Опрос
|
реклама
Быстрый переход
Вышел первый обзор ПК на двухчиповых ИИ-ускорителях Intel Arc Pro B60 — восемь GPU и 192 Гбайт GDDR6
03.12.2025 [23:03],
Николай Хижняк
Первое практическое тестирование платформы Intel Arc Pro B60 Battlematrix, опубликованное порталом Storage Review, демонстрирует плотную локальную систему ИИ, построенную на базе четырёх двухчиповых профессиональных видеокарт Arc Pro B60. 
Источник изображения: VideoCardz Каждая карта в составе системы оснащена 48 Гбайт видеопамяти GDDR6 (по 24 Гбайт на каждый GPU). Таким образом, общий объём VRAM составляет 192 Гбайт, что идеально подходит для сценариев локальной работы с большими языковыми моделями, которые позволяют избежать издержек, связанных с облачными вычислениями, а также проблем с обменом данными. 
Источник изображения здесь и ниже: Storage Review Intel установила цену на одночиповую Arc Pro B60 около $600, поэтому двухчиповая версия с 48 Гбайт памяти стоит около $1200. При таком объёме видеопамяти профессиональный ускоритель от Intel значительно дешевле (как минимум вдвое) большинства профессиональных GPU с аналогичным объёмом памяти от других производителей. Видеокарты Arc Pro B60 не предназначены для игр. А двухчиповая Arc Pro B60 — не совсем двухчиповая в том привычном смысле, какой была, например, игровая GeForce GTX 690 от Nvidia в своё время. Компания Maxsun, партнёр Intel, предоставивший карты для тестирования, уже объяснила, что Arc Pro B60 с двумя GPU — это две видеокарты в составе одной печатной платы, использующие один слот PCIe благодаря бифуркации (разделению линий). По сути, два графических процессора делят одну плату и один слот, но для операционной системы это две отдельные видеокарты. Таким образом, система вместо четырёх карт видит восемь Arc Pro B60, где у каждой имеется 24 Гбайт видеопамяти.  Для многих языковых моделей эффективность связана с количеством используемых графических ускорителей. И чем их меньше, тем лучше. Небольшие языковые модели можно разместить в составе стека памяти VRAM одного ускорителя. Однако физические ограничения доступного объёма памяти приводят к необходимости использования большего числа ускорителей, особенно в случае очень больших языковых моделей. Это, в свою очередь, накладывает определённые ограничения, связанные с технологиями межсоединений — повышается задержка в распределении данных. Конфигурация из восьми графических процессоров становится целесообразной, когда вы повышаете уровень параллелизма и объёмы пакетов данных, где пропускная способность имеет большее значение. Однако программное обеспечение, необходимое для такой обработки, пока находится на ранней стадии разработки. Только модели GPT-OSS на основе MXFP4 работали должным образом с низкоточными путями, в то время как такие форматы, как стандартные INT4, FP8 и AWQ, отказывались запускаться, поэтому многим плотным моделям пришлось работать в формате BF16. 
 «Для всех протестированных моделей прослеживается общая закономерность: при небольших размерах пакета с нашей конфигурацией с 256 токенами ввода/вывода использование минимального количества графических процессоров, необходимого для размещения модели, обеспечивает лучшую производительность на пользователя, чем распределение по всем восьми графическим процессорам. Издержки взаимодействия между графическими процессорами через PCIe, даже на скоростях PCIe 5.0, приводят к задержке, превышающей преимущества распараллеливания в однопользовательских или низкоконкурентных сценариях», — пишет Storage Review. Физически двухчиповые Arc Pro B60 крупнее одночиповых. Они длиннее, оснащены двухслотовым кулером и потребляют до 400 Вт через один разъём 12V-2×6. Из-за большей длины видеокарты могут возникнуть сложности при её установке в некоторые стандартные Tower-корпуса. В моделях корпусов серверного уровня эти карты помещаются без проблем. В тестах, проведённых Storage Review, использовались ранние версии драйверов, предварительная сборка LLM Scaler и система AMD EPYC вместо процессоров Intel Xeon 6, с которыми должны поставляться решения Battlematrix, поэтому все предоставленные данные указаны как предварительные. Intel анонсировала ИИ-системы Battlematrix ещё в мае, но обозреватель ожидает, что аппаратно-программное обеспечение станет полностью готовым только к 2026 году. В Китае похвастались разработкой ИИ-ускорителя в полтора раза быстрее чипа Nvidia пятилетней давности
28.11.2025 [13:36],
Павел Котов
Китайский стартап Zhonghao Xinying доложил о разработке тензорного процессора общего назначения (GPTPU), который может использоваться для обучения и запуска моделей искусственного интеллекта. Производительность этого ускорителя, утверждает разработчик, в 1,5 раза превосходит показатели модели Nvidia A100, выпущенной в 2020 году. 
Источник изображения: Igor Omilaev / unsplash.com Разработчиком чипа Ghana значится Янгун Ифань (Yanggong Yifan), получивший образование в Стэнфорде и Мичиганском университете. Ранее он работал в Oracle и Google — в последней участвовал в создании тензорных процессоров, которые использует поисковый гигант. Соучредитель стартапа Чжэн Ханьсюнь (Zheng Hanxun) тоже работал в Oracle, а также в техасском центре исследований и разработки Samsung. Созданный в компании ускоритель основан только на китайских технологических решениях — в его разработке, проектировании и производстве не участвуют ни сами западные компании, ни их ПО или компоненты; чипы не требуют иностранных технологических лицензий, подчеркнули в Zhonghao Xinying. Чип Ghana, утверждают в компании, способен обеспечить производительность в 1,5 раза выше, чем у Nvidia A100 при сниженном на 25 % потреблении энергии. Следует, однако, подчеркнуть, что это чип относится к классу ASIC, то есть он имеет узкое предназначение в отличие от более универсального решения Nvidia, которое к тому же более чем на одно поколение старше актуальных Blackwell Ultra. Это приемлемое решение для клиентов, которые стремятся избавиться от доминирующей в области ИИ-ускорителей Nvidia — ярким примером является Google с собственными TPU. Но в отрасли в обозримом будущем наиболее востребованными останется продукция Nvidia и её традиционного конкурента — AMD. Nvidia распродала все ИИ-ускорители, но на подходе ещё больше Blackwell
20.11.2025 [11:18],
Павел Котов
Nvidia побила собственные прогнозы по прибыли за III квартал 2026 финансового года, реализовав больше ускорителей искусственного интеллекта, чем когда-либо прежде. Компания распродала все серверные чипы, заявил её гендиректор Дженсен Хуанг (Jensen Huang), но вскоре их запасы увеличатся. 
Источник изображения: nvidia.com По итогам отчётного периода выручка Nvidia составила рекордные $57 млрд, а чистая прибыль в пересчёте составила $4000 в секунду. Всего за один квартал бизнес компании в сфере центров обработки данных вырос на $10 млрд до $51,2 млрд — это на 66 % больше, чем за аналогичный период прошлого года. Для аналитиков показатели дохода Nvidia по направлению ЦОД служат индикатором «пузыря ИИ», о котором в последнее время говорят всё больше. Но никаких признаков негативной динамики у компании не наблюдается: прогноз на IV квартал составляет $65 млрд, то есть всего за три месяца квартальная выручка увеличится ещё на $8 млрд. «Продажи [ИИ-ускорителей на архитектуре] Blackwell зашкаливают, а облачные GPU распроданы», — заявил Дженсен Хуанг. Впрочем, распроданы, видимо, они не окончательно. «У нас ещё достаточно Blackwell на продажу и много Blackwell на подходе», — добавил он позже. Основной движущей силой роста в сегменте ЦОД и не только стали ускорители на обновлённой архитектуре Blackwell Ultra, признался гендиректор Nvidia: «Наша ведущая архитектура для всех категорий клиентов теперь Blackwell Ultra; продолжительным высоким спросом пользовалась наша предыдущая архитектура Blackwell». Выручка по игровому направлению показала рост на 30 % по сравнению с прошлым годом, и это хороший сигнал для видеокарт семейства Nvidia Blackwell, отзывы о которых в начале года были неоднозначными. Инвесторов же Дженсен Хуанг призвал не паниковать: «О пузыре ИИ говорят много. С нашей точки зрения наблюдается нечто совершенно иное». Nvidia много лет предупреждала, что ИИ изменит всё, и сейчас эта технология достигла переломного момента, считает глава компании: «Революционным станет переход к агентному и физическому ИИ». Под последним понимается робототехника с ИИ. Frore представила водоблоки LiquidJet с 3D-охлаждением — они справятся с чипами до 4400 Вт
15.10.2025 [15:21],
Николай Хижняк
Компания Frore Systems представила LiquidJet — водоблок системы жидкостного охлаждения (СЖО), поддерживающий существующие графические процессоры для ИИ, такие как Nvidia Blackwell, с тепловой мощностью 1400 Вт. Производительность LiquidJet может быть масштабирована для ускорителей ИИ следующего поколения, включая Nvidia Feynman, общая мощность которых составит до 4400 Вт. 
Источник изображений: Frore Systems Современные графические процессоры для ИИ, такие как системы на кристалле Nvidia Blackwell, потребляют огромное количество энергии и поэтому требуют жидкостного охлаждения. Традиционные медные водоблоки СЖО имеют относительно длинные «двумерные» микроканалы с малым поперечным сечением, изготовленные на станках с ЧПУ или выточенные из медных блоков высокой чистоты. Из-за большой длины этих микроканалов жидкость должна проходить большее расстояние и соприкасаться с большой площадью поверхности, что увеличивает гидравлическое сопротивление и снижает давление внутри контура, влияя на эффективность охлаждения.  Компания Frore утверждает, что её водоблоки LiquidJet с трёхмерной микроструктурой каналов струйной обработки и короткими контурами снижают гидравлическое сопротивление и, следовательно, поддерживают более высокое давление внутри системы, повышая производительность охлаждения. Frore отмечает, что адаптировала «технологии производства полупроводников для изготовления металлических пластин» и может создавать трёхмерные микроструктуры каналов струйной обработки, соответствующие картам горячих точек конкретных процессоров. Это значительно повышает производительность и эффективность, хотя и обходится дороже по сравнению с традиционными методами производства. По словам Frore, результаты оказались впечатляющими. LiquidJet поддерживает плотность горячих точек до 600 Вт/см² при температуре на входе 40 °C, что вдвое превосходит показатели стандартных водоблоков. Отношение удаления тепла к скорости потока у LiquidJet увеличено на 50 %, а потери давления снижены в четыре раза — с 0,94 до 0,24 фунта на квадратный дюйм. В результате, по утверждению компании, LiquidJet обеспечивает более низкие температуры и более предсказуемую производительность процессоров Nvidia Blackwell Ultra при полной нагрузке.  Конструкцию LiquidJet можно масштабировать и адаптировать для будущих специализированных GPU от Nvidia, таких как Rubin (мощность 1800 Вт), Rubin Ultra (3600 Вт) и Feynman (4400 Вт). Водоблок также можно адаптировать для любых других процессоров, поскольку метод производства Frore отличается особой гибкостью с точки зрения настройки под конкретную карту горячих точек того или иного чипа. LiquidJet обеспечивает и другие преимущества. Более эффективное охлаждение позволяет добиться более стабильных частот у специализированных GPU, что означает обработку большего числа токенов в секунду при тех же энергозатратах. Кроме того, высокая эффективность циркуляции жидкости внутри контура снижает энергопотребление насоса, улучшая показатели PUE и снижая TCO (стоимость владения).  По оценкам KAIST — ведущего корейского исследовательского института передовых технологий, — энергопотребление и тепловыделение ускорителей искусственного интеллекта в течение следующего десятилетия могут вырасти в 10 раз. Будущие ИИ-ускорители, состоящие из специализированных графических процессоров на базе нескольких вычислительных чиплетов и оснащённые десятками стеков памяти HBM, потребуют совершенно новых методов охлаждения, включая встроенные охлаждающие структуры как для вычислительных чиплетов, так и для чипов памяти. Китайская Innosilicon представила видеокарту Fenghua 3 — CUDA, DX12, трассировка лучей и более 112 Гбайт HBM
24.09.2025 [15:31],
Николай Хижняк
Компания Innosilicon представила свой графический процессор третьего поколения — Fenghua 3. Компания обещает, что третья версия графического процессора будет значительно превосходить своих предшественников. Компания называет его первым полнофункциональным GPU собственной разработки, которые построен на открытой архитектуре RISC-V и совместим с CUDA. 
Источник изображений: Innosilicon В отличие от предыдущих поколений ускорителей Fenghua, основанных на архитектуре PowerVR от Imagination Technologies, Fenghua 3 использует в качестве основы проект OpenCore RISC-V Nanhu V3. Innosilicon утверждает, что новый GPU способен справиться с широким спектром рабочих нагрузок: от обучения ИИ и масштабных научных вычислений до САПР, медицинской визуализации и облачного гейминга. Для Fenghua 3 заявляется поддержка DirectX 12, Vulkan 1.2 и OpenGL 4.6 с аппаратной трассировкой лучей. Компания продемонстрировала работу GPU в таких играх, как Tomb Raider, Delta Force и Valorant, хотя данные о частоте кадров и настройках не были предоставлены. Fenghua 3 также поддерживает подключение до шести 8K-мониторов с частотой обновления 30 Гц.  Для задач искусственного интеллекта ускоритель на базе Fenghua 3 предлагает более 112 Гбайт высокоскоростной памяти HBM — это самый большой объём памяти среди китайских видеокарт. Один ускоритель может обрабатывать модели с 32 и 72 млрд параметров, а кластер из восьми — поддерживать огромные модели DeepSeek 671B и 685B. Innosilicon также подтвердила совместимость своей новинки с Qwen 2.5, Qwen 3 и семейством ИИ-моделей DeepSeek V3, V3.1 и R1. Innosilicon также похвасталась тем, что Fenghua 3 — первая в Китае видеокарта, поддерживающая формат YUV444, который обеспечивает наилучшую детализацию и точность цветопередачи. Это будет особенно полезно для тех, кто работает с САПР или занимается видеомонтажом. Кроме того, Fenghua 3 — первая в мире видеокарта, которая предлагает встроенную поддержку технологии DICOM (Digital Imaging and Communication in Medicine). Она позволяет точно визуализировать рентгеновские снимки, МРТ, КТ и УЗИ на стандартных мониторах, устраняя необходимость в дорогостоящих специализированных медицинских дисплеях с градациями серого. Ускоритель работает с системами Windows, Android, Tongxin и Kylin Linux. |
© 1997—2025 Электронное периодическое издание "3ДНьюс" | Свидетельство о регистрации СМИ Эл ФС 77-22224
выдано Федеральной Службой по надзору за соблюдением законодательства в сфере массовых коммуникаций и охране культурного наследия
При цитировании документа ссылка на сайт с указанием автора обязательна. Полное заимствование документа является
нарушением
российского и международного законодательства и возможно только с согласия редакции 3DNews.
MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
![Российские итоги HUAWEI XMAGE 2025 и выставка «Фото[графическое] путешествие»](https://cdn.3dnews.ru/assets/external/illustrations/2025/11/21/1132762/02.jpg?resize=w400)
