Опрос
|
реклама
Быстрый переход
Google выпустила Arm-процессоры Axion и тензорный ускоритель Ironwood для обучения и запуска огромных ИИ-моделей
06.11.2025 [19:52],
Сергей Сурабекянц
Сегодня Google представила новые процессоры Axion и тензорные ускорители Ironwood — TPU седьмого поколения. По словам компании, чипы Axion на 50 % производительнее и на 60 % энергоэффективнее современных x86-процессоров, а TPU Ironwood — самый производительный и масштабируемый настраиваемый ИИ-ускоритель на сегодняшний день и первый среди чипов Google, разработанный специально для запуска обученных ИИ-моделей (инференса). 
Источник изображений: Google TPU Ironwood будет поставляться в системах в двух конфигурациях: с 256 или с 9216 чипами. Один ускоритель обладает пиковой вычислительной мощностью 4614 Тфлопс (FP8), а кластер из 9216 чипов при энергопотреблении порядка 10 МВт выдаёт в общей сложности 42,5 Эфлопс. Эти показатели значительно превосходят возможности системы Nvidia GB300 NVL72, которая составляет 0,36 Эфлопс с операциях FP8.  Ironwood оснащён усовершенствованным блоком SparseCore, предназначенным для ускорения работы с ИИ-моделями, которые используются в системах ранжирования и рекомендаций. Расширенная реализация SparseCore в Ironwood позволяет ускорить более широкий спектр рабочих нагрузок, выйдя за рамки традиционной области ИИ в финансовые и научные сферы. Модули объединяются между собой с помощью фирменной сети Inter-Chip Interconnect со скоростью 9,6 Тбит/с и содержат около 1,77 Пбайт памяти HBM3E, что также превосходит возможности конкурирующей платформы Nvidia. Они могут быть объединены в кластеры из сотен тысяч TPU.  Это интегрированная суперкомпьютерная платформа, которую Google называет «ИИ-гиперкомпьютер» объединяет вычисления, хранение данных и сетевые функции под одним уровнем управления. Для повышения надёжности, Google использует реконфигурируемую матрицу Optical Circuit Switching, которая мгновенно обходит любые аппаратные сбои для поддержания непрерывной работы.  По данным IDC, этот «гиперкомпьютер ИИ» обеспечивает среднюю окупаемость инвестиций (ROI) в течение трёх лет на уровне 353 %, снижение расходов на ИТ на 28 % и повышение операционной эффективности на 55 %. Несколько компаний уже внедряют эту платформу Google. Anthropic планирует использовать до миллиона TPU для работы и расширения семейства моделей Claude, ссылаясь на значительный выигрыш в соотношении цены и производительности. Lightricks начала развёртывание Ironwood для обучения и обслуживания своей мультимодальной системы LTX-2.  Полные спецификации универсальных процессоров Axion пока не опубликованы, в частности, не раскрыты тактовые частоты и использованный техпроцесс. Сообщается, что процессоры располагают 2 Мбайт кэша второго уровня на ядро, 80 Мбайт кэша третьего уровня, поддерживают память DDR5-5600 МТ/с и технологию Uniform Memory Access (UMA). Известно, что Axion построен на платформе Arm Neoverse v2 и должен обеспечить до 50 % более высокую производительность и до 60 % более высокую энергоэффективность по сравнению с современными процессорами x86. По словам Google, он также на 30 % быстрее, чем «самые быстрые универсальные экземпляры на базе Arm, доступные сегодня в облаке».  Процессоры Axion могут использоваться как в серверах искусственного интеллекта, так и в серверах общего назначения для решения различных задач. На данный момент Google предлагает три конфигурации Axion: C4A, N4A и C4A Metal. C4A обеспечивает до 72 виртуальных процессоров, 576 Гбайт памяти DDR5 и сетевое подключение со скоростью 100 Гбит/с в сочетании с локальным хранилищем Titanium SSD объёмом до 6 Тбайт. Экземпляр оптимизирован для стабильно высокой производительности в различных приложениях. Это единственный чип, который доступен уже сегодня.  N4A предназначен для общих рабочих нагрузок, таких как обработка данных, веб-сервисы и среды разработки, но масштабируется до 64 виртуальных ЦП, 512 Гбайт оперативной памяти DDR5 и сетевой пропускной способности 50 Гбит/с. C4A Metal предоставляет клиентам полный аппаратный стек Axion: до 96 виртуальных ЦП, 768 Гбайт памяти DDR5 и сетевую пропускную способность 100 Гбит/с. Экземпляр предназначен для специализированных или ограниченных по лицензии приложений, а также для разработки на базе ARM. Процессор Axion дополняет портфолио специализированных чипов компании, а TPU Ironwood закладывает основу для конкуренции с лучшими ускорителями ИИ на рынке. Серверы на базе Axion и Ironwood оснащены фирменными контроллерами Titanium, которые разгружают процессор от сетевых задач, задач безопасности и обработки ввода-вывода, обеспечивая более эффективное управление и, как следствие, более высокую производительность. Американские ЦОД начали применять реактивные авиадвигатели, отчаявшись получить достаточно энергии из розетки
23.10.2025 [14:08],
Павел Котов
Темпы роста вычислительных мощностей для систем искусственного интеллекта опережают темпы развития энергосистем, и центрам обработки данных приходится подключать генераторы с реактивными турбинами — их мощности хватает, чтобы поддерживать работоспособность кластеров. 
Источник изображения: proenergyservices.com На объектах в Техасе уже развёртываются установки на базе двигателей General Electric CF6-80C2 и LM6000 — когда-то эти турбины использовались на самолётах Boeing 767 и Airbus A310. ProEnergy и Mitsubishi Power превратили их в модульные генераторы с быстрым запуском, каждый из которых выдаёт до 48 МВт, и этого достаточно для поддержания работы крупного кластера ИИ, пока готовится подключение к традиционной инфраструктуре. Авиационные двигатели устанавливаются на автоприцепы и могут за считанные минуты выходить на максимальную мощность — они быстрые, шумные и отнюдь не элегантные, но справляются со своими задачами. Это не самый дешёвый и не самый экологически чистый способ запитать серверные стойки, но вполне жизнеспособное решение для компаний, которые стремятся оперативно добиться результатов в области ИИ и не ждать несколько лет, пока местные подстанции смогут предоставить им нужную мощность. Подобные генераторы уже не первое десятилетие работают на американских военных объектах и на морских буровых установках, и использование их опыта в технологической сфере наглядно иллюстрирует, насколько напряжённой стала ситуация с энергоснабжением в США. В рамках проекта OpenAI Stargate в Техасе уже развёртываются 30 блоков LM2500XPRESS, каждый из которых выдаёт до 34 МВт. Тепловая эффективность генераторов на реактивных двигателях минимальна — они работают в режиме простого цикла, при котором топливо сжигается, а отходящее тепло не улавливается. Топливо для них подвозит грузовой транспорт, и приходится выделять ресурсы для очистки выхлопа, чтобы соответствовать экологическим нормам. Но с учётом потребностей в сотни мегаватт электроэнергии и сроков до пяти лет, которые обещают энергетические операторы для подключения к сети, следует ожидать, что альтернативные решения будут заявлять о себе всё чаще. Huawei пообещала создать «самый мощный в мире» ИИ-кластер, который в разы превзойдёт решения Nvidia
18.09.2025 [20:36],
Сергей Сурабекянц
Huawei наращивает мощности своих вычислительных систем для ИИ на фоне трудностей Nvidia в Китае. Компания заявила, что её новые кластеры из ИИ-ускорителей Ascend 950 на базе чипов собственной разработки станут самыми мощными в мире. Эксперты полагают, что Huawei может преувеличивать свои технические возможности, но признают, что её амбиции стать мировым лидером в области искусственного интеллекта «нельзя недооценивать».  Китайский телекоммуникационный гигант Huawei сегодня анонсировал новые вычислительные системы для искусственного интеллекта на базе собственных чипов Ascend, усиливая давление на американского конкурента Nvidia. Компания заявила, что планирует запустить свой новый суперкластер на базе Atlas 950 уже в следующем году. До конца 2028 года Huawei намерена выпустить три новых поколения чипов Ascend, удваивая их мощность с каждым годом. Эти чипы составляют основу вычислительной инфраструктуры Huawei для искусственного интеллекта, в которой суперкластер объединяет несколько супермодулей, которые, в свою очередь, построены из суперузлов. В основе каждого суперузла лежат чипы Ascend. Huawei утверждает, что её новый суперузел будет поддерживать 8192 чипа Ascend 950, а суперкластер будет использовать более 500 000 таких чипов. Когда у Huawei появится более продвинутая версия ускорителя, Atlas 960, запуск которой запланирован на 2027 год, в один узел можно будет объединить 15 488 чипов, а полный суперкластер благодаря этому будет содержать более одного миллиона чипов Ascend. Пока неясно, как эти кластеры будут соотноситься с системами на базе чипов Nvidia. В пресс-релизе Huawei заявлено, что новые суперузлы станут самыми мощными в мире по вычислительной мощности в течение нескольких лет. Председатель совета директоров Huawei Эрик Сюй (Eric Xu), заявил, что суперузел на базе Atlas 950 обеспечит в 6,7 раза большую вычислительную мощность, чем система Nvidia NVL144, запуск которой также запланирован на следующий год. Сюй также пообещал, что суперкластер Atlas 950 будет обладать в 1,3 раза большей вычислительной мощностью, чем суперкомпьютер xAI Colossus Илона Маска (Elon Musk). 
Источник изображения: Huawei В апреле 2025 года исследовательская компания SemiAnalysis сообщила, что разработанная Huawei система CloudMatrix оказалась производительнее, чем Nvidia GB200 NVL72, несмотря на то, что каждый чип Ascend обеспечивал лишь около трети производительности процессора Nvidia. Huawei добилась преимущества благодаря пятикратному увеличению числа чипов. Два года назад Huawei анонсировала свой суперкластер Atlas 900. Компания развернула более 300 таких суперузлов для более чем двадцати крупных клиентов в телекоммуникационной, производственной и других отраслях. США стремятся отрезать Китай от самых передовых технологий для обучения моделей искусственного интеллекта. Чтобы справиться с этой проблемой, китайские компании стали чаще объединять большое количество менее эффективных, часто отечественных, чипов для достижения схожих вычислительных возможностей. Объявление Huawei было сделано на фоне продвижения Китаем собственных альтернатив чипам Nvidia. На днях китайский регулятор объявил о продлении расследования в отношении Nvidia в связи с предполагаемой монополистической практикой. Ранее правительство Китая настоятельно рекомендовало местным технологическим гигантам прекратить испытания и заказы на чип Nvidia RTX Pro 6000D, разработанный специально для Китая. Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) заявил, что он «разочарован» новостью об этом запрете. Ранее он называл Huawei «грозным» конкурентом. Xiaomi построит собственный ИИ-суперкомпьютер на 10 000 GPU
27.12.2024 [10:09],
Алексей Разин
Компания Xiaomi уже располагает собственной вычислительной инфраструктурой для создания систем искусственного интеллекта и намерена значительно её расширить. Компания рассчитывает использовать для этих нужд кластер из 10 000 ускорителей вычислений на базе GPU. 
Источник изображения: Xiaomi По информации Jiemian Global, команда специалистов Xiaomi в области искусственного интеллекта была создана ещё в 2016 году, за последующие семь лет её штат увеличился в шесть раз до более чем 3000 человек. С текущего года в распоряжении этих специалистов находятся около 6500 ускорителей вычислений на базе GPU, с помощью которых они получили возможность обучать большие языковые модели. Смартфоны, Интернет вещей, робототехника и электромобили — вот те сферы деятельности, в которых Xiaomi собирается применять соответствующие наработки. Генеральный директор Xiaomi Лэй Цзюнь (Lei Jun) лично курирует развитие направления искусственного интеллекта в компании. При этом с точки зрения ассортимента аппаратных решений призывает не распыляться на некоторые модные тенденции, включая очки дополненной реальности, а сосредоточиться на тех же смартфонах. Впрочем, он делает большие ставки и на сегмент электромобилей, рассчитывая превратить Xiaomi в одного из пяти крупнейших автопроизводителей мира через несколько лет. Со следующего года компанию дебютной модели SU7 составит кроссовер YU7, слухи также приписывают Xiaomi намерения разработать собственный процессор для смартфонов. Илон Маск показал суперкомпьютер Dojo для обучения автопилота Tesla — он эквивалентен 8000 ИИ-ускорителей Nvidia H100
24.07.2024 [16:59],
Павел Котов
Запустив Memphis Supercluster — «самый мощный в мире кластер для обучения искусственного интеллекта», Илон Маск (Elon Musk) также поделился снимком ещё одного суперкомпьютера одной из своих компаний. Это система Dojo, построенная на разработанных Tesla ускорителях Dojo D1, которая будет обучать автопилот для электромобилей. В ходе квартального отчёта Маск также сообщил, что удвоит усилия по разработке и развёртыванию Dojo из-за высоких цен на продукцию Nvidia. 
Источник изображений: x.com/elonmusk Маск пообещал до конца года запустить Dojo D1. Производительность этого кластера эквивалентна 8000 ускорителей Nvidia H100, что, по мнению бизнесмена, «не очень много, но и не мелочь». Для сравнения, открытый в Теннеси суперкомпьютер xAI для обучения ИИ в итоге будет оперировать 100 тыс. ускорителями Nvidia H100. Маск впервые представил гигантские чипы Dojo D1 в 2021 году — их целевая производительность составляет 322 Тфлопс. В августе прошлого года Tesla занялась поиском старшего инженера по программе технических работ в центре обработки данных — это один из первых шагов, которые обычно предпринимаются организацией при планировании запуска собственного ЦОД. В сентябре Tesla также увеличила объёмы заказов на Dojo D1, что свидетельствует об уверенности компании в продукте. В мае стало известно, что их массовое производство уже идёт.  Похоже, теперь эти ускорители прибыли в США, и Маск уже поделился снимками суперкомпьютера Dojo. Чип Dojo D1 представляет собой процессор типа «система на пластине» в массиве 5 × 5. То есть 25 сверхпроизводительных кристаллов выполнены на одной пластине и соединены между собой с использованием технологии TSMC InFO (Integrated Fan-Out) — они работают как единый процессор и оказываются эффективнее аналогичных многопроцессорных машин. Предприятие в Теннесси принадлежит xAI и используется преимущественно для обучения большой языковой модели Grok, а чипы Dojo ориентированы на видеообучение и будут применяться для работы над технологией автопилота. |
© 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
