Вышедшее ранее на этой неделе демо Half-Life 2 RTX от моддеров из команды Orbifold Studios не удостоилось столь же тёплого приёма, как оригинальная версия легендарного шутера от Valve.

Источник изображения: Steam (=MoonShard=)

На момент публикации демоверсия Half-Life 2 RTX в Steam получила без малого 4 тыс. «смешанных» пользовательских отзывов, на основе которых рейтинг проекта составляет всего 55 %.

Основные жалобы игроков связаны с низкой производительностью (страдают даже владельцы мощных видеокарт GeForce RTX 50-й серии), внешним видом демо и его размером (около 80 Гбайт).

Так, например, у некоторых пробное издание Half-Life 2 RTX «работает отвратительно и выглядит отвратительно». Обладатели видеокарт AMD пробовать демо не рекомендуют в принципе.

Источник изображения: Steam

Пользователи Steam, оставившие на странице Half-Life 2 RTX положительные отзывы, создаётся впечатление, играли в другую игру. «Выглядит отлично и работает отлично», — отчитался геймер, не столкнувшийся с техническими проблемами.

Авторы положительных обзоров также оценили проделанную Orbifold Studios работу по омоложению игры 20-летней давности: текстуры, модели, частицы и освещение обновили, а атмосферу и геймплей оставили без изменений.

Half-Life 2 RTX представляет собой «наиболее всесторонний графический ремастер» шутера Valve на базе платформы RTX Remix. Владельцам оригинальной Half-Life 2 переиздание достанется бесплатно. Сроков выхода у полной версии пока нет.

Бессменный генеральный директор Nvidia, который на протяжении более тридцати лет ведёт компанию к успеху, на разных этапах этого пути провозглашает новый статус своего детища. На GTC 2025, окрылённый успехом Nvidia на рынке компонентов для ИИ, он заявил, что компания является провайдером инфраструктуры для соответствующих систем.

Источник изображения: Nvidia

«Nvidia является компанией, связанной с инфраструктурой ИИ. Мы инфраструктурная компания, а не просто "купи-продай чипы"», — высказался Дженсен Хуанг (Jensen Huang) на пресс-конференции в Калифорнии, которая последовала за его выступлением с докладом на открытии GTC 2025. Необходимость заблаговременно делиться подробностями относительно будущих продуктов глава Nvidia пояснил на примере контраста с другими компаниями. По его словам, никто из производителей смартфонов не анонсирует по четыре последовательно выходящие модели смартфонов за раз. Это просто не имеет смысла, как подчеркнул Хуанг.

«Инфраструктура ИИ — это не то, что ты покупаешь сегодня и вводишь в строй завтра. Это то, во что ты вкладываешь средства на протяжении двух лет заранее и имеешь план на весь этот двухлетний период, и надеешься, что сможешь развернуть достаточно быстро», — сообщил глава Nvidia. Именно с учётом таких сроков компания представила накануне вычислительные архитектуры, которые лягут в основу продуктов, выпускаемых в период с 2026 по 2028 годы. «Все должны располагать одинаковой информацией и планировать свои действия сообща, чтобы построить инфраструктуру для всего мира», — добавил Хуанг.

Глава компании также назвал Nvidia «фабрикой ИИ», которая помогает клиентам зарабатывать деньги: «Теперь мы — фабрика искусственного интеллекта. Это значит, что фабрика помогает клиентам зарабатывать деньги. Наши фабрики напрямую приносят клиентам доход». «Уровень бизнеса гораздо выше, чем ранее. Конкуренция гораздо выше, чем ранее. Прав на ошибку у всех наших клиентов значительно меньше. Это рассчитанный на несколько лет инвестиционный цикл, поэтому речь идёт о сотнях миллиардов долларов», — пояснил гендиректор Nvidia возросший уровень ответственности компании перед клиентами.

Влияние 20-процентной пошлины в США на бизнес Nvidia основателя компании пока не особо пугает. Сеть поставщиков продукции Nvidia достаточно развита, по его словам. Это не только Тайвань, но и Мексика, а также Вьетнам. Они распределены по многим местам. В ближайшее время всё будет зависеть от того, какие из стран подвергнутся повышенным пошлинам. Значительного влияния подобные изменения на финансовые результаты деятельности Nvidia всё равно пока не окажут, как убеждено руководство компании.

В долгосрочной же перспективе Nvidia будет развивать производство своей продукции на территории США. «У нас есть возможность многое изготавливать в США. Не всё, но многое», — пояснил Дженсен Хуанг, добавив, что TSMC уже снабжает компанию выпускаемыми в штате Аризона компонентами. Намерения TSMC вложить $165 млрд на развитие шести предприятий на территории США внушают руководству Nvidia уверенность в успехе локализации производства продукции этой марки.

В интервью Financial Times Дженсен Хуанг заявил, что Nvidia готова в ближайшие четыре года потратить сотни миллиардов долларов на покупку продукции американского производства для своих нужд. Во всяком случае, на территории США производить необходимые Nvidia изделия могут тайваньские компании Foxconn и TSMC. По состоянию на конец января прошлого года Nvidia располагала обязательствами на закупку продукции сторонних компаний на общую сумму $20 млрд. Соответственно, за несколько лет с учётом роста рынка соответствующие затраты в одних только США легко могут возрасти на порядок.

Одним только запланированным заранее выступлением на открытии GTC 2025 глава и основатель Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) не ограничился, и на последовавшей за ним пресс-конференции ответил на ряд вопросов, включая и слухи о намерении компании стать крупным акционером Intel. Подобных предложений в адрес Nvidia не поступало, как заверил её бессменный руководитель.

Источник изображения: Nvidia

«Никто нас не приглашал в консорциум. Никто не приглашал меня. Может, кто-то и вовлечён в процесс, я не знаю. Возможно, планируется вечеринка, но меня не пригласили», — иронично прокомментировал слухи о создании группы инвесторов в капитал Intel основатель Nvidia. Слухи ранее приписывали ей участие в переговорах о покупке производственных активов Intel консорциумом, в состав которого планировалось включить TSMC, Nvidia, Broadcom и AMD.

Дженсен Хуанг попутно заявил, что четвёрка крупнейших провайдеров облачных систем заказала в совокупности 3,6 млн флагманских чипов Blackwell, причём в эту статистику не попали заказы Meta✴ Platforms и более мелких клиентов. Новая методика подсчёта подразумевает, что каждый кристалл учитывается отдельно. Поскольку флагманские ускорители в своём составе содержат сдвоенные составы, физически таких ускорителей было заказано 1,8 млн штук. В любом случае, это больше 1,3 млн заказанных ускорителей Hopper, поэтому сомневаться в наличии высокого спроса на Blackwell не следует, как пояснил Хуанг.

Он также добавил, что ускорители Blackwell Ultra помогают клиентам компании значительно больше зарабатывать. Фактически, они позволяют увеличить выручку до 50 раз по сравнению с системами на основе Hopper. Повышение быстродействия вычислительных систем, по мнению главы Nvidia, является лучшим способом снизить затраты на их эксплуатацию.

Когда речь зашла о возможном влиянии повышенных таможенных пошлин в США на бизнес Nvidia, Дженсен Хуанг заявил, что негативный эффект будет носить краткосрочный характер, и в долгосрочной перспективе компания перенесёт как можно больше производства на территорию США. По крайней мере, с предприятия TSMC в Аризоне Nvidia уже сейчас получает свои серийные чипы, как пояснил Хуанг.

Компании Micron, Samsung и SK hynix анонсировали новые модули памяти SOCAMM на основе уложенных в стеки чипов LPDDR5X, ёмкость которых достигает 128 Гбайт. Технология ориентирована на серверы с низким энергопотреблением и на системы, использующие искусственный интеллект. Первые SOCAMM появятся в системах с Nvidia Grace Blackwell Ultra GB300 Superchip.

Источник изображения: Micron

Micron первой выпустит SOCAMM объёмом 128 Гбайт, используя свою технологию производства DRAM 1β (1-бета, пятое поколение 10-нм класса). Хотя компания не раскрывает точную скорость передачи данных, она заявляет поддержку скорости до 9,6 ГТ/с. В то же время представленный на конференции Nvidia GTC 2025 модуль SOCAMM от SK hynix работает на скорости до 7,5 ГТ/с. Дополнительно Tom's Hardware сообщает, что размер одного модуля SOCAMM составляет 14 × 90 мм, что примерно в три раза меньше стандартного модуля RDIMM, а внутри размещены до четырёх стеков по 16 микросхем памяти LPDDR5X.

Источник изображения: Tom's Hardware

Энергопотребление памяти является одним из ключевых факторов, влияющих на общую энергоэффективность серверов. В системах с терабайтами памяти DDR5 на сокет энергопотребление DRAM может превышать энергопотребление центрального процессора. Nvidia учла этот аспект при разработке своих процессоров Grace, ориентированных на использование энергоэффективной памяти LPDDR5X. Однако в машинах на базе GB200 Grace Blackwell компании пришлось использовать припаянные модули LPDDR5X, так как стандартные модули не могли обеспечить необходимую ёмкость.

Источник изображения: Tom's Hardware

SOCAMM от Micron решает эту проблему, предлагая стандартное модульное решение, способное вместить четыре 16-слойных стека LPDDR5X и обеспечивая тем самым высокую ёмкость. По словам представителей компании, их модули SOCAMM ёмкостью 128 Гбайт потребляют на треть меньше энергии, чем модули DDR5 R-DIMM такой же ёмкости. При этом пока неясно, станет ли SOCAMM отраслевым стандартом, поддерживаемым JEDEC, или останется проприетарным решением, разработанным Micron, Samsung, SK hynix и Nvidia для серверов на базе процессоров Grace и Vera.

В настоящее время Micron уже запустила массовое производство SOCAMM. Они появятся в системах на базе Nvidia GB300 Grace Blackwell Ultra Superchip во второй половине текущего года. Отметим, что модульная конструкция упрощает производство и обслуживание серверов, что, вероятно, положительно скажется на ценах на системы, в первую очередь, для нужд искусственного интеллекта.

Nvidia при поддержке Google DeepMind и Disney Research ведёт разработку Newton — движка, просчитывающего физику для моделирования движений роботов в реальных условиях. Об этом на мероприятии GTC 2025 рассказал глава Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang).

Источник изображения: nvidia.com

Одной из первых Newton развернёт компания Disney — платформа будет использоваться в создании, например, роботов BDX по мотивам «Звёздных войн», один из которых появился на сцене вместе с господином Хуангом во время его выступления. Предварительная версия Newton с открытым исходным кодом выйдет уже в этом году. Disney уже не первый год занимается проектом, посвящённым появлению роботов из киновселенной «Звёздных войн» в развлекательных парках компании. Newton станет одной из технологий, которые помогут таким машинам появиться в тематических парках Disney уже в следующем году — старший вице-президент Disney Imagineering Кайл Лафлин (Kyle Laughlin) отметил заслуги Nvidia и Google DeepMind в реализации проекта.

Newton поможет роботам стать более «выразительными» и «научиться справляться со сложными задачами с большей точностью», рассказали в Nvidia. Физический движок станет для разработчиков подспорьем в моделировании взаимодействия роботов с объектами внешнего мира — это одна из наиболее сложных задач в робототехнике. Newton легко настраивается, заверили в Nvidia. С его помощью можно запрограммировать сценарии взаимодействия машин с продуктами питания, тканью, песком и другими деформируемыми объектами. Newton также получит совместимость с экосистемой проектирования роботов Google DeepMind, в том числе с физическим движком MuJoCo, имитирующим многосуставные движения механизмов.

На GTC 2025 компания Nvidia также представила GR00T N1 — базовую модель искусственного интеллекта, которая поможет роботам эффективнее воспринимать среду и рассуждать о ней.

Выступление основателя и бессменного руководителя Nvidia Дженсена Хуанга (Jensen Huang) на GTC 2025 длилось более двух с половиной часов, поэтому времени для комментариев с оценкой текущего положения дел в отрасли у него было предостаточно. Глава компании убеждён, что к смене приоритетов в сфере искусственного интеллекта она прекрасно готова.

Источник изображения: Nvidia

Прежде всего, Хуанг потрудился разубедить инвесторов в способности новых игроков рынка типа DeepSeek снизить спрос на компоненты для инфраструктуры искусственного интеллекта, поскольку неплохие по своей эффективности языковые модели удаётся создавать с заметно меньшими затратами на обучение. «Почти весь мир всё понял неправильно», — охарактеризовал глава Nvidia реакцию рынка на прорыв DeepSeek.

«Количество вычислительных ресурсов, которое требуется для работы агентского ИИ с функцией рассуждения, как минимум в 100 раз больше, чем мы рассчитывали год назад», — заявил Дженсен Хуанг. По его словам, на данном этапе развития систем ИИ компания ставит перед собой два приоритета: обеспечить их работу с максимальным количеством пользовательских обращений и максимально ускорить предоставление ответов. По словам главы Nvidia, только продукция этой марки способна одновременно решить обе задачи. «Если вы будете слишком долго отвечать на вопрос, клиент просто не вернётся к системе. В сфере поиска информации в сети именно так и происходит», — заверил Хуанг.

Компания Nvidia выпустила свежий пакет графического драйвера GeForce Game Ready 572.83 WHQL. Обновление добавляет поддержку GeForce RTX 5070 Ti, RTX 5080 и RTX 5090 для ноутбуков, а также оптимизирует производительность в Half-Life 2 RTX Demo, Warhammer 40,000: Darktide, Assassin’s Creed Shadows и других играх с поддержкой DLSS 4.

Источник изображения: Nvidia

Драйвер предоставляет поддержку игры inZOI, в которой интегрирована технологию Nvidia ACE для создания автономных игровых персонажей с использованием генеративного ИИ. Это позволяет NPC адаптироваться и реагировать на окружение более реалистично и интеллектуально. Также драйвер добавляет поддержку технического обновления для Control, которое улучшает качество изображения, добавляет новую модель DLSS 4, режим Ultra Ray Tracing, поддержку HDR, DLAA и улучшенные текстуры.

Источник изображения: Krafton

В свежем драйвере добавлены и обновлены игры и приложения (всего 61, с полным списком можно ознакомиться при установке драйвера) с возможностью принудительно включить новейшие модели DLSS Override (Замещение DLSS) через Nvidia App (Графика → Программные настройки).

Список исправленных проблем:

• видеокарты GeForce RTX 5080 и RTX 5090 могли не работать на полной скорости после перезагрузки системы при разгоне;
• сбои с чёрным экраном на видеокартах GeForce RTX 50-й серии;
• некоторые настройки Nvidia App могли сразу же сбрасываться или выдавать ошибку при изменении;
• ПК мог выдавать ошибку IRQL NOT LESS OR EQUAL (0xa) во время игрового процесса;
• исправлена ошибка компиляции Optix при использовании драйверов серии R570;
• повышена стабильность приложения Derivative TouchDesigner.

Известные проблемы:

• изменение состояния опции «Отображать значок активности ГП в области уведомлений» вступает в силу только после перезагрузки ПК.

Скачать драйвер GeForce Game Ready 572.83 WHQL можно через приложение Nvidia App или с официального сайта Nvidia.

Nvidia сообщила о выходе Isaac GR00T N1 — открытой и настраиваемой модели искусственного интеллекта, которая поможет в создании человекоподобных роботов. «Настала эпоха робототехники общего назначения. С Nvidia Isaac GR00T N1 и новыми фреймворками для генерации данных и обучения роботов создатели робототехники по всему миру откроют новый рубеж в эпоху ИИ», — заявил глава компании Дженсен Хуанг (Jensen Huang).

Источник изображения: nvidia.com

В ходе выступления на мероприятии GTC 2025 господин Хуанг продемонстрировал человекоподобного робота 1X NEO Gamma, умеющего производить уборку в автономном режиме — в этом ему помогла модель GR00T N1 с постобучением. «Будущее гуманоидов — за адаптивностью и обучением. Модель Nvidia GR00T N1 обеспечила крупный прорыв в области рассуждений и навыков роботов. С минимальным набором данных после обучения мы смогли полностью развернуть её на NEO Gamma, продвинувшись в своей миссии по созданию роботов, которые выступают не инструментами, а компаньонами, способными оказывать людям значимую, безмерную помощь», — прокомментировал проект гендиректор 1X Technologies Бернт Бёрних (Bernt Børnich). Опробовать модель смогли также в Boston Dynamics, Agility Robotics, Mentee Robotics и Neura Robotics.

Об этой работе Nvidia впервые рассказала в прошлом году — тогда она носила название Project GR00T (Generalist Robot 00 Technology). Обновлённая GR00T N1 имеет двухсистемную архитектуру по образу человеческого мышления. «Первая система» (System 1), как её называет Nvidia — это «действующая модель с быстрым мышлением» (fast-thinking action model), аналогичная человеческим рефлексам и интуиции. Её обучение проводилось на основе данных, собранных в ходе демонстраций с участием человека, и синтетических данных, смоделированных при помощи платформы Nvidia Omniverse. «Вторая система» (System 2) — визуально-языковая или «медленно думающая» модель. Она «строит рассуждения об окружении и полученных инструкциях, чтобы планировать действия». Составленный план передаётся в «первую систему», которая преобразует его в «точные, непрерывные движения робота». Это могут быть захват или перемещение предметов одной или двумя руками, а также более сложные многоэтапные задачи, для которых необходима комбинация основных навыков.

GR00T N1 прошла предварительное обучение и овладела механизмами рассуждений и навыков общего назначения для человекоподобных роботов; разработчикам также предоставляются средства, чтобы провести её дополнительную настройку, скорректировать поведение для конкретных потребностей и провести дополнительное обучение на основе данных, собранных в демонстрациях с участием человека или в моделировании. Nvidia открыла доступ к данным обучения и сценариям оценки задач GR00T N1 на платформах Hugging Face и GitHub.

Компания Nvidia в рамках открытия конференции GTC 2025 официально анонсировала ускоритель вычислений для центров обработки данных Blackwell Ultra B300, суперчип Grace Blackwell Ultra GB300, а также различные системы на его основе. Новинка «создана для эпохи рассуждений», то есть для новейших, более сложных и требовательных к ресурсам ИИ-моделей (LLM), способных размышлять над задачами.

Источник изображений: Nvidia

Nvidia уже традиционно не стала раскрывать всех деталей о новинке. В компании лишь отметили, что графические процессоры Blackwell Ultra (в составе GB300 и B300) физически отличаются от чипов Blackwell (в GB200 и B200). Отметим, что Blackwell Ultra B300 представляет собой классический ускоритель на GPU, тогда как Grace Blackwell Ultra GB300 — это связка из Arm-процессора Grace с 72 ядрами Neoverse V2 и двух графических процессоров Blackwell Ultra.

Плата с парой CPU Grace и четырьмя Blackwell Ultra

Nvidia отмечает увеличенный на 50 % объём набортной памяти. Blackwell Ultra получил 288 Гбайт HBM3e, что будет как раз кстати при работе с особенно крупными LLM. Объём памяти вырос благодаря использованию новых 12-ярусных стеков HBM3e — в Blackwell B200 применяются восьмиярусные стеки HBM3e, обеспечивающие 192 Гбайт памяти.

По словам Nvidia, производительность Blackwell Ultra должна в 1,5 раза превышать производительность Blackwell в запуске уже обученных моделей (FP4 inference). Компания заявляет о производительности в 15 Пфлопс для вычислений FP4, а также о 30 Пфлопс для разреженных FP4. Для оригинального ускорителя Blackwell B200 эти показатели составляли 10 и 20 Пфлопс соответственно.

GB300 NVL72

Nvidia предложит несколько готовых систем на базе новых ускорителей вычислений, которые начнут поступать в продажу во второй половине 2025 года. GB300 NVL72 — фактически это готовая серверная стойка, объединяющая 72 графических процессора Blackwell Ultra и 36 центральных процессоров Grace. Новинка, как и её предшественница GB200 NVL72, оснащена системой жидкостного охлаждения, использует NVLink пятого поколения, модули Nvidia ConnectX-8 SuperNIC и предлагает 18 Тбайт оперативной памяти LPDDR5X. Производительность достигает 1100 Пфлопс в FP4-вычислениях и до 1400 Пфлопс в разреженных вычислениях.

Nvidia особенно отмечает применение интерконнекта NVLink 5-го поколения, который соединяет отдельные чипы для создания «одного большого GPU». Он обладает пропускной способностью 1,8 Тбайт/с на GPU, а общая пропускная способность достигает 130 Тбайт/с. Начиная с Blackwell, NVLink также может использоваться в качестве интерфейса для соединения нескольких стоек, что ранее осуществлялось через InfiniBand со скоростью 100 Гбайт/с. Поэтому Nvidia заявляет о 18-кратном увеличении скорости для этого конкретного сценария.

Blackwell Ultra DGX SuperPOD

В домен NVLink можно подключить до 576 графических процессоров. Собственно, такую систему Nvidia тоже предложит — Blackwell Ultra DGX SuperPOD. Это кластер из восьми стоек NVL72, который включает 288 процессоров Grace, 576 чипов Blackwell Ultra, 300 Тбайт памяти HBM3e и FP4-производительность в 11,5 Экзафлопс.

Наконец, Nvidia представила систему HGX B300 NVL16 — решение для тех, кому вместо Arm-процессора Grace нужен чип на x86-совместимой архитектуре. В системе имеется 16 графических процессоров B300A, соединённые через NVLink, и центральные x86-процессоры. Nvidia не уточняет, какие именно CPU применены, но в прошлом использовались чипы как от AMD, так и от Intel.

Ускорители вычислений и системы на базе Blackwell Ultra появятся на рынке во второй половине текущего года. Их предложат все крупные производители серверов, а также новинки будут доступны у основных облачных провайдеров.

Южнокорейская компания SK hynix за счёт своих контрактов на поставку микросхем памяти HBM разных поколений для нужд Nvidia сильно нарастила свою выручку и прибыль, а также заняла половину рынка в соответствующем сегменте. Не желая сбавлять темп, она на этой неделе заявила о досрочном начале поставок клиентам образцов HBM4.

Источник изображения: SK hynix

Как уточняется в пресс-релизе, речь идёт о 12-ярусных стеках HBM4, массовое производство которых будет запущено во второй половине текущего года. Примечательно, что SK hynix упоминает о «крупных клиентах» во множественном числе, говоря о начале отгрузки соответствующих образцов HBM4 для изучения ими. Подчёркивается, что поставки образцов начались раньше, чем планировалось изначально. Сертификация данной памяти клиентами скоро должна начаться. Ко второму полугодию всё должно быть готово для начала массового производства HBM4.

Пропускная способность на уровне 2 Тбайт/с открывает перед пользователями HBM4 новые возможности в скоростной обработке данных, увеличивая скорость на 60 % по сравнению с HBM3E. Один стек, состоящий из 12 ярусов, позволяет хранить до 36 Гбайт информации. Усовершенствованная технология упаковки MR-MUF позволяет улучшать теплопроводные свойства стека памяти, как поясняет SK hynix.

Сторонние источники накануне сообщили, что SK hynix удалось стать исключительным поставщиком 12-ярусных чипов HBM3E для производства ускорителей Nvidia семейства Blackwell Ultra. Впрочем, Micron Technology тоже претендует на благосклонность Nvidia, поскольку свои 12-ярусные чипы HBM3E американский производитель завершил разрабатывать ещё в сентябре 2024 года.

Более двух с половиной часов длилось выступление основателя и бессменного генерального директора Nvidia Дженсена Хуанга (Jensen Huang) на технологической конференции GTC 2025. О новинках компании её глава рассказал ближе к концу своей презентации, впервые прозвучало имя преемника ускорителей семейства Rubin, который выйдет на рынок в 2028 году.

Источник изображения: Nvidia

Новейшие ускорители Nvidia к тому времени перейдут на архитектуру Feynman, очевидным образом названную в честь американского физика Ричарда Фейнмана (Richard Feynman), удостоившегося Нобелевской премии и принявшего участие в создании ядерной бомбы в середине сороковых годов прошлого века. Характеристики и предполагаемый уровень производительности ускорителей поколения Feynman пока не приводятся, но Nvidia упоминает об использовании ими памяти HBM следующего за HBM4E поколения. Любопытно, что из числа центральных процессоров этим ускорителям сопутствуют только чипы с архитектурой Vera, которые дебютируют в 2026 или 2027 году одновременно с ускорителями Rubin.

Собственно, разделение имени и фамилии выдающихся учёных для Nvidia в принятой системе условных обозначений становится нормой. Вслед за Blackwell на рынке должны будут появиться решения, названные в честь американского астронома Веры Рубин (Vera Rubin). Своей фамилией она невольно поделится с ускорителями вычислений, которые будут выходить в 2026 и 2027 годах, а центральные процессоры унаследуют её имя. Таким образом, преемники процессоров Vera наверняка получат обозначение Richard, но в планах Nvidia они пока не упоминаются. Процессоры Vera будут сочетать 88 ядер с Arm-совместимой архитектурой собственной разработки и 176 потоков.

Источник изображения: Nvidia

Во время своего выступления Дженсен Хуанг признался, что при обозначении ускорителей B200 семейства Blackwell его компания совершила небольшой просчёт, использовав сочетание NVL72. Поскольку на одной подложке расположены по соседству два кристалла, правильнее было бы называть такую компоновку NVL144. Именно оно станет нормой для схожих представителей семейства Rubin.

Стоечная система Vera Rubin NVL144 дебютирует во второй половине следующего года, она будет обеспечивать в 3,3 раза более высокое быстродействие по сравнению с GB300 NVL72. Каждый GPU будет оснащаться 288 Гбайт памяти типа HBM4. При этом пропускная способность памяти по сравнению с B300 вырастет с 8 до 13 Тбайт/с. Интерфейсы NVLink для обмена данными внутри системы также увеличат свою пропускную способность, примерно в два раза.

Источник изображения: Nvidia

Во второй половине 2027 года выйдут ускорители Rubin Ultra и стоечные решения NVL576 на их основе. Быстродействие в вычислениях FP4 вырастет в четыре раза по сравнению с Rubin NVL144 и в четырнадцать раз относительно GB300 NVL72 — до 15 Эфлопс. Чипы Rubin Ultra будут объединять в одной упаковке четыре кристалла. Объём оперативной памяти при переходе от Rubin NVL144 к Rubin Ultra NVL576 вырастет с 75 до 365 Тбайт. Ускорители Rubin Ultra перейдут на использование памяти типа HBM4E, но на каждый чип будет приходиться не более 8 Тбайт/с пропускной способности, зато объём памяти вырастет до 1 Тбайт. Интерфейс NVLink7 в поколении Rubin Ultra будет ускорен в шесть раз до 1,5 Пбайт/с, интерконнект CX9 ускорится в четыре раза до 115,2 Тбайт/с.

Компанию Nvidia обоснованно считают одним из главных выгодоприобретателей бума искусственного интеллекта. В прошлом году её выручка выросла на 125 % до $124,4 млрд, что позволило ей занять половину выручки десяти крупнейших разработчиков чипов по итогам периода, как отмечают аналитики TrendForce.

Источник изображения: Nvidia

В общей сложности, как гласит недавний отчёт, десятка крупнейших разработчиков чипов увеличила свою выручку по итогам прошлого года на 49 % до $250 млрд. Концентрация выручки в целом характерна для сегмента, как добавляют представители TrendForce, поскольку более 90 % выручки в первой десятке крупнейших разработчиков были сосредоточены в руках пяти компаний.

В текущем году выручка Nvidia продолжит расти уверенными темпами, поскольку компания выведет на рынок ускорители семейств GB200 и GB300, как отмечают в TrendForce. Конкурирующая AMD расположилась на четвёртом месте в рейтинге, её выручка в прошлом году выросла на 14 % до $25,8 млрд, а доля в первой десятке достигла 10 %. Непосредственно в серверном сегменте выручка AMD в прошлом году выросла на 94 %, хотя это произошло преимущественно благодаря росту спроса на центральные процессоры марки.

На втором месте после Nvidia в рейтинге TrendForce расположилась компания Qualcomm, которая увеличила свою выручку на 13 % до $34,9 млрд, но сократила долю среди десятки крупнейших разработчиков с 18 до 14 %. Прогрессу Qualcomm способствовали оживление на рынке смартфонов и экспансия компонентов этой марки в автомобильном сегменте в прошлом году, как поясняет TrendForce. В текущем году Qualcomm получит возможность сосредоточиться на сегменте ПК, поскольку её судебные тяжбы с Arm поставлены на паузу.

Источник изображения: TrendForce

Видно, что Nvidia лидирует по выручке с большим отрывом от ближайшего конкурента. Зато отставание Broadcom от Qualcomm не так велико, поскольку первая из них занимает третье место с 12 % годовой выручки. Собственная выручка Broadcom в прошлом году выросла на 8 % до $30,6 млрд. По официальным данным, чипы для сегмента ИИ в структуре выручки Broadcom занимают более 30 %. Принято считать, что они активно используются компанией Google в своей вычислительной инфраструктуре.

MediaTek удостоилась пятого места в десятке лидеров, её выручка в прошлом году выросла на 19 % до $16,5 млрд. Продукция компании неплохо представлена в сегменте смартфонов, силовой электроники и Интернета вещей. В этом году MediaTek продолжит наращивать выручку благодаря распространению своих компонентов для смартфонов с поддержкой 5G. Принесёт выгоду и сотрудничество с Nvidia.

Если на шестом месте в рейтинге закрепилась Marvell с долей рынка 2 % среди десяти крупнейших разработчиков чипов, то Realtek и Novatek поменялись местами по сравнению с 2023 годом. Выручка Realtek выросла на 16 % до $3,5 млрд, что позволило компании занять седьмое место и 1 % в первой десятке, а вот Novatek столкнулась со снижением выручки на 10 % до $3,2 млрд и оказалась на восьмом месте.

Девятая позиция досталась Will Semiconductor, выручка компании выросла на 21 % до $3,05 млрд. Прогресс этого производителя обеспечен высоким спросом на датчики изображений для камер смартфонов и транспортных средств. Аналогичным приростом смогла похвастать и занявшая десятое место MPS, но в абсолютном выражении её выручка ограничилась $2,2 млрд. Для неё главным локомотивом выручки выступал серверный сегмент, который она снабжает собственными решениями в сфере управления питанием.

Компания Nvidia представила новые профессиональные настольные и мобильные видеокарты серии Nvidia RTX Pro на архитектуре Blackwell для рабочих станций и серверов. Эти решения предназначены для различных задач, включая работу с агентными ИИ, моделированием, дополненной реальностью, 3D-дизайном, сложными визуальными эффектами, а также разработку ИИ для робототехники и транспортных средств.

Источник изображений: Nvidia

Для дата-центров компания подготовила ускоритель Nvidia RTX Pro 6000 Blackwell Server Edition, построенный на чипе GB202 в полной конфигурации с 24 064 ядрами CUDA, который дополняют 96 Гбайт памяти GDDR7.

Nvidia RTX Pro 6000 Blackwell Server Edition

Для настольных систем представлены модели Nvidia RTX Pro 6000 Blackwell Workstation Edition, Nvidia RTX Pro 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition, Nvidia RTX Pro 5000 Blackwell, Nvidia RTX Pro 4500 Blackwell и Nvidia RTX Pro 4000 Blackwell. Видеокарты RTX Pro 6000 предлагают те же характеристики, что и серверная версия, а версия Max-Q отличается от обычной вдвое меньшим энергопотреблением. Остальные карты предлагают более скромные характеристики, от 8960 CUDA и 24 Гбайт памяти до 14 080 CUDA и 48 Гбайт памяти.

Nvidia RTX Pro 6000 Blackwell Workstation Edition

Nvidia RTX Pro 4000 Blackwell

Nvidia RTX Pro 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition

Для мобильных рабочих станций анонсированы видеокарты Nvidia RTX Pro 5000 Blackwell, Nvidia RTX Pro 4000 Blackwell, Nvidia RTX Pro 3000 Blackwell, Nvidia RTX Pro 2000 Blackwell, Nvidia RTX Pro 1000 Blackwell и Nvidia RTX Pro 500 Blackwell. Они предлагают от 6 до 24 Гбайт памяти GDDR7 и графические процессоры поколения Blackwell, которые насчитывают от 1792 до 10 496 ядеро CUDA.

Новые ускорители Nvidia RTX Pro Blackwell обладают рядом преимуществ. Потоковые мультипроцессоры Nvidia обеспечивают до 1,5 раза более высокую пропускную способность и включают новые нейронные шейдеры. Четвёртое поколение RT-ядер обеспечивает двукратный прирост производительности при рендеринге фотореалистичных сцен и сложных 3D-проектов, оптимизированных под Nvidia RTX Mega Geometry. Четвёртое поколение тензорных ядер выполняет до 4000 триллионов ИИ-операций в секунду, поддерживает вычисления FP4 и работу технологии Nvidia DLSS 4 Multi Frame Generation. Ускорители оснащены аппаратным многопоточным кодировщиком Nvidia NVENC девятого поколения с поддержкой кодирования 4:2:2, а также кодировщиком шестого поколения для декодирования 4:2:2 H.264 и HEVC.

Все модели поддерживают интерфейс PCIe 5.0, DisplayPort 2.1 с разрешением до 4K@180 Гц или 8K@165 Гц, а также технологию Multi-Instance GPU (MIG), позволяющую разделять один GPU на четыре независимых виртуальных графических процессора, что вдвое больше по сравнению с предыдущими моделями.

Первые тестирования показали высокую эффективность новинок. Компания Foster + Partners отметила пятикратный рост производительности в среде проектирования Cyclops по сравнению с Nvidia RTX A6000. GE HealthCare зафиксировала двукратный прирост эффективности в обработке алгоритмов реконструкции. SoftServe заявила, что 96 Гбайт памяти у Nvidia RTX Pro Workstation Edition увеличивают продуктивность при работе с Llama 3.3-70B, Mistral 8x7b и платформой Nvidia Omniverse в три раза.

Профессиональные ускорители Nvidia RTX Pro 6000 Blackwell Workstation Edition и Nvidia RTX Pro 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition поступят в продажу через глобальных партнёров-дистрибьюторов, таких как PNY и TD SYNNEX, в апреле. В мае они появятся у BOXX, Dell, HP Inc., Lambda и Lenovo. Модели Nvidia RTX Pro 5000, RTX Pro 4500 и RTX Pro 4000 Blackwell поступят в продажу летом в магазинах BOXX, Dell, HP и Lenovo, а также через глобальных партнеров-дистрибьюторов. Профессиональные ускорители Nvidia RTX Pro для ноутбуков ожидаются в ассортименте компаний Dell, HP, Lenovo и Razer позже в этом году.

Nvidia объявила, что в этом году в Бостоне откроется новый исследовательский центр, который ускорит развитие квантовых компьютеров и прикладных квантовых алгоритмов. Центр объединит усилия ведущих специалистов в области архитектуры и алгоритмов, которые с помощью суперускорителей Nvidia ускорят приближение будущего, в котором практичные и устойчивые к ошибкам квантовые вычисления станут привычным явлением.

Источник изображения: Nvidia

Центр NVAQC (Nvidia Accelerated Quantum Research Center) соединит передовое квантовое вычислительное оборудование с суперкомпьютерами и моделями искусственного интеллекта. NVAQC поможет решить самые сложные задачи квантовых вычислений — от устранения шума кубитов до преобразования экспериментальных квантовых процессоров в практические устройства.

Ведущие разработчики квантовых вычислений, включая Quantinuum, Quantum Machines и QuEra Computing, будут использовать возможности NVAQC для продвижения исследований, сотрудничая с ведущими университетами — Гарвардом (HQI), Массачусетским технологическим институтом (MIT) и другими.

«Квантовые вычисления дополнят возможности суперкомпьютеров с искусственным интеллектом при решении одних из самых важных проблем в мире — от создания лекарств до разработки новых материалов, — сказал Дженсен Хуан (Jen-Hsun Huang), основатель и генеральный директор Nvidia. — Работая с широким сообществом квантовых исследователей над развитием гибридных CUDA-квантовых вычислений, Центр квантовых исследований NVAQC станет местом, где будут достигнуты прорывные результаты в создании крупномасштабных, полезных и ускоренных квантовых суперкомпьютеров».

В рамках NVAQC коммерческие и академические партнёры получат от Nvidia доступ к самым современным стоечным системам Nvidia GB200 NVL72 — это самое мощное аппаратное обеспечение, когда-либо использовавшееся в области квантовых вычислений. Оно позволит проводить сложное моделирование квантовых систем и использовать алгоритмы управления квантовым оборудованием с низкой задержкой, необходимой для коррекции квантовых ошибок. Системы Nvidia GB200 NVL72 также ускорят внедрение алгоритмов искусственного интеллекта в исследования квантовых вычислений.

Платформа Nvidia CUDA-Q обеспечит интеграцию графических ускорителей компании с различными квантовыми вычислительными архитектурами, что позволит исследовательским группам разрабатывать новые гибридные квантовые алгоритмы и приложения. В конечном итоге это поможет создать прорывные квантовые вычислительные платформы в кратчайшие сроки.

Компания Nvidia представила «персональный ИИ-суперкомпьютер» и рабочую станцию серии GDX, которые построены на базе суперчипов Grace Blackwell. Настольные суперкомпьютеры Nvidia на платформе Blackwell Ultra ориентированы на ИИ-разработчиков, исследователей и других специалистов, занимающихся созданием прототипов, настройкой и доработкой больших ИИ-моделей.

Источник изображений: Nvidia

DGX Spark (бывший Project DIGITS) и DGX Station привносят мощь архитектуры Grace Blackwell, ранее доступной только в центрах обработки данных, на персональные компьютеры. Они поставляются с полным набором программного обеспечения, предназначенным для создания, настройки и инференса больших языковых моделей ИИ. Разработка систем серии DGX осуществляется совместно с партнёрами Nvidia, включая Asus, Dell, HP и Lenovo.

«Искусственный интеллект преобразовал все уровни вычислительного стека. Вполне логично появление нового класса компьютеров, созданных для разработчиков в сфере ИИ, а также используемых для запуска ИИ-приложений. С новыми персональными ИИ-компьютерами DGX искусственный интеллект может распространиться как на облачные сервисы, так и на десктопные и периферийные приложения», — считает основатель и гендиректор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang).

DGX Spark — это самый маленький в мире ИИ-суперкомпьютер, аппаратной основой которого стал суперчип GB10, оптимизированный для формфактора десктопного компьютера. Чип оснащён мощным графическим процессором с тензорными ядрами пятого поколения, он обеспечивает FP4-производительность до 1 Пфлопс (1000 триллионов операций в секунду). Центральный процессор включает 20 ядер — по десять Arm Cortex-X925 и Cortex-A725. В качестве программной платформы выступает фирменная DGX OS.

Источник изображения: Karminski

Суперчип GB10 использует технологию интерконнекта NVLink-C2C для обеспечения быстрой передачи данных между CPU и GPU — пропускная способность в пять раз выше PCIe 5.0. Система оснащена 128 Гбайт когерентной оперативной памяти (общая для CPU и GPU) с 256-битной шиной и пропускной способностью в 273 Гбайт/с, а также 4 Тбайт NVMe SSD. Такая архитектура позволяет суперчипу быстрее распределять данные между GPU и CPU, чтобы оптимизировать производительность для нагрузок ИИ с интенсивным использованием памяти. Система предложит ещё четыре USB 4 Type-C (до 40 Гбит/с), 10-гигабитный Ethernet, интерфейс ConnectX-7 Smart NIC для соединения нескольких систем в кластер, Wi-Fi 7 и Bluetooth 5.3, а также HDMI.

Полнофункциональная ИИ-платформа Nvidia позволит пользователям DGX Spark плавно переносить свои ИИ-модели с рабочих станций в облако DGX Cloud или в любую другую облачную инфраструктуру или инфраструктуру центра обработки данных. Сделать это можно практически без внесения изменений в программный код, что делает проще разработку прототипов, настройку и итерацию рабочих процессов.

Рабочая станция DGX Station обеспечит производительность уровня дата-центра в компактном ИИ-компьютере. Это первая рабочая станция на базе ускорителя GB300 на архитектуре Grace Blackwell. Графический процессор Blackwell Ultra с тензорными ядрами последнего поколения подключен к процессору Grace с 72 Arm-ядрами Neoverse V2 через NVLink-C2C, и обеспечивает лучшую в своём классе производительность — до 20 Пфлопс FP4. Данная система предложит 784 Гбайт когерентной памяти — 288 Гбайт HBM3e и 496 Гбайт LPDDR5X.

В оснащении DGX Station сетевой адаптер ConnectX-8 SuperNIC, который оптимизирован для ускорения гипермасштабируемых вычислительных нагрузок благодаря поддержке сетевых соединений на скорости до 800 Гбит/с. Объединив возможности рабочих станций DGX с платформой Nvidia CUDA-X AI, разработчики смогут достичь высокого уровня производительности при создании ИИ-моделей на ПК.

DGX Spark поступит в продажу в мае за $3999.