Компания ASRock Rack на выставке CES 2026 продемонстрировала ИИ-сервер 4U16X-GNR2/ZC, первая информация о котором была раскрыта в октябре прошлого года. Новинка создана в партнёрстве с разработчиком систем жидкостного охлаждения ZutaCore.

Устройство выполнено в форм-факторе 4U. Возможна установка двух процессоров Intel Xeon 6700E (Sierra Forest-SP) или Xeon 6500P/6700P (Granite Rapids-SP). Доступны 32 слота для модулей оперативной памяти DDR5, три разъёма PCIe 5.0 x16 для карт FHHL и два сетевых порта 1GbE на базе контроллера Intel I350-AM2.

Задействована аппаратная платформа NVIDIA HGX B300. Для отвода тепла используется система прямого жидкостного охлаждения ZutaCore HyperCool. Это двухфазное решение основано на применении специальной диэлектрической жидкости, которая не вызывает коррозии. Утверждается, что конструкция HyperCool безопасна для IT-оборудования и гарантирует сохранение работоспособности даже в случае утечки. СЖО поставляется в полностью собранном виде, что сокращает время монтажа в стойку.

Сервер 4U16X-GNR2/ZC оборудован 12 фронтальными отсеками для SFF-накопителей с интерфейсом PCIe 5.0 x4 (NVMe); допускается горячая замена. Кроме того, есть внутренний разъём для одного SSD типоразмера М.2 (PCIe 5.0 x2). За питание отвечают десять блоков мощностью 3000 Вт с сертификатом 80 Plus Titanium. Габариты машины составляют 900 × 448 × 175 мм. Отмечается, что в стандартной стойке 42U могут быть размещены до восьми подобных серверов, что обеспечивает высокую плотность вычислительной мощности для наиболее ресурсоёмких нагрузок ИИ.

Компания Sapphire Technology анонсировала плату EDGE+VPR-7P132 на платформе AMD Embedded+, предназначенную для построения различных периферийных устройств с ИИ-функциями. В новинке соседствуют процессор AMD Ryzen AI Embedded и адаптивная «система на чипе» AMD Versal AI Edge Gen 2.

Решение выполнено в форм-факторе Mini-ITX с размерами 170 × 170 мм. Задействовано FPGA-решение Versal AI Edge Gen 2 VE3558 с восемью ядрами Arm Cortex-A78AE, десятью ядрами реального времени Arm Cortex-R52, графическим блоком Arm Mali-G78AE. Программируемая часть содержит 492 тыс. логических ячеек и 225 тыс. LUT. Чип обеспечивает ИИ-производительность до 123 TOPS на операциях INT8. Есть 16 Гбайт памяти LPDDR5-4266, флеш-модуль UFS 3.1 вместимостью 256 Гбайт, интерфейс Mini DisplayPort, а также модуль TPM 2.0 (Infineon OPTIGA TPM SLM 9672) и 250-контактный коннектор для плат расширения.

CPU-секция получила процессор Ryzen AI Embedded P132 (V4526iX), который объединяет шесть ядер с архитектурой Zen 5 (12 потоков) с тактовой частотой до 4,5 ГГц, графический ускоритель AMD Radeon (RDNA 3.5) и нейропроцессорный блок с ИИ-производительностью до 50 TOPS в режиме INT8. Чип функционирует в тандеме с 64 Гбайт памяти LPDDR5-4266 (впаяна на плату). Предусмотрены коннектор M.2 Key M 2280 для SSD (PCIe 4.0 x4), слот M.2 Key E 2230 (PCIe 4.0 x1, I2S, USB 2.0) для адаптера Wi-Fi/Bluetooth и разъём OCulink x4.

Источник изображения: Sapphire

Плата получила два сетевых порта 10GbE, по два порта USB 3.2 Gen 2 Type-A и USB 2.0 Type-A, коннектор USB4 Type-C, четыре интерфейса Mini DisplayPort. Через внутренние разъёмы можно использовать аудиоинтерфейсы. Питание (12 В) подаётся через DC-коннектор. Диапазон рабочих температур простирается от 0 до +60 °C. Заявлена совместимость с RHEL/CentOS 7.9, RHEL 8.2-8.6 и Ubuntu 22.04. В качестве платы расширения упомянут модуль с поддержкой 12 камер для автомобильных систем и робототехники.

NVIDIA объявила о запуске платформы следующего поколения Rubin, которая приходит на смену Blackwell Ultra. Компания отметила, что платформа Rubin объединяет сразу пять инноваций, включая новейшие поколения интерконнекта NVIDIA NVLink, Transformer Engine, Confidential Computing и RAS Engine, а также процессор NVIDIA Vera. Примечательно, что NVIDIA снова решила вернуться к именованию на основе количества суперчипов (NVL72), а не ускорителей (NVL144), как обещала в прошлом году.

Созданная с использованием экстремального совместного проектирования на аппаратном и программном уровнях, NVIDIA Vera Rubin обеспечивает десятикратное снижение стоимости токенов для инференса и четырёхкратное сокращение количества ускорителей для обучения моделей MoE по сравнению с платформой NVIDIA Blackwell. Коммутационные системы NVIDIA Spectrum-X Ethernet Photonics обеспечивают пятикратное повышение энергоэффективности и времени безотказной работы.

Источник изображений: NVIDIA

Платформа Rubin построена на шести чипах — Arm-процессоре Vera, ускорителе Rubin, коммутаторе NVLink 6, адаптере ConnectX-9 SuperNIC, DPU BlueField-4 и Ethernet-коммутаторе NVIDIA Spectrum-6. Ускорители Rubin поначалу будут доступны в двух форматах. В первом случае — в составе стоечной платформы DGX Vera Rubin NVL72, которая объединяет 72 ускорителя Rubin и 36 процессоров Vera, NVLink 6, ConnectX-9 SuperNIC и BlueField-4. Также ускорители Rubin будут доступны в составе платформы DGX/HGX Rubin NVL8 на базе x86-процессоров. Обе платформы будут поддерживаться кластерами NVIDIA DGX SuperPod, сообщил ресурс CRN.

Как отметила NVIDIA, разработанный для агентного мышления, процессор NVIDIA Vera является самым энергоэффективным процессором для крупномасштабных ИИ-фабрик. Он оснащён 88 кастомными Armv9.2-ядрами Olympus с 176 потоками с новой технологией пространственной многопоточности NVIDIA, 1,5 Тбайт системной памяти SOCAMM LPDDR5x (1,2 Тбайт/с), возможностями конфиденциальных вычислений и быстрым интерконнектом NVLink-C2C (1,8 Тбайт/с в дуплексе).

NVIDIA Rubin с аппаратным адаптивным сжатием данных обеспечивает до 50 Пфлопс (NVFP4) для инференса, что в пять раз быстрее, чем Blackwell. Он также обеспечивает до 35 Пфлопс (NVFP4) в режиме, что в 3,5 раза быстрее, чем его предшественник. Пропускная способность 288 Гбайт HBM4 составляет 22 Тбайт/с, что в 2,8 раза быстрее предшественника, а пропускная способность NVLink на один ускоритель вдвое выше — 3,6 Тбайт/с (в дуплексе).

NVIDIA также сообщила, что Vera Rubin NVL72 обладает 54 Тбайт памяти LPDDR5x, что в 2,5 раза больше, чем у Blackwell, и 20,7 Тбайт памяти HBM4, что на 50 % больше, чем у предшественника. Агрегированная пропускная способность HBM4 достигает 1,6 Пбайт/с, что в 2,8 раза больше, а скорость интерконнекта составляет 260 Тбайт/с, что вдвое больше, чем у платформы Blackwell NVL72, и «больше, чем пропускная способность всего интернета». Ожидаемый уровень энергопотребления составит от 190 до 230 кВт на стойку.

Компания отметила, что Vera Rubin NVL72 — первая стоечная платформа, обеспечивающая конфиденциальные вычисления, которая поддерживает безопасность данных на уровне доменов CPU, GPU и NVLink. Коммутатор NVLink 6 с жидкостным охлаждением оснащён 400G-блоками SerDes, обеспечивает пропускную способность 3,6 Тбайт/с на каждый GPU для связи между всеми GPU, общую пропускную способность 28,8 Тбайт/с и 14,4 Тфлопс внутрисетевых вычислений в формате FP8.

Хотя NVIDIA заявила, что Rubin находится в «полномасштабном производстве», аналогичные продукты от партнёров появятся только во II половине этого года. Среди ведущих мировых ИИ-лабораторий, поставщиков облачных услуг, производителей компьютеров и стартапов, которые, как ожидается, внедрят Rubin, компания назвала Amazon Web Services (AWS), Anthropic, Black Forest Labs, Cisco, Cohere, CoreWeave, Cursor, Dell Technologies, Google, Harvey, HPE, Lambda, Lenovo, Meta✴, Microsoft, Mistral AI, Nebius, Nscale, OpenAI, OpenEvidence, Oracle Cloud Infrastructure (OCI), Perplexity, Runway, Supermicro, Thinking Machines Lab и xAI.

ИИ-лаборатории, включая Anthropic, Black Forest, Cohere, Cursor, Harvey, Meta✴, Mistral AI, OpenAI, OpenEvidence, Perplexity, Runway, Thinking Machines Lab и xAI, рассматривают платформу NVIDIA Rubin для обучения более крупных и мощных моделей, а также для обслуживания мультимодальных систем с длинным контекстом с меньшей задержкой и стоимостью по сравнению предыдущими поколениями ускорителей. Партнёры по инфраструктурному ПО и хранению данных AIC, Canonical, Cloudian, DDN, Dell, HPE, Hitachi Vantara, IBM, NetApp, Nutanix, Pure Storage, Supermicro, SUSE, VAST Data и WEKA работают с NVIDIA над разработкой платформ следующего поколения для инфраструктуры Rubin.

В связи с тем, что рабочие нагрузки агентного ИИ генерируют огромные объёмы контекстных данных, NVIDIA также представляла новую платформу хранения контекста инференса NVIDIA Inference Context Memory Storage Platform — новый класс инфраструктуры хранения, разработанной для масштабирования контекста инференса.

Сообщается, что платформа, работающая на базе BlueField-4, обеспечивает эффективное совместное использование и повторное применение данных KV-кеша в рамках всей ИИ-инфраструктуры, повышая скорость отклика и пропускную способность, а также обеспечивая предсказуемое и энергоэффективное масштабирование агентного ИИ.

Дион Харрис (Dion Harris), старший директор NVIDIA по высокопроизводительным вычислениям и решениям для ИИ-инфраструктуры, сообщил, что по сравнению с традиционными сетевыми хранилищами для данных контекста инференса, новая платформа обеспечивает до пяти раз больше токенов в секунду, в пять раз лучшую производительность на доллар и в пять раз лучшую энергоэффективность.

Компания Meta✴, по сообщению ресурса Phoronix, использует на своих серверах планировщик задач Linux, который изначально был разработан для портативной игровой консоли Valve Steam Deck. Об этом инженеры гиперскейлера рассказали на мероприятии Linux Plumbers Conference в Токио.

Речь идёт о решении SCX-LAVD, созданием которого по контракту с Valve занималась фирма Igalia, специализирующейся на Linux. Ранее планировщик SCX-LAVD уже применялся в различных проектах по разработке игрового софта для Linux, включая CachyOS Handheld Edition, Bazzite и др.

Оказалось, что SCX-LAVD эффективно работает не только на портативных устройствах, но и на полноценных серверах. В Meta✴ рассматривали это решение в качестве «планировщика по умолчанию» для Linux-серверов с различным аппаратным оснащением и в разных сценариях использования, при которых не требуется специализированный планировщик. Специалисты Meta✴ пришли к выводу, что SCX-LAVD хорошо функционирует на серверах при наращивании ресурсов CPU и RAM. При этом обеспечивается необходимая балансировка нагрузки.

Источник изображения: Meta✴

В целом, как подчеркивается, SCX-LAVD демонстрирует производительность, аналогичную или даже превосходящую показатели EEVDF (Earliest Eligible Virtual Deadline First) — нового алгоритма планирования задач в ядре Linux, который заменяет старый планировщик CFS (Completely Fair Scheduler).

Профессору Роберту Риччи (Robert Ricci) из Школы вычислительной техники Калерта при Университете Юты (Kahlert School of Computing) удалось восстановить хранившуюся на ленточном накопителе выпуска 1970-х годов UNIX V4, первую в истории версию операционной системы UNIX, ядро которой было написано на новом на тот момент языке программирования C. Как сообщает ресурс The Register, её можно скачать с Internet Archive и запустить в SimH.

Для восстановления данных Риччи воспользовался программой readtape, разработанной Леном Шустеком (Len Shustek) из Музея компьютерной истории (Computer History Museum). Как и более известный инструмент Greaseweazle для архивирования старых дискет эта программа вместо того, чтобы пытаться скопировать байты или секторы с носителя — другими словами, обработанные цифровые данные — напрямую работает с магнитным слоем накопителя, что делает возможным исправление некоторых ошибок. В данном случае только два блока не считывались должным образом, но и собранных данных оказалось достаточно для восстановления их содержимого.

Источник изображения: The Register

На Internet Archive хранится «сырой» образ размером 1,6 Гбайт, хотя сама лента имеет ёмкость 40 Мбайт. Анджело Папенхофф (Angelo Papenhoff) предложил более компактную версию, дополненную файлом README с объяснением, как её запустить. Восстановленные данные содержат всего лишь около 55 тыс. строк кода Version 4 Unix, из которых около 25 тыс. строк написаны на C, и менее тысячи строк комментариев. По-настоящему Unix начала разрастаться с седьмым изданием — Unix V7. Она стала вирусной, а её преемники, форки и переписанные версии были широко приняты в индустрии и академических кругах.

Участники проекта Debian объявили о том, что в следующем релизе этой операционной системы появится официальная поддержка процессорной архитектуры LoongArch, разработанной китайской компанией Loongson, которая намерена сделать свою ISA третьей по популярности после Arm и x86. Данная аппаратная платформа, вдохновлённая MIPS и RISC-V, в условиях сформировавшейся геополитической обстановки набирает популярность.

В августе 2023-го разработчики Debian сообщили о реализации порта «Loong64» для систем, оснащённых CPU с архитектурой LoongArch. Отмечается, что поддержка LoongArch реализована в основных компиляторах и внедряется в различных областях экосистемы open source.

Официально LoongArch будет поддерживаться в Debian 14 с кодовым именем Forky. Релиз этой ОС запланирован на 2027 год. Участники проекта Debian отмечают, что на текущий момент в рамках интеграции поддержки LoongArch вручную собран и импортирован начальный набор из 112 пакетов.

Источник изображения: Loongson

Архитектуру LoongArch берут на вооружение российские компании в связи с западными санкциями. В частности, на днях отечественная компания «Трамплин Электроникс» раскрыла информацию о 12-нм серверных процессорах «Иртыш» C616, C632 и C664 с 16, 32 и 64 ядрами LAA64 на базе LoongArch. Кроме того, к выпуску готовятся SoC «Иртыш A68SV» и плата для разработчиков Devboard на базе архитектуры LoongArch LA364E. Ранее российская «Аскон» представила инженерный программно-аппаратный комплекс (ПАК), построенный на чипе семейства LoongArch: система выполнена в виде настольной рабочей станции. В качестве программной платформы применяется «Альт» разработки «Базальт СПО».

Организация Linux Foundation опубликовала финансовые показатели деятельности в 2025 году. Общие поступления достигли $311,3 млн, что на 6,5 % больше по сравнению с предыдущим годом, когда они составляли $292,2 млн. При этом расходы сократились на 5 % — с $299,7 млн до $284,8 млн.

В общем объёме выручки на пожертвования и взносы, а также средства участников организации в 2025-м пришлось $133,3 млн. Ещё $83,6 млн составила целевая поддержка проектов, $58,6 млн — спонсорство мероприятий и регистрационные взносы на конференциях. Поступления от обучающих курсов и выдачи сертификатов оцениваются в $29,6 млн. Все прочие виды деятельности вместе взятые принесли $6,2 млн.

Крупнейшей статьёй расходов является поддержка проектов — $181,8 млн. На программы обучения в 2025 году потрачено $21,6 млн, на инфраструктуру — $17,7 млн, на проведение мероприятий — $16,8 млн. Приблизительно $15,8 млн израсходовано на поддержание корпоративных операций, $15,7 млн — на сопровождение сообщества. На проекты, связанные непосредственно с ядром Linux, затрачено $8,4 млн (менее 3 % от всего бюджета). Примерно $6,8 млн пришлось на международные операции.

Источник изображения: Linux Foundation

В отчете говорится, что по итогам 2025 года Linux Foundation курировала почти 1500 проектов против примерно 1300 годом ранее. Их наибольшая доля связана с облачными технологиями, контейнерами и виртуализацией — 23 %. На втором месте находятся сетевые и периферийные решения с 14 %, а замыкают тройку проекты в области искусственного интеллекта, машинного обучения и аналитики данных с 12 %. Около 12 % приходится также на кроссплатформенные решения, 10 % — на разработку веб-сервисов и приложений, 5 % — на безопасность. Суммарный вклад всех прочих проектов (блокчейн, интернет вещей, встраиваемые системы, DevOps и др.) оценивается в 24–25 %.

Разработчик «Инферит ОС» (входит в группу компаний Softline) сообщил о выпуске версии 10.1 операционной системы «МСВСфера», ключевым нововведением которой стал умный помощник «Василиса», реализованный с использованием технологий машинного обучения и искусственного интеллекта на базе нейронных сетей.

Инструмент «Василиса» разработан новосибирской компанией «Сибирские нейросети», построен на основе открытой ИИ-модели Qwen3 от китайской компании Alibaba и производит все вычисления локально, без передачи данных вовне, что делает его оптимальным решением для применения в корпоративной среде с высокими требованиями к безопасности обрабатываемой информации (госсектор, финтех, оборонно-промышленный комплекс). Помощник выполняет умный поиск по локальным документам и базам знаний, умеет решать аналитические задачи и обрабатывать данные, поддерживает работу с файлами форматов PDF, DOCX, PPTX, TXT, может использоваться для оперативного разрешения возникающих вопросов, генерации идей и получения консультаций.

Для работы ИИ-ассистента «Василиса» в локальном режиме необходим компьютер с конфигурацией от 16 Гбайт оперативной памяти и процессором уровня Intel Core i5 (6 ядер). Для слабых машин компанией «Сибирские нейросети» предлагается возможность подключения помощника к облачным вычислительным ресурсам. По заверениям разработчика, при использовании такого сценария ИИ-помощник не отправляет в интернет полные данные из файлов пользователя — передаются только релевантные фрагменты, необходимые для ответа на конкретный запрос. Это обеспечивает баланс между мощностью внешней ИИ-модели и безопасностью корпоративной информации.

Помимо ИИ-ассистента «Василиса» в состав релиза ОС «МСВСфера» 10.1 вошли аудио- и видеоконвертер, корпоративный менеджер Compass, пакет офисных программ «Р7-Офис», обновлённый «Центр приложений», а также расширенная административная панель Cockpit.

Платформа «МСВСфера» построена на базе ядра Linux, зарегистрирована в реестре отечественного программного обеспечения Минцифры и является альтернативой зарубежным ОС уровня Enterprise Linux. Операционная система представлена в редакциях для рабочих станций и серверов и подходит для использования как в государственных, так и в коммерческих организациях. Продукт содержит встроенные инструменты миграции с Red Hat Enterprise Linux, CentOS, AlmaLinux, Rocky Linux, Oracle Enterprise Linux и поддерживается производителем в рамках десятилетнего жизненного цикла, включая выпуск обновлений и исправлений безопасности, что гарантирует стабильность и защищённость IT-инфраструктуры клиента.

Для физических лиц дистрибутив ОС «МСВСфера» (в исполнении для рабочих станций) предоставляется бесплатно, для корпоративных заказчиков стоимость платформы варьируется в зависимости от количества приобретаемых лицензий.

Компании SK hynix и NVIDIA, по сообщениям сетевых источников, занимаются совместной разработкой сверхбыстрых SSD, которые, как ожидается, помогут устранить узкие места современных ИИ-платформ. Проект получил название Storage Next: он предполагает создание чипов флеш-памяти NAND и сопутствующих контроллеров следующего поколения.

По информации ресурса ZDNet, первые прототипы изделий партнёры намерены представить к концу следующего года. Речь идёт о накопителях с интерфейсом PCIe 6.0, которые смогут демонстрировать показатель IOPS (операций ввода/вывода в секунду) на уровне 25 млн. Более того, в 2027-м, как ожидается, будет выпущено устройство с величиной IOPS до 100 млн. Для сравнения, современные высокопроизводительные SSD корпоративного класса имеют значение IOPS на уровне 2–3 млн.

Источник изображения: SK hynix

В основу накопителей Storage Next лягут наработки SK hynix в области памяти AI-N (AI-NAND), оптимизированной для ИИ. В частности, упоминаются решения AI-N P: предполагается, что такие устройства будут выполнены в форм-факторе EDSFF E3.x. Они получат контроллер, предназначенный для выполнения как обычных рабочих нагрузок, так и с высоким показателем IOPS.

По мере того, как ИИ-платформы переходят от обучения к инференсу, возможностей памяти HBM с высокой пропускной способностью оказывается недостаточно: наблюдается разрыв между объёмом и производительностью HBM и вычислительными возможностями ИИ-ускорителей на базе GPU. Цель проекта Storage Next состоит в том, чтобы решить эту проблему путём использования инноваций в области NAND. По сравнению с современными SSD накопители Storage Next смогут демонстрировать увеличение показателя IOPS в 30–50 раз. Кроме того, SK hynix разрабатывает память AI DRAM (AI-D) для ИИ-платформ: эти изделия, как предполагается, помогут справиться с нехваткой памяти.

В связи с прекращением поставок в Россию ускорителей NVIDIA, ограничениями на загрузку драйверов и отсутствием их техподдержки Институт искусственного интеллекта МФТИ провёл исследование рынка альтернативных ускорителей, включая продукты китайских производителей Moore Threads и MetaX с целью оценки их способности обеспечить полный цикл работы современных ИИ-моделей.

Исследование включало анализ архитектурных особенностей ускорителей, драйверов, совместимости с фреймворками и тестирование под нагрузкой при работе с LLM, инференсом, задачами компьютерного зрения и распределённых вычислений. Проведена оценка скорости и воспроизводимости вычислений, устойчивости при росте нагрузки и стабильности поведения моделей на разных типах ускорителей.

Исследователи пришли к выводу, что ускорители Moore Threads s4000 и MetaX C500 могут применяться в широком спектре сценариев, обеспечивая стабильный запуск популярных LLM, корректную работу современных фреймворков, предсказуемую производительность и устойчивость работы при длительных нагрузках. В отдельных типах вычислений альтернативные ускорители не уступали или даже обгоняли NVIDIA A100.

Особое внимание было уделено возможности работы альтернативных ускорителей в составе вычислительных узлов и кластеров. Разработанный стек ПО позволяет эффективно распределять ресурсы, объединять мощности для работы с крупными моделями и создавать кластерные конфигурации, сообщили в МФТИ. В МФТИ планируют и дальше тестировать новые поколения ускорителей, расширив перечень поддерживаемых моделей, а также намерены подготовить отраслевые рекомендации для создания автономной ИИ-инфраструктуры.

Источник изображения: Walter Frehner / Unsplash

На основе исследования в МФТИ был создан Центр компетенций по решениям, не зависящим от NVIDIA, который объединяет лучшие инженерные практики, методики тестирования, оптимизированные конфигурации и опыт взаимодействия с поставщиками. Он будет оказывать помощь компаниям в подборе оборудования, проведении нагрузочного тестирования под конкретные задачи, настройке вычислительных цепочек, а также может сопровождать платформы в процессе эксплуатации.