NVIDIA официально представила суперкомпьютер Eos, предназначенный для приложений искусственного интеллекта. Он оснащён 576 системами NVIDIA DGX H100, каждая из которых включает 8 ускорителей H100 — всего 4608 единиц. Системы подключены с использованием архитектуры NVIDIA Quantum-2 InfiniBand (400 Гбит/с). Также суперкомпьютер включает 1152 процессора Intel Xeon Platinum 8480C, каждый из которых предлагает 56 ядер.

Обзор игрового QD-OLED WQHD-монитора Gigabyte AORUS FO27Q5P: на пределе возможностей

Итоги 2025-го: ИИ-лихорадка, рыночные войны, конец эпохи Windows 10 и ещё 12 главных событий года

Итоги 2025 года: почему память стала роскошью и что будет дальше

Обзор игрового 4K IPS-монитора Gigabyte M27UP: разнообразия ради

Обзор телевизора Sber SDX-43U4169

Обзор ноутбука TECNO MEGABOOK S14 (S14MM): OLED с HDR как новая норма

Источник изображения: nvidia.com

Суперкомпьютер NVIDIA Eos предлагает производительность для ИИ-приложений в 18,4 Эфлопс (FP8), а также обеспечит около 9 Эфлопс в рассчётах FP16 и 275 Пфлопс в FP64. Компания анонсировала его почти год назад и рассказывала подробнее о нём на выставке Supercomputing 2023 в ноябре минувшего года — теперь он готов начать работу. Разработчик отмечает, что Eos способен справиться с самыми большими рабочими нагрузками в области ИИ для обучения больших языковых моделей, рекомендательных алгоритмов, квантового моделирования и многого другого. Суперкомпьютер занимает девятое место в рейтинге TOP500.

Высокую производительность NVIDIA Eos обеспечивают мощные ускорители и интерфейсы компании NVIDIA, а также её ПО, такое как NVIDIA Base Command и NVIDIA AI Enterprise. «Архитектура Eos оптимизирована для рабочих нагрузок ИИ, требующих сверхмалой задержки и высокой пропускной способности соединений внутри кластера ускорителей, что делает её идеальным решением для предприятий, стремящихся масштабировать свои комплексы ИИ. В то время как корпорации и разработчики по всему миру стремятся задействовать возможности ИИ, Eos становится основным ресурсом, который обещает ускорить путь к приложениям на базе ИИ для каждой организации», — отметила NVIDIA.

Компания Tachyum сообщила, что в этом году начнёт массовое производство универсального процессора Prodigy, сочетающего вычислительные и графические ядра, а также нейродвижок TPU. Производитель обещает, что новинка обеспечит выдающийся уровень производительности и сможет потягаться с самыми мощными ускорителями вычислений NVIDIA.

Обзор игрового 4K IPS-монитора Gigabyte M27UP: разнообразия ради

Обзор ноутбука TECNO MEGABOOK S14 (S14MM): OLED с HDR как новая норма

Обзор телевизора Sber SDX-43U4169

Итоги 2025-го: ИИ-лихорадка, рыночные войны, конец эпохи Windows 10 и ещё 12 главных событий года

Обзор игрового QD-OLED WQHD-монитора Gigabyte AORUS FO27Q5P: на пределе возможностей

Итоги 2025 года: почему память стала роскошью и что будет дальше

Источник изображения: Tachyum

Разработчик заявляет, что её 192-ядерный чип, выполненный на основе 5-нм технологического процесса, обеспечивает в 4,5 раза более высокую производительность, чем любой другой процессор, предназначенный для вычислительных нагрузок в облачной среде. Кроме того, он до трёх раз быстрее любого GPU, предназначенного для высокопроизводительных вычислений и до шести раз энергетически эффективнее специализированных GPU для ИИ-задач.

Tachyum анонсировала чип Prodigy Universal Processor в 2022 году и пообещала с его помощью трансформировать узкоспециализированные ЦОДы в универсальные компьютерные центры, способные обеспечить необходимую вычислительную мощность и эффективность для различных ИИ-нагрузок. В декабре 2023 года компания выпустила видео, показывающее способность Prodigy эмулировать работу в x86-совместимых приложениях. Однако есть одно существенное «но»: несмотря на внушительные цифры производительности и заявления Tachyum, процессоры Prodigy существуют только на бумаге и в виде эмулируемой с помощью FPGA платформы с небольшим количеством ядер.

«Успехи, которых нам удалось достичь при корректировке нашего плана выпуска продуктов, привели нас к 2024 году, полному ожиданий, поскольку мы движемся к началу массового производства Prodigy и реализации многомиллиардного канала продаж. Мы с нетерпением ждём возможности выполнить наше обещание и обязательство по преобразованию обычных центров обработки данных в универсальные вычислительные центры в ближайшем будущем», — заявил генеральный директор и основатель Tachyum Радослав Данилак (Radoslav Danilak).

Поскольку в составе Prodigy Universal Processor используются функциональные компоненты, предназначенные для разных типов нагрузок, он может динамически переключаться между вычислительными кластерами, исключая необходимость в использовании разнонаправленного и дорогостоящего аппаратного обеспечения для отдельных типов ИИ-нагрузок в составе вычислительной системы. По крайней мере, так говорится в свежем пресс-релизе компании.

Там же заявляется, что всего один процессор Prodigy Universal Processor стоимостью $23 000 способен сравниться по производительности в задачах обучения ИИ с системой из 52 специализированных ускорителей NVIDIA H200, являющихся одними из лучших на рынке. Компания заявила, что стоимость такого количества графических процессоров в составе семи серверов Supermicro GPU составит 2 349 028 долларов или в 100 раз больше, чем одна система с Prodigy Universal Processor и 2 Тбайт оперативной памяти DDR5.

Tachyum также заявила, что уже планирует разработку более передового универсального процессора Prodigy 2 на базе 3-нм техпроцесса, который получит поддержку интерфейсов PCIe 6.0 и CXL, и будет оснащаться набортной высокопроизводительной памятью HBM3. Его планируется выпустить где-то в 2026 году.

Компания IBM официальным пресс-релизом сообщила, что Ливерморская национальная лаборатория им. Лоуренса стала первым покупателем единственного в мире компьютера, имитирующего работу головного мозга. Уникальная система базируется на разработке IBM по созданию нейросинаптического процессора. Проект стартовал в 2008 году по заказу агентства DARPA. Ожидалось, что IBM создаст процессор, способный на оперативный анализ данных на поле боя. Процессор должен был работать по алгоритмам, имитирующим работу головного мозга. Соответственно, в основе разработки лежит архитектура, отличная от классической неймановской логики.

Обзор игрового 4K IPS-монитора Gigabyte M27UP: разнообразия ради

Итоги 2025-го: ИИ-лихорадка, рыночные войны, конец эпохи Windows 10 и ещё 12 главных событий года

Обзор телевизора Sber SDX-43U4169

Итоги 2025 года: почему память стала роскошью и что будет дальше

Обзор ноутбука TECNO MEGABOOK S14 (S14MM): OLED с HDR как новая норма

Обзор игрового QD-OLED WQHD-монитора Gigabyte AORUS FO27Q5P: на пределе возможностей

Структура кристалла процессора IBM TrueNorth (IBM)

После серии изысканий в 2011 году компания IBM представила процессор TrueNorth. Решение выпускалось с использованием 45-нм техпроцесса SOI-CMOS и содержало 256 аналогов нейронов. Кроме этого одно ядро содержало 262 тысяч программируемых аналогов синапсов, а в другом находились 65 тысяч обучаемых синапсов. Естественно, все эти «нейроны и синапсы» представляли собой электронные цепи из обычных кремниевых транзисторов, но связанных между собой специальной логикой по типу ячеистых сетей.

Процессор IBM TrueNorth второго поколения (IBM)

Второе поколение процессоров TrueNorth вышло в 2014 году. Производством процессора с использованием 28-нм техпроцесса занималась компания Samsung. Новый процессор включал уже один миллион цифровых нейронов и 256 млн программируемых синапсов. При всём этом процессор TrueNorth — это чип с 5,4 млрд транзисторов. Что поразительно, довольно большое число транзисторов не сказалось на потреблении процессора. В ходе вычислений с производительностью 46 млрд синаптических операций в секунду процессор потребляет всего 70 милливатт (0,8 вольт). Ливерморской лаборатории передан компьютер на базе 16 таких процессоров и его потребление составляет всего 2,5 Вт — как у планшета.

16-ядерная система на «когнитивных» процессорах IBM TrueNorth, проданная Ливерморской лаборатории

Кроме компьютера компания IBM включила в поставку набор необходимого программного обеспечения как для работы системы, так и для разработки программ. Ожидается, что имитирующий работу мозга компьютер поможет решить ряд сложных для традиционной логики задач. В лаборатории не скрывают, что основным направлением деятельности с использованием «познающей» системы станет изучение проблем по заказам Национальной администрации по ядерной безопасности (National Nuclear Security Administration), которая занимается широким спектром вопросов контроля над распространением ядерного вооружения. Также в лаборатории будут прорабатывать варианты создания суперкомпьютеров будущего с 50-кратно увеличенной производительностью по отношению к современным системам.

Ведущий разработчик «когнитивного» процессора IBM, Дхармендра Модха (Dharmendra S. Modha)

Кстати, по неофициальным данным, которые приводит сайт The Wall Street Journal, система IBM обошлась лаборатории всего в один млн долларов США. В принципе, неплохо для IBM за систему с 16-ядерным процессором. Компаниям Intel и AMD такое даже не снилось.