Исследователи Microsoft в Кембридже (Великобритания) изучают возможность использования оптических интерконнектов на основе MicroLED-технологий. Это позволяет передавать данные с помощью оптоволокна по тысячам параллельных каналов, на 50 % сокращая энергопотребление интерконнектов и уменьшая расходы на передачу данных, сообщает Datacenter Knowledge. Microsoft и партнёры намерены представить коммерческий вариант технологии уже в 2027 году.

Существующие интерконнекты, как медные, так и оптические на основе лазеров, почти достигли пределов дальности действия, энергоэффективности, термоустойчивости и др. Если традиционные оптические интерконнекты передают данные с помощью лазеров по небольшому количеству сверхбыстрых каналов, то MicroLED позволяет распределять данные по тысячам более медленных параллельных каналов, используя специальное оптоволокно, изначально разработанное для медицинской эндоскопии и передачи изображения. Пропускная способность в итоге та же, зато энергопотребление значительно меньше, а дальность работы составляет десятки метров.

Источник изображений: Microsoft

По мнению HyperFrame Research, использование относительно доступных MicroLED-элементов вместо дорогих лазеров позволит Microsoft значительно снизить капитальные затраты на кластеры ИИ высокой плотности, очень востребованные на рынке. Рабочий прототип уже есть, а сейчас Microsoft с MediaTek и др. заняты доводкой системы. Уже имеются трансиверы размером приблизительно с большой палец, которые объединят MicroLED-излучатели, оптические компоненты и фотодиоды. Microsoft допускает, что технология потенциально способна изменить практически всю вычислительную инфраструктуру. Тем временем лазеры стараниями NVIDIA стали дефицитным товаром.

Работы над MicroLED дополняют исследования Microsoft в области полого оптоволокна (HCF), которое от обычного отличается меньшей задержкой и большей дальностью работы. Технологию разработали в Университете Саутгемптона, после чего её доработала Lumenisity, купленная Microsoft в 2022 году. Компания уже развернула HCF в ЦОД Azure, а в сентябре того же года договорилась с Corning и Heraeus о массовом выпуске нового волокна. Сейчас компания занята улучшением характеристик HCF. Если HCF оптимально подходит для магистральных сетей, то MicroLED — для высокоплотных соединений в пределах ЦОД. При этом HCF тоже позволяет снизить требования к инфраструктуре.

Datacenter Knowledge подчеркивает, что сетевые характеристики ЦОД перестают быть второстепенным фактором, поскольку из-за них может быть ограничена масштабируемость ИИ-инфраструктуры. Речь в том числе о расходе энергии, охлаждении и стабильности работы сетей. Переход от лазерных систем к стандартным компонентам MicroLED позволит изменить и структуру затрат на ИИ. Кроме того, такие изменения позволят Microsoft масштабировать свои кластеры Azure более эффективно, чем могут масштабировать свои объекты AWS и Google Cloud. Наконец, партнёрство с MediaTek помогает стандартизировать технологию для более быстрого внедрения.

Компания MediaTek представила процессоры Genio Pro 5100 и Genio 420 с архитектурой Arm для AIoT-приложений и встраиваемых систем. Первый из названных чипов подходит, в частности, для автономных мобильных роботов, дронов, периферийного оборудования и автомобильных платформ, второй — для устройств умного дома, интерактивных дисплеев и пр.

Изделие Genio Pro 5100 изготавливается по 3-нм технологии. Оно содержит восемь вычислительных ядер в конфигурации 1 × Arm Cortex-X925, 3 × Arm Cortex-X4 и 4 × Arm Cortex-A720. Присутствуют графический блок Arm Immortalis-G925 MC11 с поддержкой OpenGL, Vulkan и OpenCL, а также нейропроцессорный узел (NPU) с ИИ-производительностью более 50 TOPS. Модуль VPU обеспечивает возможность кодирования материалов H.264 и H.265 (до 8K30) и декодирования H.264, H.265, AV1 и VP9 (до 8K30).

Источник изображений: MediaTek

Реализована поддержка оперативной памяти LPDDR5x-8533 (до 30 Гбайт), а также флеш-памяти UFS 4.1, SD 3.0 и SPI-NOR. Допускается вывод изображения одновременно на три дисплея формата 4Kp60 через интерфейсы eDP 1.5 (4 линии), DisplayPort 1.4 (MST) и 3 × MIPI DSI (4 линии). Благодаря четырём интерфейсам MIPI-CSI (4 линии) возможно использование до 16 камер (1080p30). Среди прочего упомянута поддержка 2 × 2.5GbE, Wi-Fi 7 и Bluetooth 5.4 (через внешний модуль), 1 × PCIe 4.0 (2 линии) и 2 × PCIe 4.0 (1 линия), 6 × UART, 7 × I2C, 8 × I3C, 4 × PWM, 7 × I2S/TDM, 3 × PDM, 1 × USB 3.2 Gen2 (10 Гбит/с), 2 × USB 2.0 (Host/Device) и 1 × USB 2.0 (Host). Изделие выполнено в корпусе ETFC TFBGA с размерами 15,9 × 16,6 мм. Диапазон рабочих температур простирается от -40 до +105 °C.

Вторая новинка, Genio 420, производится по 6-нм технологии. Процессор объединяет восемь ядер (2 × Arm Cortex-A78 с тактовой частотой 1,8 ГГц и 6 × Arm Cortex-A55 с частотой 1,6 ГГц) и графический ускоритель Arm Mali-G57 MC2. Модуль MediaTek NPU восьмого поколения обеспечивает ИИ-производительность на уровне 6,1 TOPS. Блок VPU поддерживает кодирование материалов H.264/H.265 (до 4Kp30) и декодирование H.264/H.265/VP9 (до 4Kp60) и MPEG4/VP8 (до 1080p60).

Чип позволяет использовать оперативную память LPDDR4X-4266 (до 8 Гбайт) и LPDDR5/LPDDR5X-6400 (до 16 Гбайт), а также флеш-память UFS 3.1 (2 линии), eMMC 5.1, SD 3.0 / SDIO 3.0, SPI-NOR. Возможен вывод изображения на монитор 4Kp60  или два дисплея 2.5Kp60 через интерфейсы eDP, DP, LVDS и MIPI-DSI. Допускается использование до шести камер 1080p30 через 2 × MIPI-CSI. Прочие характеристики процессора таковы: контроллер 1GbE, опциональные адаптеры Wi-Fi 6 (1×1) + Bluetooth 5.3 на базе MT6631X или Wi-Fi 6E (2×2) + Bluetooth 5.3 на основе MT6637X, 1 × PCIe 2.0 (1L, RC, WoWLan), 4 × UART, 9 × I2C, 6 × SPI Master, 3 × PWM, GPIO, JTAG, 3 × USB 2.0, 1 × USB 3.0 (5 Гбит/с; Host), 1 × USB 3.0 (Host/Device). Чип выполнен в корпусе VFBGA с размерами 13,8 × 11,8 × 0,9 мм. Диапазон рабочих температур — от -20 до +95 °C.

Процессоры поддерживают такие средства обеспечения безопасности, как Arm TrustZone, Security Boot (RSA4096), Crypto Engine и RNG. Говорится о совместимости с различными вариантами Linux, включая Yocto и Ubuntu.

Компания iBase Technology расширила ассортимент одноплатных компьютеров, представив модель IBR500 на аппаратной платформе MediaTek. Решение предназначено для создания встраиваемых систем, устройств IoT и периферийного оборудования с поддержкой ИИ.

Новинка выполнена в 3,5″ форм-факторе. В зависимости от модификации применяется процессор Genio 700 (MT8390) или Genio 510 (MT8370). Первый из этих чипов объединяет восемь CPU-ядер (2 × Arm Cortex-A78 с частотой 2,2 ГГц и 6 × Arm Cortex-A55 с частотой 2,0 ГГц), а также NPU с производительностью до 4,0 TOPS. Второй процессор содержит шесть ядер (2 × Arm Cortex-A78 с частотой 2,0 ГГц и 4 × Arm Cortex-A55 с той же частотой) и NPU с производительностью до 3,2 TOPS. Изделия оснащены графическим ускорителем Arm Mali-G57 с поддержкой OpenGL ES 3.2, Vulkan 1.1 и OpenCL 2.2. Возможно декодирование видеоматериалов 4K75fps, AV1, VP9, H.265 и H.264, а также кодирование 4K30fps, H.265 и H.264.

Источник изображения: iBase

Одноплатный компьютер IBR500 может нести на борту 4 или 8 Гбайт оперативной памяти LPDDR4-4000 и флеш-накопитель eMMC 5.1 вместимостью 64 или 128 Гбайт. Предусмотрен коннектор M.2 E-Key 2230 для комбинированного адаптера Wi-Fi 6 / Bluetooth 5.2. Допускается вывод изображения одновременно на два дисплея через интерфейсы HDMI 2.0 (до 4К 60p) и HDMI 1.4 (до 4К 30p). Есть сетевой контроллер 1GbE с разъёмом RJ45, последовательный порт, стандартное 3,5-мм аудиогнездо, по одному порту USB 3.0 и micro-USB OTG.

Питание (12 В) подаётся через DC-коннектор. Размеры изделия составляют 147 × 102 мм. Диапазон рабочих температур простирается от -10 до +50 °C. Применяется пассивное охлаждение на основе радиатора. Заявлена совместимость с Yocto Linux, Android и Ubuntu.

NVIDIA поделилась подробностями о суперчипе GB10 (Grace Blackwell), который ляжет в основу рабочих станций DGX Spark (ранее DIGITS) для ИИ-задач, пишет ресурс ServeTheHome.

Источник изображений: NVIDIA via Wccftech

Ранее сообщалось, что GB10 был создан NVIDIA в сотрудничестве MediaTek. GB10 объединяет чиплет CPU от MediaTek (S-Dielet) с ускорителем Blackwell (G-Dielet) с помощью 2.5D-упаковки. Оба кристалла изготавливаются по 3-нм техпроцессу TSMC. Как отметил ServeTheHome, GB10 технически является самым передовым продуктом на архитектуре Blackwell на сегодняшний день.

CPU включает 20 ядер на базе архитектуры Armv9.2, которые разбиты на два кластера по десять ядер (Cortex-X925 и Cortex-A725). На каждый кластер приходится 16 Мбайт кеш-памяти L3. Унифицированная оперативная память LPDDR5X-9400 ёмкостью 128 Гбайт подключена напрямую к CPU через 256-бит интерфейс с пропускной способностью 301 Гбайт/с. Объёма памяти достаточно для работы с моделями с 200 млрд параметров.

На кристалле CPU также находятся контроллеры HSIO для PCIe, USB и Ethernet. Для адаптера ConnectX-7 с поддержкой RDMA и GPUDirect выделено всего восемь линий PCIe 5.0, что не позволит работать обоим имеющимся портам в режиме 200GbE. Именно этот адаптер позволяет объединить две системы DGX Spark в пару для работы с ещё более крупными моделями.

G-Die имеет ту же архитектуру, что и B100. Ускоритель оснащён тензорными ядрами пятого поколения и RT-ядрами четвёртого поколения и обеспечивает производительность 31 Тфлопс в FP32-вычислениях. ИИ-производительность в формате NVFP4 составляет 1000 TOPS. Ускоритель подключён к CPU через шину NVLink C2C с пропускной способностью 600 Гбайт/с. G-Die оснащён 24 Мбайт кеш-памяти L2, которая также доступна ядрам CPU в качестве кеша L4, что обеспечивает когерентность памяти между CPU и GPU на аппаратном уровне.

Поддерживается технология SR-IOV, интегрированы движки NVDEC и NVENC. Возможно подключение до четырёх дисплеев: три DisplayPort Alt-mode (4K@120 Гц) и один HDMI 2.1a (8K@120 Гц). Что касается безопасности, есть выделенные процессоры SROOT и OSROOT, а также поддержка fTPM и дискретного TPM (по данным Wccftech). TDP GB10 составляет 140 Вт.

Компания AAEON анонсировала вычислительные SMARC-модули uCOM-M700 и uCOM-M510, предназначенные для использования в коммерческой и индустриальной сферах. Новинки могут применяться, в частности, для реализации человеко-машинных интерфейсов.

Изделие uCOM-M700 выполнено на чипе MediaTek Genio 700 (MT8390). Этот процессор объединяет два ядра Arm Cortex-A78 с тактовой частотой до 2,2 ГГц и шесть ядер Arm Cortex-A55 с частотой до 2 ГГц. В оснащение входит графический блок Arm Mali-G57 MC3 GPU с производительностью до 4 TOPS. В свою очередь, uCOM-M510 использует процессор MediaTek Genio 510 (MT8370) с аналогичной конфигурацией вычислительных ядер, но максимальной частотой для обоих кластеров в 2 ГГц. Графический узел Arm Mali-G57 MC2 GPU обеспечивает производительность в 3,2 TOPS.

Источник изображения: AAEON

Модели могут нести на борту до 8 Гбайт оперативной памяти LPDDR4. Предусмотрен накопитель eMMC 5.1 вместимостью 16 Гбайт с возможностью расширения до 32, 64 и 128 Гбайт. Поддерживаются интерфейсы HDMI 2.0, DP 1.4 (4К × 2К @ 60 Гц), eDP 1.2 (две линии) и MIPI-DSI (четыре линии), 1GbE, USB 3.0 (×1) и USB 2.0 (×5), UART, I2S, PCIe 2.0, MIPI CSI (×2), SPI (×1), I2C (×5) и пр.

Вычислительные модули имеют размеры 82 × 50 мм. Диапазон рабочих температур простирается от 0 до +60 °C. Кроме того, предлагаются версии с расширенным температурным диапазоном — от -40 до +85 °C. Заявлена совместимость с Yocto 4.0 (ядро 5.15), Ubuntu, Android 14, Debian 13 (по запросу).

Команда Banana Pi анонсировала одноплатный компьютер BPI-R4 Lite, предназначенный для построения различных сетевых устройств, таких как маршрутизаторы, шлюзы безопасности, модули Wi-Fi, сетевые хранилища (NAS) и пр. Новинка является младшим собратом ранее дебютировавших изделий BPI-R4 и BPI-R4 Pro.

В отличие от двух старших представителей семейства, которые несут на борту процессор MediaTek MT7988A (Filogic 880), версия BPI-R4 Lite получила чип MediaTek MT7987A с четырьмя ядрами Arm Cortex-A53. В оснащение входят 2 Гбайт оперативной памяти DDR4 (SoC поддерживает до 4 Гбайт ОЗУ), флеш-модуль eMMC вместимостью 8 Гбайт, 256 Мбайт памяти SPI-NAND Flash и 32 Мбайт SPI-NOR Flash. Кроме того, предусмотрен слот для карты microSD.

Плата располагает одним портом 2.5GbE SFP и одним разъёмом 2.5GbE RJ45 WAN с поддержкой PoE, а также четырьмя портами 1GbE RJ45 LAN. Изделие получило слот miniPCIe (PCIe 3.0 х2) для адаптера Wi-Fi 7, коннектор M.2 Key-B (USB 3.0) для сотового модема 5G и дополнительный слот miniPCIe (USB 2.0). Кроме того, есть два разъёма USB Type-C и порт USB 3.0.

Источник изображения: Banana Pi

Одноплатный компьютер имеет размеры 100,5 × 148 мм. Питание (12 В / 5,2 A) подаётся через DC-гнездо. Среди прочего упомянуты два 8-контактных коннектора MikroBus для модулей расширения (UART, I2C, SPI, PWM). Вместе с новинкой может использоваться адаптер беспроводной связи BPI-R4-NIC-BE14 с поддержкой Wi-Fi 6, Wi-Fi 6E и Wi-Fi 7. Стоимость Banana Pi BPI-R4 Lite составляет приблизительно $86.

Команда Banana Pi анонсировала одноплатный компьютер BPI-R4 Pro для построения маршрутизаторов. Новинка представляет собой значительно улучшенную версию изделия BPI-R4, которое дебютировало летом 2023 года. Оба устройства выполнены на процессоре MediaTek MT7988A (Filogic 880).

Напомним, оригинальная версия BPI-R4 располагает двумя разъёмами 10GbE SFP, портом 1GbE WAN и тремя портами 1GbE LAN (все RJ45), коннектором M.2 Key M для NVMe SSD, слотом M.2 Key B (интерфейс USB 3.2) для модуля 4G/5G, а также двумя слотами mini PCIe (PCIe 3.0 х2). Есть 4 Гбайт памяти DDR4 и флеш-накопитель eMMC вместимостью 8 Гбайт.

Плата BPI-R4 Pro получила вдвое больше оперативной памяти — 8 Гбайт DDR4, но ёмкость модуля eMMC осталась прежней (8 Гбайт). Присутствуют 256 Мбайт флеш-памяти SPI-NAND. Упомянутый чип Filogic 880 содержит четыре ядра Arm Corex-A73 с тактовой частотой до 1,8 ГГц. Поддерживается Wi-Fi 7 с частотными диапазонами 2,4, 5 и 6 ГГц (4096-QAM, MLO, MRU, AFC). Предусмотрен слот для карты microSD.

Источник изображения: Banana Pi

Основные изменения коснулись набора разъёмов. Новое изделие получило порты 10GbE WAN (SFP / RJ45) и 10GbE LAN (SFP / RJ45), четыре порта 2.5GbE LAN (RJ45), а также порт 1GbE LAN (RJ45). Присутствуют два коннектора M.2 2280 M-Key для NVMe SSD (PCIe 3.0 x1), три слота M.2 B-Key (PCI 3.0 x1 и USB 3.2) для сотовых модемов 4G/5G (плюс разъём nano SIM) и два слота mini PCIe 3.0 x2 для адаптеров Wi-Fi. Кроме того, реализованы порты USB 3.2, USB 2.0 и USB Type-C. Питание (12/24 В) подаётся через DC-разъём. Плата имеет размеры 194 × 132 мм.

Команда OpenWrt, по сообщению ресурса Liliputing, приступила к созданию маршрутизатора OpenWrt Two, который поступит в продажу в конце текущего года. В разработке новинки принимают участие специалисты компании GL.iNet.

Маршрутизатор OpenWrt One (на изображении) дебютировал в декабре 2024 года. Устройство, спроектированное в сотрудничестве с Banana Pi, несёт на борту процессор MediaTek Filogic 820 (MT7981B) с двумя ядрами Arm Cortex-A53, 1 Гбайт памяти DDR4 и опциональный SSD формата M.2 2242/2230 с интерфейсом PCIe 2.0 x1 (NVMe). Есть сетевые порты 2.5GbE и 1GbE, а также адаптер Wi-Fi 6. Цена составляет около $90.

В основу OpenWrt Two ляжет чип MediaTek Filogic 880 (MT7988), который объединяет четыре ядра Arm Cortex-A73 с частотой до 1,8 ГГц и контроллер памяти DDR3/DDR4 (фактический объём ОЗУ пока не уточняется). Реализована беспроводная связь Wi-Fi 7 (802.11a/b/g/n/ac/ax/be) в частотных диапазонах 2,4, 5 и 6 ГГц. Говорится о поддержке модуляции 4096-QAM.

Источник изображения: OpenWrt

Для новинки по сравнению с оригинальной моделью предусмотрен более широкий набор Ethernet-портов: это 10GbE SFP, 5GbE RJ45, 2.5GbE RJ45 (четыре разъёма) и 1GbE RJ45 (один или два разъёма). Благодаря увеличению количества сетевых гнёзд расширятся функциональные возможности маршрутизатора. В качестве программной платформы, как и прежде, будет применяться OpenWrt — встраиваемая ОС с ядром Linux. По заявлениям разработчиков, это обеспечит возможность модификации и настройки устройства в соответствии с конкретными требованиями. Ожидается, что стоимость OpenWrt Two составит около $250.

MediaTek объявила о планах расширить сотрудничество с NVIDIA, интегрировав NVLink в разрабатываемые ей ASIC, сообщил ресурс DigiTimes. В свою очередь, ресурс smbom.com пишет, что партнёры намерены совместно разрабатывать передовые решения с использованием NVLink и 224G SerDes. Аналитики предполагают, что выход NVIDIA в сектор ASIC позволит ей ускорить дальнейшее продвижение на рынке с использованием опыта MediaTek и при этом решать имеющиеся проблемы.

Как ожидают аналитики, по мере развития сотрудничества двух компаний всё больше провайдеров облачных услуг будет проявлять интерес к работе с MediaTek. Внедрение NVLink в ASIC MediaTek может значительно повысить привлекательность сетевых решений NVIDIA. Объединив усилия, NVIDIA и MediaTek смогут предложить комплексную разработку кастомных ASIC, которая будет включать поддержку HBM4e, обширную библиотеку IP-блоков, передовые процессы производства и упаковки. MediaTek отдельно подчеркнула, что её SerDes-блоки является ключевым преимуществом при разработке ASIC.

Источник изображения: MediaTek

Компании расширяют сотрудничество с ведущими мировыми производствами полупроводников, ориентируясь на передовые техпроцессы. Применяя технологию совместной оптимизации проектирования (DTCO), они стремятся достичь оптимального соотношения между производительностью, энергопотреблением и площадью (PPA). Сообщается, что несколько облачных провайдеров уже изучают объединённое IP-портфолио NVIDIA и MediaTek.

Источник изображения: MediaTek

По неофициальным данным, Google уже прибегла к услугам MediaTek при разработке 3-нм TPU седьмого поколения, которое поступит в массовое производство к III кварталу 2026 года. Ожидается, что переход на 3-нм процесс принесет MediaTek более $2 млрд дополнительных поступлений. По данным источников в цепочке поставок, восьмое поколение TPU перейдёт на 2-нм процесс TSMC, что вновь укрепит позиции MediaTek.

Также прогнозируется, что предстоящий выход чипа GB10 совместной разработки NVIDIA и MediaTek, и долгожданного чипа N1x, значительно улучшат бизнес-операции MediaTek и ещё больше укрепят позиции компании в полупроводниковой отрасли. Эксперты отрасли считают, что MediaTek имеет все возможности для того, что стать ключевым бенефициаром роста спроса на ИИ-технологии, особенно для малых и средних предприятий.

Компания NVIDIA представила «персональный ИИ-суперкомпьютер» Project DIGITS — это самая компактная аппаратная платформа на базе суперчипов Grace Blackwell. Разработанная для исследователей ИИ, специалистов по данным и студентов система поставляется с полным набором ПО для создания, тюнинга и инференса ИИ-моделей. Это позволяет локально создавать и дорабатывать модели, а затем разворачивать их в облаке или ЦОД. Project DIGITS будет доступен в мае по цене от $3000.

Project DIGITS оснащён чипом GB10 с FP4-производительностью до 1 Пфлопс, разработанным в партнёрстве с MediaTek. GB10 включает ускоритель Blackwell, подключённый посредством NVLink-C2C к 20-ядерному Arm-процессору Grace, 128 Гбайт унифицированной когерентной памяти LPDDR5x и 4-Тбайт NVMe SSD. В оснащение также входит адаптеры Wi-Fi, Bluetooth и Ethernet (RJ45). На задней стенке есть видеовыход HDMI и четыре разъёма USB-C.

По словам компании, Project DIGITS позволит запускать модели размером до 200 млрд параметров, а при объединении двух таких систем посредством NIC ConnectX (два порта SFP28) возможен запуск моделей с 405 млрд параметров.

Источник изображений: NVIDIA

Работает новинка под управлением NVIDIA DGX OS — специализированной сборки Ubuntu Linux, оптимизированной для работы с ИИ-нагрузками. Пользователи Project DIGITS получат доступ к обширной библиотеке ПО NVIDIA AI, включая комплекты для разработки ПО, инструменты оркестрации, фреймворки и модели, доступные в каталоге NVIDIA NGC и на портале NVIDIA Developer. Разработчики смогут настраивать модели с помощью фреймворка NVIDIA NeMo, использовать в работе с данными библиотеки NVIDIA RAPIDS и задействовать популярные программные платформы, включая PyTorch, Python и Jupyter notebooks.

Для создания агентских приложений AI можно будет использовать NVIDIA Blueprints и микросервисы NVIDIA NIM, доступные для исследований, разработки и тестирования в рамках программы NVIDIA Developer Program. Благодаря единой архитектуре Grace Blackwell предприятия и индивидуальные исследователи смогут прототипировать, настраивать и тестировать ИИ-модели на локальных системах Project DIGITS с последующим развёртыванием в NVIDIA DGX Cloud, облачных инстансах или собственной инфраструктуре ЦОД.