Опрос
|
реклама
Быстрый переход
В Германии запустили фотонный процессор, который выполняет вычисления светом
26.08.2026 [10:49],
Геннадий Детинич
В Карлсруэском технологическом институте (KIT) начали изучать иной подход к высокопроизводительным вычислениям, когда для выполнения ряда операций используется свет. В основе системы лежит фотонный процессор немецкой компании Q.ANT. В отличие от обычных CPU и GPU, где вычисления выполняются с помощью тока на транзисторах, фотонный ускоритель использует световые сигналы непосредственно для обработки данных, что экономит время и снижает потребление. 
Источник изображения: Cynthia Ruf / KIT Сразу подчеркнём, что фотонный процессор компании Q.ANT и платформа на его основе не предполагают отказ от традиционных центральных и графических процессоров. Разработчики создают гибридную архитектуру, в которой CPU, GPU и фотонный NPU (Native Processing Unit) будут выполнять те операции, для которых каждый процессор подходит лучше всего. Физически вычисление происходит следующим образом: цифровые данные преобразуются в параметры оптического сигнала (обычно это фаза и амплитуда), после чего свет поступает в интегральную фотонную схему. В ней используются оптические волноводы и интерферометры, позволяющие управлять амплитудой и фазой световых волн. При прохождении по различным оптическим путям волны интерферируют друг с другом почти как круги на воде, в процессе чего выполняют заданные математические операции. Особенно хорошо такой принцип подходит для матричных вычислений, которые являются фундаментальной частью работы нейронных сетей. Затем результат преобразуется обратно в электрический сигнал фотодетекторами. Главное преимущество такой архитектуры заключается не столько в скорости распространения света, сколько в возможности выполнять множество операций одновременно. Оптическая схема может преобразовывать сразу целый набор сигналов, причём вычисление происходит непосредственно во время прохождения света через фотонный чип. Это позволяет существенно сократить количество операций передачи данных между памятью и вычислительными блоками — одного из главных источников энергопотребления современных ИИ-систем. По оценке Q.ANT, для определённых задач искусственного интеллекта её фотонная технология способна обеспечить 30-кратное повышение энергоэффективности по сравнению с классической CMOS-электроникой. При этом электричество всё равно необходимо для лазеров, модуляторов, фотодетекторов и управляющей электроники, поэтому речь идёт не о полном отказе от электричества в пользу света, а о более экономичном способе выполнения отдельных операций. Исследователи KIT намерены проверить эффективность этой технологии не только в лабораторных условиях, а в составе реальной вычислительной инфраструктуры. В процессе экспериментов учёные будут определять, какие задачи выгоднее передавать фотонному ускорителю, а какие оставлять электронным процессорам. Такой подход особенно интересен для искусственного интеллекта, где объём матричных вычислений постоянно растёт, а энергопотребление центров обработки данных становится серьёзным вызовом. В перспективе подобные гибридные системы могут объединить традиционные CPU и GPU с фотонными, а затем и квантовыми ускорителями, распределяя вычисления между ними в зависимости от характера конкретной задачи. Отметим, текущая реализация фотонного процессора выполняет в основном линейные операции, но компания движется к созданию процессоров с возможностью нелинейных преобразований световых импульсов, что также важно для работы нейросетей. В контрабанде ИИ-ускорителей в Китай оказался замешан топ-менеджер Nvidia — теперь ему грозит 5 лет тюрьмы
24.08.2026 [19:01],
Сергей Сурабекянц
По словам осведомлённых источников, тайваньская прокуратура предъявила обвинение высокопоставленному руководителю Nvidia за участие в контрабанде передовых ИИ-чипов в Китай. Предположительно, сотрудник Nvidia, по фамилии Чанг, вместе с восемью другими лицами организовал доставку 74 серверов с чипами B300 в Китай через Японию и Индонезию, обойдя торговые ограничения США. Попытка переправить ещё 56 серверов была пресечена тайваньскими властями. 
Источник изображения: unsplash.com Помимо Чанга, обвинения предъявлены двум высокопоставленным сотрудникам компании SuperMicro. По словам прокуратуры, группа «вступала в сговор вертикально и горизонтально ради получения непомерной прибыли, незаконно экспортируя высокопроизводительные серверы, увеличивая корпоративные издержки на соблюдение нормативных требований и серьёзно нанося ущерб международному имиджу Тайваня». Обвинения также предъявлены высокопоставленным сотрудникам ещё четырёх компаний. Это Albatron Technology —реселлер оборудования SuperMicro, Flying Tiger — предполагаемый конечный пользователь контрабандного оборудования Nvidia и две компании-посредника, которые помогали организовывать китайских клиентов и содействовали фактической доставке. Для Чанга прокуратура требует пяти лет тюремного заключения — его считают «ключевой фигурой» в этой преступной схеме и обвиняют в том числе в подделке документов и злоупотреблении доверием. Вашингтон давно ограничивает Пекин в покупке американских чипов для ИИ, но китайским компаниям нелегальными путями всё же удавалось получить доступ к желанным ускорителям. Американские чиновники утверждают, что за последние несколько лет в Китай попало оборудование Nvidia на миллиарды долларов. Тайвань не обвинил Nvidia как компанию в каких-либо правонарушениях. Nvidia отвергла возможность контрабанды своих ускорителей ИИ. «Контрабанда исключена, — заявил представитель Nvidia. — Мы в основном продаём нашу продукцию известным партнёрам, включая OEM-производителей, которые помогают нам гарантировать, что все продажи соответствуют правилам экспортного контроля США». По мнению тайваньской прокуратуры, преступная схема работала следующим образом. Топ-менеджеры Flying Tiger создали в Японии компанию, предназначенную для использования в качестве транзитного пункта для контрабандного оборудования. Им удалось добиться включения Flying Tiger в список партнёров Nvidia. Совместно со старшим директором по продажам SuperMicro, генеральным директором Albatron и менеджером тайваньского оператора ЦОД Chief Telecom, злоумышленникам удалось создать впечатление, будто Flying Tiger арендовала достаточно места на объекте Chief Telecom для размещения оборудования. Преступникам удалось обманным путём убедить проверяющих в своей добросовестности, после чего SuperMicro согласилась продать Flying Tiger 130 серверов. В начале 2026 года группа обвиняемых договорилась о продаже 40 из этих серверов одному неназванному китайскому клиенту, разделив поставки между прямой доставкой в Китай и доставкой через Индонезию — все от имени Flying Tiger. Ещё 34 сервера были экспортированы компанией Long Wins, которая оказалась замешана в этом деле благодаря связям со вторым обвиняемым менеджером Super Micro. Это оборудование было разделено между Индонезией и Японией, прежде чем попасть во вторую китайскую компанию, покупку которой организовала Long Wins. Тайваньские власти пресекли эту криминальную схему, когда Flying Tiger попыталась экспортировать оставшиеся 56 серверов в Японию с поддельными документами. Глава Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) прибыл в Тайбэй через несколько дней после этого инцидента. В то время тайваньские власти задержали только трёх человек и заявили, что изъяли неустановленное количество серверов Super Micro, содержащих чипы Nvidia. Хуанг заявил, что Nvidia «строго» разъясняет правила, а ответственность лежит на SuperMicro. SuperMicro, в свою очередь, сообщила, что её политика продаж соответствует политике Nvidia, и призвала к общеотраслевым решениям. Microsoft представит следующее поколение ИИ-чипов Maia 300 уже в сентябре
11.08.2026 [05:57],
Анжелла Марина
Microsoft намерена представить следующее поколение ИИ-чипов Maia 300 уже этой осенью, возможно, в сентябре. Новый ускоритель станет частью направления компании по развитию собственной инфраструктуры искусственного интеллекта и снижению зависимости от дорогостоящих чипов Nvidia. 
Источник изображения: Simon Ray/Unsplash Как сообщает Reuters, Microsoft уже обсуждает с TSMC производственные мощности для выпуска более 300 000 Maia 300 с поставкой в 2027 году. В дальнейшем компания рассчитывает нарастить производство и привлечь к использованию ускорителя крупных облачных клиентов, включая Anthropic. Конечной целью Microsoft может стать резервирование мощностей более чем для 1 млн таких чипов, однако реализация этих планов будет зависеть от доступности компонентов и продолжающихся переговоров с TSMC. Генеральный менеджер Azure Maia Эндрю Уолл (Andrew Wall) подтвердил долгосрочные инвестиции корпорации в собственные ускорители, но заявил, что опубликованные показатели не отражают масштаба программы. Первый ускоритель семейства Maia компания представила в ноябре 2023 года, однако с тех пор она уступала Alphabet и Amazon по темпам развития в этом направлении. Google также уже начала учитывать выручку от прямых продаж своих чипов Tensor Processing Units, тогда как решения Amazon, включая Trainium, получили более широкое распространение. Напомним, в январе Microsoft показала Maia 200 второго поколения, который TSMC выпускает по 3-нм техпроцессу. Чип получил увеличенный объём памяти SRAM, способной ускорить обработку большого количества пользовательских запросов в ИИ-системах. AMD бросила новый вызов Nvidia: представлен ускоритель Instinct MI455X с 432 Гбайт HBM4 и до четырёх раз быстрее предшественника
24.07.2026 [01:18],
Николай Хижняк
Компания AMD представила специализированные ИИ-ускорители Instinct MI455X для центров обработки данных. Они основаны на архитектуре CDNA 5 и предназначены для масштабного обучения ИИ, вывода результатов в системах искусственного интеллекта и стоечных системах. Каждый ускоритель включает 432 Гбайт памяти HBM4 и обеспечивает пиковую пропускную способность памяти до 23,3 Тбайт/с. 
Источник изображений: AMD AMD заявляет о наличии 320 млрд транзисторов в составе GPU Instinct MI455X и использовании 2-нм техпроцесса для его производства. Правда, корпус чипа объединяет сразу несколько технологических процессов, а не один техпроцесс для всех чиплетов. В составе GPU MI455X используются восемь чиплетов ACD (Accelerator Complex Dies), производящихся по техпроцессу TSMC N2. Эти чиплеты формируют 256 вычислительных блоков WGP (Work Group Processor). AMD также использует в составе GPU два чиплета Fabric (шины передачи данных и кеша) и два чиплета ввода-вывода, выпускаемых по 3-нм техпроцессу TSMC N3P.  Графический процессор оснащён 12 стеками памяти HBM4, подключёнными через 192-канальный интерфейс памяти. GPU обладает 192 Мбайт глобального кеша L2, разделённого на два блока по 96 Мбайт. Его подсистема ввода-вывода поддерживает два канала PCIe Gen 6 или три сетевых адаптера AMD AI-NIC с использованием UALink.  AMD заявляет для Instinct MI455X пиковую производительность в 20,13 Пфлопс в операциях MXFP8 и MXFP6. Производительность в операциях MXFP4 достигает 40,26 Пфлопс. По сравнению с Instinct MI355X новый Instinct MI455X предлагает в 1,5 раза больше памяти, обеспечивает в 2,9 раза более высокую пропускную способность памяти и в четыре раза более высокую производительность в операциях MXFP8 и MXFP4. Архитектура CDNA 5 добавляет блок Tensor Data Mover для прямой асинхронной передачи данных между глобальной памятью и локальным хранилищем данных. AMD также добавила кластеризацию рабочих групп, многоадресную передачу данных, механизм предварительной выборки данных, барьеры разделения и новый процессор команд, предназначенный для уменьшения задержек при их отправке. Особенности Instinct MI455X
Ускорители Instinct MI455X могут работать в режиме одного, двух или до восьми пространственных разделов. Режим NPS1 чередует адреса по всем двенадцати стекам памяти HBM4, тогда как NPS2 разделяет графический процессор на два домена по шесть стеков в каждом и предотвращает передачу данных между двумя основными группами кристаллов. AMD также анонсировала ускоритель Instinct MI430X для научных вычислений, задач суверенного ИИ и комбинированных задач AI-HPC, сочетающих искусственный интеллект и высокопроизводительные вычисления. Компания заявила для этих ускорителей производительность в 288 Тфлопс в операциях FP64, но не уточнила конфигурацию их памяти. Anthropic ведёт переговоры с Samsung о создании собственного ИИ-чипа
02.07.2026 [19:59],
Сергей Сурабекянц
Осведомлённые источники сообщили о переговорах между американским разработчиком больших языковых моделей искусственного интеллекта Anthropic и южнокорейским полупроводниковым гигантом Samsung Electronics о партнёрстве с целью выпуска фирменного ускорителя искусственного интеллекта Anthropic. 
Источник изображения: Anthropic По словам инсайдеров, планы Anthropic находятся на ранней стадии — компания пытается определиться с архитектурой, специализацией и мощностью потенциального ускорителя. Компания отказалась комментировать слухи о переговорах с Samsung, заявив, что чип Trainium от Amazon, тензорные процессоры Google и графические процессоры Nvidia остаются центральными элементами вычислительной стратегии Anthropic. Samsung также отказалась от комментариев. Компании, занимающиеся искусственным интеллектом, стремятся диверсифицировать поставки чипов, чтобы удовлетворить растущий спрос на свои услуги. В прошлом месяце компания OpenAI совместно с Broadcom представила свой первый специализированный ускоритель искусственного интеллекта, ориентированный на запуск уже готовых моделей. По замыслу компании, выпуск собственного чипа повысит эффективность работы оборудования, необходимого для работы её моделей. Qualcomm ударила по Nvidia, объявив о выпуске Arm-процессора Dragonfly C1000 на ядрах Oryon и других чипов для дата-центров
25.06.2026 [10:16],
Павел Котов
В рамках мероприятия Investor Day компания Qualcomm рассказала о своих планах в отношении оборудования для центров обработки данных с системами искусственного интеллекта. Наиболее примечательными продуктами стали серверный процессор Qualcomm Dragonfly C1000, технология High Bandwidth Compute (HBC), ускоритель Qualcomm Dragonfly AI300, сетевые решения и разработка чипов на заказ. 
Источник изображений: qualcomm.com Основным направлением технологий ИИ сегодня являются агенты, которые не просто отвечают на запросы аналогично чат-ботам, а выполняют действия от имени пользователей. Для работы ИИ-агентов требуется оборудование нового типа, и у Qualcomm подготовлены необходимые решения.  Главным элементом новой линейки стал серверный процессор Qualcomm Dragonfly C1000 на фирменных ядрах Oryon с поддержкой тактовых частот выше 5 ГГц — располагая чиплетной компоновкой, один такой процессор может содержать более 250 ядер. Компания обещает более чем двухкратный прирост производительности на ватт по сравнению с существующими решениями; тесная интеграция с памятью и ускорителями обеспечивается при помощи интерфейсов CXL и PCIe 7.0. Процессоры Qualcomm Dragonfly C1000 выйдут на рынок в 2028 году.  Технология Qualcomm High Bandwidth Compute воплощает концепцию «близкой к памяти» вычислительной архитектуры (near-memory computing), предусматривающей размещение памяти и вычислительных блоков в единой трёхмерной структуре, что помогает преодолеть ограничения, связанные с пропускной способностью памяти. Производитель обещает повысить скорость памяти по сравнению с HBM и LPDDR, а также увеличить её энергоэффективность. Ускоритель Qualcomm Dragonfly AI250 (выйдет в 2027 году) на основе памяти HBC Gen 1 обещает 18-кратный прирост производительности в сравнении с основанным LPDDR5X ускорителем Dragonfly AI200. У AI300 (появится в 2028 году) на основе HBC Gen 2 прирост производительности по сравнению с тем же компонентом обещает быть 54-кратным.  Ускоритель Qualcomm Dragonfly AI300 на основе технологии HBC второго поколения предназначен для инференса больших языковых и мультимодальных моделей. По сравнению с современными архитектурами на основе графических процессоров компания обещает кратный рост эффективности на ватт, особенно в задачах, где важны высокая пропускная способность памяти и низкие задержки. Важным направлением платформы Qualcomm Dragonfly является комплект сетевых решений для подключения и передачи данных: компания предлагает интерфейсы класса 800G и 1.6T, а также оптические и медные каналы связи, способные работать на расстояниях до 20 км. Qualcomm изъявила готовность адаптировать свои решения под нужды конкретных облачных провайдеров. Речь идёт о сборке инфраструктуры ЦОД как модульного конструктора: центральные процессоры, ускорители, память и сетевые решения проектируются под конкретные рабочие нагрузки. Это помогает гиперскейлерам оптимизировать показатели производительности, энергопотребления и стоимости владения. Первым крупным клиентом Qualcomm стала компания Meta✴✴, с которой чипмейкер заключил многолетнее соглашение. В рамках соглашения в обновлённой серверной инфраструктуре гиганта соцсетей будут использоваться серверные процессоры Dragonfly C1000. OpenAI представила свой дебютный чип Jalapeno — он сулит удешевление работы ChatGPT
24.06.2026 [17:56],
Сергей Сурабекянц
Сегодня OpenAI сообщила о готовности первых образцов специализированного чипа Jalapeno для запуска уже обученных ИИ-моделей (инференса) и начале его тестирования. Компания рассчитывает получить дополнительное конкурентное преимущество за счёт адаптации оборудования под свои продукты. Чип создан в партнёрстве с Broadcom. По словам главы Broadcom Хока Тана (Hock Tan), он позволит сэкономить до 50 % ресурсов по сравнению с типичными графическими процессорами. 
Источник изображения: OpenAI В октябре OpenAI объявила о партнёрстве с Broadcom для разработки ускорителей, оптимизированных для работы с её моделями искусственного интеллекта. По словам OpenAI и Broadcom, новые чипы были разработаны с нуля в рекордно короткие сроки и способны обеспечить производительность на ватт энергии, которая «значительно превосходит современные аналоги» в инференсе. Финальные версии чипов будут использоваться в крупных дата-центрах Microsoft и других партнёров OpenAI, начиная с конца этого года. Чипы призваны повысить производительность ИИ-моделей за счёт уменьшения объёма передаваемых данных. Они разработаны с учётом особенностей использования вычислительных ресурсов, памяти и сетевого оборудования, наиболее важных для высококлассных моделей ИИ. Следующая версия Jalapeno запланирована на 2028 год. Партнёры не исключают появления в будущем чипов, рассчитанных на другие рабочие нагрузки. Тан ожидает, что OpenAI и Broadcom смогут превзойти его предыдущий прогноз по развёртыванию чипов искусственного интеллекта общей мощностью 1,3 ГВт в следующем году. «Мы хотим верить, что сможем добиться лучших результатов, потому что спрос очень высок», — заявил он. Глава подразделения аппаратного обеспечения OpenAI Ричард Хо (Richard Ho), отказался раскрыть механизм взаиморасчётов с Broadcom, отметив, что финансовые соглашения будут окончательно согласованы после полного выполнения заказа на чипы. Тан также отказался от комментариев, но подтвердил, что Broadcom создала механизм финансирования разработки чипов совместно с инвестиционными компаниями Apollo Global Management и Blackstone. C начала этого года OpenAI привлекла уже $122 млрд инвестиций для поддержки своих дорогостоящих проектов по разработке чипов, центров обработки данных и привлечению талантливых сотрудников. Затраты на разработку и выпуск собственных чипов увеличат и без того огромные расходы убыточного стартапа на физическую инфраструктуру для поддержки ИИ. Акции Broadcom после анонса процессора OpenAI выросли на 1,6 % до $386,25. С начала года они подорожали почти на 10 %. «Сбер» встал в очередь за китайскими чипами для «ГигаЧата» — перед ним ByteDance и Alibaba
20.05.2026 [18:44],
Сергей Сурабекянц
Глава «Сбера» Герман Греф заявил, что крупнейший российский банк надеется использовать процессоры китайского производства для работы флагманской модели искусственного интеллекта «ГигаЧат». Это заявление Грефа прозвучало в эфире «Первого канала» во время двухдневного визита Владимира Путина в Пекин, на фоне западных санкций, которые препятствуют российским закупкам передового иностранного оборудования для ИИ. 
Источник изображения: Huawei Греф не уточнил, какие именно китайские чипы интересуют «Сбер», но наиболее вероятным кандидатом является семейство Ascend 950 от Huawei, которое стало объектом ожесточённой конкуренции среди китайских технологических гигантов. Запрос от «Сбера», несомненно, создаст дополнительные сложности для Huawei, которая должна выполнить огромные заказы от ByteDance, Alibaba и Tencent. Только ByteDance в начале этого года заказала чипов Ascend 950PR на сумму $5,6 млрд. Huawei планирует выпустить 750 000 процессоров 950PR в 2026 году, но производство на SMIC ограничено низким выходом годных изделий на 7-нм техпроцессе DUV и предполагаемым восьмимесячным циклом от начала производства до готового процессора. По производительности в режиме инференса 950PR находится между Nvidia H100 и H200 и, по заявлению производителя, превосходит ограниченный H20 в 2,8 раза, хотя эта цифра не поддаётся прямой проверке, поскольку чипы H20 не имеют встроенной поддержки FP4. Тем не менее, каждый чип, который Huawei может произвести, сталкивается с огромным внутренним спросом, поэтому российский покупатель будет конкурировать за квоты с компаниями, которые в совокупности составляют основу китайской интернет-экономики. В марте 2026 года «Сбер» запустил «ГигаЧат Ультра» с новым режимом рассуждений, а семейство базовых моделей за последний год расширилось за счёт «ГигаЧат 2.0» и «ГигаЧат Макс». Для запуска этих моделей в больших масштабах требуется как оборудование для вывода, так и для обучения, и чипы Ascend 950PR оптимизированы именно для вывода. Чип Huawei 950DT, ориентированный на обучение ИИ-моделей, поступит в продажу не раньше четвёртого квартала 2026 года и будет оснащён 144 Гбайт фирменной памяти Huawei HiZQ 2.0 с пропускной способностью 4 Тбайт/с. Существующая инфраструктура «Сбера» основана на комбинации западных графических процессоров, китайских аналогов и чипов российского производства, которые не обеспечивают конкурентоспособных возможностей для передовых задач ИИ. Если «Сбер» хочет получить полностью китайский вычислительный стек для своего «ГигаЧата», ему понадобятся оба чипа Huawei в огромных объёмах. В январе «Сбер» за 27 млрд ₽ приобрёл 41,9 % акций крупнейшего российского производителя электроники «Элемент». Компания выпускает интегральные схемы и полупроводниковые устройства, на долю которых приходится примерно половина российского производства микроэлектроники, но её продукция ориентирована на оборонные и промышленные приложения, а не на ускорители ИИ для дата-центров. Наиболее передовые российские технологии производства микросхем нацелены на 65-нанометровую литографию к 2030 году, что примерно на 25 лет отстаёт от передовых технологий. В подписанной сегодня совместной декларации лидеров России и Китая содержится призыв к более тесному двустороннему сотрудничеству в области ИИ и информация о создании глобального органа контроля за развитием ИИ. Пока неизвестно, приведёт ли это к фактическим поставкам в Россию китайских ИИ-ускорителей. Baikal обещает к 2030 году выпустить «основу суверенных дата-центров» — отечественные ИИ-чипы, совместимые с Nvidia CUDA
19.05.2026 [09:54],
Павел Котов
Российская Baikal Electronics анонсировала на конференции ЦИПР 2026 в Нижнем Новгороде собственные решения для систем искусственного интеллекта: два ускорителя и серверный комплект с процессорами нового поколения. 
Источник изображений: t.me/anti_agi Старший ускоритель получил название Baikal BE-AI-D1000 — он предназначен для работы на серверах и в центрах обработки данных, выступая в одном классе с представленным в 2023 году NVIDIA L40S. Производительность компонента составляет 1000 Тфлопс (FP8) и 500 Тфлопс (FP16); прочих подробностей в данном аспекте разработчик пока не приводит. Объем памяти составляет от 48 до 64 Гбайт, причём это GDDR, а не высокоскоростная HBM.  В Baikal не раскрыли, в каком формате исполнен ИИ-ускоритель, неизвестны и механизмы масштабирования — собственный аналог NVLink или открытый UALink. Известно, однако, что стоимость одного ускорителя составит около $10 000. Обещана совместимость с архитектурой CUDA, возможно, через слой трансляции ZLUDA — это позволит штатными средствами запускать PyTorch, TensorFlow и другие популярные фреймворки. Ещё одно нововведение — комплексное серверное решение, сочетающее графический и центральный процессоры. В качестве центрального выступает новый Baikal S2 на архитектуре Arm Neoverse N2, выпущенной в 2020 году. Речь идёт о своего рода отечественном аналоге Nvidia DGX. Разработку ускорителя Baikal ведёт совместно с российскими технологическими гигантами, корректируя проект по обратной связи. Эксперты указывают, что проекты имеют ощутимые перспективы наравне с проектами отечественных базовых станций для операторов мобильной связи. Выпуск продуктов намечен на 2029–2030 гг. AMD выпустила ИИ-ускоритель Instinct MI350P с 144 Гбайт HBM3E, PCIe 5.0 x16 и потреблением 600 Вт
07.05.2026 [21:43],
Николай Хижняк
Компания AMD выпустила специализированный графический ускоритель Instinct MI350P в формате карты расширения PCIe. Новинка предназначена для серверов с воздушным охлаждением и ориентирована на развёртывание систем логического вывода для искусственного интеллекта, не требующих полноценной платформы OAM. 
Источник изображений: AMD В составе Instinct MI350P используется графический чип со 128 исполнительными блоками, 8192 потоковыми процессорами и 512 матричными ядрами. AMD заявляет для GPU максимальную частоту 2,2 ГГц. Формально Instinct MI350P представляет собой наполовину урезанную версию Instinct MI350X. 
 Карта получила 144 Гбайт памяти HBM3E с поддержкой 4096-битной шины. Для памяти заявляется пиковая пропускная способность на уровне 4 Тбайт/с. Также ускоритель оснащён 128 Мбайт кеш-памяти последнего уровня и поддерживает функцию ECC (коррекции ошибок) для памяти. Особенности Instinct MI350P
AMD заявляет для Instinct MI350P производительность до 4,6 Пфлопс при работе с матрицами MXFP4 или MXFP6. Карта также обеспечивает производительность 2,3 Пфлопс при работе с матрицами MXFP8 и OCP-FP8, 1,15 Пфлопс — при работе с матрицами FP16 и BF16 и 36 Тфлопс — при работе с матрицами FP64. Благодаря структурированной разреженности некоторые показатели производительности при работе с 8-битными и 16-битными числами удваиваются.  Толщина ускорителя Instinct MI350P составляет два слота расширения, длина карты — 267 мм. Для работы новинка использует интерфейс PCIe 5.0 x16. Подача дополнительного питания на карту обеспечивается через разъём 12V-2×6. Стандартный показатель энергопотребления ускорителя составляет 600 Вт, однако его можно настроить на режим потребления 450 Вт. Цена на серверы с Nvidia B300 на сером рынке Китая взлетела до $1 млн
30.04.2026 [14:21],
Анжелла Марина
На фоне жёстких ограничений на экспорт чипов со стороны США и ажиотажного спроса на вычислительные мощности для искусственного интеллекта цены на серверы Nvidia B300 в Китае выросли почти вдвое, достигнув $1 млн. Критически важные для развития технологий в КНР поставки оборудования, которое идёт через серый рынок, оказались в дефиците из-за ужесточения борьбы с контрабандой. 
Источник изображения: Nvidia По сообщению Reuters, стоимость самого продвинутого сервера Nvidia, оснащённого восемью графическими процессорами B300, в Китае теперь составляет около 7 млн юаней (примерно $1 023 650), тогда как в конце прошлого года показатель находился на отметке в 4 млн юаней (около $584 950). Такой резкий скачок обусловлен давлением на серый рынок, который ранее являлся ключевым каналом поставок, а также устойчивым спросом со стороны местных технологических гигантов. При этом многие китайские компании стараются не указывать оборудование Nvidia в своей отчётности из-за опасений подвергнуться американским санкциям. Сама Nvidia подчеркнула, что B300 запрещён к продаже в Китае, а любые попытки незаконного оборота обречены на провал из-за строгих механизмов контроля. Для сравнения, в США цена аналогичного сервера составляет около 550 тысяч долларов, что также выше прошлогодних показателей. Китайская наценка отражает так называемую надбавку за дефицит, которая возникла после мартовского уголовного преследования американскими властями сооснователя компании Supermicro, являющейся партнёром Nvidia, И Шянь Лио (Yi-Shyan Liaw). Лио обвинили в участии незаконной деятельности по провозу из США в Китай запрещённого серверного оборудования. В результате некоторые компании, не имеющие возможности приобрести серверы в собственность, вынуждены рассматривать варианты аренды, стоимость которой достигает 190 тысяч юаней (примерно $27 800) в месяц по годовому контракту. Однако дефицит оборудования не ослабляет аппетиты местных разработчиков, стремящихся к монетизации своих моделей и вычислительной инфраструктуры. По данным Morgan Stanley, в марте 2026 года доля китайских ИИ-моделей в глобальном потреблении токенов резко возросла, достигнув 32 % по сравнению с 5-% годом ранее. Например, компании MiniMax, Zhipu и Qwen от Alibaba зафиксировали рост использования токенов в шесть-семь раз в феврале и марте по сравнению с декабрём. Для обработки таких массивов данных требуется наиболее эффективное оборудование, каковым является B300 с его 288 Гбайт памяти и вычислительной мощностью 14 петафлопс при точности FP4. К этому добавляется неопределённость вокруг поставок чипов H200, которая также способствует росту цен на B300. Несмотря на получение одобрения от правительств обеих стран, экспорт H200 в Китай так и не начался из-за разногласий по условиям продажи. Напомним, Nvidia и её партнёры начали поставлять B300 ещё в сентябре прошлого года, однако закрытые каналы поставок не позволяют в полной мере удовлетворить запросы китайского рынка и в таких условиях борьба за доступ к мощным вычислительным ресурсам продолжает стимулировать рост цен. Meta✴ купит у AMD чипов на $100 млрд для ИИ-систем на 6 ГВт — и получит «в подарок» кусочек самой AMD
24.02.2026 [19:39],
Сергей Сурабекянц
Компании AMD и Meta✴✴ объявили о ещё одной колоссальной сделке, стоимость которой может превысить $100 млрд. AMD предоставит до 6 гигаватт вычислительной мощности на основе ИИ-ускорителей AMD Instinct для реализации амбиций Meta✴✴ в области ИИ. Сделка предусматривает вознаграждение для Meta✴✴, в рамках которого компания может получить до 160 млн акций AMD. Meta✴✴ также станет ведущим потребителем чипов AMD EPYC Venice и процессоров следующего поколения EPYC Verano. 
Источник изображений: AMD В своём пресс-релизе AMD подтвердила партнёрство с Meta✴✴ с целью «быстрого масштабирования инфраструктуры ИИ и ускорения разработки и внедрения передовых моделей ИИ». С этой целью AMD предоставит Meta✴✴ архитектуру AMD Helios для стоечных систем, начало развёртывания которой ожидается во второй половине 2026 года. Решение будет основано на базе специализированных графических процессоров AMD Instinct, построенных на архитектуре MI450, процессоров AMD EPYC Venice и программного обеспечения ROCm.  Глава AMD Лиза Су (Lisa Su) заявила, что партнёрство с Meta✴✴ представляет собой «многолетнее сотрудничество», а генеральный директор Meta✴✴ Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg) подтвердил долгосрочные перспективы партнёрства. По словам Цукерберга, амбиции Meta✴✴ в области искусственного интеллекта направлены на создание «персонального суперинтеллекта». AMD также сообщила, что Meta✴✴ станет ведущим клиентом для процессоров AMD EPYC Venice шестого поколения, а также чипов EPYC следующего поколения Verano. AMD заявила, что выпустила для Meta✴✴ «варранты на основе производительности» на сумму до 160 млн обыкновенных акций AMD, которые будут предоставляться «по мере достижения определённых этапов, связанных с поставками графических процессоров Instinct». По сути, AMD вознаграждает Meta✴✴ своими акциями за покупку графических процессоров. Сделка по масштабу практически идентична партнёрству OpenAI и AMD, объявленному в октябре. По данным The Wall Street Journal, стоимость сделки превышает $100 млрд, при этом каждый гигаватт вычислительных мощностей приносит AMD десятки миллиардов долларов дохода. Что касается сделки с акциями, Meta✴✴ сможет приобрести до 160 млн акций по цене 0,01 доллара за штуку. Для получения полного вознаграждения в виде акций, цена акций AMD должна достичь $600. В настоящее время они торгуется чуть ниже $200. На прошлой неделе сообщалось о намерении Meta✴✴ использовать автономные процессоры Nvidia Grace в своих ЦОД, что, по словам компании, обеспечит значительный скачок производительности на ватт. 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. Несмотря на сопротивление Пекина, Nvidia намерена начать поставки чипов H200 в Китай к середине февраля
22.12.2025 [19:34],
Сергей Сурабекянц
Осведомлённые источники сообщают, что Nvidia уведомила китайских клиентов о намерении начать поставки своих вторых по мощности чипов для искусственного интеллекта в Китай до новогодних праздников по китайскому лунному календарю, то есть в середине февраля. Компания планирует выполнить первоначальные заказы из имеющихся запасов. Будет поставлено от 5000 до 10 000 серверов, что эквивалентно 40 000–80 000 чипов H200 для искусственного интеллекта. 
Источник изображений: Nvidia Nvidia также сообщила китайским клиентам о планах наращивания мощностей для производства этих чипов, при этом заказы на эти мощности начнут приниматься во втором квартале 2026 года. Для китайских технологических гигантов, таких как Alibaba Group и ByteDance, которые выразили заинтересованность в покупке чипов H200, потенциальные поставки обеспечат доступ к процессорам, примерно в шесть раз более мощным, чем H20, которые Nvidia разработала специально для Китая. Независимо от озвученных планов Nvidia поставки пока под вопросом, поскольку Пекин ещё не одобрил ни одной закупки H200 и сроки могут измениться в зависимости от решений правительства. Китайские чиновники провели экстренные совещания в начале декабря для обсуждения этого вопроса и пока взвешивают возможность разрешения поставок. Согласно одному из предложений, каждая покупка H200 должна сопровождаться приобретением определённого количества ускорителей ИИ китайского производства. Китай активно развивает собственную индустрию чипов для искусственного интеллекта. Но пока ускорители ИИ от китайских компаний не могут сравниться по производительности с H200, что вызывает у правительства Китая опасения, что разрешение импорта может замедлить внутренний прогресс. Планируемые поставки, если они состоятся, станут первыми поставками ИИ-ускорителей H200 в Китай после того, как администрация США разрешила такие продажи с выплатой 25 % прибыли в американский бюджет. Этот шаг представляет собой серьёзный сдвиг в политике США по сравнению с предыдущей администрацией, которая полностью запретила продажу передовых чипов для ИИ в Китай, ссылаясь на соображения национальной безопасности. Серьёзность намерений правительства США подтверждает начавшаяся на прошлой неделе межведомственная проверка заявок на лицензирование экспорта чипов H200 в Китай.  H200, входящий в линейку Hopper предыдущего поколения от Nvidia, по-прежнему широко используется в ИИ, несмотря на то, что ему на смену пришли ИИ-ускорители поколения Blackwell. Ранее Nvidia сосредоточила усилия на выпуске ускорителей Blackwell и запуске будущей линейки Rubin, что привело к дефициту поставок H200. Google объединилась с Meta✴, чтобы ударить по доминированию Nvidia в сфере ПО для ИИ
18.12.2025 [20:49],
Сергей Сурабекянц
Google работает над улучшением производительности своих ИИ-чипов при работе с PyTorch. Этот проект с открытым исходным кодом является одним из наиболее широко используемых инструментов для разработчиков моделей ИИ. Для ускорения разработки Google сотрудничает с Meta✴✴, создателем и администратором PyTorch. Партнёрство подразумевает доступ Meta✴✴ к большему количеству ИИ-ускорителей. Этот шаг может пошатнуть многолетнее доминирование Nvidia на рынке ИИ-вычислений. 
Источник изображения: unsplash.com Эта инициатива является частью агрессивного плана Google по превращению своих тензорных процессоров (Tensor Processing Unit, TPU) в жизнеспособную альтернативу лидирующим на рынке графическим процессорам Nvidia. Продажи TPU стали важнейшим двигателем роста доходов Google от облачных сервисов. Однако для стимулирования внедрения ИИ-ускорителей Google одного оборудования недостаточно. Новая инициатива компании, известная как TorchTPU, направлена на устранение ключевого барьера, замедляющего внедрение чипов TPU, путём обеспечения их полной совместимости и удобства для разработчиков PyTorch. Google также рассматривает возможность открытия некоторых частей исходного кода своего ПО для ускорения его внедрения. По сравнению с предыдущими попытками поддержки PyTorch на TPU, Google уделяет больше организационного внимания, ресурсов и стратегического значения TorchTPU, поскольку компании, которые хотят использовать эти чипы, рассматривают именно программный стек как узкое место технологии. PyTorch, проект с открытым исходным кодом, активно поддерживаемый Meta✴✴, является одним из наиболее широко используемых инструментов для разработчиков, создающих модели ИИ. В Кремниевой долине очень немногие разработчики пишут каждую строку кода, которую будут фактически выполнять чипы от Nvidia, AMD или Google. Разработчики полагаются на такие инструменты, как PyTorch, представляющий собой набор предварительно написанных библиотек кода и фреймворков. 
Источник изображения: pytorch.org Доминирование Nvidia обеспечивается не только её ускорителями ИИ, но и программной экосистемой CUDA, которая глубоко интегрирована в PyTorch и стала методом по умолчанию для обучения и запуска крупных моделей ИИ. Инженеры Nvidia приложили максимум усилий, чтобы программное обеспечение, разработанное с помощью PyTorch, работало максимально быстро и эффективно на чипах компании. Бо́льшая часть программного обеспечения Google для ИИ построена на основе платформы Jax, что отталкивает клиентов, применяющих для разработки PyTorch. Поэтому сейчас для Google стало особенно важным обеспечить максимальную поддержку PyTorch на своих ускорителях ИИ. В случае успеха TorchTPU может значительно снизить затраты на переход для компаний, желающих найти альтернативу графическим процессорам Nvidia. Чтобы ускорить разработку, Google тесно сотрудничает с Meta✴✴, создателем и администратором PyTorch. Это партнёрство может предоставить Meta✴✴ доступ к большему количеству ИИ-чипов Google. Meta✴✴ прямо заинтересована в разработке TorchTPU — это позволит компании снизить затраты на вывод данных и диверсифицировать инфраструктуру ИИ, отказавшись от использования графических процессоров Nvidia. В качестве первого шага Meta✴✴ предложила использовать управляемые Google сервисы, в рамках которых клиенты, такие как Meta✴✴, получили бы доступ к ИИ-ускорителям Google, а Google обеспечивала их операционную поддержку. В этом году Google уже начала продавать TPU напрямую в центры обработки данных своих клиентов. Компания нуждается в такой инфраструктуре как для запуска собственных продуктов ИИ, включая чат-бот Gemini и поиск на основе ИИ, так и для предоставления доступа клиентам Google Cloud. 
Источник изображения: Google «Мы наблюдаем огромный, ускоряющийся спрос как на нашу инфраструктуру TPU, так и на инфраструктуру GPU, — заявил представитель Google. — Наша цель — обеспечить разработчикам гибкость и масштабируемость, необходимые независимо от выбранного ими оборудования». |
|
✴ Входит в перечень общественных объединений и религиозных организаций, в отношении которых судом принято вступившее в законную силу решение о ликвидации или запрете деятельности по основаниям, предусмотренным Федеральным законом от 25.07.2002 № 114-ФЗ «О противодействии экстремистской деятельности»; |
© 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
