Французские компании внедряют агентный ИИ во всех сферах — от аэрокосмической до финансового и государственного сектора и научных исследований. NVIDIA принимает участие в новых проектах, особое внимание на данном этапе уделяя стартапам. Ранее она уже вкладывала средства в ведущие технологические компании включая Alice & Bob, Gradium и Scintil Photonics. В целом в Европе компания выделила на развитие технологической экосистемы около $10 млрд.

Теперь компания объявила о новых запланированных инвестициях в Doctolib, Entalpic, Genesis AI и Pigment. Стартапы готовят инновации для здравоохранения, поиска новых материалов, физического ИИ и бизнес-планирования. Так, Doctolib специализируется на медицинских технологиях и разрабатывает ИИ-агентов. Entalpic ускоряет разработку передовых материалов на атомарном уровне, в том числе полупроводников и электроники следующего поколения. Genesis AI — робототехническая компания, разрабатывающая универсальных ИИ-роботов. Pigment предлагает корпоративное ПО и разрабатывает платформу, помогающую управлять предприятиями.

Источник изображения: Anthony Tan/unsplash.com

Аппаратные решения тоже развиваются. Например, Bull расширяет производство ИИ-серверов в Европе, в том числе грядущих NVIDIA Vera Rubin Ultra. Первый спутник Altair-1 в группировке из 50 аппаратов стоимостью $1 млрд успешно выведен на орбиту в октябре. Спутник оснащён модулями NVIDIA Jetson AGX Orin и работает с ИИ-моделями Mistral. В сфере квантовых вычислений Alice & Bob интегрировала платформу NVIDIA NVQLink для работы со своими сверхпроводящими кубитами. Quandela использует NVQLink для интеграции DGX Spark и своих фотонных кубитов

В банковском секторе SBS запускает суверенную платформу управляемых ИИ-сервисов и ИИ-агентов. Также недавно Mistral представила в режиме закрытого тестирования открытую ИИ-модель Mistral Large 4. При поддержке NVIDIA фонд Fondation Inria создает рабочую группу, которая займется развитием передовых методов open source в области ИИ.

Практические результаты во Франции обеспечивает комбинация открытых моделей и инфраструктуры NVIDIA. Например, L’Oréal внедрила NVIDIA ALCHEMI, чтобы её учёные могли эффективнее планировать исследования и анализировать возможные составы продуктов. С помощью дообученных и открытых моделей Mirakl добавила в свою экосистему более 70 млн товаров, а время подключения каталогов продавцов к её платформе сократилось до менее двух часов. Omi помогает брендам массово интегрировать точные изображения товаров в маркетинговый контент. Bouygues Telecom и Prisme.ai запустили платформу AI Studio V2 для того, чтобы сотрудники могли создавать собственных ИИ-агентов в защищённой, контролируемой среде.

В департаменте Кот-д’Ор ThinkDeep и Akila создали ИИ-агента на основе цифрового двойника, применяющего открытые модели мира NVIDIA Cosmos, модели Nemotron и библиотеки Omniverse. Такое решение используется для управления инфраструктурой, включающей 5,8 тыс. км дорог и здания, что уже позволило снизить издержки на 10 %, а в будущем затраты планируется сократить на 30 %. Также Nemotron и Cosmos лежат в основе платформы DeepBrain компании ThinkDeep, предназначенной для обработки грузов и обеспечения безопасности портовой инфраструктуры.

Летом сообщалось, что платформа AI Factory France (AI2F) под руководством Национального управления высокопроизводительных вычислений (GENCI) Франции объявила о запуске в партнёрстве с NVIDIA программы по ускорению ИИ-инноваций в стране. Программа обеспечит компаниям упрощённый доступ к передовой вычислительной инфраструктуре и специализированным ИИ-сервисам. Она объединяет глобальную экосистему NVIDIA с национальными и европейскими ИИ-ресурсами Франции.

Компания Visionbay.ai, подразделение Foxconn, представила референсный проект ИИ-фабрики нового поколения K-1 для платформы NVIDIA Vera Rubin с электропитанием 800 В DC и технологиями терморегуляции Vertiv. Использование стандартизированной LVDC-архитектуры создаёт условия для дальнейшего повышения плотности ИИ-инфраструктуры. При этом сохраняется возможность гибкой модернизации уже действующих объектов.

Вместо полного одномоментного перехода на новые технологические решения предлагается поэтапное внедрение распределения питания 800 В DC там, где это целесообразнее всего. Такой подход даёт возможность операторам ЦОД подготовиться к появлению новых поколений ИИ-систем без необходимости масштабной разовой модернизации инженерной инфраструктуры зданий.

Предложенная архитектура предполагает использование центров электропитания на уровне кластеров (cluster-level power centers) с централизацией преобразования переменного тока в постоянный (AC/DC) и распределяют питание 800 В DC ближе к вычислительным ресурсам. Поддерживается модульное расширение, возможно создание типовых инфраструктурных блоков для масштабирования ИИ-фабрик.

Источник изображения: NVIDIA

K-1 отражает системный подход NVIDIA к проектированию ИИ-фабрик. С таким подходом электропитание, охлаждение и вычислительные ресурсы сразу разрабатываются как единая система. Поддержка инфраструктуры с СЖО, масштабируемого распределения электроэнергии и будущих систем класса Vera Rubin позволяет партнёрам экосистемы превращать референсную архитектуру ИИ-фабрик NVIDIA в готовую к развёртыванию инфраструктуру для нового этапа ускоренных вычислений. Примером реализации такой инфрастуркутуры стало предложение Supermicro.

Через семь месяцев после ареста по подозрению в сговоре с целью контрабандных поставок ИИ-ускорителей NVIDIA в Китай внешний подрядчик Supermicro Тин-Вэй «Вилли» Сунь (Ting-Wei “Willy” Sun) признал себя виновным по четырём пунктам обвинения: в сговоре с целью обхода экспортных ограничений, контрабанды товаров, обмана властей США и воспрепятствовании правосудию, сообщает Datacenter Dynamics.

Сунь был одним из трёх человек, работавших на Supermicro, которым власти США предъявили обвинение в контрабанде серверов с ИИ-ускорителями NVIDIA в Китай. Всего, согласно судебным документам, в КНР было направлено серверного оборудования приблизительно на $2,5 млрд — хотя лицензии Министерства торговли США на такую деятельность не было. В числе обвиняемых — один из учредителей Supermicro И-Шьян Лиау (Yih-Shyan Liaw), после ареста покинувший совет директоров компании. Весной текущего года он заявил о своей невиновности по предъявленным обвинениям в федеральном суде Манхэттена.

По версии следствия, подсудимые переупаковывали серверы Supermicro в немаркированные коробки для сокрытия содержимого и использовали поддельные «копии» серверов для обмана при аудите. Судя по записям с камер видеонаблюдения, обвиняемые использовали фен для переклейки серийных номеров с настоящих серверов на копии. После этого использовалась зарегистрированная в Юго-Восточной Азии компания-посредник для сокрытия поставок оборудования с Тайваня в Китай.

Источник изображения: LoboStudio Hamburg/unsplash.com

Как следует из обвинительного заключения, в 2024 году посредник стал одним из крупнейших покупателей Supermicro, в IV квартале финансового года благодаря ему компания выручила $99,7 млн. Самой Supermicro обвинения не предъявляли. Ранее компания публично объявила, что тесно сотрудничает с тайваньскими властями для предотвращения экспорта передовых подсанкционных систем на китайский рынок и привержена защите передовых технологий и интеллектуальной собственности. В компании подчеркнули, что в результате такого взаимодействия властям удалось изъять 50 серверов, обманным путём купленных после продажи авторизованному реселлеру. Сами обвиняемые ранее отрицали нарушение законов.

В июне появились сообщения о том, что в тайваньском офисе компании прошёл обыск. После этого Supermicro заявила, что сама компания «не является объектом данного расследования» и никаких обысков не было. В то же время она признала, что четверо работавших на неё людей задержаны на Тайване для допроса. Также сообщалось, что компания предоставила властям доступ к рабочим местам и электронике сотрудников. Двое из четырёх сотрудников остаются под стражей до суда, ещё двое выпущены под залог.

NVIDIA объявила о новых партнёрствах и технологических решениях для создания единой основы для ИИ-инфраструктуры нового поколения. В частности, OCP переданы спецификации стоек NVIDIA Vera Rubin и вычислительных узлов в рамках открытой архитектуры MGХ. В рамках инициативы Open DC Initiative проекта OCP компания присоединилась к лидерам отрасли, принимающим участие в разработке референсного дизайна ИИ ЦОД третьего поколения.

Наряду с открытыми технологиями жидкостного охлаждения MQD и MQDB, работа над MGX позволит превратить проверенные решения для ИИ-фабрик в отраслевые стандарты, доступные для внедрения, производства и масштабирования другими участниками рынка.

Обновлённая спецификация MGX 1.2 расширяет возможности открытой архитектуры за счёт СЖО со «слепым» (blind-mate) монтажом. Также стандартизирована совместимая стоечная инфраструктура интерконнектов и DC-шина на 5000 А с жидкостным охлаждением, рассчитанная на мощные ИИ-системы. Дополнительно добавлена поддержка 19″ оборудования и стоек с повышенной плотностью размещения оборудования.

Дополнительно MGX 1.2 расширяет возможности модульной конфигурации. Так, добавлены конфигурируемые IO-модули, безвентиляторные вычислительные узлы с СЖО, стандартизированные интерфейсы электропитания и охлаждения и единая инфраструктурная основа, дающая партнёрам экосистемы строить совместимые платформы для ускоренных вычислений.

Источник изображения: NVIDIA

Архитектура позволяет сокращать время сборки, тестирования и обслуживания оборудования. Это упрощает развёртывание и обслуживание на местах и должно повысить эффективность инфраструктуры. Архитектурой поддерживается конфигурация стоек до 250 кВт. В то же время упрощается техобслуживание проектов, ввод в эксплуатацию и даже повторное использование инфраструктуры.

Спецификация стоек на основе CPU NVIDIA Vera дополнительно расширяет архитектуру MGX за пределы ускоренных вычислений. Фактически речь идёт о специализированной платформы эпохи агентного ИИ. Если NVIDIA Vera Rubin NVL72 служит основой для обучения и инференса ИИ-моделей, то стойки на основе CPU Vera предназначены для вызова инструментов, оркестрации и песочниц. Стойка Vera CPU на основе MGX третьего поколения использует те же принципы проектирования на уровне стоек — они позволяют объединять вычислительные ресурсы, сетевую инфраструктуру, электропитание и охлаждение в единой модульной платформе.

Соответствующий подход позволяет NVIDIA и партнёрам обеспечивать развёртывание специализированной инфраструктуры, в то же время используя преимущества общей экосистемы, упрощённой интеграции и единой технологической базы для ИИ-фабрик нового поколения.

NVIDIA и Cisco представили новый стандарт съёмных оптических модулей (трансиверов) высокой плотности — Ultra-Dense Small Form Factor Pluggable (USFP). Изделия, ориентированные на ИИ-фабрики следующего поколения, обеспечивают скорость передачи данных до 400 Гбит/с на линию.

Отмечается, что по мере развития ИИ повышаются требования в отношении пропускной способности каналов связи. При этом необходимо обеспечивать оптимальный баланс между энергопотреблением, охлаждением, эксплуатационной гибкостью и удобством обслуживания. Форм-фактор USFP спроектирован для удовлетворения растущих запросов операторов дата-центров.

Новая технология позволяет удвоить пропускную способность — с 200 до 400 Гбит/с на линию — без усложнения архитектуры. Первые трансиверы на базе USFP получат 16 полнодуплексных линий, что обеспечит скорость до 6,4 Тбит/с на модуль. В перспективе возможно расширение до 32 и более линий — с пропускной способностью до 12,8 Тбит/с и выше.

Источник изображения: Cisco

При габаритах, сопоставимых с модулями OSFP, решения USFP обеспечивают в четыре раза большую плотность полосы пропускания на передней панели коммутатора по сравнению с нынешними устройствами класса 200 Гбит/с на линию. При этом достигается 1,3-кратное повышение энергоэффективности. Модули USFP способны рассеивать до 100 Вт тепла без необходимости использования отдельного встроенного контура охлаждения внутри трансивера, что упрощает конструкцию коммутатора и повышает надёжность.

Для стандарта USFP предусмотрено применение улучшенного разъёма с двумерным массивом контактов и двухэтапным механизмом подключения: сначала фиксируется корпус, а затем — высокоскоростные контакты. Это, как утверждается, снижает износ и улучшает целостность сигнала.

NVIDIA и Cisco сотрудничают с TE Connectivity и Amphenol в рамках разработки корпусов, разъёмов и модулей стандарта USFP. Ожидается, что в перспективе инициативу поддержат и другие участники рынка.

CoreWeave выходит на индийский рынок. Компания намерена развернуть ИИ-облако мощностью 240 МВт в кампусе Taloja местной компании AdaniConneX в Нави-Мумбаи (Navi Mumbai) и открыть локальный офис для работы с местными заказчиками, сообщает Converge! Digest. Возможно дальнейшее масштабирование проекта. Это первый инфраструктурный проект компании в Индии — компания последовательно осваивает всё новые рынки Азиатско-Тихоокеанского региона.

Проект предусматривает использование трёх зданий ЦОД по 80 МВт с возможностью расширения в будущем до 480 МВт, CoreWeave выступит единственным арендатором. Компания развернёт новейшую платформу NVIDIA Vera Rubin. Первая очередь должна заработать в середине 2028 года. Объекты в кампусе Taloja специально разработаны для использования высокоплотной ИИ-инфраструктуры с применением СЖО (DLC) без испарительных систем.

Равные доли в AdaniConneX принадлежат Adani Enterprises и EdgeConneX. Компания строит инфраструктуру крупных ЦОД в Индии, комбинируя возможности Adani в сфере инфраструктуры и энергетики с опытом EdgeConneX в сфере строительства дата-центров. Для индийского рынка ЦОД проект означает масштабное объединение местной инфраструктурной платформы и оператора облачных ИИ-вычислений глобального уровня.

Источник изображения: C Rayban/unsplash.com

Ранее CoreWeave уже объявила о намерении развернуть в Индонезии три ЦОД общей мощностью 360 МВт, а также в иных локациях за пределами Северной Америки и Европы. То есть общая мощность проектов в Азиатско-Тихоокеанском регионе составит около 600 МВт, причём оба региональных проекта должны заработать в 2028 году. CoreWeave стала одним из первых получателей систем на VR200 NVL72.

Стартап Upscale AI представил архитектуру Token Fabric, призванную объединить вертикальное и горизонтальное масштабирование в рамках одной сетевой платформы. Решение сочетает в себе фирменный чип SkyFabriX (scale-up), NVIDIA Spectrum-X Ethernet (scale-out) и единый программный уровень для управления. Система, построенная на открытых стандартах, должна обеспечить непрерывную работу ИИ-чипов, чтобы они не простаивали в ожидании данных, тем самым помогая клиентам повысить отдачу от своих инвестиций.

Token Fabric включает:

• SkyFabriX — специализированный чип-коммутатор c коммутационной ёмкостью 115,2 Тбит/с (в перспективе до нескольких Пбит/с), созданный на базе ранее анонсированной архитектуры SkyHammer и поддерживающий ESUN, UALoE/UALink, SUE-T, стандартный Ethernet/IP и совместимый с как медными, так и оптическими подключениями (включая модульные решения, NPO и CPO).
• Коммутационные модули для вертикального масштабирования, выполненные в специализированных или стандартных форм-факторах, включая ORv3, которые объединяют GPU и гетерогенные XPU в крупные домены на базе открытых стандартов.
• Коммутаторы NVIDIA Spectrum-X с поддержкой 400/800GbE, 1,6TbE (и будущих стандартов Ethernet) с RoCE, которые посредством NOS SkyOS позволяют интегрировать между собой кластеры на базе GPU NVIDIA и гетерогенных XPU.
• SkyOS — унифицированная сетевая операционная система на базе SONiC и для SkyFabriX, и для Spectrum-X, дополненная платформой оркестрации и мониторинга SkyCMD на базе агентов, которая обеспечивает единую плоскость управления для scale-up и scale-out.

Клиенты могут внедрять Token Fabric, выбирая отдельные компоненты (чипы, системы, ПО) или весь стек целиком. Вариант с полным стеком рассчитан на неооблака и корпоративных клиентов, не располагающих сетевыми командами масштаба гиперскейлеров. Вариант с интегрированными системами предназначен для производителей XPU, которым требуется проверенное оборудование без необходимости самостоятельной разработки сетевого стека. Третий вариант предусматривает поставку чипов или специализированных систем вместе с SDK/SAI от Upscale, поверх которых работает собственная NOS заказчика.

Источник изображения: Upscale AI

Upscale AI расширяет существующие протоколы, а не заменяет их, говорит компания. Upscale AI также вносит вклад в открытые проекты, лежащие в основе стека. К ним относятся SONiC, расширения интерфейса абстракции коммутатора (SAI) для поддержки ESUN, а также инициативы Ultra Ethernet Consortium (UEC) и UALink. SkyOS абстрагирует нижележащее оборудование и обеспечивает единую плоскость управления для всего кластера, а SkyCMD унифицирует управление. Любая вычислительная платформа в гетерогенном кластере может использовать этот интерфейс для управления сетью.

«Операционная система должна быть компактной и эффективной, чтобы обеспечивать быстродействие, гибкость и безопасность, — сообщил изданию Network World Барун Кар (Barun Kar), генеральный директор Upscale AI. — Кроме того, поверх неё необходим уровень оркестрации, позволяющий поддерживать такие возможности, как гетерогенные вычисления». Полномасштабный выпуск Token Fabric запланирован на начало 2027 года; в настоящее время действуют программы раннего доступа и совместного тестирования.

Компания Upscale AI вышла из скрытого (stealth) режима в сентябре 2025 года. Она привлекла $100 млн в рамках посевного раунда финансирования, потом — $200 млн в раунде A, а затем — ещё $190 млн, при оценке капитализации в $2 млрд. В результате общий объём инвестиций составил $500 млн. Стартап поддерживают как NVIDIA, Salesforce и сингапурский государственный инвестиционный фонд Temasek. Главный инвестор — фонд Premji Invest. Штат компании превышает 300 сотрудников.

NVIDIA и тайваньская Hon Hai Precision Industry Co (Foxconn) повысили эффективность на ключевых этапах сборки стоечной ИИ-платформы NVIDIA GB300 NVL72, использовав специализированных роботов, сообщает Taipei Times. В посте «Машины, которые делают машины» NVIDIA рассказала, как компания при поддержке Foxconn организовала обучение роботов для сборки критических компонентов серверов, повысив стабильность производства и эффективность рабочего процесса.

Компания заявила, что доля успешного выполнения сборочных операций превысила 90 %, также заявлено, что компания уделила основное внимание сборке тестовых лотков GB300, используемых для проверки работоспособности и производительности вычислительных систем NVIDIA перед поставками заказчикам. Ключевыми задачами для роботов стали установка токопроводящих шин и подключение разъёмов.

Одной из главных сложностей при установке шины питания было обучение роботов её захвату, перемещению, установке на место и креплению винтами в 16 точках. Также роботам нужно было научиться управляться с двумя большими (DC-SCI) и двумя маленькими (MCIO) разъёмами с подсоединёнными кабелями, которые необходимо аккуратно вставить в гнёзда на серверной плате, причём допуски для этого очень малы.

Источник изображений: NVIDIA

Согласно тестовым данным, новый механизм автоматизации обеспечил уровень успешности установки DC-шины более 95 %, при этом время выполнения операции составляет 160 с. Это пока ниже целевых показателей в 99,5 % и 124 с соответственно. В случае с подключением коннекторов уровень успешности выполнения операции составил 90–95 %, а среднее время — 40 с на один кабель. При этом целевое время выполнения — не более 72 с на все четыре кабеля.

В NVIDIA подчеркнули, что при сборке тестовых лотков для GB300 нужны системы автоматизации, готовые к «неопределённости», поскольку быстрая смена циклов разработки и относительно небольшие объёмы производства делают создание сборочных линий с жёстко заданными параметрами нецелесообразным — роботы для реакции на изменения в процессе сборки должны быть достаточно «адптивными» и при этом надёжными. Подчёркивается, что технология пока не готова к массовому внедрению, поскольку есть проблемы с координацией роборук при подключении разъёмов и др.

Foxconn является одним из ключевых производственных партнёров NVIDIA. В прошлом году компания объявила, что работала с последней для строительства умного завода на площадке в Хьюстоне (Houston) в Техасе с использованием человекоподобных роботов, управляемых ИИ от NVIDIA, для выпуска ИИ-серверов для самой NVIDIA. Foxconn рассчитывает расширить применение подобных роботов на другие производства в Техасе, Висконсине и Калифорнии.

На долю Foxconn приходится более 40 % мирового рынка ИИ-серверов. При этом она сохраняет оптимизм относительно будущего этой отрасли. На конференции для инвесторов в августе она заявила, что поставки её стоечных ИИ-систем более чем удвоятся в сравнении с предыдущим годом.

Ресурс Phoronix провёл тестирование процессора NVIDIA Vera в двухсокетной конфигурации (в сумме 176 ядер и 352 потока) в ряде HPC-задач, включая OpenFOAM (CFD) и WRF, сравнив его с двухсокетными системами на базе AMD EPYC 9575F (Turin) с общим количеством 128 ядер и 256 потоков, а также системами с двумя EPYC 9755 (всего 256 ядер и 512 потоков) и двумя процессорами Intel Xeon 6980P (Granite Rapids-AP) с 256 ядрами и 512 потоками.

Источник изображения: NVIDIA

Что касается оперативной памяти, то у системы NVIDIA Vera было 16 × 96 Гбайт LPDDR5x-9600 Samsung M564K6LC3CL0-CCVS7. В топовой конфигурации процессоры AMD EPYC 9575F (2P) и EPYC 9755 (2P) имели память DDR5-6400 Samsung M321R8GA0PB1-CCPKC ёмкостью 24 × 64 Гбайт, а Intel Xeon 6980P (2P) — 24 × 64Гбайт памяти MRDIMM-8800.

Особенно высокие результаты NVIDIA Vera продемонстрировал в рабочих нагрузках с интенсивной пропускной способностью, где память LPDDR5x-9600 превосходила DDR5-6400 с серверами AMD EPYC 5-го поколения или MRDIMM-8800 с процессором Intel Xeon 6. Производительность Vera ещё более впечатляет, если учесть, что 88 ядер конкурировали со 128 P-ядрами процессоров Xeon и EPYC.

Источник изображений: Phoronix

При анализе пиковой частоты процессора в преобладающем диапазоне высокопроизводительных вычислений выяснилось, что NVIDIA Vera, как правило, имел пиковую частоту 3,2–3,3 ГГц по сравнению с Xeon 6980P с максимальной частотой 3,9 ГГц, EPYC 9755 с частотой 4,3 ГГц и EPYC 9575F с частотой 5,0 ГГц. Ядра Olympus продемонстрировали чрезвычайно высокую производительность на такт с учётом всех факторов.

В ходе бенчмарков с фокусом на HPC, таких как как OpenFOAM CFD, WRF и т.д., энергопотребление двух процессоров NVIDIA Vera в среднем составило 842 Вт при пиковом значении в 1044 Вт, что аналогично показателю двух EPYC 9755, и немного меньше среднего энергопотребления двух EPYC 9575F. Процессоры Intel Xeon 6980P потребляли больше всего энергии, приближаяь к киловатту.

Геометрическое среднее по всем результатам тестов (Geometric Mean Of All Test Results) с формированием комплексного показателя (Result Composite) в рамках набора NVIDIA Vera HPC Benchmarks, дающее общую оценку производительности системы, отражает тот факт, что самым быстрым является решение NVIDIA Vera (2P). Как отметил Phoronix, NVIDIA Vera по-прежнему остаётся самым производительным серверным процессором на Arm64 из числа когда-либо тестировавшихся этим сайтом.

Технологический институт Карлсруэ (KIT) в Германии объявил о вводе в эксплуатацию НРС-комплекса HoreKa 2 (Hochleistungsrechner Karlsruhe 2) с гибридной архитектурой. Суперкомпьютер поможет в решении сложных научных задач в таких областях, как климатология, создание новых материалов, физика элементарных частиц, энергетика и ИИ. Система, размещённая на территории кампуса KIT Campus North в Баден-Вюртемберге на юго-западе Германии, обошлась в €17 млн.

Источник изображения: Markus Breig/KIT

В составе платформы объединены более 42 тыс. процессорных ядер, 300 ускорителей и 250 Тбайт основной памяти. Заявленная пиковая производительность находится на отметке 33 Пфлопс, что примерно в два раза больше по сравнению с суперкомпьютером HoreKa первого поколения (17 Пфлопс).

В состав HoreKa 2 входят разделы HoreKa Onyx, HoreKa Blue, HoreKa Teal и HoreKa Ruby. Первый включает 164 двухпроцессорных узла на базе AMD EPYC 9655 (96 ядер) с 768 Гбайт памяти, SSD вместимостью 1,92 Тбайт и интерконнектом InfiniBand NDR 200. Сегмент HoreKa Blue представлен восемью двухсокетными узлами с чипами Intel Xeon Platinum 8368 (38 ядер), 4 Тбайт памяти, семью SSD ёмкостью 3,84 Тбайт каждый и интерконнектом InfiniBand HDR 200.

Раздел HoreKa Teal содержит 22 двухсокетных узла с процессорами AMD EPYC 9354 (32 ядра), 768 Гбайт памяти, четырьмя ускорителями NVIDIA H100, двумя SSD на 3,84 Тбайт и интерконнектом 4 × InfiniBand NDR200. Кроме того, задействован один узел с двумя чипами Intel Xeon Platinum 8568Y+ (48 ядер), 2 Тбайт памяти, восемью ускорителями NVIDIA H200 (HGX), восемью SSD вместимостью 3,84 Тбайт и интерконнектом 8 × InfiniBand NDR400. Наконец, секция HoreKa Ruby объединяет 13 узлов с двумя чипами AMD EPYC 9454 (48 ядер), 768 Гбайт памяти, четырьмя ускорителями NVIDIA HGX H200, одним SSD ёмкостью 15,36 Тбайт и интерконнектом 4 × InfiniBand NDR400.

Отмечается, что в перспективе в состав вычислительного комплекса войдёт раздел HoreKa Jade с 75 узлами на базе NVIDIA Grace, 960 Гбайт памяти, четырьмя ускорителями NVIDIA B200, SSD на 15,36 Тбайт и интерконнектом 2 × InfiniBand NDR200. На всех узлах используется платформа Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 9.x. Применена распределённая файловая система с поддержкой параллельного доступа IBM Spectrum Scale (GPFS).