Опрос
|
реклама
Быстрый переход
Nvidia готова поручиться за $250 млрд ради строительства гигантского ИИ ЦОД для OpenAI
27.07.2026 [04:49],
Алексей Разин
Компанию Nvidia принято считать одним из главных бенефициаров бума ИИ, поскольку она зарабатывает на ускорителях вычислений, которые востребованы в этот период. В сделках по развитию инфраструктуры, которые характеризовались кольцевым финансированием, она была задействована и ранее, но проект по строительству ЦОД в Огайо для нужд OpenAI выводит её участие на новый уровень. 
Источник изображения: Nvidia Как сообщает Reuters со ссылкой на публикацию в The Wall Street Journal, сейчас Nvidia ведёт переговоры о своём участии в финансировании строительства ЦОД мощностью 10 ГВт на юге штата Огайо, который будет возводить дочерняя компания японской SoftBank. Непосредственно Nvidia должна стать поручителем для финансового обеспечения проекта. OpenAI станет конечным пользователем этого ЦОД на условиях аренды, хотя рассматриваются и другие кандидаты на использование данной площадки. В финансировании проекта будет опосредованно участвовать и японское правительство, поскольку договорённость с американским была достигнута в рамках торговой сделки между двумя странами. Американские власти в лице министра торговли Говарда Лютника (Howard Lutnick) получат право отбора пользователей для этого крупного ЦОД. Помимо OpenAI, на доступ к мощностям этого ЦОД претендуют Anthropic, Microsoft и Google. Как поясняет Bloomberg со ссылкой на WSJ, общая смета проекта достигнет $500 млрд, но Nvidia должна выступить поручителем примерно на $250 млрд из этой суммы. SoftBank будет привлекать кредиты под поручительство Nvidia. Строящийся ЦОД станет одним из крупнейших в мире. На прошлой неделе Nvidia также продемонстрировала желание участвовать в развитии южнокорейской экономики в контексте строительства ЦОД, поэтому территорией США её амбиции не ограничиваются. «Хватит пугать людей» — Дженсен Хуанг раскритиковал апокалиптическую риторику ИИ-отрасли
26.07.2026 [00:30],
Алексей Разин
Новостные ленты постепенно наводняются сюжетами, которые раньше можно было встретить только в сценариях фантастических фильмов, когда вышедший из-под контроля искусственный интеллект начинает причинять ущерб инфраструктуре невинных компаний. Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг раскритиковал представителей ИИ-индустрии, которые предупреждают о катастрофических рисках искусственного интеллекта. По его мнению, подобная риторика лишь отпугивает пользователей и мешает распространению технологии. 
Источник изображения: Nvidia Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) подчёркивает, что лидерам отрасли следовало бы быть более осмотрительными в своих высказываниях: «Сторонники апокалиптических сценариев тратят слишком много времени, теоретизируя на тему этих финалов, предсказанных научной фантастикой — возможно, они при этом кажутся более умными. Лидеры должны вдумчиво подходить к таким вопросам». Эти высказывания прозвучали из уст главы Nvidia в одном из видеосюжетов, подготовленных Axios: «Если вы хотите предупредить мир о невероятных возможностях данной технологии, думаю, что цель достигнута». Хотя Хуанг не стал конкретно называть имена подобных «трансляторов безысходности», риторика руководителей ИИ-стартапов Anthropic и OpenAI вполне укладывается в этот шаблон. Они не только предупреждают общественность, что без контроля над распространением собственных ИИ-моделей не смогут гарантировать безопасность мировой информационной инфраструктуры, но и говорят о растущей угрозе со стороны китайских ИИ-моделей. Глава Nvidia считает, что на лидерах компаний технологической отрасли лежит ответственность за объяснение регуляторам и законодателям «природы этой технологии», и не следует при этом формировать такой имидж ИИ, который вынудит компании и частных лиц отказаться от их использования. По мнению Хуанга, широкое внедрение ИИ имеет стратегическое значение, а отказ от него поставит США в менее выгодное положение по сравнению с другими странами, поэтому нужно побуждать американцев к её использованию, как резюмировал Хуанг. Эксперты отмечают, что в устрашающих рассказах про мощь ИИ-технологий имеется доля здравого расчёта, поскольку резонансные инциденты становятся своего рода рекламой. Стартапы типа Anthropic и OpenAI нуждаются в многомиллиардных инвестициях, и интерес к их бизнесу можно поддерживать и столь нетривиальными способами. По мнению Хуанга, на руководстве компаний технологического сектора лежит ответственность за безопасность их разработок. Говоря о необходимости сделать эти технологии безопасными, представители компаний просто напоминают себе об этой обязанности, как считает глава Nvidia. Графические процессоры Nvidia отправятся на Луну до конца года
25.07.2026 [22:52],
Геннадий Детинич
Американский стартап Lunar Outpost намерен первым в мире доставить графический процессор Nvidia на поверхность Луны. Модуль семейства Jetson установят на маленький луноход MAPP, подготовленный для миссии Lunar Voyage 2, запуск которой запланирован до конца 2026 года. В составе платформы лунохода GPU Nvidia будет отвечать за управление машиной и сбором данных об окружающем рельефе Луны по маршруту движения. 
Источник изображений: Lunar Outpost Луноход планируют запустить на Луну на ракете Falcon 9 в составе посадочной платформы компании Intuitive Machines (которая с двух прошлых попыток ни разу не спустилась на Луну без опрокидывания набок). Высадка планируется в районе Райнер Гамма — необычной области с выраженной магнитной аномалией и светлыми завихрениями на поверхности — своеобразными «вихрями». Если миссия пройдёт успешно, Jetson, похоже, станет первым GPU, работавшим непосредственно на Луне. Как сказано выше, модуль с GPU Nvidia Jetson будет не просто экспериментальной вычислительной нагрузкой, а частью системы управления луноходом. Модуль возьмёт на себя управление лидаром, обработку получаемого датчиком трёхмерного облака навигационных точек, подготовку карт местности и сжатие крупных файлов перед передачей на Землю. Для ускорения вычислений компания Lunar Outpost собирается использовать программные библиотеки CUDA-X. Локальная обработка имеет важнейшее значение для лунных миссий: пропускная способность радиоканала ограничена, а задержка сигнала не позволяет оператору мгновенно реагировать на камни, кратеры, крутые склоны и другие препятствия. Вместо отправки всех исходных данных и ожидания реакции оператора луноход сможет самостоятельно выделять полезную информацию и передавать только действительно важную информацию.  Программная архитектура для управления луноходом сочетает заранее вшитые инженерами традиционные алгоритмы с методами физического ИИ, анализирующего данные с камер и лидара непосредственно во время движения. В перспективе GPU позволит строить карты в реальном времени, выбирать безопасные маршруты и выполнять научные операции с меньшим участием центра управления на Земле. Но есть нюанс: платформа и чипы Jetson изначально не создавались как радиационно-стойкие. Также электроника должна будет пережить двухнедельные лунные ночи на поверхности спутника. Разработчики лунохода будут пытаться защитить бортовую систему ровера от пагубного влияния открытого космоса, но заранее невозможно сказать получится у них это или нет. Добавим, совсем недавно Nvidia договорилась установить модуль Jetson на лунный орбитальный модуль компании Firefly Aerospace. Орбитальный аппарат Elytra миссии Blue Ghost 2 — система Ocula — будет обрабатывать снимки Луны в ультрафиолете и видимом диапазоне прямо на окололунной орбите, не дожидаясь пересылки всего массива данных на Землю. Таким образом, Nvidia рассчитывает распространить периферийные ИИ-вычисления одновременно на лунную поверхность и окололунное пространство, а Дженсену Хуангу, любящему выступать перед широкой аудиторией, нужно срочно осваивать «лунную походку» Майкла Джексона, чтобы эффектно сообщить о доставке GPU его компании на Луну. И это будет потрясающая история. Nvidia обеспечила себе поставки памяти от SK hynix в рамках сделки на $500 миллиардов
25.07.2026 [16:04],
Павел Котов
Nvidia сообщила, что обеспечила для себя поставки чипов памяти для оборудования искусственного интеллекта от южнокорейской компании SK hynix, стремясь закрепить за собой дефицитный компонент для передовых процессоров и систем. 
Источник изображения: BoliviaInteligente / unsplash.com Соглашение на $500 млрд заключается на несколько лет и включает в себя строительство крупных центров обработки данных, которые будут введены в эксплуатацию в 2027 году, сообщила Nvidia. Входящая в SK hynix компания SK Telecom будет создавать облачный бизнес на основе систем Nvidia Vera Rubin; Nvidia планирует обеспечить мощности в объёме 2 ГВт — речь идёт о сотнях тысяч графических процессоров. Выступающая конкурентом SK hynix корейская Samsung подписала меморандум о взаимопонимании с разработчиком чипов Broadcom для расширения сотрудничества в области технологий памяти и полупроводникового производства. Сделка оценивается в $200 млрд — она поможет в поддержке нового поколения инфраструктуры ИИ. Nvidia активно обеспечивает поставки высокоскоростной памяти (HBM), которая необходима для её ускорителей и систем: бум ИИ привёл к глобальному дефициту чипов памяти. Лидером в производстве HBM считается SK hynix. «Расширение [сотрудничества] будет включать в себя возможность совместной разработки для нас памяти нового поколения SK Hynix для ИИ, и это поможет нам обеспечить стабильные поставки памяти HBM», — заявил вице-президент Nvidia по корпоративным проектам Радж Мирпури (Raj Mirpuri). Соглашение свидетельствует, что масштабное развёртывание инфраструктуры ИИ выходит за рамки крупных провайдеров, и в него начинают вовлекаться иностранные правительства и крупные конгломераты: о сделке объявили на саммите по ИИ в Сан-Франциско, в котором принимали участие южнокорейские чиновники, включая президента страны Ли Чжэ Мёна (Lee Jae Myung). Nvidia также заявила, что инвестирует $1 млрд в корейскую облачную компанию Naver, которая строит ЦОД для ИИ — в рамках проекта будут запущены мощности на 200 МВт. AMD похвасталась победой Epyc на Zen 6 над Nvidia Vera — но сравнение вызвало вопросы
24.07.2026 [19:48],
Сергей Сурабекянц
Один из руководителей AMD заявил, что был «очень рад», увидев опубликованные Nvidia результаты тестов целочисленной производительности SPEC CPU 2026 для процессора Vera. AMD использовала аналогичную конфигурацию для запуска тех же тестов на своих процессорах Epyc Venice на базе Zen 6 и утверждает, что пропускная способность Venice в 2,2 раза выше, чем у Nvidia Vera, а производительность на ядро больше в 1,2 раза. На самом деле, всё далеко не так однозначно. 
Источник изображений: AMD «Мы очень рады, что Nvidia опубликовала свои результаты производительности Vera, — заявил корпоративный вице-президент AMD по вычислительным и корпоративным решениям Рави Куппусвани (Ravi Kuppuswany). — Мы, честно говоря, были немного консервативны. Я думал, что мы превосходим их с меньшим отрывом […] Мы рассчитывали на преимущество как минимум в 10 %. А оказалось, что у нас преимущество в 20 %, и мы ещё даже не закончили полную настройку». AMD сравнила двухпроцессорные конфигурации из своих 256-ядерных чипов Epyc 9996 с TDP 600 Вт и 88-ядерного Nvidia Vera с TDP 450 Вт. И хотя AMD считает такое сопоставление справедливым, нет сомнений, что процессор с почти втрое большим количеством ядер и дополнительными 150 Вт TDP обладает значительно более высокой пропускной способностью. Сама Nvidia утверждает, что её чип не является прямым конкурентом Venice, а предназначен для решения вполне определённого круга задач.  Для сравнения производительности на ядро общий балл теста SPECrate_int, загружающего во все потоки копию приложения и измеряющего объём выполненной работы за заданное время, был поделён на количество ядер. По данным Nvidia, её чип Vera набрал 925 баллов. AMD сообщила о 1210 баллах для своего 96-ядерного процессора Epyc, хотя такого чипа, похоже, не существует. У AMD есть 96-ядерный Epyc 9686F, который разгоняется до 5 ГГц, но его заявленный TDP составляет 500 Вт, а не 600 Вт. Тем не менее AMD разделила полученные баллы на количество ядер с учётом двухпроцессорных конфигураций тестовых платформ, что дало примерно 6,3 для AMD и примерно 5,3 для Nvidia. AMD заявляет о разнице в 1,2 раза, что на самом деле означает преимущество примерно в 18,8 %. AMD слегка покривила душой и для сравнения с чипом Nvidia выбрала разные процессоры для разных тестов. Однако, если провести те же самые приблизительные расчёты производительности на ядро для Epyc 9996, результат составит 4,04 балла на ядро, что, мягко говоря, несколько меняет общую картину уже не в пользу AMD: производительность на ядро окажется в 1,3 раза выше у чипа Nvidia Vera. Это примерно на 35 % ниже, чем показатель производительности на ядро у более производительного Epyc 9686F.  Эти числа сами по себе не слишком показательны, поскольку сравниваются 256-ядерный и 88-ядерный процессоры, однако они хорошо демонстрируют, как масштабируется производительность чипов при нормализации по числу ядер и полной загрузке. Эти цифры нельзя считать окончательными, так как SPEC предъявляет очень строгие требования к отчётности, и до появления официальных результатов невозможно точно сказать, как эти чипы соотносятся друг с другом. И даже после публикации официальных результатов останутся расхождения из-за дополнительных уровней оптимизации компилятора (AMD и Nvidia использовали GCC 15.2) и разнообразия рабочих нагрузок, для которых будут использоваться эти чипы. Всё же можно считать, что базовое соотношение сил уже определено, но только в отношении целочисленных нагрузок. Не менее важна векторизованная производительность, в которой AMD традиционно занимает сильные позиции на рынке серверных процессоров. Пока компании не предоставили результатов по вычислениям с плавающей запятой, поэтому делать окончательные выводы преждевременно. GeForce RTX 3050 помогла удвоить частоту кадров GeForce RTX 3090 с помощью Lossless Scaling
24.07.2026 [16:03],
Павел Котов
Выпущенная в 2020 году видеокарта Nvidia GeForce RTX 3090 уже не входит в число лидеров рынка, но она получила возможность конкурировать с ними на равных, когда параллельно к ней подключили бюджетную GeForce RTX 3050. Технология Lossless Scaling помогла добиться 144 кадров в секунду при запуске игры в разрешении 4K (3840 × 2160 пикселей).  Утилита Lossless Scaling, которая продаётся в Steam всего за $7, делает технологии масштабирования и генерации кадров с использованием алгоритмов искусственного интеллекта доступными для массового геймера. От проприетарных решений, в том числе Nvidia DLSS, AMD FSR или Intel XeSS, её отличает совместимость с любыми играми и вообще любым ПО. Один из энтузиастов на Reddit решил испытать утилиту, разделив нагрузку между двумя видеокартами. Старшая в дуэте Gainward GeForce RTX 3090 Phoenix взяла на себя основную нагрузку по запуску и отрисовке игры, а Lossless Scaling обрабатывала ресурсоёмкие задачи по генерации кадров. Но вместо того, чтобы забирать ресурсы у основной видеокарты, она стала работать на дополнительной Asus Dual GeForce RTX 3050 OC Edition. Таким образом, старшая занималась только рендерингом, а процесс генерации кадров переложили на младшую. Если GeForce RTX 3090 своими силами добилась 71 кадра в секунду при разрешении 4K, то вместе с GeForce RTX 3050 и технологией Lossless Scaling число кадров в секунду при том же разрешении выросло до 144 FPS — какая игра использовалась для тестирования, автор эксперимента не уточнил. Lossless Scaling может поднимать частоту кадров четверо — технология совместима даже с интегрированной графикой, но для наилучшего результата имеет смысл выбрать дискретную видеокарту. Ресурсов GeForce RTX 3050 оказалось достаточно, чтобы удваивать и даже утраивать частоту кадров при разрешении 4K. В условиях дефицита чипов памяти и роста цен на видеокарты сегодня проще не покупать новую видеокарту, а вдохнуть новую жизнь в старую. Nvidia направит $1,5 млрд на расширение американских мощностей Amkor по упаковке чипов
24.07.2026 [07:43],
Алексей Разин
Ещё в 2024 году начало работать первое предприятие TSMC в штате Аризона, оно специализируется на обработке кремниевых пластин с использованием 4-нм технологии. Формально, это позволяет той же Nvidia изготавливать часть ИИ-чипов в США, но для организации полного цикла операций нужны мощности по тестированию и упаковке компонентов. Их появлению будет способствовать сделка с Amkor на сумму $1,5 млрд. 
Источник изображения: Nvidia, TSMC Компания Nvidia в рамках соглашения с этим контрактным провайдером услуг по тестированию и упаковке чипов направит Amkor крупный авансовый платёж, который позволит данной компании расширить профильные мощности на территории штата Аризона. Новости о заключении этой сделки вызвали рост акций Amkor на 15 %. Это не единственный партнёр Nvidia, который способен оказывать ей профильные услуги на территории США. Сама TSMC тоже собирается построить в Аризоне два предприятия по тестированию и упаковке чипов, поскольку сейчас частично готовую продукцию ей приходится отправлять на Тайвань, а потом обратно в США. Основные мощности Amkor сосредоточены в Азии, хотя штаб-квартира компании находится в Аризоне. В рамках соглашения с Nvidia обе компании будут сотрудничать в сфере разработки новых технологий упаковки чипов. В июне Amkor заключила десятилетнее соглашение с TSMC, ориентированное на развитие услуг по тестированию и упаковке чипов на территории США. Компания AMD также является клиентом Amkor, поэтому практически все крупные американские разработчики ИИ-чипов заинтересованы в развитии производственной инфраструктуры этой компании на территории США. Драйвер RTX Spark заставил видеокарты Nvidia заработать на Arm-системах с Windows
23.07.2026 [18:08],
Павел Котов
Энтузиастам удалось заставить драйвер для Arm-компьютера Nvidia RTX Spark заработать на альтернативных платформах с процессорами Arm, что открыло возможность подключать к таким компьютерам видеокарты Nvidia GeForce для настольных систем. 
Источник изображения: BoliviaInteligente / unsplash.com Версия Windows on Arm преимущественно ограничена устройствами на чипах Qualcomm Snapdragon и не предусматривает поддержку настольных видеокарт Nvidia. Компьютеры Nvidia RTX Spark предложили производительную графику в Windows on Arm, но за высокую цену и с упором на разработчиков. Выпуск драйвера помог энтузиастам расширить ассортимент поддерживаемого оборудования. В частности, этот драйвер заработал на 24-ядерном серверном процессоре Kunpeng 920 с тактовой частотой 2600 МГц — он основан на той же архитектуре, что и Snapdragon X Elite, только по однопоточной производительности сравним с Intel Core i5-1235U. Этот чип установлен в рабочей станции Huawei Qingyun W510 с 32 Гбайт памяти DDR4-2933, на которой заработала видеокарта Nvidia GeForce RTX 4060. При запуске Black Myth: Wukong эта система показала в среднем 21 кадр в секунду с просадками до 3. Относительного успеха удалось добиться и с рабочей станцией Radxa Orion O6, к которой подключили Nvidia GeForce RTX 2080 Ti. Около 25 % производительности уходило на трансляцию x86 в Arm, что объясняет невысокую скорость в тестах. Энтузиасты не исключают, что этот метод может работать также с видеокартами серий Nvidia GeForce RTX 20, 30 и 50. Но на его доработку уйдёт немало времени: трансляция инструкций для процессора вызвала недовольство античитерской защиты; из-за отсутствия драйверов для Windows не удалось заставить работать сетевой интерфейс материнской платы; некорректно работал и видеовыход на видеокарте — для записи пришлось использовать другой компьютер. Nvidia повысила цены на комплекты для видеокарт GeForce с памятью GDDR7 и GDDR6
23.07.2026 [14:43],
Николай Хижняк
Компания Nvidia проинформировала своих партнёров по производству видеокарт об увеличении стоимости комплектов из графических процессоров и чипов видеопамяти. Изменения коснулись наборов для видеокарт GeForce, использующих память GDDR7 и GDDR6, сообщил портал BenchLife. 
Источник изображения: Tom's Hardware Как известно, производители видеокарт сами не производят графические процессоры. Они закупают их у разработчика GPU (в данном случае Nvidia), который, в свою очередь, заказывает их производство на предприятиях сторонних компаний (TSMC и Samsung). Чаще всего GPU закупаются в комплекте с чипами видеопамяти (VRAM). По данным BenchLife, новое уведомление Nvidia о повышении стоимости таких комплектов последовало за более ранней корректировкой цен на комплекты для видеокарт GeForce RTX 5090 и RTX 5090 D V2 в мае. «Нам сообщили, что Nvidia выпустила уведомление о повышении цен на GPU-комплекты (GPU + VRAM) для своих партнёров по AIC. Все мы прекрасно понимаем, что это обычно означает повышение стоимости памяти», — сообщил портал BenchLife. Последняя корректировка цен не ограничивается только видеокартами Blackwell, использующими чипы памяти GDDR7. Повышение цен также коснулось продуктов GeForce, использующих память GDDR6, хотя BenchLife не уточнил, о каких именно моделях видеокарт идёт речь, а также уровень повышения цен. «Согласно полученной нами информации, помимо увеличения стоимости памяти GDDR7 для карт на архитектуре Blackwell, подорожание также ожидает другие продукты GeForce, использующие память GDDR6», — сообщил BenchLife. Портал добавляет, что производители видеокарт также столкнулись с повышением стоимости производства систем охлаждения, печатных плат и упаковки. Однако в отчёте говорится, что рост цен на эти компоненты оказался менее значительным, чем на память. Информация о повышении цен на комплекты GPU + VRAM появилась на фоне сообщений о том, что Nvidia задержала выпуск видеокарт GeForce RTX 50 Super из-за высокой стоимости 3-гигабайтных чипов памяти GDDR7, которыми эти видеокарты должны оснащаться. Согласно имеющейся информации, каждый такой чип стоит от 60 до 70 долларов, тогда как 2-гигабайтные чипы — около 20 долларов за штуку. Компания Nvidia и её партнёры по производству видеокарт не объявляли об изменении розничных цен, связанном с указанной корректировкой. Дженсен Хуанг призвал не запрещать китайские ИИ-модели в США — это сделает мир только опаснее
23.07.2026 [00:29],
Николай Хижняк
Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) считает, что американским компаниям следует разрешить использовать китайские модели ИИ, даже несмотря на попытки правительства их запретить. Об этом он рассказал в интервью Axios, фрагмент записи которого опубликован на платформе YouTube. 
Источник изображения: Nvidia Когда его спросили, следует ли разрешить американским компаниям использовать китайские модели ИИ, Хуанг ответил: «Безусловно». Его заявление прозвучало сразу после того, как китайская компания Moonshot AI выпустила модель Kimi K3 с открытым исходным кодом на 2,8 трлн параметров. Она оказалась не такой мощной, как Fable 5 от Anthropic, сопоставима с GPT-5.5 и Claude Opus 4.8, но при этом при её разработке была затрачена лишь треть средств по сравнению с этими моделями. Одно из главных опасений американских властей заключается в том, что китайские модели ИИ могут содержать уязвимости, которые китайское правительство способно использовать для атаки на американские интересы. Хуанг считает это предположение заблуждением. «Существует ошибочное мнение, что есть какие-то лазейки, каким-то образом связанные с Китаем. Вы скачиваете модели, можете их дорабатывать, улучшать, контролировать по своему усмотрению», — прокомментировал глава Nvidia. Хуанг придерживается такого же мнения и в отношении ИИ-моделей, разработанных американскими компаниями. В прошлом месяце США ввели экспортные ограничения на модели Anthropic Mythos и Fable 5, сославшись на угрозы безопасности. Доступ к моделям в конечном итоге был восстановлен после того, как разработчик установил фильтр, блокирующий возможности выявления уязвимостей в программном обеспечении. Аналогичная ситуация сложилась и с GPT-5.6 от OpenAI. Официальный Вашингтон предупредил компанию, что она не должна выпускать свою последнюю модель без одобрения правительства. Хуанг утверждает, что вместо ограничения доступа к этим мощным моделям на этапе запуска компании, занимающиеся ИИ, должны сделать свои модели доступными для всех и повышать их безопасность за счёт быстрого тестирования и исправлений. Комментируя свою поддержку открытого доступа к ИИ-моделям, глава Nvidia также отметил, что различные отрасли, включая науку и кибербезопасность, нуждаются в мощных открытых моделях. Он утверждает, что открытые модели делают ИИ более безопасным, поскольку другие специалисты могут проверять их на наличие слабых мест, а разработчики — оперативно вносить необходимые исправления. «Если всё сведётся к одной единственной модели, одной единственной точке атаки, одному единственному источнику сбоев, я думаю, мир станет гораздо, гораздо более уязвимым», — сказал Хуанг. Что касается негативной реакции рынка всякий раз, когда появляются более дешёвые открытые модели, генеральный директор Nvidia заявил, что инвесторы неправильно понимают их влияние. По словам Хуанга, всё началось с появления DeepSeek. Теперь это повторяется с выходом Kimi K3. По мнению главы Nvidia, такие открытые модели, обходящиеся дешевле в эксплуатации, будут стимулировать всё больше людей использовать ИИ. Вместо того чтобы сокращать спрос на центры обработки данных, эти более дешёвые и эффективные модели, напротив, станут благом для отрасли в целом, поскольку будут стимулировать этот спрос. А с ростом спроса появится больше стимулов для строительства центров обработки данных и покупки графических процессоров для ИИ, что в конечном итоге выгодно Nvidia. Nvidia выпустила драйвер-заплатку 610.82 для решения проблем в Halo: Campaign Evolved и Path of Exile 2
22.07.2026 [22:57],
Николай Хижняк
Компания Nvidia выпустила Hotfix-драйвер версии 610.82. Он основан на драйвере Game Ready 610.74 и предназначен для исправления проблем в играх Halo: Campaign Evolved и Path of Exile 2. 
Источник изображения: Xbox Согласно Nvidia, Hotfix-драйвер призван решить проблемы со стабильностью в Halo: Campaign Evolved на видеокартах GeForce RTX 50-й серии после установки драйверов версий 610.xx. Компания не уточнила, какие видеокарты подвержены этой проблеме. Также Hotfix-драйвер предназначен для решения проблем с работой Path of Exile 2 в режиме DirectX 12. По словам Nvidia, исправление решает проблемы с периодическими долгими загрузками, которые могут возникать после продолжительных игровых сессий. Как отмечает портал VideoCardz, Hotfix-драйвер версии 610.82 не решает другой неурядицы, на которую недавно активно начали жаловаться пользователи Battlefield 6: игра вылетает на видеокартах GeForce RTX 50-й серии на локациях с большим количеством воды. Издатель Electronic Arts (EA) проблему признал, хотя и отметил, что она затрагивает не все игровые системы. На данный момент неизвестно, связаны вылеты Battlefield 6 с драйверами GeForce Game Ready или это внутриигровая ошибка. В настоящий момент EA рекомендует пользователям, столкнувшимся с вылетами в Battlefield 6, откатить драйвер GeForce до версии 596.49. Компания работает с Nvidia над определением источника данной проблемы. Скачать Hotfix-драйвер версии 610.82 можно с официального сайта Nvidia. Nvidia утверждает, что все её крупнейшие клиенты уже используют серверы на основе Vera Rubin
22.07.2026 [08:51],
Алексей Разин
Компания Nvidia на этой неделе провела мероприятия для прессы, клиентов и партнёров, целью которых была демонстрация её готовности поставлять потребителям новейшие серверные компоненты и готовые системы. Решения на основе ускорителей поколения Vera Rubin, по словам руководства Nvidia, уже доставлены основным крупным клиентам компании и начинают использоваться. 
Источник изображения: Nvidia Данные комментарии прозвучали из уст вице-президента Nvidia Иэна Бака (Ian Buck), который в компании отвечает за направление центров обработки данных. Во время брифинга в штаб-квартире Nvidia он заявил: «Мы абсолютно находимся на стадии полномасштабного производства. Это оборудование уже установлено у всех наших крупнейших потребителей». Инвесторы и клиенты Nvidia с некоторым опасением следили за этапом масштабирования производства серверных систем поколения Vera Rubin, поскольку новая продукция всегда таит вероятные сложности и потенциальные задержки. Представители Nvidia заявляют, что в этом отношении переживать не о чем. Оборудование нового поколения будет не только производительнее предыдущего, его будет проще вводить в эксплуатацию. Более того, компоновка новых серверов рассчитана с учётом упрощения процедуры сборки: количество кабельных подключений максимально сокращено, чтобы перевести операции на использование роботов, а не людей. Система жидкостного охлаждения также сокращает потребность в свободном пространстве внутри корпуса и количестве установленных вентиляторов. Один из лидеров рынка ИИ — американский стартап OpenAI, собирается начать масштабную эксплуатацию систем семейства Vera Rubin в текущем квартале, как отметили представители Nvidia. Уже сейчас эти системы используются компаниями Google, CoreWeave, Microsoft, Meta✴✴ Platforms и Dell Technologies. В окрестностях штаб-квартиры Nvidia в Калифорнии построена специальная экспериментальная площадка с новейшим серверным оборудованием, которое клиенты могут протестировать и оценить на пригодность к своим нуждам. OpenAI как раз сейчас проводит подобные испытания. По данным CoreWeave, системы поколения Vera Rubin способны выдавать в десять раз больше токенов по сравнению с предшественниками. Представители Nvidia также настаивают, что центральные процессоры Vera оказываются в 1,8 раза быстрее в программировании на Python по сравнению с конкурирующими AMD Turin. Представители последней из компаний возразили, что сравнение с более новыми процессорами Venice не будет демонстрировать подобного разрыва. Тайваньская Wistron начнёт выпускать для Nvidia в США серверы с новейшими чипами Vera Rubin
22.07.2026 [07:01],
Алексей Разин
Нынешний президент США Дональд Трамп (Donald Trump) пытался привлечь тайваньского контрактного производителя электроники Foxconn на американскую землю ещё в 2017 году, и ту попытку нельзя назвать удачной. Тем не менее, сейчас производством серверного оборудования на территории США готова заниматься не только Foxconn, но и конкурирующая Wistron, которая построила завод в Техасе. 
Источник изображения: Nvidia Как сообщает Nikkei Asian Review, техасская площадка Wistron занимает площадь более 30 000 квадратных метров, и это первое предприятие компании на территории США. На его строительство было потрачено $700 млн. На церемонии открытия завода представители Wistron продемонстрировали первый модуль Nvidia GB300, собранный на его территории. Сперва здесь будет освоен выпуск серверных систем на основе Grace Blackwell, а позже завод начнёт выпускать решения поколения Vera Rubin. В течение пары лет данное предприятие станет одним из самых важных в инфраструктуре Wistron, по словам представителей компании. Глава и основатель Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) также посетил церемонию открытия завода Wistron в Техасе, подчеркнул, что спрос на ИИ-серверы невероятно высок, а потому они должны производиться повсеместно. Компании сообща восстанавливают передовое производство на территории США, создают квалифицированные рабочие места и развивают локальные цепочки поставок, по словам главы Nvidia. Компании Foxconn и Wistron являются главными производителями печатных плат с ускорителями вычислений Nvidia, до недавних пор американские клиенты последней были вынуждены полагаться на поставки с Тайваня. На предприятии Wistron будут выпускаться не только печатные платы и готовые ускорители на базе GPU, но и целые серверные системы. Конкурирующая Foxconn также вскоре собирается запустить своё локальное предприятие по выпуску серверного оборудования для Nvidia в Хьюстоне, штат Техас. Площадка Wistron располагается в городе Форт-Уэрт. Если учесть, что TSMC развивает обработку кремниевых пластин в Аризоне, и там же будет заниматься упаковкой ИИ-чипов, на территории США появится почти самодостаточная инфраструктура для изготовления компонентов вычислительных систем. Правда, среди поставщиков памяти типа HBM полным циклом производства в США обладает только Micron, но она тоже расширяет свои мощности, да и местные власти собираются принудить корейских Samsung и SK hynix локализовать производство памяти в стране. Новая статья: Обзор «малолитражного суперкомпьютера» MSI EdgeXpert MS-C931
22.07.2026 [00:05],
3DNews Team
Данные берутся из публикации Обзор «малолитражного суперкомпьютера» MSI EdgeXpert MS-C931 Nvidia раскрыла детали процессора Vera: 88 Arm-ядер Olympus, 176 потоков и память LPDDR5X с пропускной способностью 1,2 Тбайт/с
21.07.2026 [22:35],
Николай Хижняк
Компания Nvidia опубликовала новые подробности об архитектуре своего процессора Vera для центров обработки данных и используемом в нём специализированном ядре Olympus. Чип Vera объединяет 88 ядер Olympus, 176 аппаратных потоков и унифицированный кеш L3 объёмом 164 Мбайт на монолитном вычислительном кристалле. 
Источник изображений: Nvidia Каждое ядро Olympus использует широкий конвейер с нейронным предсказателем ветвлений, 64-килобайтный четырёхканальный кеш инструкций L1 и очередь декодирования на 48 инструкций. Ядро может считывать до 16 инструкций за такт и включает 10-канальный декодер, способный обрабатывать до десяти объединённых инструкций за такт.  Каждое ядро может переименовывать, выделять и фиксировать до десяти микроопераций за такт. Nvidia также отмечает использование технологий переименования памяти, предсказания значений и исключения перемещений, предназначенных для уменьшения задержек, связанных с зависимостями. Исполнительный блок включает целочисленные операции, операции ветвления, векторные операции, операции с плавающей запятой, криптографические операции, а также выделенные ресурсы для операций загрузки и сохранения данных. Каждое ядро Olympus имеет 96-килобайтный шестиканальный кеш данных L1 и 2-мегабайтный восьмиканальный кеш L2. Nvidia также добавила несколько механизмов аппаратной предварительной выборки, включая предварительную выборку графов для структур данных с большим количеством указателей и рабочих нагрузок, связанных с обработкой графов. Особенности Nvidia Vera
Процессор Vera использует фирменную технологию пространственной многопоточности, которая обеспечивает два аппаратных потока на каждое ядро Olympus. Nvidia заявляет, что такая конструкция позволяет распределять ресурсы ядра между потоками, уменьшая конкуренцию по сравнению с традиционной одновременной многопоточностью. Ядро может отдавать приоритет одному потоку, чувствительному к производительности, в то время как второй поток обрабатывает системные и управляющие задачи.  Ядра процессора, кеш, контроллеры памяти и ввода-вывода объединены через масштабируемую когерентную структуру Nvidia второго поколения. Компания заявляет о пропускной способности между ядрами до 3,4 Тбайт/с, пропускной способности памяти SOCAMM2 LPDDR5X до 1,2 Тбайт/с и поддержке до 1,5 Тбайт памяти на процессор. Vera также поддерживает интерфейс NVLink-C2C со скоростью до 1,8 Тбайт/с, PCIe 6.0 и CXL 3.1. Системы с двумя сокетами обеспечивают 176 линий PCIe и используют двухузловую конфигурацию NUMA — по одному домену NUMA на каждый сокет. Nvidia утверждает, что Vera обеспечивает до 1,8 раза более высокую производительность, чем неназванные системы x86, в отдельных рабочих нагрузках, связанных с работой ИИ-агентов. Результаты основаны на внутренних тестах Nvidia SPEC CPU 2026, проведённых в июле 2026 года, и пока не были независимо подтверждены. |
|
✴ 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
