AWS на сумму $1,2 млрд, который впоследствии был увеличен до $2,5 млрд в 2023 году. Эта эволюция иллюстрирует растущую важность облачной инфраструктуры в развитии ИИ. Только в 2025 году расходы Snowflake на услуги AWS составили $2 млрд.

За последние несколько лет Snowflake перевела большую часть вычислительных ресурсов с процессоров Intel и AMD на инстансы на базе Graviton, отметил The Register. Согласно соглашению, Snowflake будет запускать и обучать свои модели и сервисы генеративного ИИ, используя комбинацию ускорителей, работающих в AWS, и Graviton.

Источник изображения: AWS

Сделка также отражает собственный рост Snowflake: в среду компания опубликовала финансовые результаты за I квартал 2027 финансового года, закончившийся 30 апреля, которые значительно превзошли прогнозы Уолл-стрит. Компания сообщила о скорректированной прибыли в 39 центов на акцию при выручке в $1,39 млрд (+33 % г/г). Аналитики, опрошенные LSEG, прогнозировали 32 цента на акцию прибыли и выручку в $1,32 млрд (по данным CNBC). Прогноз компании на текущий квартал также был оптимистичным. Snowflake прогнозирует во II финансовом квартале скорректированную операционную маржу на уровне 12,5 % при выручке в размере от $1,415 до $1,420 млрд. Прогноз аналитиков, опрошенных StreetAccount, по операционной марже составляет 11,9 %, по выручке от продажи продуктов — $1,37 млрд. После объявления о финансовых результатах и сделке с AWS акции Snowflake подскочили примерно на 38 %.

Обязательство Snowflake запускать свои облачные рабочие нагрузки на Graviton в масштабе является важным подтверждением жизнеспособности концепции Arm-серверов, которая незаметно меняет экономику облачной инфраструктуры уже пять лет, отметил The Next Web. Сделка подчёркивает растущую роль Arm-процессоров в ЦОД. IDC считает, что инвестиции Snowflake в AWS отражают то, как быстро корпоративные рабочие нагрузки ИИ адаптируются к потребностям долгосрочной инфраструктуры, пишет Data Center Knowledge. В ISG отмечают, что соглашение указывает на более широкий переход от экспериментальных развертываний ИИ к более долгосрочному спросу на инфраструктуру.

Источник изображения: AWS

Соглашение предоставляет Snowflake доступ к чипам AWS Graviton в то время, когда вычислительные мощности для ИИ ограничены, отметил ресурс GuruFocus. Оно также приближает инструменты Snowflake для хранения данных, аналитики и ИИ к AWS, где многие из её клиентов уже запускают свои рабочие нагрузки. Это важно для Snowflake, поскольку инвесторы опасались, что ИИ может навредить бизнесу традиционных компаний-разработчикой ПО, а не помочь им. Это обновление изменило ситуацию на Уолл-стрит. Snowflake заявила, что растёт спрос на такие инструменты, как Cortex Code и Snowpark, которые помогают компаниям создавать приложения ИИ и модели машинного обучения, используя собственные данные. Например, предлагаемая уже несколько лет Snowflake платформа Cortex AI может преобразовывать естественный язык в SQL-запросы, обобщать данные и проводить анализ настроений.

Что касается AWS, то сделка с Snowflake продолжила серию крупных инвестиций в ИИ-инфраструктуру. Anthropic взяла на себя крупные многолетние обязательства перед AWS; OpenAI в начале этого года подписала значимое соглашение с AWS, несмотря на продолжающееся сотрудничество с её конкурентом Microsoft Azure. В прошлом месяце AWS заключила соглашение с Meta✴ о поставке миллионов чипов Graviton для удовлетворения растущих потребностей компании в вычислительных мощностях для ИИ. Это стало большой победой для AWS, поскольку несколькими месяцами ранее Meta✴ заключила сделку с Google Cloud на $10 млрд.

Компания Microchip Technology анонсировала новые решения Trust Shield для устройств с поддержкой постквантовой криптографии. В частности, дебютировали контроллеры TS1800, TS500 и TS501, которые доступны в составе предварительно сконфигурированной платформы TrustFLEX, что помогает ускорить вывод конечных продуктов на рынок.

Изделие TS1800 — это внешний контроллер Root of Trust (RoT), отвечающий за безопасную загрузку устройства, безопасные обновления прошивки, аттестацию и обработку сертификатов с использованием аппаратного ускорения алгоритмов постквантовой криптографии. Говорится о поддержке таких решений Национального института стандартов и технологий США (NIST), как ML-DSA (Module Lattice‑Based Digital Signature Algorithm), LMS (Leighton–Micali Signature) и ML-KEM (Module Lattice-Based Key Encapsulation Mechanism).

В основу контроллера TS1800 положено ядро Arm Cortex-M4F, функционирующее на тактовой частоте до 192 МГц. Достигается двукратный прирост производительности по сравнению с RoT-контроллерами Microchip предыдущего поколения. Кроме того, улучшена энергетическая эффективность. Реализована поддержка интерфейса USB 2.0 и расширенных функций безопасности, предусмотренных стандартами OCP.

Источник изображения: Microchip Technology

В свою очередь, изделия TS50x предназначены для обеспечения безопасной загрузки. Они ориентированы на оборудование, которому не требуется полный набор функций RoT, доступный в микросхеме TS1800. При этом в дополнение к алгоритмам постквантовой криптографии поддерживаются традиционные инструменты, в частности, Elliptic Curve Cryptography (ECC) P-384. Поставки контроллеров TS1800 и TS50x уже начались.

Южнокорейский стартап FuriosaAI объявил о заключении соглашения о стратегическом партнёрстве с Broadcom для разработки тензорного (TCP) ИИ-ускорителя третьего поколения в качестве основы масштабируемой платформы инференса, предназначенной для обслуживания передовых агентных систем гиперскейлеров.

Стартап намерен объединить передовые возможности Broadcom по упаковке, позволяющие интегрировать несколько кремниевых кристаллов в ИИ-ускоритель, и её достижения в масштабируемых сетевых решениях для ИИ со своей ИИ-архитектурой и программным стеком для создания платформы инференса в масштабе стойки

По словам FuriosaAI, в результате сотрудничества с Broadcom архитектура процессора Tensor Contraction Processor (TCP) «превратится в многокристальную систему», которая лучше подходит для «высокопроизводительных требований к токенам» рабочих нагрузок инференса и агентного ИИ, пишет DataCenter Dynamics.

FuriosaAI отметила, что эта архитектура сделает чипы более подходящими для «реальных рабочих ИИ-нагрузок» и что, сосредоточившись на высокоскоростной передаче данных, а не на управлении потоками вычислений, ускорители обеспечат более высокую производительность на ватт и большую «плотность» токенов, чем «передовые GPU».

Источник изображения: FuriosaAI

Сообщается, что чип третьего поколения FuriosaAI будет включать вычислительный 2-нм кристалл, выделенный IO-кристалл SUE-интерконнекта и двуслойную память HBM4/4E. Благодаря интеграции Scale-Up Ethernet (SUE) и PCIe-решений Broadcom, система будет обеспечивать низкую задержку и высокую пропускную способность интерконнекта All-to-All между сотнями чипов в масштабе стойки. Существующие системы могут объединять не более восьми ИИ-ускорителей RNGD.

Как отметил президент группы полупроводниковых решений Broadcom, производительность инференса больше не определяется исключительно вычислительными ресурсами. Она всё больше зависит от повторного использования данных и эффективности обмена данными между серверами и стойками: «Сочетая архитектуру TCP FuriosaAI с ведущей на рынке технологией XPU и IP-платформой Broadcom, масштабируемым Ethernet и коммутаторами сетевых фабрик, мы создаём платформу, которая решает ключевые проблемы крупномасштабного агентного ИИ», — заявил он.

«Объединение инфраструктурных возможностей Broadcom и архитектуры Tensor Contraction Processor от FuriosaAI, а также её определяющего отрасль программного стека, позволяет нам выйти за рамки уровня чипа и предложить комплексное решение для эпохи фабрик токенов», — отметил соучредитель и генеральный директор FuriosaAI.

Источник изображения: Broadcom

Хотя вычислительная мощность по-прежнему важна для рабочих ИИ-нагрузок, особенно на этапе предварительного заполнения, FuriosaAI сосредоточилась на перемещении данных между HBM и DRAM. «TCP ориентирован на высокоскоростную передачу данных и масштабные тензорные операции, а не на управление тысячами крошечных потоков. Он рассматривает доступ к памяти как первостепенную задачу, устраняя “обрыв” эффективности, с которым сталкиваются GPU, когда модели выходят за рамки жёстких иерархий кеша», — сообщается в блоге компании.

Аппаратное обеспечение FuriosaAI поддерживается программным стеком, который позволяет разработчикам быстро развёртывать приложения, а также легко переключаться на новые модели и новые методы оптимизации. В то время как устаревшие платформы требуют обширной ручной настройки ядер для каждой новой модели, SDK FuriosaAI использует универсальный компилятор, который автоматически сопоставляет высокоуровневый код PyTorch с полупроводниковой архитектурой. Для разработчиков, которым требуется более детальный контроль, виртуальная архитектура набора команд FuriosaAI предлагает декларативную модель программирования, которая обеспечивает управление оборудованием без недетерминированной сложности традиционного программирования для GPU, отметила компания.

Ранее сообщалось, что Broadcom продлила сотрудничество с Meta✴ для разработки нескольких поколений кастомных ИИ-чипов. Также она расширила контракт с Google по снабжению её новыми поколениями ИИ-чипов. Создаёт Broadcom специализированные чипы и для OpenAI. Всего у компании в разработке порядка десяти кастомных ASIC.

В условиях борьбы с энергодефицитом белорусские генерирующие мощности готовы обеспечить электричеством дата-центры российских компаний, заявил глава белорусской Ассоциации высоких технологий и цифровой инфраструктуры Алексей Свентицкий. Вместе с президентом российской Ассоциации участников отрасли ЦОД Игорем Дорофеевым будут подготовлены предложения для рабочих групп обеих стран, сообщают «Ведомости».

По словам Свентицкого, ранее уже обсуждался вопрос возможного строительства ЦОД «Москва – Минск» в приграничной зоне. По словам Дорофеева, после введения запрета на строительство новых ЦОД в Москве альтернативой для компаний, готовых мигрировать целыми кластерами, могут стать Санкт-Петербург, восточные и западные территории, а также белорусское приграничье. Вместе с тем эксперты отмечают, что для таких объектов потребуются высокоскоростные каналы связи с малой задержкой, чтобы комфортно обслуживать российских пользователей, а также единое правовое поле в сфере ЦОД.

Источник изображения: Pavol Svantner/unsplash.com

Как считают отраслевые эксперты, дефицит энергии в России будет только расти, и не только в столице, поэтому белорусский энергетический профицит стоит использовать для энергоснабжения. По данным «Системного оператора Единой энергетической системы» (АО «СО ЕЭС»), в 2025 году в России мощность ЦОД и майнинговых ферм в энергосистеме составила 4,2 ГВт, рост составил 33,3 % г/г, а общая доля ЦОД в российском энергопотреблении составила 2,2 %. Прогнозируется, что в 2026 году она увеличится до 2,4 %, а в ближайшие пять лет — до 15,3 ГВт.

Ранее стало известно, в Москве и пригородах энергетические мощности для ЦОД уже закончились. Ввод новых генерирующих мощностей ожидается не ранее 2027–2030 гг., а новые ЛЭП должны построить только в 2030–2032 гг. Тем временем далеко в провинции отмечается избыток энергомощностей, но спрос на них значительно ниже, поскольку точки обмена трафиком тоже расположены далеко. Власти могут разрешить строительство новых дата-центров в энергодефицитных регионах, если те сами обеспечат себя генерирующими мощностями.