Генеральный директор Apple Тим Кук (Tim Cook), в ходе внутреннего совещания с сотрудниками выразил необычайный оптимизм по поводу будущих продуктов компании, отметив, что «никогда ранее не чувствовал столь высокого уровня энергии и ожидания от анонсируемых разработок». Его заявление, сделанное несколько дней назад, прозвучало на фоне обсуждения широкого круга вопросов, включая искусственный интеллект (ИИ) и задержки с обновлением голосового помощника Siri.

Обзор смартфона HUAWEI Pura 80 Ultra: зум, которому нет равных

Обзор ноутбука Acer Swift Go 14 (SFG14-63-R7T4) с процессором Ryzen 9 8945HS и OLED-экраном

Пять причин полюбить HONOR 400

Обзор рейтингового режима Warface: просто освоиться, сложно оторваться

HUAWEI Pura 80 Ultra глазами фотографа

Обзор смартфона HONOR 400: реаниматор

Источник изображения: Apple

Глава Apple, не раскрывая конкретных деталей, подчеркнул, что текущая линейка устройств компании является одной из самых впечатляющих в её истории. Как сообщает 9to5Mac, ссылаясь на слова Марка Гурмана (Mark Gurman), Кук назвал планы на ближайшие годы «потрясающими», добавив, что часть новинок появится в ближайшее время, а другие — позже, но в любом случае ожидается значительное количество анонсов. При этом он объяснил, что не может говорить о разработках открыто из-за политики конфиденциальности.

Подобная степень воодушевления со стороны Кука выделяется даже на фоне его традиционно позитивных выступлений. Почти за 30 лет, прошедших с момента его прихода в Apple в 1998 году, компания выпустила большинство своих знаковых продуктов, включая iPhone. По мнению 9to5Mac, в этом контексте его оценка нынешнего этапа как самого перспективного приобретает особый вес.

Сейчас Apple работает не только над обновлениями таких ключевых устройств, как iPhone, iPad, Mac и AirPods, но и над долгожданными проектами, включая умные очки Apple Glasses и новые устройства для умного дома. Эксперты отмечают, что акцент в «дорожной карте» (roadmap) на будущих продуктах может быть стратегическим шагом на фоне критики в адрес Apple по поводу отставания в сфере ИИ, поскольку компания делает ставку на свою традиционно сильную сторону — инновационные устройства.

Планы TSMC на ближайшие пару лет остаются преимущественно неизменными — к концу 2025 года компания готовится запустить массовое производство чипов по технологии 2 нм, а в конце 2026 года будет готова технология A16 (класс 1,6 нм), заявил производитель на конференции Open Innovation Platform (OIP) 2024 в Амстердаме.

Обзор смартфона HUAWEI Pura 80 Ultra: зум, которому нет равных

Пять причин полюбить HONOR 400

Обзор рейтингового режима Warface: просто освоиться, сложно оторваться

HUAWEI Pura 80 Ultra глазами фотографа

Обзор ноутбука Acer Swift Go 14 (SFG14-63-R7T4) с процессором Ryzen 9 8945HS и OLED-экраном

Обзор смартфона HONOR 400: реаниматор

Источник изображения: TSMC

TSMC представила на собственном мероприятии в Нидерландах дорожную карту, на которой наглядно показаны её планы по внедрению новых решений. В конце 2025 года планируется развёртывание технологии N2 — она станет первой в 2-нм классе; год спустя за ней последуют усовершенствованные варианты N2P и N2X, после чего настанет черёд A16. Последние три ожидаются к концу 2026 года, уточнили в компании. Прочих подробностей не привели, потому что контрактный производитель не может заранее анонсировать продукты для своих крупнейших клиентов.

Технически у N2, N2P, N2X и A16 много общего — все они основаны на транзисторах с окружающим затвором (Gate-All-Around, GAA). В серии N2 применяются высокопроизводительные конденсаторы металл-изолятор-металл (Super-High-Performance Metal-Insulator-Metal, SHPMIM), которые помогают снизить сопротивление транзистора и тем самым повысить производительность; а в A16 — подача питания с обратной стороны (Backside Power Delivery Network, BSPDN), что обеспечивает ещё более высокие показатели. Но у последнего решения есть и недостаток — дополнительное тепловыделение, с которым приходится считаться.

Таким образом, чипы, произведённые на основе технологии A16 с BSPDN в её текущей реализации больше всего подходят для ускорителей искусственного интеллекта, которые будут применяться в центрах обработки данных. N2P предлагает рост производительности в сравнении с базовой N2 без дополнительных сложностей — эта технология лучше всего подойдёт для мобильных процессоров и чипов для ПК начального уровня. Наконец, N2X означает прирост производительности и более высокие напряжения — это решение является оптимальным для высокопроизводительных центральных процессоров.

На саммите IBM Quantum исследователи анонсировали квантовый компьютер Quantum System Two на базе трёх процессоров IBM Heron и поделились дальнейшими планами по масштабированию квантовых систем с уменьшением ошибок, а также разработке программного обеспечения для них. IBM объявила о своём намерении преодолеть порог в 100 000 кубитов. В случае реализации этих планов, IBM может создать первую в мире платформу для универсальных квантовых вычислений.

Обзор смартфона HONOR 400: реаниматор

Обзор ноутбука Acer Swift Go 14 (SFG14-63-R7T4) с процессором Ryzen 9 8945HS и OLED-экраном

Обзор рейтингового режима Warface: просто освоиться, сложно оторваться

HUAWEI Pura 80 Ultra глазами фотографа

Пять причин полюбить HONOR 400

Обзор смартфона HUAWEI Pura 80 Ultra: зум, которому нет равных

Источник изображений: IBM

Квантовые вычисления используют свойства субатомных частиц, которые позволяют им находиться в разных состояниях одновременно. Благодаря этому квантовые машины могут одновременно выполнять большое количество вычислений и потенциально решать проблемы, выходящие за рамки возможностей традиционных компьютеров. Но кубиты, на которых основаны системы, нестабильны и сохраняют свои квантовые состояния лишь в течение очень коротких периодов времени, внося ошибки или «шум» в вычисления.

Использование возможностей квантовой механики — непростая задача. Квантовые системы требуют чрезвычайно низких температур, хрупки по своей природе и подвержены декогеренции. Точное манипулирование кубитами и измерение их состояний является серьёзной проблемой, а для успешного масштабирования квантовой системы частоту ошибок необходимо снизить с одной на тысячу до одной на миллион.

IBM заявила, что новые научные достижения её систем ознаменовали конец первой, экспериментальной фазы разработки, длившейся последние семь лет. Эта фаза ознаменовалась соединением достаточного количества кубитов вместе для проведения вычислений, разработкой способов управления кубитами для практического измерения их состояний и созданием первых квантовых алгоритмов.

По мнению IBM, сейчас человечество вступило во вторую фазу. Исследования сосредоточатся на характеристиках квантового оборудования, уменьшении и коррекции ошибок, а также проверке работоспособности приложений. На сегодняшний день IBM опубликовала около 2595 исследовательских работ со своими идеями и достижениями в этой области. К концу 2024 года компания планирует создать восемь центров квантовых вычислений в США, Канаде, Японии и Германии, чтобы обеспечить широкий доступ к Quantum System Two для исследователей.

Третья фаза должна расширить возможности масштабирования и обеспечить исправление ошибок. В IBM уверены, что достижение требуемого уровня коррекции ошибок ближе, чем представлялось ранее. Эта уверенность основана на новых исследованиях, в частности, на новой технологии межсоединений, обеспечивающей беспрецедентное масштабирование квантовых систем с тысячами кубитов.

Новая дорожная карта IBM Quantum подробно описывает программное обеспечение и аппаратные технологии, необходимые для обеспечения квантового преимущества, используя которые квантовая система сможет решать задачи, не доступные для традиционных компьютеров. Нерешённые проблемы в области искусственного интеллекта, химии, финансовых услуг, наук о жизни, физики и фундаментальных исследований могут, наконец, стать решаемыми, что сделает результаты близкими для человечества. Зелёные галочки на дорожной карте отмечают уже достигнутые этапы.

Следующим крупным достижением в области квантовых вычислений должен стать в 2025 году процессор Kookaburra, который выступит в роли «базового строительного блока», из которых будут строиться масштабируемые системы с коррекцией ошибок в режиме реального времени. В IBM заявили, что исследователи также пытаются использовать квантовые системы для поиска корреляций в больших объёмах данных и решения так называемых проблем оптимизации, которые могут помочь улучшить бизнес-процессы.

Текущая дорожная карта IBM формирует представление одного из ведущих разработчиков квантовых вычислений о дальнейшем развитии этой сферы на ближайшие десять лет. Ожидания того, что квантовые системы к настоящему времени будут близки к коммерческому использованию, в последние годы вызвали волну финансирования этой технологии. Но признаки того, что бизнес-приложения отстают от ожиданий, привели к предупреждениям о возможной «квантовой зиме» ослабления доверия инвесторов и финансовой поддержки.

Исследователи IBM убеждены, что квантовые вычисления начинают демонстрировать свою востребованность в качестве важнейшего инструмента научных исследований. «Впервые у нас есть достаточно большие и мощные системы, чтобы с их помощью можно было выполнять полезную техническую и научную работу» — заявил руководитель отдела исследований IBM Quantum Дарио Хил (Dario Gil). Он также отметил, что «видит очень здоровую промышленную базу, которая инвестирует в технологии», а компании, использующие квантовые системы IBM в рамках своей научно-исследовательской деятельности, продолжают инвестировать «циклически».

«Пройдёт некоторое время, прежде чем мы перейдём от научной ценности к, скажем так, коммерческой ценности, — уверен Джей Гамбетта (Jay Gambetta), вице-президент IBM по квантовым технологиям. — Но, по моему мнению, разница между исследованиями и коммерциализацией становится все меньше».

Стремясь сохранить своё лидерство в области ускорителей ИИ и высокопроизводительных вычислений (HPC), NVIDIA планирует ускорить разработку новых архитектур графических процессоров и, по сути, вернуться к годовому графику внедрения новых продуктов. Судя по планам, представленным инвесторам, графические процессоры поколения Blackwell должны увидеть свет в 2024 году, а уже в 2025 году на смену ему придёт новая архитектура, пока не имеющая названия и обозначенная как X.

Обзор рейтингового режима Warface: просто освоиться, сложно оторваться

Обзор смартфона HONOR 400: реаниматор

Обзор ноутбука Acer Swift Go 14 (SFG14-63-R7T4) с процессором Ryzen 9 8945HS и OLED-экраном

Пять причин полюбить HONOR 400

Обзор смартфона HUAWEI Pura 80 Ultra: зум, которому нет равных

HUAWEI Pura 80 Ultra глазами фотографа

Источник изображения: NVIDIA

До выпуска Blackwell, который ожидается во второй половине следующего года, NVIDIA представит несколько новых продуктов на базе своей актуальной архитектуры Hopper. Ожидается ускоритель H200, созданный на базе H100, а также GH200NVL, предназначенный для работы с большими языковыми моделями (LLM) совместно с процессорами Arm.

В семействе Blackwell в 2024 году NVIDIA, похоже, представит ускоритель вычислений B100 для платформ x86, который придёт на смену H100. Компания также готовит GB200, который предположительно представляет собой преемника для вычислительной системы Grace Hopper, которая объединяет процессор Arm и графический процессор Hopper. И ещё выйдет GB200NVL — решение на базе Arm для обучения и работы c LLM. В планах также представлен продукт B40, предположительно клиентское решение на базе графического процессора для вывода ИИ.

В 2025 году на смену Blackwell придёт архитектура, пока обозначенная буквой X. Аналогично поколению Blackwell будут представлены продукты X100, GX200 и GX200NVL. В потребительском сегменте X40 придёт на смену B40.

На данный момент NVIDIA лидирует на рынке графических процессоров для искусственного интеллекта, но AWS, Google, Microsoft, AMD и другие игроки в области искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений готовят собственные решения для работы с ИИ, поэтому NVIDIA вынуждена реагировать и вносить корректировки в свои планы.

Сообщается, что для дальнейшего укрепления своих позиций NVIDIA заранее зарезервировала мощности TSMC и приобрела память HBM у всех трёх мировых производителей. Параллельно компания продвигает свои серверы HGX и MGX, стремясь коммерциализировать эти машины и сделать их популярными среди конечных пользователей, особенно в сегменте корпоративного искусственного интеллекта.