Основатель и бессменный лидер Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) во время своего визита в Южную Корею не стал ограничиваться заявлениями о том, что все три крупнейших поставщика HBM4 прошли сертификацию и будут снабжать ускорители Vera Rubin эти типом памяти. Компания SK hynix была выделена из числа партнёров Nvidia, поскольку именно с ней было заключено долгосрочное соглашение о сотрудничестве.

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Источник изображения: Nvidia

Стороны будут на протяжении нескольких лет сотрудничать в сфере разработки и производства чипов, как можно понять из публикации Bloomberg. По всей видимости, данное соглашение усиливает роль SK hynix в создании новых поколений HBM и других видов памяти, которые Nvidia сочтёт привлекательными для применения. К слову, данные новости не уберегли акции SK hynix от снижения в цене на 10 % на торгах в понедельник, поскольку коррекция на фондовом рынке, которая в США наблюдалась в пятницу, эхом отразилась на азиатских площадках в первый рабочий день новой недели.

По словам Хуанга, сотрудничество между Nvidia и SK hynix будет охватывать широкий спектр технологий, от передовых ИИ-моделей до агентских решений и физического воплощения ИИ. Все эти задачи потребуют использования памяти, причём разных типов. Центральные процессоры Vera, как добавил глава Nvidia, также будут использовать память DRAM производства SK hynix. Второе полугодие и весь следующий год, по словам Хуанга, будут очень насыщенными с точки зрения взаимодействия Nvidia и SK hynix.

Значимость производителей памяти подчёркивается хотя бы тем фактом, что председатель совета директоров южнокорейской SK Group Чхэ Тхэ Вон (Chey Tae-won) оказался приглашён на отраслевую выставку Computex 2026 на Тайване, где сделал несколько важных заявлений. В частности, он пообещал удвоить мощности SK hynix по производству памяти за последующие пять лет.

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Источник изображения: SK hynix

Он же в марте этого года, как напоминает Reuters, сообщил о возможности сохранения дефицита памяти на мировом рынке до 2030 года. SK hynix, которая в составе упоминаемого южнокорейского конгломерата занимается выпуском памяти, нуждается в расширении круга своих партнёров на Тайване, и дело не должно ограничиваться одной лишь TSMC, как отметил глава холдинга.

Чхэ Тхэ Вон выразил надежду, что SK hynix сможет остаться крупнейшим поставщиком HBM для ускорителей Nvidia Vera Rubin. Как известно, на этот статус претендует конкурирующая Samsung Electronics, но SK hynix явно не собирается сдаваться без боя. На прошлой неделе капитализация SK hynix впервые в истории превысила $1 трлн, что говорит об уверенности инвесторов в способности этого производителя памяти развивать бизнес в условиях бума ИИ. По данным Counterpoint Research, в первом квартале текущего года SK hynix сохраняла за собой 58 % мирового рынка HBM, а Samsung и Micron досталось по 21 %.

В третьем квартале этого года, как дал понять на Computex 2026 глава и основатель Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang), центральные процессоры Vera серверного назначения начнут массово производиться. Ими уже активно интересуются крупные компании ИИ-сегмента типа OpenAI, Anthropic и SpaceX, как добавил Хуанг, они будут первыми использовать их в своих ЦОД.

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Источник изображения: Nvidia

До сих пор развитие вычислительной инфраструктуры ИИ во многом полагалось на GPU компании Nvidia, но по мере перехода к инференсу они начали отходить на второй план. Центральные процессоры оказались более востребованными, и в этом сегменте Nvidia не собирается уступать рынок Intel и AMD, также предлагая собственные серверные CPU, которые в текущем поколении известны под наименованием Vera.

В прошлом месяце Дженсен Хуанг отметил, что доля решений Nvidia в инфраструктуре Amazon (AWS) продолжает расти даже в условиях, когда этот клиент стремится всё активнее использовать компоненты собственной разработки типа тех же чипов семейства Graviton. Именно Nvidia способна предлагать клиентам комплексные готовые решения для ЦОД самого разного назначения. Даже начинающие разработчики с помощью фирменной инфраструктуры Nvidia очень быстро могут развивать бизнес, как убеждён глава компании. По его словам, процессоры Vera в 1,8 раза быстрее в некоторых ИИ-задачах по сравнению с процессорами Intel, использующими x86-совместимую архитектуру.

Nvidia также предлагает клиентам продвинутое ПО для управления ЦОД и мониторинга основными показателями, включая уровень энергопотребления. Только за счёт более эффективного управления клиенты Nvidia могут на 40 % увеличить количество используемых ускорителей этой марки, не выходя за рамки общего целевого уровня энергопотребления.

В рамках сотрудничества с китайской Unitree компания Nvidia также предложила разработчикам человекоподобных роботов некие эталонные наборы и платформы для быстрого создания таких роботов. По крайней мере, управляющие чипы и прилагаемое к ним ПО будут согласованы и готовы к работе друг с другом, а ещё клиентам будут поставляться уже готовые кисти рук для таких роботов, которые не потребуется обучать базовым манипуляциям с нуля.

Компания Phoronix провела тестирование новейшего процессора Nvidia Vera, которое продемонстрировало впечатляющие достижения Nvidia в разработке специализированных процессоров. Результаты тестов показывают, что эта платформа на базе архитектуры Arm достаточно мощна, чтобы превзойти новейшие модели Intel Xeon и AMD EPYC в секторе центров обработки данных (ЦОД).

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Источник изображения: Nvidia

Процессор Vera оснащён 88 специализированными ядрами Arm v9.2 Olympus, обеспечивающими 176 вычислительных потоков благодаря физическому разделению ресурсов. Эти специализированные ядра поддерживают нативную обработку FP8, что позволяет выполнять определённые задачи ИИ непосредственно на процессоре с использованием 6×128-битной реализации SVE2.

Это второй северный центральный процессор Nvidia после Grace, и первый специально разработанный для агентных систем. Он обеспечивает оркестрацию, вызов инструментов, RL-нагрузки, анализ данных, «песочницы» для агентов и другие возможности, специфичные для ИИ-нагрузок. Процессор предназначен для ИИ-лабораторий, облачных провайдеров и компаний, масштабно работающих с агентными ИИ-системами.

Чип обеспечивает пропускную способность памяти 1,2 Тбайт/с и поддерживает до 1,5 Тбайт памяти LPDDR5X в формфакторе SOCAMM2. Технология Scalable Coherency Fabric второго поколения обеспечивает пропускную способность 3,4 Тбайт/с, соединяя ядра на едином монолитном кристалле и устраняя проблемы с задержкой, характерные для чиплетных архитектур.

Для сравнения Phoronix протестировала процессоры Intel Xeon Granite Rapids 6980P, а также чипы AMD EPYC Turin и Turin Dense, такие как AMD EPYC 9755, 9575F и 9475F. Также в тест были включены результаты процессоров Nvidia первого поколения Grace на базе ядер Arm Neoverse V2. Nvidia разрешила проводить на своём чипе только определённый набор тестов, включая стандартные рабочие нагрузки, такие как компиляция кода, производительность потоковой памяти, кодирование видео, Python/Java и производительность баз данных.

Источник изображения: phoronix.com

По результатам геометрического среднего всех тестов, процессор Nvidia Vera занял первое место, показав почти на 11 % лучшие результаты, чем самые передовые разработки AMD, и примерно на 55,3 % лучшие, чем лучшие односокетные конфигурации Intel Xeon. Свежий чип от Nvidia показал себя лучше, чем конкуренты в двухсокетных конфигурациях, что говорит прежде всего о проблемах масштабирования некоторых рабочих нагрузок на нескольких сокетах.

Представленные ограниченные результаты ставят Nvidia Vera выше любой архитектуры на базе Arm, с TDP 450 Вт для процессора и 50 Вт для пула памяти объёмом 768 Гбайт. Прогнозируется, что Nvidia продаст процессоров Vera и Grace на сумму около $20 млрд, охватив общий потенциальный рынок в $200 млрд своими автономными предложениями. Такой подход потенциально может вывести компанию в число крупнейших производителей процессоров как в этом году, так и в последующие годы.

Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) на этой неделе сделал громкое заявление, оценив ёмкость рынка центральных процессоров в $200 млрд и обозначив намерения компании претендовать на существенную часть этой выручки. Позже он добавил, что в этот прогноз включена потенциальная выручка Nvidia на китайском рынке.

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Источник изображения: Nvidia

Пожалуй, данное замечание стоило отдельного упоминания, поскольку в своей основной квартальной отчётности Nvidia всячески подчёркивала, что в сегменте GPU не включает китайский рынок в прогноз по выручке, поскольку поставки тех же ускорителей H200 в Китай хоть и разрешены американскими властями, блокируются китайскими таможенными органами. Это не позволяет Nvidia зарабатывать на поставках в Китай той номенклатуры ИИ-ускорителей, которая разрешена правилами американского экспортного контроля.

Дженсен Хуанг, как поясняет Reuters, вчера во время визита в столицу Тайваня ответил на вопрос журналистов о включении китайского рынка в указанный прогноз на сумму $200 млрд следующими словами: «Думаю, что да». Он также добавил, что у Nvidia есть американские экспортные лицензии на поставку H200 в Китай, и было бы здорово, если бы компания смогла обслуживать данный рынок в этом контексте, поскольку он очень важен и велик сам по себе. Центральные процессоры Nvidia пока не запрещены к поставке в Китай, поэтому компания вполне могла бы на этом зарабатывать.

Когда главу Nvidia попросили прокомментировать недавние заявления конкурирующей AMD о намерениях вложить в тайваньскую экономику до $10 млрд, он снисходительно отметил, что Nvidia подобных заявлений ранее не делала, но при этом успела вложить в Тайвань гораздо больше. Во время своего визита на остров Хуанг традиционно встретился с руководством TSMC, которая снабжает его компанию ИИ-чипами. Во втором полугодии у тайваньских поставщиков, по его словам, будет очень много работы в связи с наращиванием объёмов производства компонентов для новой платформы Vera Rubin.

Недавний скандал с очередными попытками наладить поставки серверных систем Supermicro на базе чипов Nvidia в Китай в обход санкций глава Nvidia прокомментировал словами о необходимости для этого партнёра усилить меры по контролю за распространением собственной продукции, чтобы предотвратить подобные инциденты в будущем.

Одна серверная стойка Nvidia VR200 NVL72 нового поколения на архитектуре Vera Rubin обойдётся облачному оператору примерно в $7,8 млн, подчитали в Morgan Stanley. Для сравнения, GB300 NVL72 стоит около $4 млн. Стойка нового поколения VR200 NVL72 содержит больше DRAM и NAND — на память приходятся около 25 % общей стоимости.

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Источник изображения: Nvidia

В корпусах VR200 NVL72 компания Nvidia намеревается продавать процессоры Vera по $5000 и ускорители искусственного интеллекта Rubin по $55 000 за штуку. В стойках используются уже знакомые клиентам корпуса Oberon, но внутри установлены более сложные компоненты коммутации, сетевых подключений, печатные платы, системы охлаждения, изменились даже технологии упаковки чипов — всё это влияет на стоимость систем и складывается в ценник $7,8 млн за стойку. Только компоненты памяти в стойке VR200 NVL72 обходятся около $2 млн или на 435 % больше, чем в GB300 NVL72.

Источник изображения: x.com/Aaronwei3n

На каждую стойку нового поколения приходятся 54 Тбайт памяти LPDDR5X — втрое больше, чем 17 Тбайт у GB200 NVL72. Nvidia, по оценкам SemiAnalysis, в I квартале платила по $8 за 1 Гбайт LPDDR5X, и дальше этот показатель может только вырасти, особенно если речь идёт о дорогих в производстве и тестировании модулях SOCAMM2. Таким образом, память для GB200 NVL72 обходится в $136 000 на каждую машину; в случае VR200 NVL72 это уже $408 000, а при росте цены до $10 за 1 Гбайт это будут уже $540 000 — даже без учёта наценки самой Nvidia.

Кроме того, в каждой стойке VR200 NVL72 содержится память 3D NAND на сумму не менее $1 млн, тогда как в GB200 NVL72 её практически не было. В результате $2 млн за память на стойку Vera Rubin NVL72 представляется вполне предсказуемым показателем: здесь есть большие объёмы LPDDR5X и 3D NAND, не говоря уже о высокоскоростной HBM4 на самих ускорителях Rubin — и это в условиях дефицита и колоссальных цен на чипы памяти.

Nvidia стала самой дорогой компанией в мире, потому что завладела колоссальной долей мирового рынка ускорителей для систем искусственного интеллекта, традиционно основанных на архитектуре графических процессоров. На этом производитель решил не останавливаться и уже заявил о намерении усилить свои позиции и на рынке центральных процессоров (CPU).

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Источник изображения: nvidia.com

В беседе с инвесторами по итогам квартального финансового отчёта глава Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) заявил, что центральные процессоры Vera могут оказаться революционными продуктом, который уже демонстрирует многообещающие показатели продаж. Nvidia традиционно выступает как лидер рынка графических процессоров, а сегмент центральных обычно делили между собой AMD и Intel — «зелёные» тоже выпускали CPU, но не объявляли их своим основным направлением.

С появлением чипов Vera это может измениться — их господин Хуанг назвал «первым в мире процессором, разработанным специального для агентного ИИ» и отметил, что открыл в них «новый мощный драйвер роста». «Vera открывает для Nvidia совершенно новый рынок объёмом $200 млрд, рынок, который мы никогда раньше не охватывали, и для его внедрения с нами сотрудничает каждый крупный гиперскейлер и производитель систем. Мир перестраивает вычислительные мощности для агентного ИИ и физического роботизированного ИИ. Nvidia находится в центре этих преобразований», — заявил глава компании.

«Мыслящая» часть ИИ-моделей работает на графических процессорах, а для агентов необходимы центральные — они используются для запуска поставленных задач, и вскоре для этого появятся специальные ПК. Архитектура чипов Vera предназначена для работы ИИ-агентов, потому что оптимизирована для максимально быстрой обработки токенов. Традиционно в облачных ресурсах брались в расчёт только ядра, позволяющие запускать множество экземпляров приложений с максимально возможной скоростью. К настоящему моменту Nvidia, по словам Дженсена Хуанга, продала автономных процессоров Vera на $20 млрд, и компания только в начале этого пути.

«В мире миллиард пользователей, людей. Мне кажется, в мире будут миллиарды агентов, [хотя и] не сегодня. То есть мы будем расти, но у нас будут миллиарды агентов, и все эти миллиарды агентов будут работать на оборудовании. И это оборудование будет похоже на ПК — точно как мы, люди, пользуемся ПК сегодня», — заключил глава Nvidia.

Квартальный отчёт Nvidia стоит особняком не только хронологически, он также позволяет оценить динамику бума ИИ, который толкает выручку компании вверх с конца 2022 года. По итогам прошлого квартала Nvidia нарастила свою выручку на 85 % до рекордных $81,6 млрд, превзойдя ожидания аналитиков. В сегменте ЦОД выручка выросла на 92 % до $75,2 млрд.

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Источник изображений: Nvidia

Таким образом, серверное направление бизнеса Nvidia в очередной раз побило рекорд, последовательно увеличив выручку на 21 %. Общая выручка также выросла на 20 % по сравнению с предыдущим кварталом, поэтому именно серверный сегмент определял динамику развития всего бизнеса компании в первом фискальном квартале, завершившемся в конце апреля. Соответственно, на серверный сегмент пришлось более 92 % общей выручки Nvidia.

Внутри сегмента ЦОД выручка почти поровну разделилась между гиперскейлерами ($37,9 млрд) и всеми прочими клиентами ($37,3 млрд), включая корпоративных, облачных, государственных и промышленных. В первом случае выручка увеличилась год к году на 115 %, во втором — на 74 %. Помимо ЦОД, компания в своей отчётности упоминает и сегменте периферийных вычислений, выручка в котором увеличилась на 29 % до $6,4 млрд. По словам финансового директора компании Колетт Кресс (Colette Kress), если спрос на рабочие станции с решениями семейства Blackwell был высоким, то дефицит памяти навредил продажам ПК своими высокими ценами. Сетевые решения для ЦОД увеличили профильную выручку Nvidia в три раза до рекордных $14,8 млрд. Поставки ускорителей семейства Vera Rubin компания планирует начать во второй половине текущего года. Генеральный директор Nvidia признался, что эти ускорители наверняка будут в дефиците на протяжении основной части своего жизненного цикла.

Отдельно подчёркивается, что за прошедший квартал в Китай не было поставлено ни одного ускорителя с архитектурой Hopper, тогда как год назад соответствующая выручка достигла $4,6 млрд. Несмотря на принципиальное согласие властей США на поставку в КНР ускорителей H200, китайская сторона не разрешила их импорт. Тем не менее, китайский рынок в целом принёс Nvidia в прошлом квартале $4,55 млрд — на 53 % меньше, чем годом ранее. Для сравнения, американская выручка Nvidia за год почти утроилась до $63,8 млрд, и это закономерно с учётом высокой концентрации в США облачных гигантов, которые закупают компоненты Nvidia для своих ЦОД. Колетт Кресс добавила, что не уверена, будет ли разрешён импорт ускорителей H200 в Китай.

Если рассматривать разделение по функциональным сегментам, то вычислительные и сетевые решения увеличили выручку Nvidia на 88 % до $74,6 млрд, а направление графических решений прибавило 58 % до $7,1 млрд. В этом году Nvidia рассчитывает выручить $20 млрд на поставках центральных процессоров, что сделает одним из крупнейших поставщиков этого вида компонентов в денежном выражении. Ёмкость всего рынка CPU руководство компании оценивает в $200 млрд, и эта сумма не входит в тот $1 трлн, который Nvidia рассчитывает выручить на поставках ускорителей Blackwell и Rubin в период с 2025 по 2027 годы. Основатель Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) ожидает, что центральные процессоры Vera станут вторым по величине источником выручки после ускорителей Blackwell и Rubin.

В текущем квартале Nvidia рассчитывает выручить до $91 млрд, и это в среднем выше консенсус-прогноза аналитиков, но в данные ожидания компания не закладывает каких-либо поступлений от реализации серверных решений на китайском рынке. Норма прибыли Nvidia в текущем квартале сохранится на уроне 75 %. Было бы неверно утверждать, что операционные расходы компании не увеличиваются — в минувшем квартале они возросли на 52 %, но операционная прибыль всё равно увеличилась на 147 % до $53,5 млрд, а чистая прибыль достигла $58,3 млрд по методике GAAP, взлетев более чем в три раза в годовом сравнении. По итогам текущего года Nvidia может выручить более $370 млрд, если верить некоторым прогнозам. Это будет в 22 раза больше, чем за шесть лет до этого.

Поскольку на этой неделе Nvidia официально представила свою ИИ-платформу Vera Rubin, компания Micron Technology не нашла причин для дальнейшего сокрытия факта сотрудничества с ней в области поставок памяти типа HBM4. Было объявлено, что этот третий по счёту поставщик приступил к серийному производству микросхем HBM4 в 12-ярусном исполнении.

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Источник изображения: Micron Technology

В одном стеке HBM4 при такой компоновке содержится 36 Гбайт памяти, которая способна передавать информацию со скоростью более 1 Гбит/с на контакт, обеспечивая совокупную пропускную способность на уровне 2,8 Тбайт/с. По сравнению с HBM3E той же марки, это соответствует росту пропускной способности в 2,3 раза и улучшению энергетической эффективности более чем на 20 %, как отмечает Tom’s Hardware. Micron Technology также отправила своим клиентам образцы 16-ярусных чипов HBM4 объёмом 48 Гбайт. По сравнению с 12-ярусным стеком, они обеспечивают увеличение удельной ёмкости на 33 %.

Одновременно Micron объявила о начале массового производства твердотельных накопителей семейства 9650, обеспечивающих поддержку новейшего интерфейса PCI Express 6.0. Данные накопители обеспечивают скорость последовательного чтения до 28 Гбайт/с и 5,5 млн операций ввода-вывода в секунду на операциях произвольного чтения. По сравнению с накопителями, оснащаемыми интерфейсом PCI Express 5.0, это обеспечивает вдвое более высокое быстродействие на операциях чтения, энергоэффективность также увеличивается в два раза. Данные накопители оптимизированы для использования в составе стоек BlueField-4 STX, относящихся к платформе Vera Rubin.

Кроме того, Micron представила модули памяти типа SOCAMM2 объёмом 192 Гбайт, также оптимизированные для решений Nvidia семейства Vera Rubin, включая стойки NVL72 и обособленные платформы на основе центральных процессоров Vera. Эти модули памяти будут предлагаться в диапазоне ёмкостей от 48 до 256 Гбайт. Платформа Vera Rubin поддерживает до 2 Тбайт оперативной памяти, а пропускная способность на один процессор достигает 1,2 Тбайт/с при использовании данной памяти. Все три новинки Micron уже производятся серийно и могут поставляться для нужд Nvidia и её партнёров, выпускающих решения семейства Vera Rubin.

Являясь одним из лидеров в сфере вычислительной инфраструктуры для систем искусственного интеллекта, Nvidia комплексно подходит к развитию собственных платформ, а потому вместе с ускорителями поколения Vera Rubin предложила ряд сопутствующих аппаратных решений.

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Источник изображений: Nvidia

Как отмечается в корпоративном пресс-релизе, платформа Vera Rubin открывает новые рубежи в развитии агентского искусственного интеллекта. В массовом производстве сейчас находятся семь новых чипов Nvidia, позволяющих эффективно масштабировать так называемые ИИ-фабрики. В число семи аппаратных новинок Nvidia вошли графические процессоры Rubin, центральные процессоры Vera, коммутаторы NVLink 6, сетевые решения ConnectX-9 SuperNIC, специализированные процессоры BlueField-4 и Ethernet-коммутаторы Spectrum-6, а также созданные с помощью разработок одноимённого поглощённого стартапа процессоры Groq для ускорения инференса при работе с ИИ-агентами. В совокупности они работают, как ИИ-суперкомпьютер, как отмечается в материалах Nvidia для прессы на официальном сайте компании, позволяя ускорять создание профильных технологий на всех этапах жизненного цикла ИИ-систем.

Основатель и глава Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) заявил, что с выходом платформы Vera Rubin наступил переломный момент в развитии агентского ИИ, поскольку данная платформа будет способствовать самому масштабному развёртыванию инфраструктуры в истории. Руководители OpenAI и Anthropic прокомментировали анонс Vera Rubin в предсказуемо хвалебных выражениях, подчёркивая значение этого события для всей ИИ-отрасли. Разработчики ИИ-моделей теперь смогут совершенствовать их и делать это быстрее, чем на аппаратных решениях прошлого поколения.

Структура ЦОД теперь строится на готовых модулях, как считают в Nvidia, которые содержат всё необходимое для эффективного масштабирования вычислительных мощностей с учётом постоянного роста сложности решаемых задач. Клиенты могут сочетать готовые модули ЦОД с учётом специфики своей деятельности. Например, в одной стойке Vera Rubin NVL72 находятся 72 графических процессора Rubin и 36 центральных процессоров Vera, соединённых скоростной шиной NVLink 6 и сетевыми контроллерами ConnectX-9 SuperNIC, а также специализированные процессоры BlueField-4, которые разгружают центральные процессоры от задач работы с сетевым трафиком. По сравнению с решениями поколения Blackwell новые системы Vera Rubin справляются с обучением сложных моделей силами в четыре раза меньшего количества GPU. Пропускная способность в пересчёте на ватт потребляемой энергии в задачах инференса у Vera Rubin до десяти раз выше, а затраты на один токен в десять раз ниже. В кластерах стойки NVL72 масштабируются при помощи Quantum-X800 InfiniBand и Spectrum-X Ethernet.

Центральные процессоры Vera, по словам представителей Nvidia, хорошо себя проявляют в задачах обучения с подкреплением и агентских ИИ-нагрузках. Компания может объединять в одной стойке до 256 таких процессоров, оснащённых системой жидкостного охлаждения. С прочими компонентами кластера они могут сообщаться при помощи сетевых решений Spectrum-X. По сравнению с некими традиционными CPU, на которые ссылается Nvidia, её процессоры Vera могут справляться с ИИ-задачами на 50 % быстрее.

Специализированные чипы Groq 3 LPX обеспечивают эффективную работу с агентскими ИИ-нагрузками при минимальных задержках. В сочетании с другими чипами, входящими в состав платформы Vera Rubin, они обеспечивают увеличение пропускной способности в задачах инференса до 35 раз на один мегаватт потребляемой мощности, а потенциал выручки при использовании моделей с триллионом параметров увеличивается в десять раз. В состав одной стойки входит 256 чипов LPU, 128 Гбайт интегрированной на них памяти SRAM, а пропускная способность достигает 640 Тбайт/с. В сочетании с прочими компонентами платформы Vera Rubin, чипы LPU достигают максимальной эффективности как по быстродействию, так и по энергопотреблению, а также использованию ресурсов памяти. Стойки LPX будут доступны клиентам Nvidia со второй половины текущего года.

Стойка BlueField-4 STX специализируется на унификации адресного пространства GPU между элементами кластера. Обработка хранимой в кеше информации в операциях инференса ускоряется до пяти раз, при этом обеспечивается высокая энергоэффективность по сравнению с системами на классической архитектуре. Достигается общий для кластера контекст, обеспечивающий быстрое взаимодействие с ИИ-агентами и более эффективно масштабируемыми ИИ-сервисами.

Отдельная стойка Spectrum-6 SPX отвечает за скоростной обмен данными по интерфейсу Ethernet. Она может содержать не только коммутаторы Spectrum-X Ethernet, но и коммутаторы Nvidia Quantum-X800 InfiniBand в зависимости от потребностей конкретной конфигурации. В исполнении с кремниевой фотоникой и интеграцией на уровне упаковки чипов эффективность передачи информации возрастает в пять раз, а надёжность по сравнению с традиционными подключаемыми решениями увеличивается в десять раз.

Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) анонсировал на конференции GTC 2026 космический модуль Nvidia Space-1 Vera Rubin Module. По словам Хуанга, модуль обеспечивает до 25 раз большую вычислительную мощность для задач искусственного интеллекта, чем сервер с ускорителями H100.

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Источник изображения: Nvidia

По словам Nvidia, в настоящее время шесть коммерческих космических компаний используют её платформы в орбитальной и наземной средах: Aetherflux, Axiom Space, Kepler Communications, Planet Labs PBC, Sophia Space и Starcloud. При этом Kepler использует в своей спутниковой группировке платформу Jetson Orin для управления данными с помощью ИИ. «Nvidia Jetson Orin внедряет передовые технологии ИИ непосредственно на наши спутники, позволяя нам интеллектуально управлять данными и маршрутизировать их по всей нашей группировке», — заявила Мина Митри (Mina Mitry), генеральный директор компании, в официальном пресс-релизе Nvidia.

В октябре прошлого года основатель Amazon и Blue Origin Джефф Безос (Jeff Bezos) предсказал, что орбитальные центры обработки данных гигаваттного уровня появятся через 10–20 лет. В качестве основных преимуществ таких платформ он назвал непрерывное солнечное электроснабжение и упрощённую систему охлаждения в космосе. Starcloud, один из шести партнёров Nvidia, уже строит, как он сам описывает, специально разработанные орбитальные центры обработки данных, предназначенные для выполнения задач обучения моделей ИИ и вывода данных на орбите.

«Космические вычисления, последний рубеж, уже здесь», — сказал Дженсен Хуанг, добавив, что «обработка данных с помощью ИИ в космических и наземных системах обеспечивает сбор данных в реальном времени, принятие решений и автономность, превращая орбитальные центры обработки данных в инструменты исследований, а космические аппараты — в системы с автономным управлением».

Глава Nvidia не сказал, когда космический модуль Vera Rubin станет доступен для развёртывания. Компания уже предлагает в качестве космических платформ IGX Thor, Jetson Orin и RTX Pro 6000 Blackwell Server Edition.

Nvidia на конференции GTC 2026 раскрыла подробности о серверных центральных процессорах Vera, оснащённых 88 вычислительными ядрами. Компания заявляет о резком росте производительности благодаря новым ядрам Olympus. Одновременно была представлена стоечная система Vera CPU Rack с 256 процессорами, которая, по оценке Nvidia, обеспечивает шестикратный рост CPU-производительности и двукратное ускорение задач агентного ИИ.

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Источник изображений: Nvidia

Процессор Vera получил 88 вычислительных ядер и 176 потоков, тогда как у первого поколения Grace было 72 ядра. Компания Nvidia заявляет о росте количества исполняемых инструкций за такт (IPC) сразу на 50 %, что является необычно крупным скачком для современной процессорной архитектуры, где прирост от поколения к поколению обычно ограничивается однозначными или небольшими двузначными процентами.

Всё дело в том, что если в Grace применялись стандартные ядра Arm Neoverse, то в Vera используются новые ядра Olympus, которые описываются как разработанные Nvidia, что указывает на серьёзные модификации базового дизайна Arm. За основу взята современная архитектура Arm v9.2-A.

Одной из ключевых особенностей стала технология пространственной многопоточности (Spatial Multi-Threading). В отличие от традиционного SMT, где потоки поочерёдно используют ресурсы ядра, здесь ключевые элементы конвейера — исполнительные блоки, кеши и регистровые файлы — физически изолированы между потоками. Благодаря этому оба потока могут фактически выполняться одновременно, что повышает параллелизм инструкций, увеличивает пропускную способность и делает производительность более предсказуемой, поскольку простаивающие исполнительные блоки могут немедленно задействовать инструкции из другого потока. Подобная схема особенно полезна в средах с большим количеством независимых пользователей и виртуальных окружений.

Все 88 ядер объединены в единый вычислительный домен без NUMA-разделения, характерного для современных многоядерных x86-процессоров. Это должно уменьшить задержки доступа к памяти, повысить предсказуемость работы системы и упростить программирование. Для организации взаимодействия между ядрами используется новое поколение фирменной шины Nvidia Scalable Coherency Fabric с сеточной или ячеистой топологией (mesh). Оно основано на когерентной сетевой архитектуре Arm CMN-700, применявшейся в Grace, однако, вероятно, использует более современную реализацию CMN S3 или её модификацию.

Сеточная структура обеспечивает высокую суммарную пропускную способность памяти и позволяет эффективно распределять ресурсы между ядрами. В процессорах Grace общая пропускная способность памяти составляла 546 Гбайт/с, что соответствовало примерно 7,6 Гбайт/с на ядро. В Vera этот показатель вырос более чем вдвое — до 1,2 Тбайт/с, которые обеспечиваются 1,5 Тбайт памяти LPDDR5 в модулях SOCAMM. Ёмкость памяти увеличилась втрое, а средняя пропускная способность на ядро при полной загрузке достигает 13,6 Гбайт/с. При неравномерной нагрузке отдельное ядро может получать до 80 Гбайт/с, что особенно важно для потоков с интенсивным доступом к памяти.

Архитектура также включает десятиканальный блок декодирования инструкций, нейросетевой предсказатель ветвлений, специализированный механизм предварительной выборки для анализа графовых баз данных и буфер инструкций, оптимизированный под PyTorch. Процессор поддерживает технологию Confidential Computing, что позволяет создавать полностью защищённые вычислительные домены CPU и GPU.

Для связи между кристаллами используется интерфейс NVLink-C2C с пропускной способностью до 1,8 Тбайт/с — вдвое больше, чем у Grace, и примерно в семь раз быстрее, чем у PCI Express 6.0. Процессоры также поддерживают двухсокетные конфигурации и современные стандарты для дата-центров, включая PCIe 6.0 и CXL 3.1.

Помимо самих процессоров Nvidia представила стоечную систему Vera CPU Rack. Если ранее процессоры Grace выступали как дополнение к ускорителям вычислений на базе GPU, то теперь Nvidia намерена предложить Vera и как самостоятельный продукт в системах, ориентированных на CPU-вычисления и другие задачи.

В одной такой стойке размещается 256 процессоров Vera с жидкостным охлаждением, а также 74 сетевых процессора BlueField-4 DPU и сетевые адаптеры ConnectX SuperNIC. Общий объём памяти достигает 400 Тбайт LPDDR5, а суммарная пропускная способность памяти — 300 Тбайт/с. В системе насчитывается 45 056 потоков, которые, по словам Nvidia, способны поддерживать до 22 500 изолированных CPU-окружений.

Компания продемонстрировала результаты тестов в широком наборе задач, включая скриптовые нагрузки, компиляцию, анализ данных, графовую аналитику и HPC-вычисления. По сравнению с Grace прирост производительности составляет от 1,8 до 2,2 раза в зависимости от типа нагрузки.

Ожидается, что системы Vera CPU Rack появятся в инфраструктуре Meta✴✴, а также Nvidia планирует поставлять их и другим гиперскейлерам, включая Oracle, CoreWeave, Nebius и Alibaba. Помимо стоечных систем широкий круг производителей серверного оборудования предложит собственные решения на базе Vera. Среди партнёров Nvidia названы Dell, HPE, Lenovo, Supermicro, Foxconn и другие крупные OEM- и ODM-компании. Процессоры Vera также станут частью систем Nvidia HGX NVL8.

Особое значение новые CPU имеют для платформы Vera Rubin — комплексного решения Nvidia следующего поколения. Она включает сразу несколько типов компонентов: графический процессор Rubin, коммутатор NVLink6 для межсоединений на уровне стойки, сетевой адаптер ConnectX-9 SuperNIC, сетевой процессор BlueField-4 DPU, оптический коммутатор Spectrum-X 102.4T с интегрированными оптическими модулями и ускорители Groq 3 LPU.

Новые чипы Vera ориентированы как на задачи искусственного интеллекта, так и на более универсальные вычислительные нагрузки, хотя основной упор сделан именно на ИИ. Таким образом, с выпуском Vera компания Nvidia усиливает позиции на рынке серверных центральных процессоров, где доминируют Intel и AMD, а также навязывает конкуренцию многочисленным кастомным Arm-чипам.

По словам Nvidia, процессоры Vera уже запущены в массовое производство, а первые поставки партнёрам начнутся во второй половине текущего года.

Периодичность публикации годовой отчётности Nvidia настроена таким образом, что на мартовской конференции GTC руководство компании рассказывает о перспективных продуктах этой марки, текущий год не станет исключением. Основатель Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) уверен, что компания сможет составить конкуренцию Intel и AMD в сегменте CPU.

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Источник изображения: Nvidia

Данные заявления, как полагает Reuters, должны предвосхищать рассказ генерального директора о новых центральных процессорах Nvidia на грядущей мартовской конференции GTC 2026. На этой неделе Хуанг напомнил, что исторически вычислительная нагрузка распределялась в пропорции «90:10» с преобладанием центральных процессоров над GPU, но в последние годы ситуация зеркально изменилась. Теперь роль центральных процессоров в ИИ-вычислениях начнёт расти, как ожидает Дженсен Хуанг: «Мы точно так же любим CPU, как и GPU». Он даже выразил уверенность, что серверные процессоры Nvidia смогут превзойти изделия старожилов в лице Intel и AMD. В прошлом месяце Хуанг предсказал взрывной рост спроса на центральные процессоры для ЦОД, а также предположил, что это может превратить Nvidia «в одного из крупнейших производителей CPU в мире».

Недавно Nvidia заключила контракт с Meta✴✴ Platforms на поставку центральных процессоров Grace и Vera независимо от GPU. Этот же облачный гигант заключил подобный контракт и с конкурирующей AMD. Эксперты ожидают, что по мере эволюции ИИ-моделей роль центральных процессоров начнёт возрастать, и в ЦОД ближайшего будущего количество CPU сперва поравняется с количеством GPU, а потом первый тип компонентов начнёт доминировать. По словам главы Nvidia, серверные процессоры этой компании заточены под обработку больших объёмов информации, и это позволит им раскрыть себя с лучшей стороны при использовании в инфраструктуре ИИ. Дополнительные подробности о CPU марки Nvidia глава компании пообещал поведать на мартовской конференции GTC 2026.

Компания Meta✴✴ Platforms готова расширить свою вычислительную инфраструктуру ИИ путём закупки дополнительных объёмов компонентов Nvidia, которые будут включать как GPU нового поколения, так и целые стойки семейства Vera Rubin, равно как и центральные процессоры Nvidia Grace.

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Источник изображения: Nvidia

Как поясняет CNBC, исторически Meta✴✴ в развитии своей ИИ-инфраструктуры отличалась всеядностью, закупая ускорители AMD и процессоры Google, а также разрабатывая собственные. Помимо вычислительных решений Nvidia, на новом этапе расширения своей облачной инфраструктуры Meta✴✴ готова использовать и сетевые решения этой марки. Кроме того, чипы Nvidia помогут ей реализовать ИИ-функции в мессенджере WhatsApp.

Новая сделка между компаниями подразумевает закупку миллионов чипов Nvidia для нужд Meta✴✴ Platforms. На каких условиях это будет сделано, не уточняется. В январе Meta✴✴ объявила о намерениях потратить до $135 млрд на развитие ИИ в текущем году. По мнению аналитиков Creative Strategies, в случае с новой сделкой речь идёт о десятках миллиардов долларов США. Новость об этой сделке вызвала рост курса акций Nvidia и Meta✴✴, а вот акции AMD упали в цене на 4 %.

Компоненты Nvidia компания Meta✴✴ уже использует в своей инфраструктуре не менее десяти лет, но никогда ранее она не приобретала у неё центральные процессоры в отдельности от специализированных модулей, где те обычно соседствуют с GPU. Представители Nvidia подтвердили, что Meta✴✴ станет первым клиентом, приступившим к масштабному использованию центральных процессоров Grace. Эти чипы больше заточены под агентские ИИ-нагрузки и работу с инференсом. В 2027 году Meta✴✴ планирует перейти на использование нового поколения процессоров Vera разработки Nvidia.

В общей сложности до 2028 года Meta✴✴ планирует направить на развитие вычислительных мощностей в США около $600 млрд. Из 30 центров обработки данных, запланированных Meta✴✴ к строительству в ближайшие годы, 26 будут расположены на территории США. Крупнейшими станут гигаваттный Prometheus в Огайо и 5-ГВт Hyperion в Луизиане. Коммутаторы Spectrum-X производства Nvidia также будут применяться Meta✴✴ в своей инфраструктуре, а ещё последняя внедрит технологии безопасности первой для развития функций ИИ в WhatsApp.

Nvidia уже несколько поколений подряд предлагает не только графические процессоры, но и так называемые «суперчипы» — связки из центрального Arm-процессора и GPU. Теперь Nvidia начала предлагать свои центральные процессоры Vera в качестве самостоятельного продукта, что знаменует дебют на рынке серверных процессоров, где доминируют Intel Xeon и AMD Epyc. Глава Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) подтвердил серьёзность намерений компании в недавнем интервью Bloomberg.

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Источник изображений: Nvidia

Заявление Хуанга привлекает особое внимание к новому бизнес-направлению Nvidia. Vera — это первый случай (почти), когда компания предлагает подобный чип в качестве автономного решения. Это означает, что Nvidia будет конкурировать с процессорами Intel и AMD в центрах обработки данных. Vera также может стать альтернативой собственным компонентам, используемым облачными провайдерами, такими как Graviton от Amazon. Предыдущие процессоры Nvidia были доступны только в составе систем, объединённых с другими чипами.

Процессор Vera оснащён 88 специализированными ядрами Armv9.2 Olympus, использующими технологию пространственной многопоточности, что позволяет ему обрабатывать 176 потоков за счёт физического разделения ресурсов. Эти специализированные ядра поддерживают нативную обработку FP8, что позволяет выполнять некоторые задачи ИИ непосредственно на процессоре с 6×128-битной реализацией SVE2.

Технология Scalable Coherency Fabric второго поколения обеспечивает пропускную способность 3,4 Тбайт/с, соединяя ядра на едином монолитном кристалле и устраняя проблемы с задержкой, характерные для чиплетных архитектур. Кроме того, Nvidia интегрировала технологию NVLink Chip-to-Chip второго поколения, обеспечивающую когерентную пропускную способность до 1,8 Тбайт/с для внешних графических процессоров Rubin.

Чип обеспечивает пропускную способность памяти 1,2 Тбайт/с и поддерживает до 1,5 Тбайт памяти LPDDR5X, что делает его идеальным для ресурсоёмких вычислительных задач. Однако, поскольку процессор теперь предлагается как автономное решение, неясно, будут ли доступны какие-либо классические варианты памяти, такие как DDR5 RDIMM, или же процессор будет использовать исключительно SOCAMM LPDDR5X.

«Vera — это совершенно революционный процессор», — уверен Хуанг. Он отказался назвать других заказчиков, помимо CoreWeave, но заверил, что «их будет много».