Компания NVIDIA на выставке Computex 2023 представила архитектуру MGX, которая открывает перед разработчиками серверного оборудования новые возможности для построения HPC-систем, платформ для ИИ и метавселенных. Утверждается, что MGX закладывает основу для быстрого создания более 100 вариантов серверов при относительно небольших затратах.

Концепция MGX предусматривает, что разработчики на первом этапе проектирования выбирают базовую системную архитектуру для своего шасси. Далее добавляются CPU, GPU и DPU в той или иной конфигурации для решения определённых задач.

Таким образом, на базе MGX может быть построена серверная система для уникальных рабочих нагрузок в области наук о данных, больших языковых моделей (LLM), периферийных вычислений, обработки графики и видеоматериалов и пр. Говорится также, что благодаря гибридной конфигурации на одной машине могут выполняться задачи разных типов, например, и обучение ИИ-моделей, и поддержание работы ИИ-сервисов.

Источник изображений: NVIDIA

Одними из первых системы на архитектуре MGX выведут на рынок компании Supermicro и QCT. Первая предложит решение ARS-221GL-NR с NVIDIA Grace, а вторая — сервер S74G-2U на базе NVIDIA GH200 Grace Hopper. Эти платформы дебютируют в августе нынешнего года. Позднее появятся MGX-платформы ASRock Rack, ASUS, Gigabyte, Pegatron и других производителей.

Архитектура MGX совместима с нынешним и будущим оборудованием NVIDIA, включая H100, L40, L4, Grace, GH200 Grace Hopper, BlueField-3 DPU и ConnectX-7. Поддерживаются различные форм-факторы систем: 1U, 2U и 4U. Возможно применение воздушного и жидкостного охлаждения.

Компания Meta✴, по сообщению Reuters, была вынуждена пересмотреть конфигурацию своих дата-центров из-за отставания от конкурентов в плане развития ИИ-платформ. Компания, в частности, решила отказаться от дальнейшего внедрения инференс-чипов собственной разработки.

Отмечается, что до прошлого года Meta✴ применяла архитектуру, в которой традиционные CPU соседствуют с кастомизированными решениями. Однако выяснилось, что такой подход менее эффективен по сравнению с применением ускорителей (GPU). При этом ранее компания отказалась от ИИ-ускорителей Qualcomm, указав на недоработки ПО, которые, судя по всему, были устранены только недавно. А с Esperanto, вероятно, отношения у Meta✴ пока не сложились. Впрочем, теперь компании интересен генеративный ИИ, а не только рекомендательные системы, что накладывает иные требования к оборудованию.

Источник изображения: Meta✴

В течение почти всего 2022 года Meta✴ активно инвестировала в развите инфраструктуры, однако в конце года стало известно, что она приостановила строительство целого ряда ЦОД, а затем пересмотрела расходы на дата-центры. Компания решила кардинально переосмыслить архитектуру своих ЦОД, сделав ставку на СЖО. Как теперь выясняется, связано это с тем, что Meta✴ отказалась от собственных ИИ-чипов в пользу ускорителей NVIDIA: объём заказов последних исчисляется «миллиардами долларов». Соответствующую платформу Grand Teton компания показала в конце прошлого года.

Источник изображения: Meta✴

Но ускорители потребляют больше энергии и выделяют больше тепла, нежели CPU или узкоспециализированные ASIC. Кроме того, ускорители должны физически находиться довольно близко друг к другу, хотя с интерконнектом компания тоже уже экспериментирует. Всё это влияет на архитектуру ЦОД. Тем не менее, Meta✴ всё же разрабатывает некий секретный чип, который сгодится и для обучения ИИ-моделей, и для инференса. Ожидается, что это решение увидит свет в 2025 году. Пока что для обучения ИИ компания намерена использовать собственный ИИ-суперкомпьютер RSC и облачные кластеры Microsoft Azure.

Похожий путь избрала Microsoft, решившая создать свой ИИ-чип, не отказываясь пока от ускорителей NVIDIA. The Information добавляет, что вице-президент Microsoft по разработке «кремния» Жан Буфархат (Jean Boufarhat) присоединится к Meta✴. Он возглавит команду Facebook✴ Agile Silicon Team (FAST), чтобы помочь компании в реализации проектов по созданию чипов. Ранее Meta✴ переманила из Intel руководителя разработки сетевых решений для дата-центров. У Google и Amazon уже есть свои ИИ-чипы для обучения и инференса.

В связи с санкционными ограничениями некоторые разновидности сложных микроэлектронных чипов запрещено экспортировать в Китайскую Народную Республику. Однако производители находят выход. В частности, компания NVIDIA анонсировала экспортный вариант ускорителя H100, не нарушающий никаких санкций. Модельный номер у такого варианта изменён на H800.

Введённые правительством США в 2022 году санкции сделали «невыездными» два наиболее продвинутых продукта NVIDIA: A100 и H100. Такие процессоры сегодня являются основой наиболее динамично развивающейся вычислительной отрасли — нейросетевой. Именно на кластерах из таких ускорителей «натаскивают» мощные нейросети вроде ChatGPT и подобных.

Ускоритель Hopper H100 в SXM-исполнении. Источник изображений здесь и далее: NVIDIA

Ещё осенью прошлого года NVIDIA анонсировала A800 — экспортный вариант A100, не попадающий под ограничения за счёт некоторого снижения пропускной способности NVLink, с 600 до 400 Гбайт/с. Сейчас пришло время архитектуры Hopper, которая запущена в массовое производство. По аналогии с флагманом Ampere модернизированный чип получил модельный номер H800. Ограничения в нём реализованы схожим образом: как известно, NVLink в H100 имеет производительность 900 Гбайт/с в базовом SXM-варианте.

H100 также существует в PCIe-варианте

Версия H800 использует примерно половину этого потенциала, что, впрочем, не делает её в Китае менее популярной: новинка уже используется китайскими облачными гигантами, такими, как Alibaba, Baidu и Tencent. Есть ли у H800 другие отличия от H100, не говорится — NVIDIA пока отказывается предоставлять такую информацию. Достоверно известно лишь то, что они полностью соответствуют всем санкционным ограничениям. Интересно, появится ли в будущем вариант H800 NVL на базе NVIDIA H100 NVL.

Проект NVIDIA Grace весьма амбициозен: компания всерьёз намерена ворваться с его помощью на рынок высокопроизводительных серверных процессоров, где всё ещё доминируют решения Intel и AMD. Об этом чипе было объявлено ещё на конференции GTC 2022, а на GTC 2023 глава компании, наконец, показал его вживую.

В рамках продолжающегося роста плотности упаковки вычислительных мощностей в современных ЦОД на первый план выдвинулась не голая производительность, а соотношение производительности к уровню энергопотребления и тепловыделения. По сочетанию этих параметров x86 далеко не оптимальна, и тут у NVIDIA есть все шансы. С анонсом Grace Superchip NVIDIA провозглашает (впрочем, уже не в первый раз) смерть «закона Мура» — пришло время оптимизации и отказа от устаревших, по мнению компании, вычислительных архитектур.

Источник изображений здесь и далее: NVIDIA

Процессор NVIDIA Grace воплощает в себе все современные тенденции, начиная с отказа от монолитного кристалла. Сборка Grace Superchip состоит из двух кристаллов, каждый из которых включает в себя 72 ядра Arm Neoverse V2 (Arm v9), поддерживающих векторные расширения SVE2 и оптимизированные для ИИ форматы BF16/INT8. Кристаллы соединены между собой шиной NVLink-C2C, обеспечивающей пропускную способность 900 Гбайт/с.

В сборку интегрированы чипы памяти LPDDR5x общим объёмом до 960 Гбайт, причём каждый кристалл имеет свою шину доступа к памяти с производительностью 500 Гбайт/с. При этом с точки зрения ПО Grace Superchip представляется единым 144-ядерным процессором с ПСП на уровне 1 Тбайт/с.

Для достижения схожих параметров в мире x86 требуется двухпроцессорная платформа AMD Genoa, куда более сложная технически и гораздо менее энергоэффективная, но при этом обладающая всеми недостатками NUMA-систем. Достаточно сравнить энергопотребление: 900 Вт против 500 у нового решения NVIDIA.

NVIDIA есть чем гордиться: при сопоставимом уровне энергопотребления Grace Superchip превосходит своих конкурентов из мира x86 в 2,3 раза при запуске микросервисов, вдвое опережает их в приложениях с интенсивным обменом данными с памятью и почти вдвое — в задачах симуляции вычислительной гидродинамики. В ряде других научно-технических задач преимущество может быть и более чем двукратным.

Это достигнуто в том числе благодаря изначальной оптимизации дизайна процессора с упором на максимальную производительность передачи данных. Внутренне Grace организован по принципу меш-сети с распределённой системой кеширования на базе специальных узлов коммутации CSN (Cache Switch Nodes). Называется эта сеть Scalable Coherency Fabric, она имеет пропускную способность 3,2 Тбайт/с, а объём кеша L3 составляет 117 Мбайт на кристалл и 234 Мбайт совокупно.

Сервер на базе NVIDIA Grace не только может потреблять меньше энергии, но и будет существенно проще конструктивно, поскольку модуль Grace Superchip содержит не только процессорные ядра и память, но также и регуляторы напряжения. От платформы на базе нового процессора требуется только PCIe 5.0 — у нового чипа есть два набора по 64 линии. Причём линии с поддержкой CXL 2.0, так что проблем с расширением доступного объёма памяти новинка испытывать не будет.

Даже компактные серверы высотой 1U смогут вместить две сборки Grace Superchip, что даст 288 ядер и почти 2 Тбайт оперативной памяти — труднодостижимый в таких габаритах показтель для более традиционных конструктивов процессоров и системных плат. Сравнительно невысокий теплопакет позволит таким решениям обходиться традиционным воздушным охлаждением.

При этом есть и вариант Grace Hopper, сочетающий в одном модуле кристалл Grace и новейший GPU H100, причём параметрами PCI Express последний ограничен не будет благодаря NVLink-C2C. NVIDIA уже начала первичные поставки Grace, а начало полномасштабного производства ожидается во второй половине года. Новыми процессорами заинтересовались крупные производители оборудования, включая ASUS, Atos, GIGABYTE, HPE, QCT, Supermicro, Wistron и ZT Systems.

Лос-Аламосская национальная лаборатория объявила, что использует NVIDIA Grace в новом суперкомпьютере Venado, который поможет учёным в исследованиях новых материалов и возобновляемых источников энергии. Ряд крупных европейских и азиатских ЦОД также рассматривает перспективы применения новых процессоров NVIDIA. В частности, одной из систем на базе Grace станет кластер Alps в Швейцарском национальном компьютерном центре.

NVIDIA запустила сервис ИИ-супервычислений DGX Cloud, предоставляющий предприятиям доступ к инфраструктуре и программному обеспечению, необходимым для обучения передовых моделей для генеративного ИИ и других приложений.

DGX Cloud предлагает выделенные ИИ-кластеры NVIDIA DGX в сочетании с фирменным набором ПО NVIDIA. С его помощью предприятие сможет получить доступ к облачному ИИ-суперкомпьютеру, используя веб-браузер и без надобности в приобретении, развёртывании и управлении собственной HPC-инфраструктурой. Правда, удовольствие это всё равно не из дешёвых — стоимость инстансов DGX Cloud начинается от $36 999/мес., причём деньги получает в первую очередь сама NVIDIA. Для сравнения — полностью укомплектованная система DGX A100 в Microsoft Azure обойдётся примерно в $20 тыс.

Облачные кластеры DGX предлагаются предприятиям на условиях ежемесячной аренды, что гарантирует им возможность быстро масштабировать разработку больших рабочих нагрузок. «DGX Cloud предоставляет клиентам мгновенный доступ к супервычислениям NVIDIA AI в облаках глобального масштаба», — сообщил Дженсен Хуанг (Jensen Huang), основатель и генеральный директор NVIDIA.

Источник изображения: NVIDIA

Развёртыванием инфраструктуры DGX Cloud компания NVIDIA будет заниматься в сотрудничестве с ведущими поставщиками облачных услуг. Первым среди них стала платформа Oracle Cloud Infrastructure (OCI), предлагающая суперкластер (SuperCluster) с объединёнными RDMA-сетью (в том числе на базе BlueField-3 и Connect-X7) системами DGX (bare metal), которые дополняет высокопроизводительное локальное и блочное хранилище. Cуперкластер может включать до 32 768 ускорителей, но этот рекорд был поставлен с использованием DGX A100, а вот предложение DGX H100 пока что ограничено. В следующем квартале похожее решение появится в Microsoft Azure, а потом в Google Cloud и у других провайдеров.

Источник изображения: NVIDIA

Первыми пользователями DGX Cloud стали Amgen, одна из ведущих мировых биотехнологических компаний, лидер рынка страховых технологий CCC Intelligent Solutions (CCC) и провайдер цифровых бизнес-платформ ServiceNow. «Мощные вычислительные и многоузловые возможности DGX Cloud позволили нам в 3 раза ускорить обучение белковых LLM с помощью BioNeMo и до 100 раз ускорить анализ после обучения с помощью NVIDIA RAPIDS по сравнению с альтернативными платформами», — сообщил представитель Amgen.

Для управления нагрузками в DGX Cloud предлагается NVIDIA Base Command. Также DGX Cloud включает в себя набор инструментов NVIDIA AI Enterprise для создания и запуска моделей, который предоставляет комплексные фреймворки и предварительно обученные модели для ускорения обработки данных и оптимизации разработки и развёртывания ИИ. DGX Cloud предоставляет поддержку экспертов NVIDIA на всех этапах разработки ИИ. Клиенты смогут напрямую работать со специалистами NVIDIA, чтобы оптимизировать свои модели и быстро решать задачи разработки с учётом сценариев отраслевого использования.

На весенней конференции GTC 2023 компания NVIDIA представила два новых ИИ-ускорителя, ориентированных на инференес: неприличной большой H100 NVL, фактически являющийся парой обновлённых ускорителей H100 в формате PCIe-карты, и крошечный L4, идущий на смену T4.

Изображения: NVIDIA

NVIDIA H100 NVL действительно выглядит как пара H100, соединённых мостиками NVLink. Более того, с точки зрения ОС они выглядят как пара независимых ускорителей, однако ПО воспринимает их как единое целое, а обмен данными между двумя картам идёт в первую очередь по мостикам NVLink (600 Гбайт/с). Новинка создана в первую очередь для исполнения больших языковых ИИ-моделей, в том числе семейства GPT, а не для их обучения.

NVIDIA H100 NVL

Однако аппаратно это всё же не просто пара обычных H100 PCIe. По уровню заявленной производительности NVL-вариант вдвое быстрее одиночного ускорителя H100 SXM, а не PCIe — 3958 и 7916 Тфлопс в разреженных (в обычных показатели вдвое меньше) FP16- и FP8-вычислениях на тензорных ядрах соответственно, что в 2,6 раз больше, чем у H100 PCIe. Кроме того, NVL-вариант получил сразу 188 Гбайт HBM3-памяти с суммарной пропускной способностью 7,8 Тбайт/с.

NVIDIA утверждает, что форм-фактор H100 NVL позволит задействовать новинку большему числу пользователей, хотя четыре слота и TDP до 800 Вт подойдут далеко не каждой платформе. NVIDIA H100 NVL станет доступна во второй половине текущего года. А вот ещё одну новинку, NVIDIA L4 на базе Ada, в ближайшее время можно будет опробовать в облаке Google Cloud Platform, которое первым получило этот ускоритель. Кроме того, он же будет доступен в рамках платформы NVIDIA Launchpad, да и ключевые OEM-производители тоже взяли его на вооружение.

NVIDIA L4

Сама NVIDIA называет L4 поистине универсальным серверным ускорителем начального уровня. Он вчетверо производительнее NVIDIA T4 с точки зрения графики и в 2,7 раз — с точки зрения инференса. Маркетинговые упражнения компании при сравнении L4 с CPU оставим в стороне, но отметим, что новинка получила новые аппаратные ускорители (де-)кодирования видео и возможность обработки 130 AV1-потоков 720p30 для мобильных устройств. С L4 возможны различные сценарии обработки видео, включая замену фона, AR/VR, транскрипцию аудио и т.д. При этом ускорителю не требуется дополнительное питание, а сам он выполнен в виде HHHL-карты.

Компания NVIDIA в партнёрстве с Quantum Machines анонсировала DGX Quantum — первую систему, объединяющую GPU и квантовые вычисления. Решение использует новую открытую программную платформу CUDA Quantum. Утверждается, что система предоставляет революционно архитектуру для исследователей, работающими с гибридными вычислениями с низкой задержкой.

NVIDIA DGX Quantum объединяет средства ускоренных вычислений на базе Grace Hopper (Arm-процессор + ускоритель H100), модели программирования с открытым исходным кодом CUDA Quantum и передовую квантовую управляющую платформу Quantum Machines OPX+. Такая комбинация позволяет создавать ресурсоёмкие приложения, сочетающие квантовые вычисления с современными классическими вычислениями. При этом в числе прочего обеспечивается работа гибридных алгоритмов и коррекция ошибок.

Источник изображения: NVIDIA

Представленное решение предполагает соединение Grace Hopper и Quantum Machines OPX+ посредством интерфейса PCIe. Это обеспечивает задержку менее микросекунды между ускорителем и блоками квантовой обработки (QPU). Отмечается, что OPX+ — это универсальная система квантового управления. Таким образом, можно максимизировать производительность QPU и предоставить разработчикам новые возможности при использовании квантовых алгоритмов. Системы Grace Hopper и OPX+ можно масштабировать в соответствии с потребностями — от QPU с несколькими кубитами до суперкомпьютера с квантовым ускорением.

Источник изображения: NVIDIA

О намерении интегрировать CUDA Quantum в свои платформы уже заявили компании по производству квантового оборудования Anyon Systems, Atom Computing, IonQ, ORCA Computing, Oxford Quantum Circuits и QuEra, разработчики ПО Agnostiq и QMware, а также некоторые суперкомпьютерные центры.

Grace можно назвать одним из самых амбициозных проектов NVIDIA. О намерении ворваться на рынок мощных серверных процессоров компания объявила ещё на GTC 2022, но до недавних пор о чипах Grace были доступны лишь общие сведения. Однако ситуация меняется. NVIDIA явно располагает рабочим «кремнием», и на днях опубликовала пару деталей о Grace Superchip. Ожидается, что официальный анонс новинки состоится в марте этого года на GTC 2023.

Эта сборка включает в себя два 72-ядерных кристалла Grace, использующих ядра Arm Neoverse V2. Данное ядро использует набор инструкций Armv9, а также имеет четыре 128-битных блока векторных расширений SVE2, блоки для работы с матрицами и поддержку BF16/INT8. Объём кеша L1 составляет по 64 Кбайт для инструкций и данных, L2 — 1 Мбайт на ядро, а общий объём L3 на сборку достигает 234 Мбайт.

Блок-схема сборки Grace Superchip. Источник изображений здесь и далее: NVIDIA

Между собой кристаллы соединены шиной NVLink C2C с пропускной способность 900 Гбайт/с, и работают они как единый 144-ядерный процессор. Но это ещё не всё: каждый из кристаллов соединен со своим банком памяти LPDDR5x ECC шиной с пропускной способностью 500 Гбайт/с (т.е. суммарно на чип получается 1 Тбайт/с). Совокупный объём памяти может достигать 960 Гбайт.

Сравнение производительности и энергоэффективности Grace Superchip с двумя AMD EPYC 7763 (Milan)

Сборка Grace Superchip общается с внешним миром посредством восьми комплексов PCIe 5.0 x16 (всего 128 линий, поддерживается бифуркация). Чип при теплопакете 500 Вт (вместе с набортной памятью) способен развивать 7,1 Тфлопс на вычислениях двойной точности. С учетом интегрированной памяти это делает Grace Superchip интересной альтернативой AMD Genoa.

Программная экосистема платформы NVIDIA Grace. По клику открывается полноразмерная версия.

Помимо данных о производительности в режиме FP64 компания уже опубликовала результаты тестов новинки в HPC-нагрузках, где сравнила своё детище с двухсокетной системой на базе AMD EPYC 7763. Выигрыш в производительности составляет от 1,5x до 2,5x, но что не менее важно — Grace Superchip намного эффективнее энергетически, здесь преимущество может достигать 3,5x. В условиях высокоплотных ЦОД или HPC-кластеров это может стать решающим.

Hewlett Packard Enterprise анонсировала суперкомпьютеры HPE Cray EX и HPE Cray XD, которые отличаются более доступной ценой, меньшей занимаемой площадью и большей энергоэффективностью по сравнению с прошлыми решениями компании. Новинки используют современные технологии в области вычислений, интерконнекта, хранилищ, питания и охлаждения, а также ПО.

Изображение: HPE

Суперкомпьютеры HPE обеспечивают высокую производительность и масштабируемость для выполнения ресурсоёмких рабочих нагрузок с интенсивным использованием данных, в том числе задач ИИ и машинного обучения. Новинки, по словам компании, позволят ускорить вывода продуктов и сервисов на рынок. Решения HPE Cray EX уже используются в качестве основы для больших машин, включая экзафлопсные системы, но теперь компания предоставляет возможность более широкому кругу организаций задействовать супервычисления для удовлетворения их потребностей в соответствии с возможностями их ЦОД и бюджетом.

В семейство HPE Cray вошли следующие системы:

• HPE Cray EX2500 с такой же архитектурой как у HPE Cray EX4000, самой быстрой системы экзафлопсного класса от HPE. Однако EX2500 на 24 % меньше, что позволит разместить его в корпоративном ЦОД. Новая система имеет 100% прямое жидкостное охлаждение.
• HPE Cray XD2000 и XD6500 HPE со специализированными серверами с высокой плотностью размещения, созданные путём интеграции портфолио HPE и Cray. HPE Cray XD тоже совместимы с традиционными корпоративными ЦОД и дают возможность подобрать необходимую конфигурацию в зависимости от рабочей нагрузки.

Все три системы задействуют те же технологии, что и их старшие собратья: интерконнект HPE Slingshot, хранилище Cray Clusterstor E1000 и пакет ПО HPE Cray Programming Environment и т.д. Система HPE Cray EX2500 поддерживает процессоры AMD EPYC Genoa и Intel Xeon Sapphire Rapids, а также ускорители AMD Instinct MI250X. Модель HPE Cray XD6500 поддерживает чипы Sapphire Rapids и ускорители NVIDIA H100, а для XD2000 заявлена поддержка AMD Instinct MI210.

Изображение: Intel

В качестве примеров выгод от использования анонсированных суперкомпьютеров в разных отраслях компания назвала:

• Ускорение вывода на рынок более безопасных и высокопроизводительных автомобилей: автопроизводители с помощью суперкомпьютеров смогут лучше моделировать и тестировать усовершенствования конструкции транспортных средств и моделировать столкновения, экономя деньги на краш-тестах и физических испытаниях;
• Разработка материалов для упаковки: моделирование физических и химических процессов для ускорения создания альтернативных материалов может помочь в создании более качественной, экологичной упаковки для средств личной гигиены и потребительских товаров, и снизить затраты предприятий;
• Ускорение разработки лекарств: учёные и фармацевтические лаборатории смогут лучше изучить химические взаимодействия, которые могут привести к созданию революционных средств для лечения сложных и даже ещё неизвестных заболеваний;
• Принятие важных мгновенных решений на финансовых рынках: финансовые аналитики смогут использовать производительность суперкомпьютеров и возможности ИИ для создания подробной аналитики и передовых алгоритмов для прогнозирования критических тенденций на рынке, а также для выявления мошенничества и управления рисками.

В связи с вводом Соединёнными Штатами новых экспортных ограничений на поставки в Китай, производители стали намеренно снижать производительность чипов, чтобы соответствовать требованиям экспортного контроля США и избежать проблем с получением специальных лицензий. Как отметил ресурс The Register, у систем, построенных на чипах NVIDIA, изготовленных на производственных мощностях TSMC для поставок в Китай, характеристики хуже по сравнению с теми, что были ранее.

В частности, китайский производитель серверов Inspur указал на использование вместо ускорителя NVIDIA A100 чипа A800, разработанного NVIDIA специально для Китая в соответствии с экспортными ограничениями. Китайские производители H3C и Omnisky тоже представили решения на базе A800. Данный ускоритель, по словам NVIDIA, начала производиться в III квартале этого года.

У A800 скорость передачи данных составляет 400 Гбайт/с, тогда как у A100 этот показатель равен 600 Гбайт/с, причём обойти эти ограничения, по словам NVIDIA, невозможно. Речь, судя по всему, идёт о характеристиках интерконнекта NVLink, которые прямо влияют на производительность кластеров из двух и более ускорителей в машинном обучении и других задачах. Изменения касаются 40- и 80-Гбайт вариантов с интерфейсами PCIe и SXM.

Источник изображения: Inspur

Между тем ускорители, находящиеся в разработке и выпускаемые TSMC по контракту с Alibaba и стартапом Biren Technology, тоже, как сообщается, имеют пониженную скорость передачи данных. Это позволит выпускать данные чипы на заводе TSMC, не опасаясь санкций США. До этого TSMC приостановила выпуск 7-нм чипов ускорителей Biren BR100 как раз из-за возможных санкций со стороны Вашингтона.