Российский разработчик и производитель серверного оборудования OpenYard анонсировал JBOG-массив HG402, предназначенный для решения ресурсоёмких вычислительных задач, связанных в том числе с машинным обучением и приложениями ИИ.

Новинка выполнена в форм-факторе 4OU в соответствии со стандартом OpenRack v2.2. Доступны восемь слотов для установки карт с интерфейсом PCIe 4.0 x16. Производитель говорит о совместимости с такими картами, как NVIDIA GeForce RTX 4080 и RTX 5090 (с собственными радиаторами OpenYard), а также NVIDIA A100 и H100. Для подключения массивов к хосту используются кабели MCIO (PCIe 4.0). При этом один хост может задействовать до четырёх GPU. Таким образом, ресурсы массива могут использоваться одновременно двумя серверами.

Источник изображения: OpenYard

Среди преимуществ решения OpenYard HG402 разработчик называет возможность применения ускорителей потребительского уровня для инференса, оптимизированное охлаждение, а также управление через систему OYBMC. Обеспечивается быстрая замена GPU и вентиляторов; при этом для обслуживания массива не требуются инструменты.

Ранее компания OpenYard представила GPU-сервер HN203I, построенный на аппаратной платформе Intel. Устройство допускает установку двух процессоров Xeon 6700E (Sierra Forest-SP) или Xeon 6500P/6700P (Granite Rapids-SP), до 8 Тбайт оперативной памяти DDR5, десяти SFF-накопителей (NVMe) с возможностью горячей замены и четырёх LFF-устройств с интерфейсом SATA/SAS. Есть восемь слотов PCIe 5.0 x16 MCIO и три слота PCIe 5.0 x4 MCIO, а также разъём OCP 3.0 (PCIe 5.0 x16).

Летом 2025 года облачный бизнес Amazon (AWS) с трудом справлялся с растущим спросом на ИИ и упустил часть доходов. Сервис Bedrock занимает ключевое место в развитии ИИ-проектов компании. Однако летом Bedrock столкнулся с нехваткой мощностей, из-за чего некоторые клиенты ушли к конкурентам, в том числе к Google, сообщает Business Insider. Это привело к потерям десятков миллионов долларов и отложенной выручки.

Например, проект Fortnite стоимостью $10 млн достался Google Cloud после того, как AWS не смогла выделить ей необходимые квоты (лимит на токены или вызовы API). Согласно внутреннему документу AWS, попавшему в распоряжение журналистов, нефтетрейдер Vitol также перенёс проекты из AWS, а некоторые крупные клиенты, включая Atlassian и GovTech Singapore, летом были вынуждены ожидать увеличения квот, что привело к «отсроченным продажам» минимум на $52,6 млн. Более того, задержки с одобрением выделения мощностей и отказ в обработке нерегулярных, вынудили Stripe, Robinhood и Vanguard отказаться от переноса нагрузок в Bedrock.

Подчёркивается, что проблемы Bedrock потенциально ведут к потерям выручки и проблемам с клиентами. Это объясняет, почему облачные компании стремятся построить как можно больше ИИ ЦОД. Высокий спрос хорош только тогда, когда можно его удовлетворить и удержать клиентов от перехода к конкурентам. Бывшие и действующие сотрудники AWS отмечают, что проблемы с вычислительными мощностями были одними из наиболее значимых для компании в сентябре. AWS и раньше испытывала проблемы с нехваткой мощностей даже для собственных нужд, но сейчас ситуация обострилась.

Источник изображения: LARAM/unsplash.com

Тем временем в Amazon утверждают, что Bedrock быстро растёт, а AWS стремительно наращивает мощности для удовлетворения спроса, за 12 месяцев добавив 3,8 ГВт. Это больше, чем смогу получить любой другой облачный провайдер. AWS удвоила мощность с 2022 года и намерена сделать то же самое к 2027 году. Компания и далее намерена быть «очень агрессивной» в деле масштабирования вычислительных мощностей, причём AWS может монетизировать новые мощности «практически незамедлительно», а Bedrock имеет не меньший потенциал роста, чем EC2.

Частично проблемы с Bedrock могут быть связаны с тем, что компания отдаёт предпочтение крупным клиентам. В октябре заявлялось, что большинство задач Bedrock выполняется с помощью «доморощенных» ИИ-чипов Trainium, но в основном нагрузки приходятся на нескольких очень крупных клиентов, которые, по-видимому, готовы вкладываться в развитие инструментов на не самой популярной платформе. Ожидается, что компании среднего размера в ближайшие месяцы тоже начнут использовать Trainium нового поколения. Впрочем, последние иногда всё ещё не могут конкурировать с чипами NVIDIA.

Впрочем, помешала Bedrock не только нехватка мощностей. Так, Figma, Intercom и Wealthsimple предпочли использовать LLM Claude в Google Cloud или на платформе самой Anthropic из-за недостатка функций и высокой задержки в Bedrock. Британская госслужба Government Digital Service рассматривала переход в Microsoft Azure только потому, что Claude 3.7 Sonnet работала медленнее на платформе Bedrock. Thomson Reuters также выбрала Google Cloud для своего ИИ-продукта CoCounsel, поскольку сервис AWS оказался на 15–30 % медленнее и не имел ключевых правительственных сертификатов.

Источник изображения: Vitaly Gariev/unspalsh.com

В документе AWS отмечается, что платформа Bedrock уступает Google. Для моделей Gemini квоты в пять-шесть раз выше, а Gemini Pro побеждает Claude в Bedrock во многих бенчмарках. Хуже того, Gemini Flash обеспечивает сравнимое качество при кратно меньших затратах. Некоторые стартапы буквально «сбежали» по этой причине. TainAI перенесла 40 % задач на Gemini Flash, отказавшись от Claude в Bedrock и экономя тем самым $85 тыс./день, а Hotel Planner намеревалась перейти в Google Cloud или к OpenAI. Всё это было ещё до запуска Gemini 3.

Ещё более важная проблема, согласно документу, заключается в том, что у AWS нет целостного видения ИИ-инференса, хотя это ключевой сервис Bedrock. Это сыграло на руку не только гиперскейлерам, но и компаниями поменьше. Без чёткой стратегии AWS рискует упустить одну из самых привлекательных возможностей на рынке ИИ. Но этим проблемы не ограничиваются. Октябрьский сбой AWS продемонстрировал зависимость мировой Сети от лидера облачного рынка, так что многие задумались о переносе хотя бы части нагрузок на другие платформы, а Евросоюз рассматривает необходимость ограничения возможностей американских облачных гигантов.

В последние недели инвесторы обеспокоены расходами на ИИ, опасаясь возникновения очередного пузыря на рынке IT. В этом контексте дефицит мощностей для Amazon играет двоякую роль. Это свидетельствует, что спрос со стороны клиентов до сих пор высок. С другой стороны, дефицит — ещё одна причина тратить больше денег в развитие инфраструктуры, что повышает риск возникновения пузыря. Amazon утверждает, что намерена выделить $125 млрд на капитальные затраты в текущем году, и ещё больше — в 2026-м.

В понедельник президент США подписал указ о выполнении «Миссии Генезис» (Genesis Mission). Речь идёт о федеральной программе стимулирования инноваций с использование ИИ-технологий. Это последний из шагов нынешней администрации по продвижению и внедрению ИИ, сообщает Bloomberg. По словам представителя Белого дома, усилия направлены на оптимизацию координации исследований, проводимых правительственными ведомствами. Также предусмотрена более эффективная интеграция ИИ-инструментов для обеспечения всё новых научных прорывов.

Сообщается, что для выполнения миссии будут задействовать вычислительные ресурсы национальных лабораторий Министерства энергетики для доступа к федеральным наборам данных и проведения большего количества экспериментов с применением ИИ-технологий. Предполагается, что подобные усилия могут помочь быстрее совершать научные открытия. Как сообщают источники в администрации президента, развитию суперкомпьютерных ресурсов в лабораториях министерства будут способствовать договоры с частными компаниями, включая NVIDIA, Dell, HPE и AMD.

Новая инициатива, как ожидается, ускорит научные открытия в сфере материаловедения, здравоохранения и энергетики. Также в Белом доме подчёркивают необходимость инноваций для развития производства и снижения цен — это ещё один из приоритетов администрации. Заявляется, что благодаря ИИ Америка находится «на пороге научной революции».

Источник изображения: CDC/unspalsh.com

Тем не менее, внедрение новых технологий может увеличить нагрузку на энергосети США. В Министерстве энергетики, наоборот, подчёркивают, что Genesis поможет противостоять росту цен на электричество, одна из конечных целей программы в энергетическом секторе — получить больше энергии и сделать сеть более эффективной, а также обратить вспять рост цен, вызвавший недовольство американских граждан. Предполагается, что сначала цены стабилизируются, а потом начнут снижаться.

Ранее в ноябре об инициативе уже говорили в Белом доме. Подчёркивалось, что в администрации Трампа гонку ИИ-технологий считают столь же важной, как, в своё время, Манхэттенский проект (создание атомной бомбы). Миссию даже назвали крупнейшей мобилизацией федеральных научных ресурсов со времён программы «Аполлон», в рамках которой людей отправляли на Луну.

Текущая администрация сделала развитие ИИ одним из главных приоритетов, стремясь одержать победу в гонке с Китаем и другими странами за первенство в этой сфере. Ряд указов предусматривает смягчение налогового бремени, чтобы упростить бизнесу создание ИИ-инфраструктуры и ЦОД, а союзникам — получить ключевое оборудование и программное обеспечение. Кроме того, обещана более жёсткая борьба с правительствами штатов — готовится указ, позволяющий подавать на штаты в суд за регулирование сферы ИИ — он считает его неконституционным.

В июле сообщалось, что Министерство энергетики США выделило бизнесу свои земли для ускоренного строительства ЦОД и электростанций в соответствии с программой AI Action Plan, направленной на сохранение мирового лидерства в сфере ИИ.

Amazon объявила о планах инвестировать до $50 млрд в расширение инфраструктуры ИИ и HPC для правительства США. Компания начнёт реализацию проектов в 2026 году и планирует добавить почти 1,3 ГВт вычислительной мощности в регионах AWS Top Secret, AWS Secret и AWS GovCloud (US) на всех уровнях секретности путём строительства новых ЦОД.

Федеральные агентства получат расширенный доступ к комплексным ИИ-сервисам AWS, включая SageMaker, Bedrock, Nova и Anthropic Claude. Также в их распоряжение будут предоставлены ведущие модели класса open-weight foundation, ИИ-ускорители Trainium и ИИ-инфраструктура NVIDIA, что позволит им разрабатывать индивидуальные решения в области ИИ, оптимизировать большие наборы данных и повышать производительность труда, сообщила Amazon. Ранее AWS, Google, Oracle, Microsoft, xAI и др. IT-гиганты предоставили госслужбам США существенные скидки на облачные услуги в рамках программы OneGov.

Это позволит государственным агентствам ускорить обработку информации и принятие решений. Интеграция ИИ с моделированием и имитацией позволит им решать за считанные часы самые сложные задачи, на которые раньше уходили недели или месяцы, а также «автоматически обнаруживать угрозы и разрабатывать планы реагирования», обрабатывая спутниковые снимки, данные датчиков и исторические закономерности в «беспрецедентном масштабе».

Источник изображения: Amazon.com

«Наши инвестиции в специализированную правительственную инфраструктуру ИИ и облачные технологии коренным образом изменят подход федеральных агентств к использованию суперкомпьютинга, — заявил генеральный директор AWS Мэтт Гарман. — Мы предоставляем агентствам расширенный доступ к передовым возможностям ИИ, которые позволят им ускорить выполнение критически важных задач — от кибербезопасности до разработки лекарств. Эти инвестиции устраняют технологические барьеры, сдерживавшие развитие правительства, и укрепляют лидирующие позиции Америки в эпоху ИИ».

Компания отметила, что этот шаг подчёркивает позицию AWS как лидера в области государственных облачных вычислений, поддерживающего более 11 тыс. государственных учреждений. AWS уже давно предоставляет правительству США выделенные облачные регионы. В 2011 году она запустила AWS GovCloud (US-West), AWS Top Secret-East — изолированное облако для секретных рабочих нагрузок — в 2014 году, AWS Secret Region — в 2017 году, с 2018 года добавила второй регион GovCloud (US-East), AWS Top Secret-West, а в октябре 2025 года — AWS Secret-West. Компания не раскрывает точное местоположение ЦОД и регионов.

Как пишет Data Center Dynamics, другие страны также доверяют AWS свою самую секретную информацию. В Великобритании в 2021 году сообщили, что три британских разведывательных агентства использовали AWS для хранения совершенно секретных данных. В 2024 году AWS получила контракт стоимостью $1,3 млрд правительства Австралии на строительство ЦОД для совершенно секретной информации — спецслужбы получат возможность работы без использования открытого интернета.

Американский стартап Kneron, по сообщению ресурса SiliconANGLE, разработал ИИ-чип KL1140, предназначенный для запуска больших языковых моделей (LLM) на периферийных устройствах. Утверждается, что изделие обеспечивает ряд существенных преимуществ перед облачными развёртываниями.

Kneron, основанная в 2015 году, базируется в Сан-Диего (Калифорния, США). Стартап проектирует чипы для всевозможного оборудования с ИИ-функциями: это могут быть роботы, подключённые автомобили и пр. Ранее Kneron представила решение KL730, которое объединяет четырёхъядерный CPU на архитектуре Arm и акселератор для задач инференса. В 2023 году компания привлекла на развитие $49 млн от Foxconn and HH-CTBC Partnership (Foxconn Co-GP Fund), Alltek, Horizons Ventures, Liteon Technology Corp, Adata и Palpilot. В общей сложности на сегодняшний день Kneron получила более $200 млн от различных инвесторов.

Источник изображения: Kneron

Характеристики нового чипа KL1140 полностью пока не раскрываются. Kneron заявляет, что это первый нейронный процессор, способный полноценно работать с сетями-трансформерами на периферии. Связка из четырёх чипов KL1140, как утверждается, обеспечивает производительность на уровне GPU при работе с ИИ-моделями, насчитывающими до 120 млрд параметров. При этом энергопотребление сокращается на 50–66 %. Суммарные затраты на оборудование могут быть снижены в 10 раз по сравнению с существующими облачными решениями. Среди других преимуществ запуска LLM на периферийных устройствах названы уменьшение задержки, отсутствие необходимости отправки конфиденциальных данных на внешние серверы и возможность использования даже без подключения к интернету.

Чип KL1140 ориентирован на такие задачи, как обработка естественного языка в реальном времени, голосовые интерфейсы, системы машинного зрения, интеллектуальные платформы видеонаблюдения и др. Разработчики могут применять изделие для безопасного локального развёртывания приложений ИИ без необходимости использования облачных ресурсов.

IXcellerate, оператор коммерческих дата-центров России, завершил сделку по покупке участка земли площадью 5,5 га и приступил к реализации своего третьего кампуса Vёshki. Проект финансируется как из собственных средств компании, так и за счёт заёмного капитала.

Новый кампус будет развёрнут рядом с посёлком Вёшки в городском округе Мытищи Московской области на расстоянии 6 км по прямой от кампуса IXcellerate Moscow North в районе Алтуфьево. IXcellerate Vёshki объединит на своей территории два новых дата-центра — MOS11 и MOS12. Общая ёмкость объекта составит 7500 стойко-мест, мощность — 130 МВт. Помимо ЦОД на площадке разместятся склады и клиентские офисы.

Кампус IXcellerate Vёshki (источник изображения: ixcellerate.ru)

Первый дата-центр — MOS11 — на 2500 стойко-мест будет открыт на основе существующего здания по технологии Brownfield. Бесперебойность объекта будет обеспечиваться за счёт двойного резервирования (2N) через два независимых ввода от двух городских подстанций с использованием ДГУ и ИБП. Доступность электричества составит 40 МВт, средняя нагрузка на стойку — 12 кВт с возможностью увеличения до 44 кВт для размещения высокопроизводительных систем. Охлаждение машинных залов будет осуществляться по технология низкоскоростной циркуляции воздуха (Low Speed Ventilation, LSV) с использованием чиллеров с фрикулингом и предохлаждением. Система накопления энергии позволит поддерживать среднегодовой коэффициент энергоэффективности (PUE) на уровне 1,33. Для защиты от возгорания будет развёрнута комбинированная система пожаротушения газом и тонкораспылённой водой. Проектом также предусмотрен технологический водоём с ливневой водой для адиабатики. Запуск первой очереди MOS11 запланирован на лето 2026 года.

Запуск строительства второго центра обработки данных — MOS12 — на территории кампуса IXcellerate Vёshki запланирован на 2027 год с поэтапным вводом мощностей в 2029–2030 гг.

Стартап Ainekko, специализирующийся на разработке аппаратных и программных решений в сфере ИИ, по сообщению EE Times, приобрёл интеллектуальную собственность и некоторые активы компании Esperanto Technologies. Речь идёт о дизайне чипов, программных инструментах и фреймворке.

Фирма Esperanto, основанная в 2014 году, специализировалась на создании высокопроизводительных ускорителей с архитектурой RISC-V для задач НРС и ИИ. В частности, было представлено изделие ET-SoC-1, объединившее 1088 энергоэффективных ядер ET-Minion и четыре высокопроизводительных ядра ET-Maxion. Основной сферой применения чипа был заявлен инференс для рекомендательных систем, в том числе на периферии. Однако в июле нынешнего года стало известно, что Esperanto сворачивает деятельность и ищет покупателя на свои разработки — ключевых инженеров переманили крупные компании. А продать чипы Meta✴, в чём, по-видимому, и заключался изначальный план, не удалось.

Как рассказала соучредитель Ainekko Таня Дадашева (Tanya Dadasheva), её компания работает с чипами Esperanto в течение примерно полугода. Изначально компания планировала использовать чипы Esperanto для запуска своего софтверного стека. В частности, удалось перенести llama.cpp up и tinygrad. Когда стало понятно, что Esperanto вряд ли выживет, было принято решение выкупить разработки стартапа. Во всяком случае, это лучше, чем просто закрыть компанию, оставив её заказчиков ни с чем, как поступила AMD с Untether AI.

Источник изображения: Esperanto

Ainekko планирует передать сообществу open source технологии Esperanto, связанные с многоядерной архитектурой RISC-V, включая RTL, референсные проекты и инструменты разработки. Предполагается, что решения Esperanto будут востребованы прежде всего в области периферийных устройств, где большое значение имеет энергоэффективность. Архитектура Esperanto, как утверждается, подходит для таких задач, как робототехника и дроны, системы безопасности, встраиваемое оборудование с ИИ-функциями и пр.

Второй соучредитель Ainekko Роман Шапошник (Roman Shaposhnik) добавляет, что многоядерная архитектура Esperanto подходит не только для разработки ИИ-чипов, но и для создания «универсальной вычислительной платформы». Сама Ainekko намерена выпустить чип с восемью ядрами Esperanto и 16 Мбайт памяти MRAM, разработанной стартапом Veevx. Отмечается, что соучредитель и генеральный директор Veevx, ветеран Broadcom Даг Смит (Doug Smith), является ещё одним сооснователем Ainekko. В дальнейшие планы входит разработка процессора с 256 ядрами: по производительности он будет сопоставим с чипом Broadcom BCM2712 (4 × 64-бит Arm Cortex-A76), лежащим в основе Raspberry Pi 5, но оптимизирован для инференса.

Администрация США рассматривает возможность дать «зелёный свет» продажам ИИ-чипов NVIDIA H200 в КНР — по данным источников, некоторая двухсторонняя «разрядка» способствует обсуждению продаж передовых американских технологий в Китай, сообщает Reuters. Впрочем, H200 вряд ли можно назвать «новейшими» — в ходу уже совсем другие решения.

В Белом Доме отказались комментировать ситуацию, но заявили, что американская администрация стремится «обеспечению американского технологического лидерства и защите национальной безопасности». Ранее глава NVIDIA Дженсен Хуанг (Jensen Huang) предупреждал, что именно запреты на продажу передовых решений могут угрожать технологическому лидерству США в мире. Теперь в NVIDIA не прокомментировали ситуацию прямо, но заявили, что текущие правила не позволяют продавать в Китае конкурентоспособные чипы, оставляя этот рынок на откуп быстро развивающимся иностранным конкурентам.

Данные источников косвенно свидетельствуют о смягчении подхода США к отношениям с Китаем после того, как китайский Лидер Си Цзиньпин (Xi Jinping) в прошлом месяце заключил «перемирие» в технологической и торговой войнах. Антикитайские политики в Вашингтоне обеспокоены тем, что поставки более передовых чипов в Китай могут помочь Пекину «перезагрузить» военную машину, именно поэтому прошлая администрация в своё время ужесточила экспортный контроль в отношении Поднебесной.

Источник изображения: NVIDIA

Столкнувшись с ограничениями Пекина на экспорт редкоземельных металлов, критически важных для производства многих высокотехнологичных продуктов, в этом году США пригрозили ввести новые технологические ограничения, но в итоге отказались от них в большинстве случаев.

Чипы H200 представили два года назад, они получили более быструю и ёмкую память в сравнении с оригинальными H100, что позволяет быстрее обрабатывать данные ИИ-серверами. По имеющимся оценкам, модели H200 вдвое производительнее, чем варианты H20, разрешённые для экспорта в Китай Трампом после короткого тотального запрета.

В отношении ближневосточных стран, которым тоже долго не разрешали закупать ускоритли из-за опасений, что они в итоге достанутся Китаю, послабления были объявлены на днях. В частности, Министерство торговли США уже одобрило поставку в страну эквивалент до 70 тыс. чипов NVIDIA Blackwell компаниям Humain и G42 из Саудовской Аравии и ОАЭ соответственно.

NVIDIA намерена серьёзно изменить управление цепочкой поставок для серверной платформы новейшего поколения Vera Rubin. Она ужесточает контроль над сборкой и поставкой ключевых компонентов систем охлаждения, что связано с ростом энергопотребления и обязательным применением СЖО, сообщает DigiTimes. Это ещё один шаг в процессе усиления контроля над выпуском ИИ-платформ. NVIDIA уже давно внимательно следит за цепочками поставок для ускорителей и плат, но теперь намерена перейти на новый уровень.

Источники сообщают, что компания намерена отобрать четырёх поставщиков водоблоков, перейти к координации производства и централизованным закупкам. Предполагается, что это будут Cooler Master, Asia Vital Components (AVC), Auras Technology и Delta Electronics. Ранее СЖО для NVIDIA занимались, в основном, Cooler Master, AVC и некоторые другие поставщики.

Ожидается, что для Vera Rubin вместо поставки лишь отдельных компонентов (L6), NVIDIA будет участвовать в процессе и на более позднем этапе (L10), взяв ответственность за интеграцию и сборку готовых серверных шкафов. В целом окончательную сборку поручат Foxconn, Wistron и Quanta. Из-за необходимости быстрого выпуска продукции на поставщиков легла дополнительная нагрузка. Некоторые из них в частном порядке жалуются, что NVIDIA настаивает на запуске массового производства ещё до утверждения окончательного дизайна платформ, а новое поколение платформ часто появляется до того, как предыдущее достигло стабильного уровня производства и качества.

Централизованные закупки помогут NVIDIA оптимизировать поставки и контролировать качество, но рентабельность работы поставщиков может пострадать, поскольку NVIDIA сама будет управлять спросом и торговаться по поводу цен. При этом отказ от подобных условий практически невозможен, учитывая доминирующее положение компании на рынке ИИ-инфраструктуры. В результате снижается самостоятельность как ODM, так и облачных провайдеров. Из-за этого же, как считается, во многом замедлено и развитие погружных СЖО — NVIDIA попросту не готова сертифицировать такие системы.

Источник изображения: NVIDIA

Эксперты всё чаще говорят о росте напряжённости, которая со временем приведёт к открытому конфликту. Новый подход NVIDIA, вероятно, повлияет на цепочку поставок двумя путями. Во-первых, контракты на сборку консолидируются вокруг небольшого пула производителей, а выпуск водоблоков сконцентрируется в руках трёх-четырёх компаний. Облачным провайдерам, вероятно, тоже придётся идти на поводу NVIDIA при размещении крупных оптовых заказов, хотя они как раз предпочитают создавать собственные СЖО, что в целом тоже негативно влияет на некоторых игроков.

Во-вторых, рост объёмов поставок не гарантирует роста рентабельности. Поставщики предполагают, что цена за единицу продукции в рамках попыток NVIDIA сконцентрировать производителей уменьшится, а более жёсткий контроль над проектированием снизит и стратегическую ценность индивидуальных разработок. Компании уже шутят, что статус крупнейшего поставщика NVIDIA может буквально навредить, поскольку по мере роста объёмов обычно растут и дисконты.

Ожидается, что стойки поколения Vera Rubin обеспечат значительно более высокую плотность вычислений, чем уже доступные платформы GB200 и GB300, а для традиционного воздушного охлаждения места уже не останется. В отрасли ожидают, что Vera Rubin представят во II половине 2026 года. Платформа представляет собой важный шаг к созданию ИИ-инфраструктуры с полностью жидкостным охлаждением. Новейшая стратегия NVIDIA, касающаяся цепочек поставок, свидетельствует о решимости компании усилить прямой контроль качества, поставок и их стоимости по мере роста плотности мощности.

В JPMorgan утверждают, что NVIDIA станет напрямую поставлять системы L10. Компания унифицирует конструкцию и заставит подрядчиков строго придерживаться предлагаемых чертежей и дизайна без использования проприетарных архитектур, созданных самими подрядчиками. Для NVIDIA это выгодно, поскольку позволяет значительно ускорить отгрузки и кратно сократить сроки развёртывания ИИ-инфраструктур (до 3 мес. вместо 9 мес.), опираясь на единые стандарты — от одного узла до целой ИИ-фабрики. При этом AWS, вероятно, придётся тяжелее всех, поскольку она пытается снизить зависимость от NVIDIA и в то же время не является активным сторонником OCP.

Корпорация IBM объявила о выпуске обновлённой СХД Storage Scale System 6000, предназначенной для работы с ресурсоёмкими ИИ-приложениями, а также с нагрузками, которым требуется интенсивный обмен большими объёмами информации.

Платформа Storage Scale System 6000 дебютировала в конце 2024 года. Устройство типоразмера 4U оснащено двумя контроллерами, работающими в режиме «активный — активный». Применяются процессоры AMD EPYC Genoa 7642 (48C/96T; 2,3–3,3 ГГц; 225 Вт) или EPYC Embedded 9454 (48C/96T; 2,75–3,8 ГГц; 290 Вт), а максимальный объём оперативной памяти в расчёте на систему составляет 3072 Гбайт. Допускается установка 48 NVMe-накопителей. Также поддерживаются фирменные FCM-модули со сжатием на лету.

Вместимость оригинальной версии достигала 2,2 Пбайт (при использовании комбинации SSD на 30 и 60 Тбайт). При подключении девяти дополнительных JBOD-массивов показатель вырастал до 15 Пбайт. Заявленная производительность — до 13 млн IOPS. Пропускная способность при чтении — до 330 Гбайт/с, при записи — до 155 Гбайт/с.

Источник изображения: IBM

В случае обновлённой модификации Storage Scale System 6000 реализована поддержка QLC-накопителей вместимостью до 122 Тбайт. Кроме того, представлены новые модули расширения All-Flash Expansion Enclosure стандарта 2U, рассчитанные на 26 двухпортовых накопителей QLC. В результате, общая ёмкость СХД в конфигурации в виде стойки 42U достигает 47 Пбайт, что примерно втрое больше по сравнению с оригинальным вариантом. При этом быстродействие поднялось до 28 млн IOPS, а пропускная способность в режиме чтения — до 340 Гбайт/с.

В состав All-Flash Expansion Enclosure входят DPU NVIDIA BlueField-3 (до 4 шт.). Каждый модуль расширения может обеспечить пропускную способность до 100 Гбайт/с. Решение оптимизировано для обучения больших языковых моделей, инференса, НРС-задач и пр. В продажу изделие поступит в декабре; тогда же станет доступно улучшенное ПО для СХД — IBM Storage Scale System 7.0.0.