NVIDIA объявила о приобретении SchedMD — ведущего разработчика открытой системы оркестрации Slurm для высокопроизводительных вычислений (HPC) и ИИ. Финансовые условия сделки не разглашаются.

Созданная SchedMD система Slurm обеспечивает планирование и управление большими вычислительными задачами в ЦОД, позволяя уменьшить количество ошибок, ускорить вывод продукции на рынок и снизить затраты. Как сообщает NVIDIA, сделка поможет укрепить экосистему ПО с открытым исходным кодом и стимулировать инновации в области ИИ для исследователей, разработчиков и предприятий.

Компания отметила, что рабочие нагрузки HPC и ИИ включают сложные вычисления с выполнением параллельных задач на кластерах, для чего требуется организация очередей, планирование и распределение вычислительных ресурсов. По мере увеличения размеров и мощности кластеров HPC и ИИ задача эффективного использования ресурсов становится критически важной.

Источник изображения: SchedMD

SchedMD была основана в 2010 году разработчиками ПО Slurm Моррисом «Мо» Джеттом (Morris «Moe» Jette) и Дэнни Оублом (Danny Auble) в Ливерморе (Livermore, штат Калифорния). В настоящее время персонал компании насчитывает 40 человек. Сейчас Slurm — ведущий менеджер рабочих нагрузок и планировщик заданий по масштабируемости, пропускной способности и управлению сложными политиками, который используется более чем в половине из десяти и ста лучших систем в списке TOP500 суперкомпьютеров.

NVIDIA сообщила, что сотрудничает с SchedMD более десяти лет и продолжит инвестировать в разработку Slurm, чтобы сохранить его поизиции как ведущего планировщика с открытым исходным кодом для HPC и ИИ. NVIDIA обеспечит доступ SchedMD к новым системам, чтобы клиенты могли запускать гетерогенные кластеры с использованием последних инноваций Slurm. Также NVIDIA пообещала и далее поддерживать open source ПО, вкладываться в разработку Slurm и обучение.

NVIDIA делает ставку на технологии с открытым исходным кодом и наращивает инвестиции в ИИ-экосистему, чтобы противостоять растущей конкуренции, отметил ресурс Reuters. В конце прошлого года NVIDIA завершила приобретение стартапа Run:ai, разрабатывающего ПО для управления рабочими нагрузками ИИ и оркестрации на базе Kubernetes. А в 2022 году она купила фирму Bright Computing, ещё одного известного разработчика инструментов оркестрации и управления кластерами.

NVIDIA разрабатывает новое открытое ПО, благодаря которому операторы ЦОД смогут получать более подробные данные о тепловом состоянии и иных параметрах работы ИИ-ускорителей. Предполагается, что это поможет решать проблемы, связанные с перегревом оборудования и его надёжностью, увеличив его срок службы и производительность. NVIDIA отдельно подчёркивает, что телеметрия собирается только в режиме чтения без слежки за оборудованием, а в ПО нет «аварийных выключателей» и бэкдоров. Да и в целом использование новинки опционально.

ПО обеспечивает операторам ЦОД доступ к мониторингу потребления энергии, загрузки, пропускной способности памяти и других ключевых параметров в масштабах всего парка ускорителей. Это помогает выявлять на ранних стадиях риски и проблемные компоненты и условия работы, отслеживать использование ИИ-ускорителей, их конфигурации и ошибки. Детализированная телеметрия становится всё важнее для планирования и управления масштабными инфраструктурами, говорит компания. ПО позволит:

• отслеживать скачки энергопотребления, чтобы избежать превышение энергетических бюджетов, максимизируя производительность на ватт;
• отслеживать загрузку, пропускную способность памяти и состояние интерконнектов во всём парке оборудования;
• заблаговременно выявлять локальные перегревы и проблемы с воздушным потоком, чтобы избежать троттлинга и преждевременного старения компонентов;
• проверять единообразие конфигураций ПО и настроек для воспроизводимости результатов и надёжности работы;
• обнаруживать ошибки и аномалии, заблаговременно идентифицировать выходящие из строя компоненты.

Источник изображения: NVIDIA

Такой мониторинг особенно важен на фоне недавнего отчёта учёных Принстонского университета, в котором сообщается, что интенсивные тепловые и электрические нагрузки способны сократить срок службы ИИ-чипов до года-двух, хотя обычно предполагается, что они способны стабильно проработать до трёх лет. Современные ускорители потребляют 700 Вт и более, а высокоплотные системы — от 6 кВт. Из-за этого формируются зоны перегрева, происходят колебания энергопотребления и растёт риск деградации интерконнектов в высокоплотных стойках.

Телеметрия, позволяющая оценить потребление энергии в реальном времени, состояние интерконнектов, систем воздушного охлаждения и др. позволяет перейти от реактивного мониторинга к проактивному проектированию. Рабочие нагрузки можно размещать с учётом теплового режима, быстрее внедрять СЖО или гибридные системы охлаждения, оптимизировать работу сетей с уменьшением тепловыделения.

Также ПО может помочь операторам ЦОД выявлять скрытые ошибки, вызванные несоответствием версий прошивки или драйверов. Благодаря этому можно повысить общую стабильность парка ускорителей. Кроме того, без задержек передаваемые данные об ошибках и состоянии компонентов могут значительно сократить среднее время восстановления работы и упростить анализ причин сбоев. Соответствующие данные могут влиять на решения о тратах на инфраструктуру и стратегию её развития на уровне предприятия.

Источник изображения: NVIDIA

Как заявляют в Gartner, современный ИИ представляет собой «энергоёмкого и сильно нагревающегося монстра», разрушающего экономику и принципы работы ЦОД. В результате, предприятиям нужны специальные инструменты мониторинга и управления для того, чтобы ситуация не вышла из-под контроля. В ближайшие годы использование подобных решений, вероятно, станет обязательным. Кроме того, прозрачность на уровне всего парка оборудования становится необходимой для обоснования роста бюджетов на ИИ-инфраструктуру.

По словам экспертов, такие программные инструменты позволяют оптимизировать капитальные и операционные затраты на ЦОД и инфраструктуру, запланированные на ближайшие годы. «Каждый доллар и каждый ватт» должны быть учтены при эффективном использовании ресурсов.

«Группа Астра» сообщила об изменениях в условиях технической поддержки операционной системы Astra Linux для рабочих станций. Разработчиком введены новые уровни поддержки для коммерческих компаний среднего и малого бизнеса — «Базовый» и «Расширенный». Также в рамках поддержки теперь доступен репозиторий Neo с актуальными стабильными версиями open-source ПО и оперативными обновлениями.

Репозиторий Neo представляет собой сервис поставки востребованного и актуального свободного ПО, инструментов администрирования и разработки, доступный в рамках технической поддержки всех уровней. Все включаемые в репозиторий open-source версии софта и программные компоненты проходят проверку на известные вирусы, тестируются на совместимость с операционной системой Astra Linux. Обладатели активных сертификатов технической поддержки всех уровней могут создавать запрос на добавление в репозиторий новых программных компонентов.

«Мы провели серию интервью с клиентами и выяснили, что требования к технической поддержке у корпораций и компаний сегмента СМБ существенно различаются. Для среднего и малого бизнеса часть услуг оказалась неактуальна, — поясняют в «Группе Астра». — На основе выявленных ключевых потребностей мы разработали два новых уровня технической поддержки — «Базовый» и «Расширенный», которые подходят сегменту среднего бизнеса как по составу услуг, так и по стоимости. Оба уровня включают возможность перехода на очередные обновления Astra Linux и, наряду с уровнями «Стандартный» и «Привилегированный», предоставляют клиентам право запрашивать добавление необходимого программного обеспечения и инструментов администрирования в Neo-репозиторий».

Нововведения также коснулись компаний среднего и малого бизнеса. Согласно лицензионному соглашению, под понятие СМБ попадают коммерческие организации, не являющиеся частью холдинговой структуры, со среднесписочной численностью до 2,5 тыс. работников. По данным «Группы Астра», в 2025 году количество таких коммерческих заказчиков ОС Astra Linux в десктопной редакции увеличилось на 32,8 %.

Стартап Ainekko, специализирующийся на разработке аппаратных и программных решений в сфере ИИ, по сообщению EE Times, приобрёл интеллектуальную собственность и некоторые активы компании Esperanto Technologies. Речь идёт о дизайне чипов, программных инструментах и фреймворке.

Фирма Esperanto, основанная в 2014 году, специализировалась на создании высокопроизводительных ускорителей с архитектурой RISC-V для задач НРС и ИИ. В частности, было представлено изделие ET-SoC-1, объединившее 1088 энергоэффективных ядер ET-Minion и четыре высокопроизводительных ядра ET-Maxion. Основной сферой применения чипа был заявлен инференс для рекомендательных систем, в том числе на периферии. Однако в июле нынешнего года стало известно, что Esperanto сворачивает деятельность и ищет покупателя на свои разработки — ключевых инженеров переманили крупные компании. А продать чипы Meta✴, в чём, по-видимому, и заключался изначальный план, не удалось.

Как рассказала соучредитель Ainekko Таня Дадашева (Tanya Dadasheva), её компания работает с чипами Esperanto в течение примерно полугода. Изначально компания планировала использовать чипы Esperanto для запуска своего софтверного стека. В частности, удалось перенести llama.cpp up и tinygrad. Когда стало понятно, что Esperanto вряд ли выживет, было принято решение выкупить разработки стартапа. Во всяком случае, это лучше, чем просто закрыть компанию, оставив её заказчиков ни с чем, как поступила AMD с Untether AI.

Источник изображения: Esperanto

Ainekko планирует передать сообществу open source технологии Esperanto, связанные с многоядерной архитектурой RISC-V, включая RTL, референсные проекты и инструменты разработки. Предполагается, что решения Esperanto будут востребованы прежде всего в области периферийных устройств, где большое значение имеет энергоэффективность. Архитектура Esperanto, как утверждается, подходит для таких задач, как робототехника и дроны, системы безопасности, встраиваемое оборудование с ИИ-функциями и пр.

Второй соучредитель Ainekko Роман Шапошник (Roman Shaposhnik) добавляет, что многоядерная архитектура Esperanto подходит не только для разработки ИИ-чипов, но и для создания «универсальной вычислительной платформы». Сама Ainekko намерена выпустить чип с восемью ядрами Esperanto и 16 Мбайт памяти MRAM, разработанной стартапом Veevx. Отмечается, что соучредитель и генеральный директор Veevx, ветеран Broadcom Даг Смит (Doug Smith), является ещё одним сооснователем Ainekko. В дальнейшие планы входит разработка процессора с 256 ядрами: по производительности он будет сопоставим с чипом Broadcom BCM2712 (4 × 64-бит Arm Cortex-A76), лежащим в основе Raspberry Pi 5, но оптимизирован для инференса.

Компания Nebius (бывшая материнская структура «Яндекса») представила платформу Nebius Token Factory для инференса: она позволяет разворачивать и оптимизировать открытые и кастомизированные ИИ-модели в больших масштабах с высоким уровнем надёжности и необходимым контролем.

Nebius отмечает, что применение закрытых ИИ-моделей может создавать трудности при масштабировании. С другой стороны, открытые и кастомизированные модели позволяют устранить эти ограничения, но управление ими и обеспечение безопасности остаются технически сложными и ресурсоёмкими задачами для большинства команд. Платформа Nebius Token Factory призвана решить существующие проблемы: она сочетает гибкость открытых моделей с управляемостью, производительностью и экономичностью, которые необходимы организациям для реализации масштабных проектов в сфере ИИ.

Nebius Token Factory базируется на комплексной ИИ-инфраструктуре Nebius. Новая платформа объединяет высокопроизводительный инференс, пост-обучение и управление доступом. Обеспечивается поддержка более 40 open source моделей, включая новейшие версии Deep Seek, Llama, OpenAI и Qwen.

Источник изображения: Nebius

Среди ключевых преимуществ Nebius Token Factory заявлены соответствие требованиям корпоративной безопасности (HIPAA, ISO 27001 и ISO 27799), предсказуемая задержка (менее 1 с), автоматическое масштабирование пропускной способности и доступность на уровне 99,9 %. Инференс выполняется в дата-центрах на территории Европы и США без сохранения данных на серверах Nebius. Задействована облачная экосистема Nebius AI Cloud 3.0 Aether, что, как утверждается, обеспечивает безопасность корпоративного уровня, проактивный мониторинг и стабильную производительность.

Отмечается, что Nebius Token Factory может применяться для решения широкого спектра ИИ-задач: от интеллектуальных чат-ботов, помощников по написанию программного кода и генерации с дополненной выборкой (RAG) до высокопроизводительного поиска, анализа документов и автоматизированной поддержки клиентов. Интегрированные инструменты тонкой настройки и дистилляции позволяют компаниям адаптировать большие открытые модели к собственным данным. При этом достигается сокращение затрат на инференс до 70 %. Оптимизированные модели затем можно быстро разворачивать без ручной настройки инфраструктуры.

Компания Positive Technologies опубликовала на площадке GitHub открытое решение Runtime Radar, предназначенное для мониторинга безопасности и реагирования на инциденты в контейнерных средах. Продукт предназначен для работы с платформой Kubernetes в среде Linux.

В основу Runtime Radar положены технологии eBPF и Tetragon для глубокого анализа событий, связанных с работой контейнеров, — процессов, сетевых соединений и изменений прав доступа, — что позволяет немедленно обнаруживать подозрительную активность. Инструмент предлагает централизованное управление всей инфраструктурой, включая работу с несколькими кластерами, и настраивается с помощью готовых политик безопасности. Для расследования инцидентов предусмотрен графический интерфейс, а для интеграции в существующие процессы мониторинга поддерживаются стандартные протоколы и механизмы, такие как syslog, SMTP и webhook.

Пользовательский интерфейс Runtime Radar (источник изображения: runtimeradar.com)

По словам Positive Technologies, контейнерные технологии, в первую очередь платформа Kubernetes, стали отраслевым стандартом для развёртывания приложений и управления ими. Их повсеместное распространение сделало среду выполнения новой целью для атак злоумышленников. Существующие меры защиты часто сосредоточены на стадиях разработки и сборки, и запущенные контейнеры остаются уязвимыми для таких угроз, как несанкционированное использование ресурса, эскалация привилегий и утечка конфиденциальных данных. В результате многие компании сталкиваются с необходимостью мониторинга сложных инфраструктур в реальном времени, но не имеют для этого простых и доступных инструментов. Runtime Radar призван решить эту проблему.

Подчёркивается, что запуск Runtime Radar — это ещё один вклад Positive Technologies в развитие отечественного Open Source-сообщества. Компания планирует и дальше активно развивать проект, дополняя его новыми функциями.

Компании VK Cloud, Yandex Cloud и «Флант» объявили о планах по созданию некоммерческой Ассоциации облачно-ориентированных технологий (АОТ) — первой в РФ организации, которая займётся развитием новых подходов, стандартов и архитектуры нативных облачных технологий без привязки к конкретному вендору.

АОТ призвана объединить игроков отечественного облачного рынка для популяризации облачных технологий, таких как Kubernetes и Cloud-native. Ключевыми задачами ассоциации станут продвижение и внедрение Cloud-native-решений через стандартизацию подходов и компетенций в разработке ПО, поддержка и развитие Open Source-продуктов, а также их внедрение в бизнес-среде, популяризация облачных технологий и Kubernetes, а также развитие и объединение профессионального сообщества.

Источник изображения: Monisha Selvakumar / unsplash.com

Стать партнёром АОТ сможет любая компания, использующая в работе облачные технологии, а участником — любой IT-специалист. Статус партнёра предполагает ежегодные взносы, которые идут на проекты ассоциации, и открывает доступ к проектам и ресурсам АОТ.

«Мы считаем, что базовые облачные технологии должны быть доступны всем, и у каждого должна быть возможность вносить в них свой вклад. Наша совместная задача с партнёрами из Ассоциации облачно-ориентированных технологий — объединить усилия крупнейших организаций и всех инженеров, которым не безразличен Open Source, чтобы ускорить развитие индустрии в целом», — прокомментировали инициативу в компании «Флант».

NVIDIA сообщила о результатах, показанных суперускорителем GB200 NVL72, в новом независимом ИИ-бенчмарке InferenceMAX v1 от SemiAnalysis. InferenceMAX оценивает реальные затраты на ИИ-вычисления, определяя совокупную стоимость владения (TCO) в долларах на миллион токенов для различных сценариев, включая покупку и владение GPU в сравнении с их арендой. InferenceMAX опирается на инференс популярных моделей на ведущих платформах, измеряя его производительность для широкого спектра вариантов использования, а результаты может перепроверить любой желающий, говорят авторы бенчмарка.

Суперускоритель GB200 NVL72 победил во всех категориях бенчмарка InferenceMAX v1. Чипы NVIDIA Blackwell показали наилучшую окупаемость инвестиций — вложение в размере $5 млн приносят $75 млн дохода от токенов DeepSeek R1, обеспечивая 15-кратную окупаемость (год назад NVIDIA обещала ROI на уровне 700 %). Также ускорители поколения Blackwell отличаются самой низкой совокупной стоимостью владения. например, оптимизация ПО NVIDIA B200 позволила добиться стоимости всего в два цента на миллион токенов на OpenAI gpt-oss-120b, обеспечив пятикратное снижение стоимости одного токена всего за два месяца.

NVIDIA B200 первенствовал и по пропускной способности и интерактивности, обеспечив 60 тыс. токенов в секунду на ускоритель и 1 тыс. токенов в секунду на пользователя в gpt-oss с новейшим стеком NVIDIA TensorRT-LLM. NVIDIA сообщила, что постоянно повышает производительность путём оптимизации аппаратного и программного стека. Первоначальная производительность gpt-oss-120b на системе NVIDIA DGX Blackwell B200 с библиотекой NVIDIA TensorRT LLM уже была лидирующей на рынке, но команды NVIDIA и сообщество разработчиков значительно оптимизировали TensorRT LLM для ускорения исполнения открытых больших языковых моделей (LLM).

Источник изображений: NVIDIA

Компания отметила, что выпуск TensorRT LLM v1.0 стал значительным прорывом в повышении скорости инференса LLM благодаря распараллеливанию и оптимизации IO-операций. А у недавно вышедшей модели gpt-oss-120b-Eagle3-v2 используется спекулятивное декодирование — интеллектуальный метод, позволяющий предсказывать несколько токенов одновременно. Это уменьшает задержку и обеспечивает получение ещё более быстрых результатов — пропускная способность выросла втрое, до 100 токенов в секунду на пользователя (TPS/пользователь), а общая производительность на ускоритель выросла с 6 до 30 тыс. токенов.

Для моделей с «плотной» архитектурой (Dense AI), таких как Llama 3.3 70b, которые требуют значительных вычислительных ресурсов из-за большого количества параметров и одновременного использования всех параметров в процессе инференса, NVIDIA Blackwell B200 достиг нового рубежа производительности в бенчмарке InferenceMAX v1, отметила NVIDIA. Суперускоритель показал более 10 тыс. токенов/с (TPS) на GPU при 50 TPS на пользователя, т.е. вчетверо более высокую пропускную способность на GPU по сравнению с NVIDIA H200.

NVIDIA подчеркнула, что такие показатели, как количество токенов на Вт, стоимость на миллион токенов и TPS/пользователь не уступают по важности пропускной способности. Фактически, для ИИ-фабрик с ограниченной мощностью ускорители с архитектурой Blackwell обеспечивают до 10 раз лучшую производительность на МВт по сравнению с предыдущим поколением и позволяют получать более высокий доход от токенов.

Компания отметила, что стоимость обработки одного токена (Cost per Token) имеет решающее значение для оценки эффективности ИИ-модели и напрямую влияет на эксплуатационные расходы. NVIDIA утверждает, что в целом архитектура NVIDIA Blackwell позволила снизить стоимость обработки миллиона токенов в 15 раз по сравнению с предыдущим поколением.

В InferenceMAX используется метод оценки эффективности Pareto front, определяющий наилучшее (компромиссное) сочетание различных факторов для оценки производительности ускорителя. Это показывает, насколько Blackwell лучше конкурентов справляется с балансом стоимости, энергоэффективности, пропускной способности и скорости отклика. Системы, оптимизированные только для одной метрики, могут демонстрировать пиковую производительность «в вакууме», но такая «экономика» не масштабируется в производственных средах.

Компания отметила, что ИИ переходит от экспериментальных пилотных проектов к ИИ-фабрикам — инфраструктуре, которая производит интеллектуальные решения, преобразуя данные в токены и решения в режиме реального времени. Фреймворк NVIDIA Think SMART помогает предприятиям ориентироваться в этом переходе, демонстрируя, как полнофункциональная платформа инференса обеспечивает измеримую окупаемость инвестиций.

Обещая 15-кратную окупаемость инвестиций и непрерывный рост производительности за счёт ПО, NVIDIA не просто лидирует в текущей гонке ИИ-технологий, но и задаёт правила для следующего этапа, где экономика будет определять победителей рынка, пишет The Tech Buzz. Для предприятий, делающих ставку на конкурирующие платформы в своих стратегиях по развёртыванию ИИ, результаты таких бенчмарков должны побудить к пересмотру выбора ИИ-инфраструктуры.

Qualcomm объявила о приобретении Arduino, итальянской компании-разработчика, известной своей open source экосистемой решений на базе микроконтроллеров и ПО. Qualcomm отметила, что сделка позволит ускорить реализацию стратегии по расширению возможностей разработчиков за счёт упрощения доступа к её портфелю передовых технологий и продуктов, а также укрепить свои позиции в области периферийных и ИИ-вычислений. О сделке объявили через несколько дней после победы Qualcomm над Arm в суде.

«Объединяя принципы open source с портфолио Qualcomm Technologies, мы помогаем миллионам разработчиков создавать интеллектуальные решения быстрее и эффективнее», — заявил Накул Дуггал (Nakul Duggal), генеральный менеджер подразделения автомобильных, промышленных и встраиваемых решений для Интернета вещей Qualcomm Technologies, передаёт TechRadar.

Arduino с сообществом из более чем 33 млн активных пользователей сохранит свой бренд и продолжит поддерживать широкий спектр микроконтроллеров, а также разрабатывать решения для различных направлений: от любительских роботов и простых проектов домашней автоматизации до корпоративных платформ Интернета вещей. Финансовые подробности сделки не разглашаются. Её завершение зависит от получения одобрения регулирующих органов и других стандартных условий оформления сделки.

Источник изображения: Qualcomm

В марте 2024 года Qualcomm приобрела компанию Foundries.io, занимающуюся периферийными вычислениями, а в марте 2025 года объявила о приобретении Edge Impulse, разработчика платформы для создания периферийных ИИ-решений. Как отметил ресурс CNBC, Qualcomm стремится диверсифицировать бизнес, поскольку рынок смартфонов стагнирует, а Apple начала переход на собственные модемы. В последнем квартале на долю бизнеса Qualcomm в сфере IoT, включающем в себя многие из её текущих чипов, которые могут использоваться в промышленных или робототехнических продуктах, и автомобильного бизнеса пришлось в общей сложности 30 % от общей выручки от продажи чипов.

Несмотря на то, что Qualcomm неоднократно подчёркивала, что Arduino продолжит существовать как самостоятельная экосистема, всегда существует опасение, что крупная компания, покупая любой небольшой открытый проект, в конечном итоге начнёт ограничивать экосистему, пишет Ars Technica. Это может привести к сокращению или прекращению выпуска аппаратных и программных проектов для сообщества разработчиков или снижение поддержки чипов сторонних производителей. Также это может означать перенос фокуса на крупных корпоративных клиентов Qualcomm в ущерб преподавателям и разработчикам из сообщества Arduino. Впрочем, приверженность Arduino принципам open source может стать страховкой от таких попыток Qualcomm в будущем.

Российский альянс RISC-V, объединяющий крупнейшие компании в области электроники, включая Аквариус», YADRO, «Байкал Электроникс» и др., представил на форуме «Микроэлектроника-2025» планы по внедрению этой архитектуры, передаёт «Коммерсантъ». Согласно данным альянса, с 2024 года российские компании выпустили более 3 млн продуктов на RISC-V-архитектуре.

По количеству запущенных на RISC-V в серию чипов прирост отмечен только у микроконтроллеров — с двух чипов, разработанных АО «Микрон» (ГК «Элемент») и АО «НИИЭТ» в 2024 году, до серии микроконтроллеров BE-U1000 от «Байкал Электроникс» и шести прототипов вышеназванных компаний в 2025 году. На основе этих чипов на текущий момент насчитывается больше десяти моделей изделий против пяти в 2024 году. В 2026 году альянс планирует запустить все объявленные прототипы в серийное производство, увеличив количество новых моделей устройств до более чем 30.

Источник изображения: «Байкал Электроникс»

«Байкал Электроникс» также анонсировала выпуск 1-ГГц ИИ-ускорителя Baikal AI производительностью 30 TOPS при 30-Вт энергопотреблении, который получит управляющее RISC-V-ядро. Управляющие ядра на базе этой архитектуры использует, например, Google в своих TPU.

Согласно докладу, на рынке насчитывается четыре линейки лицензированных ядер, разрабатываемых двумя компаниями. Новые ядра появятся не раньше 2026 года. Председатель технологического комитета альянса RISC-V Сергей Якушкин назвал наличие нескольких компаний-разработчиков, а также университетских проектов и ядер с открытым исходным кодом основным преимуществом архитектуры. В связи с этим он отметил снижение риска зависимости от конкретного поставщика для производителей конечных устройств.