Опрос
|
реклама
Быстрый переход
DLSS 5 портировали на видеокарты Radeon RX 9000 — производительность пока оставляет желать лучшего
05.09.2026 [00:16],
Николай Хижняк
Технологию DLSS 5, предназначенную для видеокарт Nvidia GeForce RTX 50-й серии, портировали на AMD Radeon RX 9000. Моддер danielblnc выпустил инструмент под названием DLSS-NR для AMD, позволяющий картам на архитектуре RDNA 4 запускать технологию нейронного рендеринга Nvidia в поддерживаемых играх. 
Источник изображений: YouTube / Ancient Gameplays Установка работает следующим образом: небольшой установщик и файл nvngx_dlssnr.dll от Nvidia помещаются в папку bin игры, а переключение на нейронный рендеринг производится через профили FSR 3 или FSR 4. На данный момент порт DLSS 5 был протестирован в играх Cyberpunk 2077 и GTA V: Enhanced. Сообщается, что более старые видеокарты AMD не поддерживаются. Игры с античитерскими функциями полностью блокируют DLL-файл, поэтому данная интеграция DLSS 5 доступна только для одиночных игр.  Согласно тестам ютубера Ancient Gameplays, главной проблемой при портировании DLSS 5 на видеокарты AMD остаётся производительность. Ранние сборки мода значительно снижали производительность в Cyberpunk 2077 с более чем 80 FPS до примерно 11–12 FPS в разрешении 1080p на Radeon RX 9070 XT. Последнее обновление DLSS-NR Alpha v0.2.7 позволило вернуть часть быстродействия, доведя частоту кадров до 30 FPS, что, впрочем, всё ещё является существенным снижением производительности для карты, хорошо справляющейся с нативным рендерингом в данной игре.  Каким образом DLSS 5 в принципе удалось запустить на видеокарте AMD? Всё довольно просто. DLSS 5 использует для вычислений формат FP8. Архитектура RDNA 4 видеокарт Radeon RX 9000 имеет родную поддержку данного формата вычислений, как и карты GeForce RTX 50-й и 40-й серий. Nvidia заявляет, что DLSS 5 официально поддерживается на данный момент только видеокартами Blackwell (RTX 50-й серии), но после оптимизации производительности для текущего поколения карт компания планирует реализовать поддержку DLSS 5 для видеокарт RTX 40-й серии. Моддеры, в свою очередь, уже смогли портировать DLSS 5 на видеокарты RTX 30-й и даже RTX 20-й серий. Однако, как и следовало ожидать, производительность в таких случаях очень сильно страдает. Поддержка видеокарт AMD, очевидно, носит неофициальный характер и пока находится на ранней стадии разработки, поэтому не стоит ожидать, что она станет практичным способом для использования в играх в ближайшее время. Nvidia выпустила драйвер с поддержкой DLSS 5 в NBA2K27
04.09.2026 [15:42],
Николай Хижняк
Компания Nvidia выпустила свежий пакет графического драйвера GeForce Game Ready 616.64 WHQL. Он обеспечивает поддержку технологии DLSS 5 и, в частности, нейронного рендеринга для спортивного симулятора NBA2K27. 
Источник изображения: Nvidia Официальный дебют DLSS 5 состоялся сегодня, но пока только в одной игре — NBA2K27. Технология поддерживается видеокартами GeForce RTX 50-й серии. Nvidia подтвердила, что в перспективе также планирует реализацию официальной поддержки DLSS 5 на видеокартах GeForce RTX 40-й серии. Интеграция DLSS 5 требует поддержки со стороны разработчиков. В той же NBA2K27 используется технология 3D-Guided Neural Rendering, которая на базе данных игрового движка, включая геометрию, текстуры, освещение и информацию о движении, изменяет при помощи нейросети освещение и внешний вид объектов. В NBA2K27 разработчики Nvidia и Visual Concepts задействовали технологию для более реалистичного подповерхностного рассеивания света на коже, освещения волос и контактных теней, при этом исходная геометрия игроков остаётся неизменной. Новый драйвер GeForce Game Ready 616.64 WHQL не исправляет никакие существующие проблемы, о которых говорилось в релизах прошлых версий программного обеспечения Nvidia. Среди же известных проблем компания выделяет ошибку в настройках управления электропитанием видеокарты, где опция «предпочтителен режим максимальной производительности» может применяться некорректно. Кроме того, при навигации по определённым веб-сайтам возможно появление периодического мерцания изображения в браузерах. Скачать драйвер GeForce Game Ready 616.64 WHQL можно через приложение Nvidia App или с официального сайта Nvidia. DLSS 5 может стать новым стресс-тестом — энергопотребление RTX 5090 при активации технологии достигает 800 Вт
03.09.2026 [16:34],
Николай Хижняк
Ранние тесты DLSS 5 порталом Tom's Hardware показывают, что модель нейронного рендеринга Nvidia может создавать необычайно высокую нагрузку на видеокарты GeForce RTX 50-й серии. Эталонная модель флагманской GeForce RTX 5090 Founders Edition в этих тестах неоднократно работала на уровне или около предела заявленного энергопотребления в 575 Вт, в то время как кастомная MSI GeForce RTX 5090 Lightning Z с более высоким лимитом мощности достигала 802 Вт. 
Источник изображения: MSI Поскольку DLSS 5 ещё официально не выпущена (релиз состоится совсем скоро), в тестах использовалась реализация модели DLSS 5 от сообщества OptiScaler, а не официальная интеграция. Одной из игр, в которой проводилось тестирование, была Cyberpunk 2077. В ней использовалась трассировка путей, функция реконструкции лучей была включена там, где поддерживалась, а функция мультикадровой генерации была отключена.  Игра рендерилась в разрешении 4K с использованием производительного режима настроек DLSS (Performance), что обеспечивало внутреннее разрешение 1920 × 1080 пикселей с максимальными настройками растра и трассировки лучей.  Согласно данным теста, энергопотребление эталонной RTX 5090 с использованием нейронного рендеринга DLSS 5 выросло с 482 Вт до 551 Вт. В свою очередь энергопотребление кастомной MSI GeForce RTX 5090 Lightning Z выросло с 580 Вт до 723 Вт — прирост около 25 %. При этом производительность в игре упала на 42 % у эталонной модели и на 39 % у карты MSI.  В Hogwarts Legacy при использовании нейронного рендеринга потребление MSI GeForce RTX 5090 Lightning Z выросло с 480 Вт до 720 Вт в моменты пиковой нагрузки — прирост 240 Вт или 50 %. При этом производительность на эталонной карте RTX 5090 FE упала на 49 % в этом тесте, а у модели Lightning Z, у которой заявлен значительно повышенный лимит мощности, — на 42 %.  В игре Control наблюдались самые большие цифры энергопотребления среди трёх протестированных игр. Модель Lightning Z и без DLSS 5 потребляла в этой игре до 691 Вт мощности, но с включением нейронного рендеринга потребление выросло до 802 Вт. Эталонная модель Founders Edition в свою очередь достигла заложенного лимита мощности в 575 Вт. При этом обе карты потеряли при использовании нейронного рендеринга до 42 % своей производительности, но модель Lightning Z в среднем всё равно обеспечила примерно на 20 % более высокий средний показатель кадров в секунду благодаря повышенному лимиту мощности. 
 Модель MSI GeForce RTX 5090 Lightning Z оснащена сразу двумя разъёмами питания 12V-2×6 и обладает заявленным энергопотреблением в 1000 Вт — эти настройки доступны через специальную прошивку (vBIOS) видеокарты. Это даёт ей значительно больше запаса по мощности, чем имеется у эталонной модели RTX 5090 (575 Вт). Полученные результаты не доказывают, что наличие одного разъёма питания 12V-2×6 у видеокарты ограничивает производительность DLSS 5, как это заявили некоторые СМИ. Однако это показывает, что технология нейронного рендеринга может требовать значительно больше мощности GPU при наличии дополнительного запаса. Так что да, DLSS 5 может стать новым стресс-тестом для графических процессоров. К сожалению, технология работает только на видеокартах Nvidia, поэтому её нельзя использовать в качестве универсального теста в обзорах видеокарт. DLSS 5 заработала на видеокартах GeForce RTX 2000 и RTX 3000, но очень медленно
31.08.2026 [18:16],
Николай Хижняк
Сообщество энтузиастов, работающее над обеспечением поддержки DLSS 5 для официально неподдерживаемых видеокарт, сейчас пытается реализовать поддержку нейронного рендеринга на видеокартах GeForce RTX 2000 и RTX 3000. Ранее технологию удалось запустить на видеокартах RTX 4000. 
Источник изображений: VideoCardz Пользователь ShortFuse поделился новыми сборками библиотеки nvngx_dlssnr.dll для более старых видеокарт RTX. По его словам, последняя версия сборки «повышает скорость работы на RTX 20». Однако производительность пока всё равно оставляет желать лучшего и особенно на картах серии RTX 2000.  Один из участников сообщества RenoDX в Discord сообщил, что с DLSS 5 удалось запустить на старых видеокартах игру Red Dead Redemption, а вот Red Dead Redemption 2 — пока нет. Также есть сообщения, что Hogwarts Legacy зависает в состоянии «ожидание/сбой» при попытке активации функции нейронного рендеринга. Ниже представлены несколько примеров использования нейронного рендеринга DLSS 5 на видеокартах RTX 30/20. Производительность варьируется, но пока чаще всего речь идёт не об игровых 12–15 кадрах в секунду. 
 Сообщается, что во время одного из тестов GTA V проработала с включённой функцией нейронного рендеринга около 10 секунд. После этого видеокарта перестала передавать сигнал на монитор. Другие пользователи сообщали о схожем поведении при загрузке реализации на основе ReShade, в том числе о сбоях, потере сигнала и увеличении скорости вращения вентиляторов видеокарты.  ShortFuse сообщил, что разработка перешла в режим оптимизации для графических процессоров RTX 20 и RTX 30. Тестировщикам рассылаются пакеты для профилирования. С их помощью собирается статистика во время выполнения программы, чтобы найти «узкие места».  Nvidia пока не сообщала, какие графические архитектуры получат официальную поддержку DLSS 5 и в частности технологии нейронного рендеринга. Компания планирует выпустить DLSS 5 этой осенью. Раннюю версию DLSS 5 уже адаптировали для видеокарт GeForce RTX 4000
29.08.2026 [00:36],
Николай Хижняк
Утёкшая в Сеть библиотека нейронного рендеринга Nvidia DLSS 5 уже работает на видеокартах серии GeForce RTX 40. Моддер RTX Remix Uncle Burrito пропатчил файл nvngx_dlssnr.dll для работы на графических ускорителях серии Ada Lovelace, включая GeForce RTX 4090 и RTX 4080. 
Источник изображения: VideoCardz DLL-файл Nvidia DLSS 5 был обнаружен на этой неделе в ранней версии NBA 2K27. Моддеры из сообщества RenoDX быстро адаптировали файл для игры Control, а позже продемонстрировали ту же экспериментальную реализацию более чем в десятке других игр. Первоначально утечка файла ограничивалась поддержкой видеокарт серии RTX 50, поскольку части библиотеки содержали бинарные файлы CUDA, скомпилированные для архитектуры Blackwell. Моддер Uncle Burrito выявил бинарные файлы, несовместимые с Ada Lovelace, и заменил их совместимыми версиями. Это позволило той же библиотеке нейронного рендеринга работать на видеокартах серии RTX 40. Работа патча была продемонстрирована на видеокарте GeForce RTX 4090. Кроме того, он был успешно протестирован на RTX 4080. Nvidia пока официально не подтверждала, какие графические архитектуры будет поддерживать DLSS 5. При анонсе технологии компания провела демонстрацию, используя две флагманские видеокарты GeForce RTX 5090. Однако позже Nvidia подтвердила, что для DLSS 5 потребуется только одна карта RTX. Пользовательская реализация DLSS 5, о которой говорилось ранее, запускалась на картах RTX 5080, RTX 5070 Ti и RTX 5070. 
DLSS 5 выключена 
DLSS 5 включена От пользовательской реализации нейронного рендеринга DLSS 5 на видеокартах RTX 40 сильно страдает производительность. В тесте Uncle Burrito на RTX 4090 частота кадров падает с примерно 135 до 82 FPS при включённой DLSS 5 или примерно на 39 %. Падение быстродействия также наблюдается на видеокартах RTX 50. В тесте RTX 5070 в Cyberpunk 2077 частота кадров упала со 138 до 68 FPS в растровом режиме, а в тесте RTX 5070 Ti в Control наблюдалось снижение почти на 50 %. Текущая реализация всё ещё экспериментальная, поэтому эти результаты не следует рассматривать как репрезентативные для финальной версии DLSS 5. Nvidia планирует выпустить DLSS 5 этой осенью. На данный момент просочившаяся библиотека и реализация RenoDX предоставляют моддерам доступ к незавершённой версии технологии задолго до официального релиза. Моддеры добавили экспериментальную поддержку DLSS 5 в десяток игр, включая Cyberpunk 2077 и GTA V
28.08.2026 [18:51],
Николай Хижняк
Студия-разработчик Visual Concepts выпустила в ранний доступ баскетбольный симулятор NBA 2K27. Дата-майнеры обнаружили в его коде библиотеку Nvidia под названием nvngx_dlssnr.dll, по всей видимости, содержащую среду исполнения нейронного рендеринга, входящего в состав грядущей технологии DLSS 5. 
Источник изображений: VideoCardz Моддерам потребовалось всего несколько часов, чтобы заставить библиотеку нейронного рендеринга Nvidia DLSS 5 заработать в игре Control через фреймворк для моддинга RenoDX, созданный на основе системы аддонов ReShade. Менее чем через сутки та же экспериментальная реализация уже появилась во многих других играх. 
Cyberpunk 2077 
The Last of Us II Remastered  Энтузиасты уже успели добавить неофициальную поддержку нейронного рендеринга DLSS 5 в Cyberpunk 2077, Red Dead Redemption 2, The Last of Us Part II Remastered, Assassin’s Creed Black Flag Resynced, Hogwarts Legacy и Black Myth: Wukong. Также появились тестовые версии для Wuchang: Fallen Feathers, Starfield, Counter-Strike, Senua’s Saga: Hellblade II, GTA V, Metal Gear Solid Delta: Snake Eater, Monster Hunter Wilds и Silent Hill 2. 
Red Dead Redemption 2 
Wuchang: Fallen Feathers Экспериментальные сборки используют библиотеку нейронного рендеринга DLSS размером 158 Мбайт. Энтузиастам удалось подключить библиотеку к существующим конвейерам рендеринга игр без официальной поддержки DLSS 5 от разработчиков. Текущая реализация, таким образом, может быть применена к играм, которые изначально не разрабатывались с учётом интеграции DLSS 5. 
Skyrim Официальная реализация Nvidia предоставит разработчикам возможность управлять интенсивностью, цветокоррекцией и масками. Nvidia заявляет, что DLSS 5 принимает в качестве входных данных цветовые и динамические векторы и генерирует обновлённое освещение и материалы, оставаясь при этом привязанным к исходной сцене. Это означает, что моддеры, по сути, сами вносят изменения, и финальная поддержка DLSS 5 может дать другие результаты. Nvidia пока не подтвердила, будут ли элементы управления DLSS 5 доступны и геймерам. Примеры пользовательских модификаций с нейронным рендерингом DLSS 5
Тесты пользовательской модификации с нейронным рендерингом для игры Cyberpunk 2077 на видеокарте GeForce RTX 5070 показывают, насколько затратной может быть текущая реализация. При разрешении 1440p после включения DLSS 5 растровая производительность упала со 138 до 68 кадров в секунду. При трассировке лучей в режиме Ultra частота кадров снизилась со 111 до 55, а при трассировке пути — с 71 до 45. Есть и другие проблемы. Сообщается, что при многократном включении и выключении DLSS 5 каждый раз дополнительно расходовалось около 1 Гбайт видеопамяти. Однако это может быть ошибкой пользовательской модификации, а не проблемой самой DLSS 5. Полноценный запуск DLSS 5 запланирован до конца 2026 года. Nvidia отчиталась о прогрессе в разработке DLSS 5 с нейронным рендерингом
21.07.2026 [18:26],
Николай Хижняк
Nvidia в рамках конференции SIGGRAPH 2026, которая проходит в Лос-Анджелесе (США), отчиталась о прогрессе в разработке новой технологии нейронного рендеринга DLSS 5. Несмотря на первоначальную негативную реакцию геймеров, компания продолжает развивать технологию и подготовила новую демонстрацию того, как должна работать DLSS 5. 
Источник изображений: Nvidia Один из ключевых аспектов новой технологии заключается в том, что разработчики игр смогут выбирать из трёх моделей DLSS 5, каждая из которых обеспечивает разный уровень структурной интенсивности, глобального освещения, детализации текстур и многого другого. Модели, обозначенные как Model A, Model B и Model C, могут быть адаптированы к конкретным сценам или определённым персонажам. Кроме того, их можно будет комбинировать в соответствии со своими требованиями. Каждая модель имеет различное количество параметров. Другими словами, некоторые модели потребляют больше памяти. Однако, все они, как правило, хорошо работают с использованием одного графического процессора. Напомним, что в рамках первой демонстрации DLSS 5 компания Nvidia использовала две видеокарты RTX 5090. Релизная же версия DLSS 5 потребует только одну видеокарту RTX. Технические требования к DLSS 5 пока не озвучены.  Nvidia ещё раз подчеркнула, что DLSS 5 позволяет сохранить художественный замысел создателей игр, а не меняет его. Противоположное мнение у геймеров сложилось из первой демонстрации, где показанные изображения персонажей казались фактически заново перерисованными ИИ. Nvidia заявляет, что каждый отдельный объект, сцена и игровые настройки могут быть настроены в соответствии с видением разработчика. Это один из вызовов, с которым компания столкнулась при разработке DLSS 5. Nvidia отмечает, что поддержание визуальной идентичности, семантики объектов и поз персонажей, а также семантики выходного освещения, движения и художественного оформления имеет решающее значение. В рамках этих строгих параметров DLSS 5 применяет фотореализм материалов для повышения визуальной привлекательности. Ниже можно увидеть настройку применяемой модели, где есть регулируемые параметры, которые можно задать для каждой сцены и каждого персонажа.  Вторая сложность, которую Nvidia пришлось решать при разработке DLSS 5, — это временная потоковая обработка. Традиционные генераторы видео на основе генеративного ИИ обрабатывают данные по частям, анализируя каждый кадр и генерируя пакет кадров одновременно. Однако рендеринг в реальном времени требует немедленной генерации, кадр за кадром. Поскольку DLSS 5 использует векторы движения из игрового движка, она может мгновенно генерировать дополнительные текстуры без задержки. Это приводит к отсутствию мерцания или искажения изображения, поскольку DLSS 5 точно знает, куда прикрепить текстуру, и мгновенно выполняет её генерацию. Примеры с включённой DLSS 5 и без неё
Смотреть все изображения (8)
Смотреть все изображения (8) Последняя сложность с DLSS 5 — это скорость. Для рендеринга кадра в разрешении 4K с 8,3 млн пикселей со скоростью более 60 кадров в секунду Nvidia достигает этого менее чем за 16 мс. При этом большая часть времени обработки приходится на игровой движок, а не на модель DLSS 5. Технология настолько эффективна, что пользователи не заметят никаких задержек во время игры, утверждает Nvidia. Хотя компания подчёркивает эффективность DLSS 5 в использовании видеопамяти, пока остаётся неясным, будут ли игры в 4K на видеокартах с меньшим объёмом памяти выглядеть хуже, чем на картах с большим объёмом видеопамяти. Поскольку запуск DLSS 5 ожидается этой осенью, Nvidia ещё предоставит общие системные требования и дополнительные подробности, но улучшения по сравнению с оригинальной демоверсией пока выглядят многообещающими. Учёные создали искусственные нейроны, сигналы которых живой мозг воспринял как свои
02.05.2026 [21:16],
Геннадий Детинич
Инженеры из Северо-Западного университета (Northwestern University) впервые методом печати создали искусственные нейроны, способные не просто имитировать, но и напрямую взаимодействовать с живыми клетками мозга, поскольку устройство генерирует электрические сигналы, по своей форме и временным характеристикам идентичные биологическим. Это открывает прямую возможность создания интерфейса «человек—компьютер», а также нейроморфных компьютеров, имитирующих работу мозга. 
Источник изображения: Northwestern University Основой интересной технологии стали чернила из наночешуек дисульфида молибдена и графена. С их помощью на гибкую полимерную подложку методом струйного напыления наносился рисунок, после чего подложка подвергалась воздействию тока для частичного разложения. Весь фокус оказался в сохранении части связующего полимерного материала. Этот процесс приводил к формированию тонких проводящих путей — филаментов, или нитей. Тем самым напечатанные элементы могли напрямую влиять на форму и силу протекающего по ним тока, что удивительным образом совпало со спектром сигналов нейронной активности — от одиночных спайков до пакетных «очередей» импульсов. Совпадение активности искусственных нервных сигналов с природными было подтверждено экспериментально: когда искусственные нейроны подключили к срезам тканей мозжечка мыши, живые клетки отреагировали на них как на свои собственные, активировав нейронные цепи. Это стало первой демонстрацией того, что напечатанные нейроны могут генерировать сигналы правильной формы и в верном временном диапазоне, не будучи при этом ни слишком медленными, как предыдущие органические аналоги, ни слишком быстрыми, как электронные. Представленная разработка прокладывает путь к созданию интерфейсов «мозг—компьютер» следующего поколения, нейропротезов для восстановления слуха, зрения и движения, а также может решить проблему чрезмерного энергопотребления искусственного интеллекта. Если нейроморфным вычислениям удастся добиться энергоэффективности мозга, которая, по словам авторов, на пять порядков превосходит эту характеристику для классических компьютеров, данная технология в будущем позволит создавать вычислительные системы, требующие для работы кардинально меньше ресурсов. Nvidia анонсировала DLSS 5 с нейронным рендерингом — ИИ добавит фотореализм в каждую игру уже осенью
16.03.2026 [22:40],
Николай Хижняк
Глава компании Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) анонсировал на конференции GTC 2026 технологию DLSS 5. Новая версия апскейлера знаменует переход от функций, ориентированных на повышение производительности, к генерации изображений для повышения визуального качества. Выпуск технологии планируется осенью этого года. 
Источник изображений: Nvidia Компания заявляет, что новая версия DLSS использует модель нейронного рендеринга в реальном времени, которая добавляет фотореалистичное освещение и детализацию материалов к игровым кадрам. 
 По данным Nvidia, DLSS 5 берёт данные о цвете и векторах движения из каждого игрового кадра, а затем применяет модель искусственного интеллекта, которая улучшает освещение и отклик материалов, оставаясь при этом привязанной к исходной 3D-сцене. Компания заявляет, что система работает в реальном времени с разрешением до 4K и разработана для обеспечения детерминированного и согласованного вывода от кадра к кадру, что является ключевым требованием для игр. 
 DLSS 5 позиционируется как обновление визуального конвейера, а не как ещё один этап генерации кадров. Nvidia заявляет, что модель обучена понимать элементы сцены, такие как кожа, волосы, ткань и условия освещения, а затем использовать эту информацию для улучшения эффектов, таких как подповерхностное рассеивание, блеск ткани и взаимодействие света с волосами. Разработчики также получат элементы управления интенсивностью, цветокоррекцией и маскированием, а интеграция будет продолжаться через существующую структуру Nvidia Streamline, используемую для DLSS и Reflex.   Поддержка DLSS 5 уже согласована с несколькими крупными издателями и студиями, включая Bethesda, Capcom, Ubisoft, NetEase, Tencent и Warner Bros. Games. Первыми играми, которые предложат поддержку DLSS 5, станут: Starfield, Assassin’s Creed Shadows, Hogwarts Legacy, Resident Evil Requiem, Delta Force, Naraka: Bladepoint и The Elder Scrolls IV: Oblivion Remastered. 
 По данным Digital Foundry, Nvidia использовала две видеокарты RTX 5090 для демонстрации работы технологии. Однако релизная версия DLSS 5 потребует только одну карту RTX. «Компания Nvidia использовала две видеокарты RTX 5090 для своих демонстраций: одна запускала игру, а другая работала исключительно с технологией DLSS 5. Использование двух GPU сейчас необходимо, поскольку DLSS 5 ещё предстоит пройти долгий путь в плане оптимизации — как с точки зрения производительности, так и с точки зрения объёма использующейся видеопамяти. Однако DLSS 5 разработана для использования на одном графическом процессоре, и именно в таком режиме она будет выпущена позже в этом году. Насколько масштабируемой она окажется, также ещё предстоит выяснить, но, как и в случае с другими технологиями DLSS, Nvidia сообщает, что вычислительные затраты увеличиваются с разрешением», — говорит Digital Foundry. Nvidia пока не сообщает, какие графические архитектуры получат поддержку DLSS 5. Учёные начали строить дата-центры из биокомпьютеров на клетках человеческого мозга
10.03.2026 [15:22],
Алексей Разин
Учёные и изобретатели давно пытаются подсмотреть удачные решения у природы, а потому стартап Cortical Labs разрабатывает биокомпьютеры, сочетающие выращенные на основе клеток человеческой крови нейроны человеческого мозга и полупроводниковые чипы. Существующие экземпляры таких гибридных систем уже научились играть не только в Pong, но и в Doom. И из таких систем уже начали строить дата-центры. 
Источник изображения: Cortical Labs, Bloomberg Австралийский стартап Cortical Labs уже запустил небольшой центр обработки данных на основе биокомпьютеров CL1 в Мельбурне, а в Сингапуре аналогичная экспериментальная площадка возводится в сотрудничестве с DayOne Data Centers. Исследователи разработали гибридный процессор, который отправляет компьютерные команды выращенным в лабораторных условиях клеткам человеческого головного мозга, а затем пытается интерпретировать их ответы. В отличие от мощных суперкомпьютеров, такая биологическая гибридная система потребляет очень мало электроэнергии. По сути, один модуль CL1 по уровню энергопотребления сопоставим с карманным калькулятором. Пока первый биологический суперкомпьютер на основе систем CL1 не может похвастать высоким быстродействием, но его возможности постоянно совершенствуются. Сперва создатели научили его играть в Pong, а недавно подняли планку мастерства до всем известного Doom. Специализированный ЦОД в Мельбурне разместит 120 модулей CL1, а новая площадка в Сингапуре сможет приютить до 1000 таких модулей, хотя и поэтапно. Курировать работу второго ЦОД будет Национальный университет Сингапура. Топ-менеджер Intel: в половине отгруженных в этом году ПК будет ускоритель ИИ
18.02.2026 [18:12],
Сергей Сурабекянц
Президент японского подразделения Intel Макото Оно (Makoto Ohno) уверен, что 2026 год станет решающим для ПК с поддержкой ИИ. По его прогнозам, в этом году на ПК с ИИ придётся примерно половина от общего объёма поставок за год. По предварительным оценкам IDC, в 2026 году будет отгружено около 260 млн ПК. Если прогноз Макото Оно сбудется, 130 млн из них будут оснащены нейронным процессором (NPU) или другим чипом для локальной обработки данных с помощью ИИ.  Тем не менее Макото Оно признал, что основной причиной покупки ПК с ИИ могут оказаться не его возможности по ускорению искусственного интеллекта, а повышенная производительность в широком спектре прикладных задач и более длительное время автономной работы благодаря новым поколениям оптимизированных процессоров. «Прогнозируется, что к 2026 году […] каждый второй компьютер будет ПК с искусственным интеллектом. Однако, учитывая текущую ситуацию, причинами выбора ПК с ИИ являются его высокая производительность и длительное время автономной работы, обеспечиваемое использованием нейронного процессора. Другими словами, важно учитывать тот факт, что люди в настоящее время покупают ПК с ИИ не для того, чтобы использовать его функции, связанные с ИИ», — отметил Макото Оно. По словам Макото Оно, Intel хочет в кратчайшие сроки сделать ПК с ИИ нормой, а не исключением. Компания признает, что в настоящее время эти ПК в основном воспринимаются как продукты высокого класса, и стремится как можно быстрее изменить это восприятие и вывести такие устройства на массовый рынок. Intel также подчеркнула необходимость большего количества приложений, которые действительно используют возможности ПК с ИИ, с целью достижения точки, когда люди будут покупать ПК с ИИ для конкретной цели, а не просто потому, что это новейший продукт. Грибная электроника приближается — учёные превратили мицелий шиитаке в нейронную сеть
28.10.2025 [12:26],
Геннадий Детинич
В последние годы учёные активно исследуют возможность использования в электронике грибного мицелия как естественной нейронной сети. С его помощью электроника может стать биоразлагаемой и энергоэффективной, создав основу для высокопроизводительных вычислений будущего, где обычная компостная куча сможет стать элементом кластера. 
Источник изображения: The Ohio State University / John LaRocco Традиционные полупроводники на всех этапах обработки требуют огромных энергозатрат и наносят вред окружающей среде, тогда как грибные структуры предлагают экологически чистый и менее затратный с точки зрения потребления энергии подход к обработке и хранению данных. В новом исследовании учёные из Университета штата Огайо (The Ohio State University) предприняли попытку создать на основе обычных съедобных грибов органические мемристоры — компоненты, имитирующие нейронную активность мозга. Подобная технология открывает путь к биоэлектронике, где грибные сети выступают в роли стабильных и недорогих элементов вычислительных платформ. В ходе работы, результаты которой были опубликованы в журнале PLOS ONE, исследователи культивировали образцы мицелия шиитаке и шампиньонов, после чего высушили их для лучшей сохранности и подключили к электронным цепям. Для тестирования применялись различные напряжения и частоты: в мицелий помещались электроды, а съём данных производился в разных точках структуры. Таким образом, учёные «обучали» сеть мицелия работать подобно мемристору — элементу памяти, который сохраняет информацию о предыдущих электрических состояниях. В ходе экспериментов было обнаружено, что некоторые участки мицелия воспроизводят эффекты памяти, аналогичные работе полупроводниковых чипов. В частности, удалось добиться скорости переключения электрического состояния мицелия с частотой 5850 Гц и точностью 90 %. По мере увеличения частоты эффективность работы памяти из мицелия снижалась, однако этот барьер можно преодолеть за счёт расширения сети (и параллельной работы множества элементов памяти) — что для грибного мицелия труда не составит. В режиме ожидания, как нетрудно догадаться, мицелий не требовал энергии для поддержания состояний. Получив столь интересный результат, учёные уже мечтают о носимых гаджетах с грибным мицелием в качестве нейронной сети и о создании огромных ферм для масштабирования вычислений в интересах аэрокосмической отрасли или супервычислений — с минимальными затратами энергии и возможностью полной утилизации «грибных» компьютеров. Почему были выбраны грибы шиитаке? Возможно, это реверанс в сторону спонсора работы — Исследовательского института Honda. Учёные подсмотрели у природы и создали нейрон на белковых нанопроводах, впервые работающий как настоящий
01.10.2025 [11:41],
Геннадий Детинич
Очевидно, что выбранный наукой путь к созданию искусственного интеллекта сопряжён с невероятным потреблением энергии. Если это не «хитрый план» подорвать экономику соперников, то просто недальновидная трата ресурсов планеты. Природа давно уже придумала интеллект, достаточно энергоэффективный, чтобы не пропасть в пучине эволюции биологической жизни на Земле. Осталось воплотить разработки природы в «железе» и, похоже, это произойдёт раньше, чем позже. 
Источник изображения: ИИ-генерация Grok 3/3DNews Учёные из Университета Массачусетса в Амхерсте (UMass) разработали искусственный нейрон, который имитирует поведение и «массогабаритные» характеристики реальных нейронов: по размеру, энергопотреблению, силе сигнала, временным характеристикам и чувствительности к химическим сигналам. Последнее — наиболее важное свойство, поскольку нервная система живых организмов и человека в частности работает не только с электрическим потенциалом, но и с нейромедиаторами — химическими соединениями, возбуждающими электрический сигнал в нейронах. Разработчики, ничуть не стесняясь, заявили о прорыве в биоэлектронике, который позволит объединить электронику и биологию для более эффективной обработки данных, аналогичной работе мозга, функционирующего при сравнительно низком энергопотреблении по сравнению с современными ИИ-моделями вроде ChatGPT. Исследование также подчёркивает потенциал таких нейронов в медицине, вычислительной технике и интерфейсах мозг-машина, что способно решить проблему несоответствия сигналов между искусственными (высоковольтными) и биологическими (низковольтными) системами. Искусственный нейрон построен на базе мемристора — памяти на основе изменения сопротивления ячейки, использовавшего белковые нанопровода из бактерии Geobacter sulfurreducens. Эти нанопровода позволили снизить напряжение переключения элемента до 60 мВ и ток до 1,7 нА, что соответствует биологическим уровням и оказалось в 10 раз эффективнее предыдущих аналогов (напомним, электроника обычно работает от 500 мВ и выше). Мемристор был интегрирован в цепь из конденсатора и резистора для имитации фаз нейронной активности — от накопления заряда до его всплеска и последующей стабилизации для новой работы. Кроме того, в схему были добавлены химические сенсоры для обнаружения ионов (например, натрия) и нейромедиаторов (дофамина), чтобы имитировать нейромодуляцию — ту самую реакцию нейронов на химические вещества, например, на кофеин в чашке утреннего кофе. 
Источник изображения: Nature Communications 2025 Разработанный учёными нейрон генерировал импульсы с энергией, сравнимой с биологической (0,2–37 пДж), и продемонстрировал частотный отклик, регулируемый химическими сигналами. При подключении к кардиомиоцитам (клеткам сердечной мышечной ткани) из стволовых клеток человека через графеновую сенсорную сетку он в реальном времени смог регистрировать электрические сигналы, отличая нормальную активность от изменений под влиянием норадреналина, что повышало частоту импульсов — вызывало условное учащённое сердцебиение. Тем самым учёные показали, что живые клетки могут без проблем сопрягаться с электроникой и всё это прекрасно работает в связке. Прототип открывает путь к энергоэффективным датчикам для мониторинга клеток, реакции на лекарства и даже восстановления повреждённых нейронных цепей, возникающих при серьёзных травмах мозга или позвоночника. В будущем такие нейроны могут улучшить интерфейсы мозг-машина и создать вычислители на основе биологических систем, интегрируясь с живой тканью без промежуточных преобразований. Мобильная графика Arm станет производительнее — в GPU встроят нейронные ускорители
12.08.2025 [17:58],
Сергей Сурабекянц
Arm сообщила, что следующее поколение её мобильных графических процессоров, которое выйдет в 2026 году, будет использовать нейронные технологии, обеспечивающие более высокое качество изображения и повышенную производительность. Компания также представила программный интерфейс (API) для разработчиков, чтобы они могли начать работу с ним уже сегодня, не дожидаясь появления нового оборудования. 
Источник изображений: Arm В первую очередь Arm рассматривает использование нейронного ускорения для масштабирования графики до более высокого разрешения без ущерба для производительности. Среди других предполагаемых сценариев — удвоение частоты кадров с помощью интерполяции и повышение качества изображения за счёт трассировки пути в реальном времени на мобильных устройствах с меньшим количеством лучей на пиксель. «Поскольку ИИ всё больше сливается с графикой реального времени, нам необходим ИИ на базе графических процессоров, который был бы интегрированным, производительным и, что особенно важно, энергоэффективным. Упрощение разработки ИИ на графических процессорах для разработчиков стало движущей силой технических инноваций, о которых мы здесь говорим», — заявил научный сотрудник Arm в области ИИ и платформ для разработчиков Герайнт Норт (Geraint North). Arm отказалась раскрывать подробную техническую информацию о нейронных ускорителях до анонса следующего поколения графических процессоров Mali. Известно лишь, что они будут размещаться в шейдерных ядрах, а производительность нейросетей будет масштабироваться в зависимости от их количества в конкретной реализации GPU. Архитектура Arm пятого поколения предусматривает конфигурации вплоть до 16 ядер. В прошлом году Arm анонсировала технологию масштабирования Arm Accuracy Super Resolution (Arm ASR), позволяющую игре рендерить изображение с более низким разрешением и применять алгоритм масштабирования, снижая затраты на обработку кадра при сохранении качества. Новая технология Neural Super Sampling (NSS) на базе аппаратного нейронного ускорителя способна масштабировать картинку с 540p до 1080p за 4 мс на кадр и снижать нагрузку на графический процессор на 50 %.  «Рендеринг в реальном времени с использованием искусственного интеллекта быстрее, чётче и энергоэффективнее. Таким образом, NSS может создавать выходные данные того же качества с использованием входных данных более низкого качества или даже более высокого качества с теми же входными данными», — заявил Норт. Arm также представила технологии Neural Frame Rate Upscaling (NFRU) и Neural Super Sampling and Denoising (NSSD). NFRU повышает частоту кадров путём создания промежуточного кадра из двух последовательных кадров. «Нейронная сеть также тесно связана с новым оборудованием, которое мы добавим к нашим графическим процессорам для ускорения генерации векторов движения, отслеживающих перемещение пикселей между кадрами. Это позволит очень дёшево масштабировать контент, работающий с частотой 30 кадров в секунду, до 60 кадров в секунду», — пояснил Норт. Технология NSSD предназначена для обеспечения качества изображения трассировки пути, которая, по словам Норта, слишком затратна с точки зрения вычислительных ресурсов даже на настольных системах: «Когда вы объединяете трассировку пути с нейронной сетью, вы фактически можете проецировать лишь небольшое количество лучей на пиксель в сцену, и вы можете использовать нейронную технологию для добавления недостающих деталей. Таким образом, нейронная сеть может экстраполировать данные не только из соседних пикселей, но и из предыдущих кадров». Все эти новшества доступны разработчикам уже сегодня благодаря набору инструментов для разработки нейронной графики. В комплект входят плагины для Unreal Engine, позволяющие интегрировать нейронный суперсэмплинг в игру «всего за несколько кликов». Модели доступны в открытых форматах на GitHub и Hugging Face. Также доступна полная эмуляция расширений Arm ML Vulkan для ПК, что позволяет программистам использовать весь стек приложений, не дожидаясь выпуска мобильных чипов.  Arm — не первая компания, внедряющая нейронные технологии в чипы смартфонов. В частности, ИИ уже широко используется для управления функциями камеры. Компания Qualcomm, лицензиат Arm, расширяет возможности искусственного интеллекта своих смартфонных платформ благодаря нейронным процессорам (NPU). На прошлогодней выставке MWC компания Qualcomm продемонстрировала большую языковую модель с 7 млрд параметров, работающую на Android-смартфоне, и представила свой AI Hub для разработчиков. Длительная работа с ИИ-инструментами ослабляет у людей когнитивные способности, выяснили учёные
20.06.2025 [14:05],
Сергей Сурабекянц
Использование генеративного ИИ становится всё более распространённым в образовании, юриспруденции, СМИ и других областях. Недавнее исследование Массачусетского технологического института (Massachusetts Institute of Technology, MIT) наглядно продемонстрировало, как использование инструментов ИИ ухудшает деятельность мозга. Тест выявил существенно более слабые связи между областями мозга, ухудшение памяти и низкую вовлеченность у участников, использовавших большие языковые модели (LLM). 
Источник изображения: MIT В процессе исследования, проведённого учёными Массачусетского технологического института, три группы участников написали по три эссе. Первая группа полагалась на LLM, вторая могла использовать лишь классические поисковые системы, а третья не использовала каких-либо внешних источников. Затем первая и третья группы поменялись участниками для написания четвёртого эссе. На всём протяжении тестов производился электронный мониторинг мозга участников. Эссе участников тестирования, использовавших LLM, получили высокие оценки как от людей, так и от нейросети. Их структура, как правило, была более однородной, а содержание точнее соответствовало исходному заданию. Эти участники чаще копировали и вставляли, меньше редактировали свою работу и в дальнейшем испытывали трудности с цитированием собственных текстов. Группа, которая использовала поисковые системы, продемонстрировала низкий и средний уровень мозговых связей. Их текст также был довольно качественным и однородным, при этом они лучше могли цитировать свои работы, что предполагает более сильное сохранение памяти по сравнению с пользователями LLM. Результаты участников, использовавших только собственный мозг, были далеко не самыми точными, зато участники этой группы продемонстрировали значительно более сильную нейронную связь, что свидетельствует о более глубокой умственной вовлеченности. Хотя с течением времени нейронные связи неизбежно ослабевали, участники могли легко вспомнить более ранний материал. Интересно, что участники, которые перешли из группы LLM в группу, изучавшую только мозг, продемонстрировали повышенную нейронную связь, однако испытывали трудности с воспроизведением информации из более раннего периода эксперимента. Их мозговая активность сбросилась до уровня новичка относительно тем эссе. В целом, результаты показывают, что любое использование цифровых инструментов влияет на мозговую активность, но поисковые системы требуют больших умственных усилий, чем генеративный ИИ. Эти результаты могут иметь значительные последствия для образования, где использование ИИ становится широко распространённым. Большинство учеников теперь активно используют такие инструменты, как ChatGPT при выполнении заданий. Некоторые генерируют только планы или идеи тем, в то время как другие используют задания в качестве подсказок и получают готовые работы, даже не вникая в их содержимое. Преподаватели также начали использовать ИИ для оценки заданий и отслеживания использования ИИ. Извечное соревнование снаряда и брони перешло в новую фазу. |
© 1997—2026 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
