Молодая компания GPUnet, занимающаяся технологиями облачных вычислений, сообщила о проведении раунда финансирования Series A, в ходе которого привлечено $5,25 млн. В число инвесторов вошли Momentum6, Spicy Capital, Exnetwork, Blackdragon, Zephyrus Capital, Aza Ventures, F7 Foundation, Halvings Capital и Bigger than Race.

Стартап GPUnet создаёт платформу децентрализованных облачных вычислений на базе GPU. Отмечается, что в свете стремительного развития технологий ИИ ускорители на базе GPU превратились в дефицитный ресурс. Вместе с тем в мировом масштабе четыре крупнейших поставщика облачных услуг — Amazon, Google, Microsoft и Oracle — контролируют 80 % соответствующих мощностей. В результате компании и исследовательские организации вынуждены либо подписываться на сервисы по значительной цене, либо закупать собственное оборудование. Но во втором случае требуются навыки управления ЦОД, а поставки ускорителей занимают много времени.

GPUnet рассчитывает решить перечисленные проблемы путём объединения в единую сеть ресурсов независимых операторов дата-центров, которые специализируются на «вычислениях для проектов Web3», в частности, для майнинга. Отмечается, что такие операторы зачастую располагают ценными вычислительными ресурсами в небольших кластерах. GPUnet планирует использовать архитектуру распределённых вычислений, чтобы объединить кластеры в единую экосистему, создав удобную облачную среду для разработчиков и исследователей.

Источник изображения: GPUnet

На веб-сайте GPUnet говорится, что посредством новой платформы клиенты получают доступ к ускорителям NVIDIA. В частности, стоимость аренды H100 составляет $5/час, A100 — $1,5/час, А10 — $1/час. К 2030 году GPUnet рассчитывает объединить в своей экосистеме до 1 млн GPU.

Компания Kalray объявила о коммерческой доступности новых ускорителей Turbocard4 (TC4). Новинка позиционируется в качестве решения для ускорения работы систем машинного зрения, либо как акселератор «умной» индексации данных.

На борту ускорителя, выполненного в формате FHFL установлено сразу четыре чипа DPU Coolidge 2 с фирменной архитектурой Kalray MPPA. Эти процессоры были анонсированы ещё летом прошлого года в качестве энергоэффективных DPU с производительностью до 1,5 Тфлопс в режиме FP32 и 50 Топс в характерном для инференса режиме INT8.

Источник изображений здесь и далее: Kalray

Выбор рынков не случаен: машинное зрение сегодня является быстро растущей отраслью, в 2023 году оцененной в более чем $20 млрд, а к 2032 году эта цифра обещает вырасти до $175 млрд. Про индексацию данных для генеративного ИИ нечего и говорить — на дворе бум подобных технологий, а объёмы наборов данных постоянно растут. Такие датасеты требуют эффективной предобработки, иначе растущее время выборки нужных данных будет сдерживать производительность и обучения, и инференса.

Интересно, что производятся TC4 в Европе, на французской фабрике Asteelflash, уже получившей первый заказ на сумму более $1 млн. В силу перспективности избранных направлений не следует удивляться, что европейская инициатива Kalray и Asteelflash поддержана французским правительством в рамках программы CARAIBE. Уже в 2025 году планируется довести темпы производства ускорителей TC4 с сотен до нескольких тысяч в месяц.

Coolidge 2, по словам создателей, представляет собой универсальное решение на базе архитектуры VLIW. Он имеет 80 ядер с частотой до 1,2 ГГц, причём каждое ядро располагает FPU (IEEE 754-2008). Имеются оптимизации для матричных операций и трансцендентных функций. Процессор разделён на 5 кластеров по 16 ядер, каждый кластер имеет дополнительное управляющее ядро, отвечающее также за функции безопасности. Дополняет Coolidge 2 кеш объёмом 8 Мбайт, двухканальный контроллер памяти DDR4-3200 и пара интерфейсов 100GbE с поддержкой RoCE. Чип поддерживает форматы INT8, FP16, FP32 и даже FP64.

Поскольку на борту Turbocard4 работает сразу четыре Coolidge 2, речь идёт о 6 Тфлопс для FP32, 100 Тфлопс для FP16 и 200 Топс для INT8 при теплопакете в районе 120 Вт. Что касается программной поддержки, Kalray сопровождает свои решения SDK, базирующимся на открытых стандартах. Поддерживаются Linux и RTOS.

Компания Meta✴ поделилась подробностями о следующем собственных ИИ-ускорителей Meta✴ Training and Inference Accelerator. Новый чип отличается более высокой производительностью по сравнению со чипом MTIA v1, представленным в мае прошлого года, и будет играть решающую роль в обеспечении работы ИИ-моделей Meta✴.

Следующее поколение крупномасштабной инфраструктуры Meta✴ рассчитано на поддержку новых продуктов и услуг в области генеративного ИИ, рекомендательных систем и передовых исследований в области ИИ. Создание нового чипа является частью инвестиций в инфраструктуру. В ближайшие годы, как ожидается, затраты в этом направлении будут расти, поскольку требования к вычислительным ресурсам для поддержки моделей будут расти вместе с усложнением последних.

Источник изображений: Meta✴

Архитектура чипа ориентирована на обеспечение «правильного баланса вычислений, пропускной способности и объёма памяти» даже при относительно небольших размерах обрабатываемых последовательностей. MTIA v2 в сравнении с MTIA v1 в 3,5 раза быстрее в обычных вычислениях и в 7 раз — в разреженных. Новый чип изготавливается по 5-нм техпроцессу TSMC и имеет габариты 25,6 × 16,4 мм (упаковка 40 × 50 мм). Ускоритель работает на частоте 1,35 ГГц, а его TDP составляет 90 Вт, тогда как 7-нм MTIA v1 работал на частоте 800 МГц и имел TDP всего 25 Вт. Готовая стоечная система вмещает до 72 ускорителей и состоит из трёх шасси с 12 платами, на каждой из которых размещено по два ускорителя. Для дальнейшего масштабирования можно добавить RDMA-сеть.

Чип состоит из 64 вычислительных элементов (PE). У каждого PE есть небольшой блок локальной памяти объёмом 384 Кбайт с ПСП 1 Тбайт/с. На весь чип приходится 256 Мбайт SRAM (2,7 Тбайт/с), а внешняя память представлена 128 Гбайт LPDDR5 (204,8 Гбайт/с). Для подключения к хосту используется интерфейс PCIe 5.0 x8 (32 Гбайт/с). При работе с матрицами чип развивает 177 (FP16/BF16) и 354 (INT8) Тфлопс, в разреженных вычислениях — вдвое больше. SIMD-блоки выдают 2,76 Тфлопс для FP32 и 5,53 Тфлопс для INT8/FP16/BF16. В векторных расчётах значения те же, только для INT8 показатель составляет уже 11,06 Тфлопс.

MTIA v2 совместим с кодами, разработанными для MTIA v1. Стек MTIA ориентирован на PyTorch 2.0 и включает компилятор Triton-MTIA. Предварительные испытания MTIA v2 на четырёх ключевых ИИ-моделях компании показали, что он втрое быстрее MTIA v1 чип первого поколения. А на уровне платформы достигнуто шестикратное увеличение пропускной способности модели и рост производительности на Вт в 1,5 раза. Чипы MTIA уже развёрнуты в ЦОД компании. Правда, для обучения Meta✴ их пока не использует.

С момента анонса ускорителей Intel Habana Gaudi2 минуло два года и всё это время они достойно сражались с решениями NVIDIA, хоть и уступая в чистой производительности, но нередко выигрывая по показателю быстродействия в пересчёте на доллар. Теперь пришло время нового поколения — корпорация Intel анонсировала выпуск чипов Gaudi3 и ускорителей на их основе.

Новый ИИ-процессор Gaudi3 взял на вооружение 5-нм техпроцесс TSMC, а также получил чиплетную компоновку, которая, впрочем, на логическом уровне никак себя не проявляет — Gaudi3 с точки зрения хоста остаётся монолитным ускорителем. Был увеличен с 96 до 128 Гбайт объём набортной памяти, но это по-прежнему HBM2e в отличие от решений основного соперника, давно перешедшего на HBM3.

Источник изображений здесь и далее: Intel

Intel выступила с достаточно серьёзным заявлением о 50 % превосходстве новинки в инференс-сценариях над NVIDIA H100, а также о 40 % преимуществе в энергоэффективности при существенно меньшей стоимости. Звучит многообещающе, особенно на фоне сочетания высоких цен с дефицитом со стороны «зелёных».

Физически, как уже упоминалось, Gaudi3 состоит из двух одинаковых кристаллов, «сшитых» между собой быстрым низколатентным интерконнектом. Архитектурно чип подобен предшественнику и по-прежнему включает блоки матричной математики (MME) и кластеры программируемых тензорных процессоров (TPC), имеющих доступ к разделу быстрой памяти SRAM.

Однако в сравнении с Gaudi2 количество блоков серьёзно выросло: вместо 2 MME в составе Gaudi3 теперь 8 таких блоков, а число тензорных процессоров увеличилось с 24 до 64. Вдвое, то есть с 48 до 96 Мбайт, вырос объём SRAM, а её пропускная способность возросла с 6,4 Тбайт/с до 12,8 Тбайт/с. Логически Gaudi3 делится на ядра DCORE (Deep Learning Core), в состав каждого входит два движка MME, 16 тензорных ядер и 24 Мбайт кеша L2.

Блок-схема Gaudi3

Усилен также блок медиадвижков, их в новом чипе 14 против 8 у Gaudi2. Всё это не могло не сказаться на тепловыделении: несмотря на применение 5-нм техпроцесса теплопакет у флагманского варианта составляет целых 900 Вт, хотя в новом модельном ряду есть и не столь горячие версии с TDP 600 и 450 Вт. Последний вариант предназначен для экспорта в КНР.

Архитектура Gaudi3 и его программная прослойка

Поскольку объём HBM2e был увеличен с 96 до 128 Гбайт, в сборке используется не шесть, а восемь 16-Гбайт кристаллов, что позволило увеличить ПСП с 2,46 до 3,7 Тбайт/с. Работает память на частоте 3,6 ГГц. В составе Gaudi3 также имеется специализированный программируемый блок управления. Он отвечает за формирование очередей, управление прерываниями, синхронизацию, работу планировщика и имеет выход непосредственно на шину PCIe.

Управляющая подсистема (Control Path) Gaudi3

Сетевая часть всё ещё состоит из 24 контроллеров Ethernet (c RoCE), но появилась поддержка скорости 200 Гбит/с, а значит, вдвое возросла и совокупная производительность сети. Intel подчёркивает, что для масштабирования кластеров на базе Gaudi3 нужна обычная Ethernet-фабрика (а ещё лучше Ultra Ethernet) и нет никакой привязки к конкретному вендору, что является упрёком NVIDIA с её InfiniBand. Наконец, в качестве хост-интерфейса на смену PCI Express 4.0 пришёл PCI Express 5.0 (x16), что также означает подросшую с 64 до 128 Гбайт/с пропускную способность.

Сравнительные характеристики Gaudi2 и Gaudi3

Все эти улучшения позволяют Intel говорить о теоретической производительности в 2–4 раза более высокой, нежели было достигнуто в поколении Gaudi2. Наибольший прирост заявлен для операций с форматом BF16 на MME, что вполне закономерно, учитывая большее количество самих MME.

На практике результаты, демонстрируемые Gaudi3, выглядят также достаточно многообещающе: в тестах на обучение популярных нейросетей преимущество над Gaudi2 ни разу не составило менее 1,5x, а в отдельных случаях даже превысило 2,5x.

В инференс-тестах отрыв оказался чуть меньше, но и здесь минимальна разница составляет полтора раза. Что немаловажно для инференс-сценариев, серьёзно улучшились показатели латентности. Отчасти это заслуга не только серьёзно подросших «мускул» нового процессора, но и наличие большего объёма HBM, что позволяет разместить в памяти больше параметров и расширить контекстное окно.

Опубликовала Intel и результаты сравнительного тестирования Gaudi3 против NVIDIA H100 в MLPerf, где новинка действительно выступила весьма достойно, в худшем случае демонстрируя 90% от производительности H100,  а в отдельных тестах опережая конкурента более чем в 2,5 раза. Примерно так же распределились результаты и в тестах на энергоэффективность.

Что же касается инженерно-технической реализации, то на этот раз Intel представила сразу несколько вариантов ускорителей на базе Gaudi3, отличающихся как теплопакетом, так и конструктивом. Самым быстрым вариантом в семействе является модуль HL-325L OCP. Он выполнен в формате мезонинной платы OCP OAM 2.0 и поддерживает теплопакет 900 Вт для воздушного охлаждения и 1200 Вт — для жидкостного.

Для этой модели была специально разработана новая UBB-плата HLB-325L, приходящая на смену HLBA-225. Она поддерживает установку восьми ускорителей HL-325L, причём 21 сетевое подключение на каждом из них позволяет реализовать интерконнект по схеме «все со всеми», а оставшиеся подключения сведены через PAM4-ретаймеры в шесть 800GbE-портов OSFP для дальнейшего масштабирования кластера. Имеется и вывод PCI Express 5.0 с помощью PCIe-ретаймеров, также установленных на плате. HLB-325L рассчитана на питание 54 В, которое в последнее время становится всё популярнее в новых ЦОД и HPC-системах.

Топология базовой платы HLB-325L с восемью Gaudi3

Другой вариант Gaudi3 — ускоритель HL-338. Он представляет собой стандартную плату расширения PCIe с двумя внешними портами QSFP112 400GbE. Поддерживаются теплопакеты вплоть до 600 Вт при стандартном воздушном охлаждении. Дополнительный мостик HLTB-304, устанавливаемая поверх четырёх ускорителей HL-338, обеспечивает интерконнект за счёт 18 набортных линков 200GbE. Такая реализация кластера на базе Gaudi3 по понятным причинам будет несколько менее производительной, нежели вариант с OAM-модулями, но позволит обойтись стандартными аппаратными средствами и корпусами серверов.

Масштабирование и кластеризация Gaudi3

Первые пробные партии ускорителей на базе Gaudi3 поступят избранным партнёрам Intel уже в этом полугодии. Вариант OAM с воздушным охлаждением уже тестируется в квалификационных лабораториях компании, а образцы с жидкостным охлаждением появятся позднее в этом квартале. В новинке заинтересованы Dell, HPE, Lenovo и Supermicro. Массовые поставки стартуют в III квартале 2024 года. Последними на рынке появятся PCIe-версии, их поставки намечены на IV квартал.

Программная экосистема Intel Gaudi

Intel Gaudi3 выглядит весьма неплохо. В нём устранены узкие места, свойственные Gaudi2, что позволяет тягаться на равных с NVIDIA H100 и H200, и даже заметно превосходить их в некоторых сценариях. Однако NVIDIA уже анонсировала архитектуру Blackwell. Впрочем, основная борьба развернётся не на аппаратном, а на программном уровне — Intel вслед за AMD упростила работу с PyTorch, что позволит перенести множество нагрузок на Gaudi. А там, глядишь, и UXL станет хоть какой-то альтернативой CUDA.

Стартап Groq, создавший ускоритель LPU на базе собственного массивно-параллельного тензорного процессора TSP, больше не продаёт оборудование, предлагая вместо этого воспользоваться его облачными ИИ-сервисами или стать партнёром в создании ЦОД. Об этом генеральный директор Groq Джонатан Росс (Jonathan Ross) сообщил ресурсу EE Times.

Он пояснил, что для стартапа заниматься продажами чипов слишком сложно, потому что «минимальная сумма покупки, чтобы это имело смысл, высока, затраты высоки, и никто не хочет рисковать, покупая большое количество оборудования — неважно, насколько оно потрясающее». По его словам, в облаке GroqCloud для инференса больших языковых моделей (LLM) в реальном времени уже зарегистрировано 70 тыс. разработчиков и запущено более 19 тыс. новых приложений.

Источник изображений: Groq

В случае поступления заказов на поставку больших объёмов чипов для очень крупных систем Groq вместо продажи предлагает партнёрство по развёртыванию ЦОД. Groq подписала соглашение с саудовской государственной нефтяной компанией Aramco, которое предполагает масштабное развёртывание LPU. Похожее соглашение в ОАЭ подписала Cerebras, ещё один молодой разработчик ИИ-ускорителей. «Правительство США и его союзники — единственные, кому мы готовы продавать оборудование, — говорит Росс. — Для всех остальных мы лишь (совместно) создаём коммерческие облака».

По его словам, в этом году Groq планирует разместить 42 тыс. LPU в GroqCloud, при этом Aramco и другие партнёры «завершают» свои сделки по получению такого же количества чипов. Компания способна выпустить 220 тыс. LPU только в этом году, а общий объём производства на ближайшее время составляет 1,5 млн ускорителей. Около 1 млн из них всё ещё не зарезверированы, но это количество быстро сокращается. Росс пообещал, что к концу 2025 году компания развернёт столько LPU, что их вычислительная мощность будет эквивалентна ИИ-мощностям всех гиперскейлерам вместе взятых.

Росс с оптимизмом смотрит на перспективы Groq, поскольку чипы TSP не используют память HBM, на которую полагаются решения конкурентов, включая NVIDIA, и поставки которой расписаны до конца 2024 года. Что касается LPU следующего поколения, то компания планирует сразу перейти с 14-нм техпроцесса (Global Foundries) на 4-нм. По словам Росса, новый чип будет оптимизирован для генеративного ИИ, но у него в силу универсальности архитектуры не будет каких-то специальных функций для обработки LLM. Будет ли новый ускоритель всё так же изготавливаться на территории США, не уточняется.

Groq, похоже, достаточно уверена в своих чипах, которые в бенчмарках действительно обгоняют конкурентов. После анонса архитектуры NVIDIA Blackwell, обеспечивающей кратное увеличение производительности в задачах генеративного ИИ, компания выпустил в ответ пресс-релиз из одного предложения: «Groq всё ещё быстрее». А чуть позже даже раскритиковала NVIDIA.

Стартап SiMa.ai, разрабатывающий аппаратные и программные решения для обработки ИИ-задач на периферии, объявил о проведении раунда финансирования на сумму в $70 млн. Таким образом, в общей сложности компания привлекла на развитие $270 млн.

Ключевым продуктом SiMa.ai является изделие Machine Learning System-on-Chip (MLSoC). Оно специально спроектировано с прицелом на периферийные ИИ-приложения. Это могут быть роботы, дроны, системы машинного зрения, автомобильные платформы, медицинское оборудование и пр.

В состав MLSoC входит ряд блоков. Это, в частности, ИИ-ускоритель с 25 Мбайт интегрированной памяти, обеспечивающий производительность до 50 TOPS (INT8) или 10 TOPS/Вт. Он дополнен процессором приложений на базе четырёх вычислительных ядер Arm Cortex-A65 с частотой 1,15 ГГц. Присутствует четырёхъядерный узел компьютерного зрения Synopsys ARC EV74. Изделие также несёт на борту блоки (де-)кодирования видео в формате H.264. Реализована поддержка четырёх портов 1GbE, интерфейсов PCIe 4.0 х8, SPIO, I2C и GPIO.

Источник изображения: SiMa.ai

Чип MLSoC доступен в составе платы для разработчиков. Компания также предоставляет специализированный набор инструментов под названием Pallet, упрощающий создание ПО для чипа. Этот комплект включает, в частности, компилятор, который преобразует модели ИИ в формат, оптимизированный для работы в системах на основе MLSoC.

Сообщается, что раунд финансирования на $70 млн проведён под руководством Maverick Capital. В нём также приняли участие Point72, Jericho, Amplify Partners, Dell Technologies Capital, предприниматель Лип-Бу Тан (Lip-Bu Tan) и др. Полученные средства пойдут на разработку 6-нм чипа MLSoC второго поколения, который будет выпущен на TSMC в I квартале 2025 года. Известно, что это решение объединит CPU на базе Arm Cortex-A и модуль компьютерного зрения Synopsys EV74.

Компания Hailo анонсировала специализированный модуль Hailo-10, предназначенный для обслуживания генеративного ИИ. Этот ускоритель с высокой энергетической эффективностью может быть установлен, например, в рабочую станцию или edge-систему.

Изделие выполнено в форм-факторе M.2 Key M 2242/2280 с интерфейсом PCIe 3.0 х4. В оснащение входят чип Hailo-10H и 8 Гбайт памяти LPDDR4. Говорится о совместимости с компьютерами, оснащёнными CPU на архитектурах x86 и Aarch64 (Arm64). Заявлена поддержка Windows 11, а также ИИ-фреймворков TensorFlow, TensorFlow Lite, Keras, PyTorch и ONNX.

Источник изображения: Hailo

Как отмечает Hailo, новинка обеспечивает ИИ-производительность до 40 TOPS. Типовое энергопотребление составляет менее 3,5 Вт. Утверждается, что ИИ-модуль поддерживает нагрузки, связанные с инференсом, в режиме реального времени. Например, при работе с большой языковой моделью Llama2-7B достигается скорость до 10 токенов в секунду (TPS). При использовании Stable Diffusion 2.1 возможна генерация одного изображения на основе текста менее чем за 5 с.

Применение Hailo-10 позволяет перенести определённые ИИ-нагрузки из облака или дата-центра на периферию. Это снижает задержки и даёт возможность решать задачи в офлайновом режиме. Изначально новинка будет позиционироваться для применения в сферах ПК и автомобильных информационно-развлекательных комплексов для обеспечения работы чат-ботов, средств автопилотирования, персональных помощников и систем с голосовым управлением.

Поставки образцов Hailo-10 будут организованы во II квартале 2024 года. В ассортименте компании также присутствует ускоритель Hailo-8 в формате M.2: он обеспечивает производительность до 26 TOPS и при этом имеет энергоэффективность 3 TOPS/Вт.

Бывшие сотрудники Google объединились для создания стартапа, который займётся разработкой современных ИИ-чипов. По данным Bloomberg, новые продукты будут предназначены для тренировки больших языковых моделей (LLM), и компания уже привлекла $25 млн на реализацию собственных инициатив.

В интервью Bloomberg основатели компании Майк Гюнтер (Mike Gunter) и Райнер Поуп (Reiner Pope) заявили, что Google удалось ускорить работу своих LLM, но её цели оказались слишком «размытыми», из-за чего коллеги решили заняться собственными разработками — чипами для обучения языковых моделей.

Источник изображения: MatX

В Google Поуп занимался ПО, а Гюнтер — разработкой аппаратной составляющей, включая чипы для работы с создаваемым в компании ПО. В интервью предприниматели сообщили, что в Google разрабатывали тензорные ИИ-ускорители TPU задолго до появления современных ИИ-моделей, но оптимизировать их под актуальные задачи было довольно трудно, в том числе потому, что многие в Google требовали оптимизации ускорителей под собственные потребности.

Теперь пара бизнесменов-энтузиастов рассчитывает, что MatX удастся создать процессоры как минимум в 10 раз лучше в обучении и эксплуатации LLM, чем ускорители NVIDIA. Добиться этого планируется удалением из чипов т.н. «дополнительной недвижимости» — функциональности, позволяющей выполнять ненужные для ИИ-систем вычислительные задачи. Утверждается, что NVIDIA просто повезло — GPU оказались намного лучше для решения ИИ-задач, чем обычные процессоры, поэтому сейчас компания зарабатывает на случайно пришедшейся к месту технологии, предназначавшейся совсем для другого.

В MatX же займутся разработкой специализированных чипов с одним большим вычислительным ядром. Сообщается, что стартап уже нанял десятки сотрудников и рассчитывает подготовить окончательную версию своего продукта к 2025 году. По словам Поупа, чипы NVIDIA — по-настоящему сильные продукты и подходят большинству компаний. Но разработчики считают, что могут сделать чипы намного лучше.

В MatX прогнозируют, что при сохранении вектора развития программного обеспечения, связанного с ИИ, понадобятся огромные вычислительные мощности. Если для тренировки современных моделей сегодня требуется в среднем $1 млрд, то для LLM будущего эта сумма вырастет до $10 млрд. Представители стартапа утверждают, что смогут добиться большего успеха, чем компании вроде OpenAI или Anthropic PBC. Те тратят все деньги на вычисления, фактически не заботясь о прибыли, так что в итоге, если ничего не изменится, деньги у них просто закончатся.

Проблема в том, что на разработку нового чипа уходит от трёх до пяти лет, а гиганты вроде NVIDIA не будут стоять на месте, создавая собственные продукты. Стартапам придётся чрезвычайно точно оценивать современные тренды и предсказывать в каком направлении будет развиваться отрасль — причём права на ошибку, в отличие от крупных игроков, у них нет. Разработчиков ПО предстоит убедить в том, что переделка программ под новые полупроводники будет чрезвычайно выгодной — новый чип должен быть как минимум в 10 раз потенциально лучше прежних, чтобы им заинтересовались возможные клиенты.

Компания AMD, по сообщению ресурса VideoCardz, направила в Комиссию по ценным бумагам и биржам США (SEC) документацию, в которой говорится о подготовке нового продукта семейства Instinct — изделия с обозначением MI388X. Судя по имеющейся информации, это производительное решение, не предназначенное для поставок на китайский рынок.

Технические характеристики новинки не раскрываются. Известно лишь, что в основу Instinct MI388X положена архитектура CDNA3. Предусмотрено использование 5-нм и 6-нм техпроцессов TSMC.

Источник изображения: AMD

Судя по наличию индекса «Х» в обозначении, новое изделие представляет собой самостоятельный ИИ-ускоритель (как и Instinct MI300X), а не гибридное решение, как в случае MI300A, которое наделено x86-ядрами Zen4. Высказываются предположения, что новинка могла проектироваться под нужды какого-либо конкретного заказчика или для определённого рыночного сегмента. Более того, есть вероятность, что изначально ускоритель Instinct MI388X создавался именно для КНР, но AMD не получила экспортное разрешение на его поставки на китайский рынок.

Нужно отметить, что ранее AMD была вынуждена отказаться от поставок в Китай ускорителей Instinct MI309: они оказались слишком мощными, а поэтому попали под американские санкции. Решения MI300X и MI300A также запрещены для отгрузок китайским заказчикам. Между тем в феврале был продемонстрирован вариант Instinct MI300X, оснащённый 12-слойной памятью HBM3E. Суммарный объём такой памяти у модифицированного ускорителя может достигать 288 Гбайт против 192 Гбайт у стандартной версии MI300X.

Компания Samsung Electronics поставит в этом году ведущей южнокорейской интернет-компании Naver Corp. ИИ-ускорители Mach-1 следующего поколения собственной разработки. Сумма контракта составит до ₩1 трлн (около $752 млн), сообщил ресурс KED Global со ссылкой на отраслевые источники. Это позволит Naver значительно сократить зависимость от поставок ускорителей NVIDIA.

В октябре прошлого года Naver вынужденно стала использовать процессоры Intel Xeon вместо ускорителей NVIDIA. Смена оборудования Naver происходит на фоне роста недовольства технологических компаний увеличением цен на ускорители NVIDIA и их глобальной нехваткой. По словам Samsung, Mach-1 был разработан для поддержки Transformer-моделей и позволяет выполнять инференс больших языковых моделей (LLM) даже с маломощной памятью вместо энергоёмкой HBM, что делает его в восемь раз энергоэффективнее традиционных ускорителей на базе GPU. При этом Mach 1 на порядок дешевле чипов NVIDIA.

По словам источников, бизнес-подразделение Samsung System LSI и Naver находятся в заключительной стадии переговоров о поставке 150–200 тыс. ИИ-ускорителей Mach-1, цена которых может составить ₩5 млн ($3756) за штуку. Цены и точный объём поставок пока не согласованы. Сообщается, что Naver будет использовать Mach-1 для инференса вместо ускорителей NVIDIA в картографическом сервисе AI Naver Place. Naver готова покупать эти чипы и в дальнейшем, если первая партия покажет «хорошую производительность», отметили источники, по словам которых Samsung также ведёт переговоры о поставках Mach-1 с Microsoft и Meta✴.

Источник изображения: Samsung

Для Samsung сделка с Naver важна с точки зрения конкуренции с SK hynix, доминирующей в сегменте памяти HBM, спрос на которую в связи с популярностью генеративного ИИ резко вырос. Samsung сообщила о разработке первой в отрасли памяти HBM3E 12-Hi, массовое производство которой начнётся в I половине этого года. Кроме того, SK Group поддерживает разработку ИИ-ускорителей Sapeon, а Samsung сотрудничает с Rebellions. По оценкам Omdia, глобальный рынок ИИ-ускорителей вырастет с $6 млрд в 2023 году до $143 млрд к 2030 году.