Опрос
|
реклама
Быстрый переход
NextSilicon похвасталась превосходством ускорителя Maverick-2 над Nvidia HGX B200 и представила чип Arbel на базе RISC-V
22.10.2025 [20:09],
Николай Хижняк
Стартап NextSilicon, основанный в 2017 году, представил специализированный ускоритель Maverick-2. Компания называет его интеллектуальным вычислительным ускорителем (Intelligent Compute Accelerator). Его впервые анонсировали ещё в прошлом году. NextSilicon утверждает, что Maverick-2 превосходит ускоритель Nvidia HGX B200 и процессоры Intel Sapphire Rapids в высокопроизводительных вычислениях и задачах искусственного интеллекта. 
Источник изображений: NextSilicon Maverick-2, созданный по 5-нм техпроцессу TSMC, доступен в виде однокристальной карты расширения PCIe с 96 Гбайт памяти HBM3e и энергопотреблением 300 Вт, а также в виде двухкристальной версии на модуле OAM с 192 Гбайт памяти HBM3e и энергопотреблением 600 Вт. Согласно внутренним тестам, Maverick-2 обеспечивает до 4 раз более высокую производительность в операциях FP64 на ватт, чем Nvidia HGX B200, и более чем в 20 раз более высокую эффективность, чем процессоры Intel Xeon Sapphire Rapids. В тестах производительности GUPS он достиг 32,6 GUPS при 460 Вт мощности, что, как сообщается, в 22 раза быстрее, чем у центральных, и в 6 раз быстрее, чем у графических процессоров. В рабочих нагрузках HPCG он достиг 600 GFLOPS при 750 Вт, потребляя при этом примерно вдвое меньше энергии, чем конкурирующие решения. Компания объясняет этот прирост эффективности архитектурой, основанной на потоках данных, которая переносит управление ресурсами с аппаратного уровня на адаптивное программное обеспечение, позволяя использовать большую часть площади кремния для вычислений, а не для управляющей логики.  Компания также анонсировала Arbel — чип корпоративного класса на базе RISC-V, также построенный по 5-нм техпроцессу TSMC. NextSilicon утверждает, что Arbel уже превосходит текущие разработки RISC-V конкурентов, а также ядра Intel Lion Cove и AMD Zen 5. Arbel оснащён 10-канальным конвейером инструкций с 480-элементным буфером переупорядочивания для высокой загрузки ядра, работающим на частоте 2,5 ГГц. Чип может выполнять до 16 скалярных инструкций параллельно и включает четыре 128-битных векторных блока для параллельной обработки данных. Кеш первого уровня объёмом 64 Кбайт и большой общий кеш третьего уровня обеспечивают высокую пропускную способность памяти и низкую задержку, что позволяет сократить узкие места в производительности в ресурсоёмких приложениях.  NextSilicon не поделилась ни полными результатами тестов нового чипа, ни информацией о том, когда он станет доступен. В то же время компания заявляет, что Arbel представляет собой шаг к полностью открытой, программно-адаптивной кремниевой платформе для будущих систем высокопроизводительных вычислений и искусственного интеллекта. Nvidia по-тихому выпустила версию профессиональной RTX Pro 5000 Blackwell с 72 Гбайт памяти
21.10.2025 [15:44],
Николай Хижняк
Компания Nvidia без лишнего шума выпустила ещё одну версию профессиональной видеокарты RTX Pro 5000 Blackwell. Она выделяется увеличенным объёмом видеопамяти. Никаких официальных анонсов этой видеокарты не было. 
Источник изображения: VideoCardz Версия RTX Pro 5000 Blackwell с 72 Гбайт памяти оснащена той же 512-битной шиной, что и модель с 48 Гбайт. В составе последней используются 16 чипов памяти GDDR7, каждый ёмкостью по 3 Гбайт и со скоростью 21 Гбит/с на контакт. С учётом 512-битной шины это даёт 1,344 Тбайт/с пропускной способности. Портал VideoCardz предполагает, что для достижения такой же пропускной способности карте с 72 Гбайт памяти необходимо использовать одну из следующих конфигураций памяти: либо 24 чипа по 3 Гбайт со скоростью 28 Гбит/с на контакт (12 каналов, шина 384 бит), либо 24 чипа по 3 Гбайт со скоростью 21 Гбит/с на контакт (16 каналов, шина 512 бит). Если Nvidia верно указала характеристики карты, то модель с 72 Гбайт памяти использует вторую конфигурацию. Компания упоминает обновлённую память в своём недавно опубликованном техническом документе. «Новая и улучшенная память GDDR7 значительно увеличивает пропускную способность и объём, позволяя вашим приложениям работать быстрее и с более крупными и сложными наборами данных. Благодаря 48 или 72 Гбайт графической памяти и пропускной способности 1,3 Тбайт/с вы сможете решать масштабные 3D-проекты и проекты с искусственным интеллектом, локально настраивать модели искусственного интеллекта, исследовать масштабные VR-среды и управлять масштабными рабочими процессами с несколькими приложениями», — говорится в описании Nvidia. 
Источник изображения: Nvidia Что касается графического процессора, обе модели используют чип GB202 с одинаковым количеством ядер CUDA — 14 080 штук. Также не изменился показатель энергопотребления карты с увеличенным объёмом памяти — он заявлен на уровне 300 Вт. Отсутствие разницы в заявленной производительности также намекает на то, что GPU карт работают на одинаковых частотах.  В настоящий момент версию RTX Pro 5000 Blackwell с 48 Гбайт памяти можно найти в продаже по цене около $4250–4600. Вероятно, модель с 72 Гбайт памяти будет стоить ближе к $5000. Для сравнения: флагманская RTX Pro 6000 оценивается более чем в $8300. Frore представила водоблоки LiquidJet с 3D-охлаждением — они справятся с чипами до 4400 Вт
15.10.2025 [15:21],
Николай Хижняк
Компания Frore Systems представила LiquidJet — водоблок системы жидкостного охлаждения (СЖО), поддерживающий существующие графические процессоры для ИИ, такие как Nvidia Blackwell, с тепловой мощностью 1400 Вт. Производительность LiquidJet может быть масштабирована для ускорителей ИИ следующего поколения, включая Nvidia Feynman, общая мощность которых составит до 4400 Вт. 
Источник изображений: Frore Systems Современные графические процессоры для ИИ, такие как системы на кристалле Nvidia Blackwell, потребляют огромное количество энергии и поэтому требуют жидкостного охлаждения. Традиционные медные водоблоки СЖО имеют относительно длинные «двумерные» микроканалы с малым поперечным сечением, изготовленные на станках с ЧПУ или выточенные из медных блоков высокой чистоты. Из-за большой длины этих микроканалов жидкость должна проходить большее расстояние и соприкасаться с большой площадью поверхности, что увеличивает гидравлическое сопротивление и снижает давление внутри контура, влияя на эффективность охлаждения.  Компания Frore утверждает, что её водоблоки LiquidJet с трёхмерной микроструктурой каналов струйной обработки и короткими контурами снижают гидравлическое сопротивление и, следовательно, поддерживают более высокое давление внутри системы, повышая производительность охлаждения. Frore отмечает, что адаптировала «технологии производства полупроводников для изготовления металлических пластин» и может создавать трёхмерные микроструктуры каналов струйной обработки, соответствующие картам горячих точек конкретных процессоров. Это значительно повышает производительность и эффективность, хотя и обходится дороже по сравнению с традиционными методами производства. По словам Frore, результаты оказались впечатляющими. LiquidJet поддерживает плотность горячих точек до 600 Вт/см² при температуре на входе 40 °C, что вдвое превосходит показатели стандартных водоблоков. Отношение удаления тепла к скорости потока у LiquidJet увеличено на 50 %, а потери давления снижены в четыре раза — с 0,94 до 0,24 фунта на квадратный дюйм. В результате, по утверждению компании, LiquidJet обеспечивает более низкие температуры и более предсказуемую производительность процессоров Nvidia Blackwell Ultra при полной нагрузке.  Конструкцию LiquidJet можно масштабировать и адаптировать для будущих специализированных GPU от Nvidia, таких как Rubin (мощность 1800 Вт), Rubin Ultra (3600 Вт) и Feynman (4400 Вт). Водоблок также можно адаптировать для любых других процессоров, поскольку метод производства Frore отличается особой гибкостью с точки зрения настройки под конкретную карту горячих точек того или иного чипа. LiquidJet обеспечивает и другие преимущества. Более эффективное охлаждение позволяет добиться более стабильных частот у специализированных GPU, что означает обработку большего числа токенов в секунду при тех же энергозатратах. Кроме того, высокая эффективность циркуляции жидкости внутри контура снижает энергопотребление насоса, улучшая показатели PUE и снижая TCO (стоимость владения).  По оценкам KAIST — ведущего корейского исследовательского института передовых технологий, — энергопотребление и тепловыделение ускорителей искусственного интеллекта в течение следующего десятилетия могут вырасти в 10 раз. Будущие ИИ-ускорители, состоящие из специализированных графических процессоров на базе нескольких вычислительных чиплетов и оснащённые десятками стеков памяти HBM, потребуют совершенно новых методов охлаждения, включая встроенные охлаждающие структуры как для вычислительных чиплетов, так и для чипов памяти. Intel представила Crescent Island — GPU для ИИ на архитектуре Xe3P и со 160 Гбайт LPDDR5X
14.10.2025 [21:52],
Николай Хижняк
Компания Intel анонсировала новый графический процессор, предназначенный для центров обработки данных, разработанный специально для выполнения задач логического вывода (ИИ). Новинка имеет кодовое название Crescent Island и построена на базе архитектуры Xe3P. 
Источник изображений: Intel Графический процессор Crescent Island основан на архитектуре Xe3P. Она представляет собой усовершенствованную версию графической архитектуры Xe3, анонсированной в составе процессоров Panther Lake для ноутбуков и компактных ПК. В перспективе Xe3P будет также использоваться в семействе потребительских видеокарт Arc следующего поколения — Arc C-Series. Новый графический процессор для ЦОД под кодовым названием Crescent Island разработан с учётом оптимизации энергопотребления и стоимости для корпоративных серверов с воздушным охлаждением, а также с акцентом на большой объём памяти и пропускную способность, оптимизированные для рабочих процессов вывода. Ключевые особенности Crescent Island:
Примечательно, что Intel выбрала память LPDDR5X для своего специализированного GPU. Конкуренты в лице Nvidia и AMD предлагают свои решения для ИИ-центров обработки данных с использованием высокоскоростной памяти HBM (например, HBM3E) и уже обсуждают применение ещё более производительной памяти HBM4 для решений будущих поколений, таких как Rubin и MI400.  На фоне возросшего спроса и, как следствие, роста цен на память HBM использование LPDDR5X может предоставить решению Intel значительное преимущество в соотношении цены и производительности. Кроме того, поддержка широкого спектра типов данных делает архитектуру универсальной для различных задач, связанных с ИИ. Intel отмечает, что открытый и унифицированный программный стек для Crescent Island разрабатывается и тестируется на графических процессорах Arc Pro серии B для обеспечения ранней оптимизации и итераций. Ожидается, что образцы нового графического процессора для центров обработки данных под кодовым названием Crescent Island будут представлены клиентам во второй половине 2026 года. OpenAI превратится в чипмейкера — Broadcom поможет проложить «путь к будущему ИИ» на 10 ГВт
13.10.2025 [19:33],
Сергей Сурабекянц
OpenAI и Broadcom сегодня объявили о сотрудничестве по созданию и дальнейшему развёртыванию специализированных ИИ-ускорителей разработки OpenAI общей мощностью 10 ГВт. В своих чипах OpenAI планирует интегрировать опыт и знания, полученные в ходе создания передовых моделей ИИ, непосредственно в аппаратное обеспечение. Начало работ запланировано на вторую половину 2026 года, а завершение — на конец 2029 года. 
Источник изображения: unsplash.com Партнёрское соглашение предусматривает развёртывание полностью масштабируемых стоек на базе ИИ-ускорителей разработки OpenAI и сетевых решений Broadcom на объектах OpenAI и в партнёрских центрах обработки данных. Для Broadcom это сотрудничество подтверждает важность специализированных ускорителей и выбор Ethernet в качестве технологии для вертикального и горизонтального масштабирования сетей в центрах обработки данных искусственного интеллекта. «Партнёрство с Broadcom — критически важный шаг в создании инфраструктуры, необходимой для раскрытия потенциала ИИ и предоставления реальных преимуществ людям и бизнесу, — заявил глава OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman). — Разработка собственных ускорителей дополняет более широкую экосистему партнёров, которые вместе создают потенциал, необходимый для расширения возможностей ИИ на благо всего человечества». «Сотрудничество Broadcom с OpenAI знаменует собой поворотный момент в развитии общего искусственного интеллекта, — считает президент и генеральный директор Broadcom Хок Тан (Hock Tan). — OpenAI находится в авангарде революции ИИ с момента появления ChatGPT, и мы рады совместно разработать и внедрить 10 гигаватт ускорителей и сетевых систем нового поколения, чтобы проложить путь к будущему ИИ». 
Источник изображения: Broadcom «Наше сотрудничество с Broadcom станет движущей силой прорывов в области ИИ и позволит полностью раскрыть потенциал этой технологии, — уверен соучредитель и президент OpenAI Грег Брокман (Greg Brockman). — Создавая собственный чип, мы можем интегрировать знания, полученные при создании передовых моделей и продуктов, непосредственно в аппаратное обеспечение, открывая новые возможности и уровень интеллекта». «Наше партнёрство с OpenAI продолжает устанавливать новые отраслевые стандарты в области разработки и внедрения открытых, масштабируемых и энергоэффективных кластеров ИИ, — полагает президент группы полупроводниковых решений Broadcom Чарли Кавас (Charlie Kawwas). — Специальные ускорители прекрасно сочетаются со стандартными сетевыми решениями […] Стойки включают в себя комплексное портфолио решений Broadcom для Ethernet, PCIe и оптических соединений, подтверждая наше лидерство в сфере инфраструктур искусственного интеллекта». В конце прошлого месяца Nvidia объявила о планах инвестировать до $100 млрд в OpenAI в течение следующего десятилетия. OpenAI планирует развернуть системы на базе ИИ-ускорителей Nvidia общей мощностью 10 ГВт, что на момент объявления эквивалентно от 4 до 5 миллионов графических процессоров. 
Источник изображения: Nvidia В начале октября было подписано соглашение между OpenAI и AMD, которое предусматривает приобретение компанией Сэма Альтмана до 10 % акций производителя чипов. AMD предоставила OpenAI право на покупку до 160 миллионов своих обыкновенных акций с контрольными сроками, привязанными к объёму развёртывания и к цене акций AMD. OpenAI в течение ближайших нескольких лет произведёт массированное развёртывание графических процессоров AMD Instinct нескольких поколений в дата-центрах OpenAI общей мощностью 6 ГВт. 
Источник изображения: AMD Количество активных пользователей OpenAI превысило 800 миллионов в неделю, а сама компания получила широкое распространение среди глобальных корпораций, малого бизнеса и разработчиков. OpenAI утверждает, что миссия компании — обеспечить, чтобы искусственный интеллект приносил пользу всему человечеству. Несмотря на это, многие эксперты полагают, что масштабные инвестиции в компанию лишь подтверждают опасения по поводу «циклического характера» некоторых сделок в сфере ИИ-инфраструктуры. Проблемы Nvidia в Китае стали подарком местным разработчикам GPU — Moore Threads, MetaX и Cambricon
07.10.2025 [18:04],
Павел Котов
Недавно гендиректор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) отметил, что китайские производители добились значительных успехов в области производства чипов — по его мнению, Китай отстаёт от США уже на «наносекунды». Если четыре года назад доля Nvidia на китайском рынке была 95 %, то к настоящему моменту сократилась до 50 %. Помимо Huawei, руку к этому приложили Moore Threads, MetaX и Cambricon, отмечают аналитики TrendForce. 
Источник изображения: metax-tech.com По типу чипов Moore Threads ближе всего к Nvidia. Cambricon и Huawei HiSilicon специализируются на архитектурах ASIC, а Moore Threads, по её собственному заверению, является единственной китайской компанией, которая сегодня массово производит полнофункциональные графические процессоры. К настоящему моменту она выпустила четыре их поколения: Sudi (2021 год), Chunxiao (2022), Quyuan (2023) и Pinghu (2024). Видеокарты первых двух поколений предназначались для потребительских десктопов и профессиональных систем, тогда как Quyuan и Pinghu работают и с алгоритмами искусственного интеллекта. Основатель и гендиректор Moore Threads Джеймс Чжан Цзяньчжун (James Zhang Jianzhong) проработал в Nvidia 14 лет, он дослужился до должности вице-президента и гендиректора китайского филиала компании, которую покинул в 2020 году, чтобы основать Moore Threads. В конце сентября компания Цзяньчжуна получила разрешение Шанхайской фондовой биржи выйти на первичное размещение акций — процедура заняла 88 дней, и это один из лучших результатов. Moore Threads намеревается привлечь 8 млрд юаней ($1,12 млрд), чтобы ускорить масштабное производство продукции. 
Источник изображения: trendforce.com Выйти на биржу готовится и MetaX. Если в Moore Threads работает много выходцев из Nvidia, то MetaX происходит от AMD. Основатель этой китайской компании Чэнь Вэйлян (Chen Weiliang) в 2007 году начал работу в AMD Shanghai в качестве старшего директора, а в 2020 году ушёл из неё и учредил собственный стартап. Выходцами из AMD являются также оба технических директора MetaX Пэн Ли (Peng Li) и Ян Цзянь (Yang Jian). В 2024 году основным источником дохода компании стали ускорители для обучения и инференса (запуска) ИИ: на платы GPU пришлись 68,99 % от общего объёма выручки, на серверы — 28,29 %. В первом квартале 2025 года на графические процессоры этой серии пришлись 97,55 % от общего объёма продаж. Ни MetaX, ни Moore Threads пока на прибыльность не вышли — но обе уверены, что смогут привлечь капитал, исходя из резкого роста выручки в 2024 году, а также того, как растёт их признание на рынке оборудования для ИИ-вычислений. Cambricon в сентябре получила разрешение на закрытый раунд финансирования на сумму 3,99 млрд юаней ($559,6 млн) — ей необходимы средства на проекты по разработке чипов и ПО для ИИ. По итогам 2025 года компания ожидает роста выручки на величину от 317 % до 483 % — в диапазоне от 5 млрд до 7 млрд юаней. Подчёркивается, что прогноз предварительный и не является твёрдым обязательством. Чистая прибыль за первую половину 2025 года составила 1 млрд юаней ($140,4 млн) — аналогичный период в прошлом году компания завершила убытком в размере 530 млн юаней ($74,1 млн). В отличие от Moore Threads и MetaX компания Cambricon обходится без кадрового ресурса Nvidia и AMD. Cambricon в 2016 году основали братья Чэнь Юньцзи (Chen Yunji) и Чэнь Тяньши (Chen Tianshi). Новый флагман Siyuan 690, как ожидается, по производительности будет сравним с ускорителем Nvidia H100. Его предшественник Siyuan 590, дебютировавший в 2023 году, выпускается с использованием техпроцесса 7 нм и обеспечивает 80 % производительности Nvidia A100. Из всего трио у Cambricon самая высокая выручка; Moore Threads ранее отставала от MetaX, но в первой половине 2025 года вырвалась вперёд. В условиях ограничений на продукты Nvidia в Китае все три производителя показыывают взрывной рост доходов: за первую половину 2025 года они заработали больше, чем за три предыдущих года вместе взятых. При этом доля рынка Nvidia остаётся больше, чем MetaX. Президент OpenAI: человечеству потребуется 10 млрд ИИ-ускорителей — по одному на каждого жителя Земли
30.09.2025 [06:58],
Алексей Разин
Сейчас стартап OpenAI использует любую возможность для привлечения не только финансовых ресурсов, но и заключения контрактов с поставщиками тех же ускорителей вычислений, коим является Nvidia. Президент компании Грег Брокман (Greg Brockman) убеждён, что человечеству потребуется до 10 млрд ускорителей вычислений, и каждого жителя планеты буквально будет обслуживать отдельный ИИ-чип. 
Источник изображения: Nvidia Своими соображениями президент OpenAI поделился в интервью CNBC, в котором также приняли участие генеральный директор компании Сэм Альтман (Sam Altman), а также глава и основатель Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang). По мнению Альтмана, масштабы сотрудничества с Nvidia по своей значимости для человечества окажутся важнее программы доставки до Луны американских астронавтов, которую NASA реализовало в прошлом веке. Альтман видит будущее человечества с неразрывным присутствием «супермозга», созданного искусственным интеллектом и активно влияющего на повседневную жизнь людей. Брокман же считает, что ИИ будет действовать в качестве «агента, который работает на опережение, пока вы спите». Каждый работающий житель Земли, по его мнению, будет использовать ресурсы как минимум одного ускорителя вычислений при выполнении своих должностных обязанностей. «Вам действительно захочется, чтобы у каждого человека был свой собственный выделенный GPU», — охарактеризовал свой прогноз Брокман. Сейчас подобное предсказание может казаться нереалистичным, но достаточно вспомнить, что в начале девяностых годов прошлого века один из основателей Microosft Билл Гейтс (Bill Gates) указывал на неизбежность появления компьютера не только в каждом домохозяйстве, но и на каждом рабочем столе. В какой-то мере его предсказание сбылось, пусть даже если вместо компьютеров в их классической форме речь идёт о смартфонах, которые помещаются в карман. Брокман считает, что сейчас отрасль ИИ на три порядка отстаёт от потенциальных потребностей в вычислительных мощностях, и для создания постоянно функционирующей глобальной системы искусственного интеллекта человечеству может потребоваться до 10 млрд ускорителей вычислений. По сути, это даже больше, чем проживает людей на Земле (8,2 млрд человек). Мир, по мнению Брокмана, движется к состоянию, при котором экономику подпитывают вычисления. Вычислительных мощностей сейчас не хватает, как он считает, а наличие достаточно мощных центров обработки данных в будущем станет определять состоятельность экономики целых стран. В какой-то мере они заменят валюту в качестве источника ресурсов для развития экономики. Китайская Innosilicon представила видеокарту Fenghua 3 — CUDA, DX12, трассировка лучей и более 112 Гбайт HBM
24.09.2025 [15:31],
Николай Хижняк
Компания Innosilicon представила свой графический процессор третьего поколения — Fenghua 3. Компания обещает, что третья версия графического процессора будет значительно превосходить своих предшественников. Компания называет его первым полнофункциональным GPU собственной разработки, которые построен на открытой архитектуре RISC-V и совместим с CUDA. 
Источник изображений: Innosilicon В отличие от предыдущих поколений ускорителей Fenghua, основанных на архитектуре PowerVR от Imagination Technologies, Fenghua 3 использует в качестве основы проект OpenCore RISC-V Nanhu V3. Innosilicon утверждает, что новый GPU способен справиться с широким спектром рабочих нагрузок: от обучения ИИ и масштабных научных вычислений до САПР, медицинской визуализации и облачного гейминга. Для Fenghua 3 заявляется поддержка DirectX 12, Vulkan 1.2 и OpenGL 4.6 с аппаратной трассировкой лучей. Компания продемонстрировала работу GPU в таких играх, как Tomb Raider, Delta Force и Valorant, хотя данные о частоте кадров и настройках не были предоставлены. Fenghua 3 также поддерживает подключение до шести 8K-мониторов с частотой обновления 30 Гц.  Для задач искусственного интеллекта ускоритель на базе Fenghua 3 предлагает более 112 Гбайт высокоскоростной памяти HBM — это самый большой объём памяти среди китайских видеокарт. Один ускоритель может обрабатывать модели с 32 и 72 млрд параметров, а кластер из восьми — поддерживать огромные модели DeepSeek 671B и 685B. Innosilicon также подтвердила совместимость своей новинки с Qwen 2.5, Qwen 3 и семейством ИИ-моделей DeepSeek V3, V3.1 и R1. Innosilicon также похвасталась тем, что Fenghua 3 — первая в Китае видеокарта, поддерживающая формат YUV444, который обеспечивает наилучшую детализацию и точность цветопередачи. Это будет особенно полезно для тех, кто работает с САПР или занимается видеомонтажом. Кроме того, Fenghua 3 — первая в мире видеокарта, которая предлагает встроенную поддержку технологии DICOM (Digital Imaging and Communication in Medicine). Она позволяет точно визуализировать рентгеновские снимки, МРТ, КТ и УЗИ на стандартных мониторах, устраняя необходимость в дорогостоящих специализированных медицинских дисплеях с градациями серого. Ускоритель работает с системами Windows, Android, Tongxin и Kylin Linux. Huawei пообещала создать «самый мощный в мире» ИИ-кластер, который в разы превзойдёт решения Nvidia
18.09.2025 [20:36],
Сергей Сурабекянц
Huawei наращивает мощности своих вычислительных систем для ИИ на фоне трудностей Nvidia в Китае. Компания заявила, что её новые кластеры из ИИ-ускорителей Ascend 950 на базе чипов собственной разработки станут самыми мощными в мире. Эксперты полагают, что Huawei может преувеличивать свои технические возможности, но признают, что её амбиции стать мировым лидером в области искусственного интеллекта «нельзя недооценивать».  Китайский телекоммуникационный гигант Huawei сегодня анонсировал новые вычислительные системы для искусственного интеллекта на базе собственных чипов Ascend, усиливая давление на американского конкурента Nvidia. Компания заявила, что планирует запустить свой новый суперкластер на базе Atlas 950 уже в следующем году. До конца 2028 года Huawei намерена выпустить три новых поколения чипов Ascend, удваивая их мощность с каждым годом. Эти чипы составляют основу вычислительной инфраструктуры Huawei для искусственного интеллекта, в которой суперкластер объединяет несколько супермодулей, которые, в свою очередь, построены из суперузлов. В основе каждого суперузла лежат чипы Ascend. Huawei утверждает, что её новый суперузел будет поддерживать 8192 чипа Ascend 950, а суперкластер будет использовать более 500 000 таких чипов. Когда у Huawei появится более продвинутая версия ускорителя, Atlas 960, запуск которой запланирован на 2027 год, в один узел можно будет объединить 15 488 чипов, а полный суперкластер благодаря этому будет содержать более одного миллиона чипов Ascend. Пока неясно, как эти кластеры будут соотноситься с системами на базе чипов Nvidia. В пресс-релизе Huawei заявлено, что новые суперузлы станут самыми мощными в мире по вычислительной мощности в течение нескольких лет. Председатель совета директоров Huawei Эрик Сюй (Eric Xu), заявил, что суперузел на базе Atlas 950 обеспечит в 6,7 раза большую вычислительную мощность, чем система Nvidia NVL144, запуск которой также запланирован на следующий год. Сюй также пообещал, что суперкластер Atlas 950 будет обладать в 1,3 раза большей вычислительной мощностью, чем суперкомпьютер xAI Colossus Илона Маска (Elon Musk). 
Источник изображения: Huawei В апреле 2025 года исследовательская компания SemiAnalysis сообщила, что разработанная Huawei система CloudMatrix оказалась производительнее, чем Nvidia GB200 NVL72, несмотря на то, что каждый чип Ascend обеспечивал лишь около трети производительности процессора Nvidia. Huawei добилась преимущества благодаря пятикратному увеличению числа чипов. Два года назад Huawei анонсировала свой суперкластер Atlas 900. Компания развернула более 300 таких суперузлов для более чем двадцати крупных клиентов в телекоммуникационной, производственной и других отраслях. США стремятся отрезать Китай от самых передовых технологий для обучения моделей искусственного интеллекта. Чтобы справиться с этой проблемой, китайские компании стали чаще объединять большое количество менее эффективных, часто отечественных, чипов для достижения схожих вычислительных возможностей. Объявление Huawei было сделано на фоне продвижения Китаем собственных альтернатив чипам Nvidia. На днях китайский регулятор объявил о продлении расследования в отношении Nvidia в связи с предполагаемой монополистической практикой. Ранее правительство Китая настоятельно рекомендовало местным технологическим гигантам прекратить испытания и заказы на чип Nvidia RTX Pro 6000D, разработанный специально для Китая. Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) заявил, что он «разочарован» новостью об этом запрете. Ранее он называл Huawei «грозным» конкурентом. Дженсен Хуанг «разочарован», но «понимает» решение Китая о запрете импорта ускорителей Nvidia
17.09.2025 [19:30],
Сергей Сурабекянц
В августе администрация США заключила соглашение с Nvidia — компания получала лицензии на экспорт в Китай своих ИИ-чипов H20 в обмен на отчисления в размере 15 % от продаж в Китае. Однако сегодня китайские регуляторы запретили своим ведущим технологическим компаниям использовать ускорители ИИ от Nvidia. Глава компании Дженсен Хуанг (Jensen Huang) рассказал о возникших трудностях и заявил, что он «разочарован». 
Источник изображений: Nvidia Сегодня Financial Times сообщила, что «Администрация киберпространства Китая» (Cyberspace Administration of China, CAC) запретила компаниям, включая ByteDance и Alibaba, покупать видеокарты Nvidia RTX Pro 6000D, разработанные специально для этой страны. Это произошло после нескольких бурных лет для бизнеса Nvidia в Китае, который Хуанг назвал «своего рода американскими горками». Новость о запрете он прокомментировал словами «мы можем обслуживать рынок, только если страна этого хочет». Последние новости стали очередным серьёзным ударом по китайскому бизнесу Nvidia. Ранее на этой неделе Государственное управление по регулированию рынка Китая (State Administration for Market Regulation, SAMR) начало антимонопольное расследование в отношении Nvidia в связи с приобретением ею Mellanox, израильской технологической компании, разрабатывающей сетевые решения для центров обработки данных и серверов. «Мы, вероятно, внесли больший вклад в китайский рынок, чем большинство стран. И я разочарован тем, что вижу, — заявил Хуанг. — Но у них есть более глобальные вопросы взаимодействия между Китаем и США, и я их понимаю». Он подчеркнул, что ранее Nvidia рекомендовала всем финансовым аналитикам не включать Китай в финансовые прогнозы из-за сложных отношений между странами и запланированных переговоров.  Независимо от текущей геополитической ситуации, Хуанг подчеркнул важность китайского сектора искусственного интеллекта: «Китайский рынок важен. Он обширен. Технологическая индустрия динамично развивается. Мы работаем в ней уже 30 лет». Он добавил, что Nvidia «продолжит поддерживать китайское правительство и китайские компании, если они того пожелают, и мы, конечно же, продолжим поддерживать правительство США в их геополитической политике». Хуанг сопровождает президента США Дональда Трампа (Donald Trump) в его государственном визите в Великобританию на этой неделе. Вчера Nvidia объявила об инвестициях в размере £11 млрд ($15 млрд) в британскую инфраструктуру искусственного интеллекта. И она не одинока — ряд других американских технологических гигантов, включая Microsoft, Google и Salesforce, также объявили о многомиллиардном финансировании в развитие ИИ в этой стране. Alibaba разработала собственный ИИ-ускоритель — альтернатива Nvidia, но не для обучения
29.08.2025 [17:09],
Павел Котов
Китайские производители чипов и разработчики систем искусственного интеллекта при поддержке Пекина продолжают наращивать арсенал собственных технологий. Собственный ИИ-ускоритель теперь разработала Alibaba, но для обучения ИИ он не подойдёт. 
Источник изображений: alibabagroup.com Alibaba долгое время была одним из крупнейших в стране клиентов Nvidia — теперь гиганту электронной коммерции приходится заполнять пустоту, образовавшуюся с уходом американского партнёра из-за проявившегося редкого единодушия Вашингтона и Пекина. Китай пока далёк от возможности производить чипы, способные конкурировать с передовыми американскими продуктами, поставки которых власти США запретили. Китайские компании вынуждены самостоятельно разрабатывать альтернативы ускорителю Nvidia H20, самому мощному из разрешённых к экспорту. Трамп разрешил поставлять его в Китай, но уже Пекин запретил использование этих чипов, сославшись на угрозы безопасности, которых, по словам производителя, не существует. Alibaba иногда сравнивают с Amazon: китайский гигант электронной коммерции предоставляет услуги облачного провайдера, выступая конкурентом Amazon Web Services, Microsoft Azure и Google Cloud. Сейчас это направление деятельности, включая инфраструктуру для ИИ, для компании столь же важно, как и электронная коммерция. В ближайшие три года она намерена вложить в эту область не менее $53 млрд. В арсенале Alibaba значится и одно из наиболее популярных семейств моделей ИИ в мире — Qwen. Быстрое внедрение ИИ в китайскую экономику порождает высокий спрос на услуги инференса — запуска передовых моделей в облачных ресурсах. Для этой задачи, как правило, самые современные ИИ-ускорители не требуются.  Ранее Alibaba использовала для вывода ИИ чипы, разработанные для конкретных приложений. Новый ускоритель, который сейчас проходит испытания, предназначен для более широкого спектра задач в области ИИ, сообщает The Wall Street Journal со ссылкой на собственные источники. Чипы предыдущих версий для Alibaba выпускала TSMC, но Вашингтон запретил тайваньскому подрядчику производить чипы для Китая с использованием передовых технологий, поэтому новый ускоритель изготавливается китайской компанией. Местное производство передовых чипов — тоже актуальная для Пекина задача из-за американских санкций, и местные власти активно инвестируют в этом направление в стремлении сформировать самодостаточную цепочку поставок для ИИ-решений. Китайским лидером в этой области является Huawei с её ускорителями Ascend — они объединяются в вычислительные системы, превосходящие по производительности стойки с 72 ускорителями семейства Nvidia Blackwell. При этом оборудование Huawei совместимо только с собственной программной средой компании, тогда как Alibaba при разработке собственного ускорителя стремилась обеспечить совместимость с экосистемой Nvidia, и клиенты смогут использовать на новых ускорителях ПО, написанное для работы в среде американской компании. Единственный недостаток — ускорители Alibaba предназначаются для вывода, а не обучения ИИ. Nvidia представила GB300 Blackwell Ultra — мощнейший ИИ-ускоритель с 20 480 CUDA, 288 Гбайт HBM3E и PCIe 6.0
26.08.2025 [14:45],
Павел Котов
Nvidia опубликовала подробную информацию об ускорителе искусственного интеллекта GB300 Blackwell Ultra. От предшественника в лице GB200 его отличают увеличенные число ядер и объём памяти, более быстрый интерфейс и более высокая мощность. В основе Nvidia GB300 лежат два кристалла с суммарным числом 208 млрд транзисторов — они производятся по технологии TSMC 4NP и работают как единый графический процессор (GPU) за счёт интерконнекта NV-HBI со скоростью 10 Тбайт/с. 
Источник изображений: nvidia.com GPU содержит 160 потоковых мультипроцессоров (Streaming Multiprocessors), на каждый из которых приходится по 128 ядер CUDA — всего 20 480 ядер, а также тензорные ядра пятого поколения с поддержкой вычислений на числах FP8, FP6 и нового формата NVFP4. Каждый потоковый мультипроцессор располагает 256 Кбайт тензорной памяти (TMEM) — всего 40 Мбайт. Предусмотрены также дополнительные аппаратные блоки для проведения трансцендентных вычислений и операций, оптимизированных для вычислительных ядер.  Память организована в восемь 12-слойных стеков HBM3E общим объёмом 288 Гбайт. Пропускная способность памяти у Nvidia GB300 в сравнении с GB200 не изменилась — она составляет 8 Тбайт/с, будучи организованной в 16 каналов по 512 бит (8192-битный интерфейс). Увеличенный объём памяти позволяет размещать на чипе ИИ-модель целиком, а также хранить большие объёмы кеша ключей и значений без выгрузки во внешние ресурсы. Показатель TGP вырос до 1400 Вт.  За связь между графическими процессорами отвечает интерфейс NVLink 5 с двунаправленной скоростью передачи данных 1,8 Тбайт/с на каждый GPU. Связь между GPU и центральным процессором Grace реализована через интерфейс NVLink-C2C со скоростью 900 Гбайт/с и поддержкой единого адресного пространства. Для подключения к хосту используется шина PCIe 6.0 x16 с двунаправленной полосой пропускания 256 Гбайт/с — этот интерфейс Nvidia применила впервые. Ускорители могут устанавливаться в стойку GB300 NVL72 с 72 графическими процессорами, до 20,7 Тбайт памяти HBM3E и общей полосой пропускания HBM 576 Тбайт/с. На стойку также приходится 72 Arm-ядра Grace Superchip и до 480 Гбайт LPDDR5X с полосой пропускания 512 Гбайт/с. NVFP4 — это новый формат данных с низкой точностью, реализованный в тензорных ядрах. Он обеспечивает точность, сравнимую с FP8, но позволяет использовать в 1,8 раза меньше памяти. Массовое производство ускорителей Nvidia GB300 уже стартовало, и первые клиенты их получили. 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. Nvidia представила крошечные видеокарты RTX Pro 4000 SFF и RTX Pro 2000 для профессионалов
11.08.2025 [19:35],
Николай Хижняк
Nvidia расширила ассортимент профессиональных видеокарт поколения Blackwell, представив модели RTX Pro 4000 SFF и RTX Pro 2000 на конференции SIGGRAPH 2025. Эти видеокарты дополняют линейку решений Nvidia для рабочих станций. Помимо повышенной производительности по сравнению с моделями предыдущего поколения, новинки также оптимизированы для ускорения задач ИИ, что делает их актуальными для различных рабочих процессов в самых разных отраслях. 
Источник изображений: Nvidia Модель RTX Pro 4000 Blackwell SFF — это уменьшенная версия уже доступной видеокарты RTX 4000 Blackwell. Компания утверждает, что новинка обеспечивает более чем двукратный прирост производительности в задачах ИИ по сравнению с RTX A4000 SFF предыдущего поколения, предлагая при этом улучшенные возможности трассировки лучей и на 50 % увеличенную пропускную способность. При этом уровень энергопотребления остался на прежнем уровне — 70 Вт. Благодаря 24 Гбайт памяти ECC GDDR7 и заявленной производительности 770 TOPS в задачах ИИ, эта видеокарта может стать отличным выбором для профессионалов, которым требуется высокая вычислительная мощность в составе компактной рабочей станции.  Новая модель RTX Pro 2000 оснащена 16 Гбайт памяти ECC GDDR7 и предлагает производительность до 545 TOPS в задачах ИИ при том же уровне энергопотребления — 70 Вт. По заявлению Nvidia, карта разработана для массового дизайна и рабочих процессов с применением искусственного интеллекта. Новинка примерно в 1,5 раза быстрее модели Nvidia RTX A2000 в задачах 3D-моделирования, автоматизированного проектирования и рендеринга. Кроме того, она обеспечивает более высокую эффективность при генерации изображений и текста с помощью ИИ. Точные характеристики и стоимость моделей RTX Pro 4000 SFF и RTX Pro 2000 в рамках презентации Nvidia не раскрыла. Ожидается, что видеокарты поступят в продажу в конце текущего года. RTX Pro 2000 будет доступна у компаний PNY и TD Synnex как отдельное решение, а также появится у системных интеграторов Boxx, Dell, HP и Lenovo в составе готовых рабочих станций. RTX Pro 4000 SFF будет предлагаться в системах от партнёров Nvidia, включая Dell, HP и Lenovo. AMD по примеру Nvidia возобновит поставки своих ИИ-ускорителей Instinct в Китай
15.07.2025 [21:05],
Николай Хижняк
Представитель AMD в разговоре с порталом Tom’s Hardware подтвердил, что компания возобновит поставки ИИ-ускорителей MI308 в Китай. Это специализированная модификация ускорителей серии Instinct MI300, разработанная специально для соответствия экспортным правилам, установленным Министерством торговли США. 
Источник изображения: AMD Ранее сегодня глава Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) публично подтвердил, что компания немедленно приступает к подготовке возобновления продаж своих ИИ-ускорителей Hopper H20 в Китае. Nvidia рассчитывает получить разрешение на продажу этих специализированных GPU, изготовленных по индивидуальному заказу, после того как в апреле они были запрещены к продаже в Китае обновлёнными экспортными правилами США. AMD и Nvidia ясно дали понять, что китайский рынок критически важен для их бизнеса, поскольку они разрабатывают специализированные GPU для центров обработки данных с учётом ограничений правительства США. Однако проектирование и выпуск таких вариантов графических чипов — процесс небыстрый: их разработка, производство, сборка и настройка занимают месяцы. После завершения разработки и установки необходимой прошивки устройства фактически становятся программно заблокированными в соответствии с экспортными ограничениями, что часто затрудняет их продажу за пределами рынков, для которых эти ограничения были введены. «Мы планируем возобновить поставки, как только получим одобрение по лицензии. Министерство торговли недавно сообщило нам, что заявки на получение лицензий на экспорт продукции MI308 в Китай будут переданы на рассмотрение», — заявил представитель AMD в разговоре с Tom’s Hardware. Обе компании оказались под давлением в связи с масштабным экспортным контролем на поставки технологий, связанных с ИИ, введённым ещё предыдущей администрацией президента США Джо Байдена и продолженным нынешней администрацией президента Дональда Трампа. Последняя, хоть и сузила ограничения, всё же включила в список запрещённых к поставке чипов такие модели, как H20 и MI308. Согласно оценке AMD, экспортные ограничения могут обойтись ей примерно в $800 млн в виде нераспроданных запасов, невыполненных обязательств по заказам и оставшихся резервов. Хотя это значительно меньше, чем масштабное списание Nvidia в размере $5,5 млрд, потери всё же заметно ударят по чистой прибыли AMD. После сегодняшнего объявления акции AMD подскочили на 5,7 % вслед за аналогичным ростом акций Nvidia. |
© 1997—2025 Электронное периодическое издание "3ДНьюс" | Свидетельство о регистрации СМИ Эл ФС 77-22224
выдано Федеральной Службой по надзору за соблюдением законодательства в сфере массовых коммуникаций и охране культурного наследия
При цитировании документа ссылка на сайт с указанием автора обязательна. Полное заимствование документа является
нарушением
российского и международного законодательства и возможно только с согласия редакции 3DNews.
MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
