Компания Qualcomm объявила о выпуске новой беспроводной сетевой платформы Pro A7 Elite класса «всё-в-одном» с поддержкой беспроводного стандарта Wi-Fi 7 (802.11be) и XGS-PON. Платформа предназначена для размещения на периферии и оснащена широким спектром самых современных сетевых возможностей, дополненных ИИ-функциями.

Источник изображений: Qualcomm

Сердцем новинки является четырёхъядерный процессор, тип и модель которого Qualcomm не разглашает, известно лишь, что в основе лежит 14-нм техпроцесс, а ядра работают на частоте 1,8 ГГц. Процессор работает в паре с памятью DDR3L/DDR4, в качестве накопителя возможно использование флеш-памяти NOR, NAND или eMMC.

Зато часть, ответственная за ИИ, хорошо известна — это один из вариантов Qualcomm Hexagon NPU с заявленной производительностью 40 Топс (INT8). Его целью является улучшение работы Wi-Fi, в том числе реализация функций умного классификатора трафика, интеллектуальное управление усилением беспроводного сигнала, детектирование ошибок и др.

Платформа может похвастаться развитой сетевой подсистемой: во-первых, в ней реализована поддержка подключений XGS-PON, допускающая работу в качестве шлюза/терминала HGS/ONT или SFU/SFU+ ONU. При этом поддерживается скорость 10 Гбит/с как в восходящем, так и в нисходящем потоках. Проводная Ethernet-часть представлена двумя портами 2.5GbE и одним 10GbE (USXGMII/SGMII+).

Wi-Fi-часть Pro A7 Elite предлагает пиковую агрегированную канальную скорость до 33 Гбит/с. Есть поддержка Wi-Fi 7 (802.11be) и Wi-Fi 6/6E (802.11ax), а также совместимость с Wi-Fi 5/4. Радиочасть может обслуживать четыре диапазона одновременно (6/5/2,4 ГГц) и 16 пространственных потоков. Максимальная ширина канала составляет 320 МГц. Для улучшения качества и скорости подключений реализованы технологии Qualcomm Automatic Frequency Coordination (AFC) Service, Simultaneous & Alternating Multi Link и Adaptive Interference Puncturing. Поддерживается WPA3 Personal/Enterprise/Easy Connect.

Опционально доступна поддержка 4G/5G FWA, 802.15.4 (Zigbee/Thread) и Bluetooth, реализуемая посредством отдельных модулей. Дополнительно предусмотрено четыре порта PCIe 3.0, порты USB 2.0/3.0, а также интерфейсы I²C, I²S, PTA Coex, SPI и UART. SoC совместима с популярным открытым ПО: OpenWRT, RDK, TiP OpenWiFi, prplOS и OpenSync. Qualcomm уже поставляет образцы Pro A7 Elite.

Qualcomm, по сообщению Phoronix, планирует выпустить ускорители Cloud AI 80 (AIC080) для ИИ-задач. Информация о них появилась на сайте самого разработчика, а также в драйверах Linux. Речь идёт об «урезанных» версиях изделий Cloud AI 100, уже доступных на рынке.

Базовая версия Cloud AI 100 Standard выполнена в виде HHHL-карты (68,9 × 169,5 мм) с интерфейсом PCIe 4.0 х8 и пассивным охлаждением. Объём памяти LPDDR4x-2133 с пропускной способностью 137 Гбайт/с составляет 16 Гбайт. Есть также 126 Мбайт памяти SRAM. TDP равен 75 Вт. Заявленное быстродействие достигает 350 TOPS на операциях INT8 и 175 Тфлопс при вычислениях FP16. От них в своё время отказалась Meta✴, сославшись на сырость программной экосистемы и предпочтя разработать собственные ИИ-ускорители MTIA.

Источник изображений: Qualcomm

Кроме того, существует решение Cloud AI 100 Ultra в виде карты FH3/4L (111,2 × 237,9 мм). Для обмена данными служит интерфейс PCIe 4.0 х16; значение TDP равно 150 Вт. В оснащение входят 128 Гбайт памяти LPDDR4x, пропускная способность которой достигает 548 Гбайт/с. Объём памяти SRAM — 576 Мбайт. INT8-производительность составляет до 870 TOPS, FP16 — до 288 Тфлопс.

Сообщается, что к выпуску готовятся «урезанные» ускорители Cloud AI 80 Standard и Cloud AI 80 Ultra. Их характеристики в точности соответствуют таковым у Cloud AI 100 Standard и Cloud AI 100 Ultra. Отличия заключаются исключительно в пониженном быстродействии. Так, у Cloud AI 80 Standard производительность INT8 находится на уровне 190 TOPS, FP16 — 86 Тфлопс. У Cloud AI 80 Ultra значения равны 618 TOPS и 222 Тфлопс.

Нужно отметить, что в старшее семейство также входит модель Cloud AI 100 Pro в формате карты HHHL с интерфейсом PCIe 4.0 х8 и TDP 75 Вт. Она несёт на борту 32 Гбайт памяти LPDDR4x (137 Гбайт/с) и 144 Мбайт памяти SRAM. Производительность INT8 составляет до 400 TOPS, FP16 — до 200 Тфлопс. Появится ли подобная модификация в серии Cloud AI 80, пока не ясно.

Подразделение нефтегазовой саудовской Aramco — Aramco Digital анонсировало серию соглашений с компаниями, действующими в сфере ИИ и беспроводных технологий. По информации Datacenter Dynamics, компания подписала меморандумы о взаимопонимании с Cerebras Systems, развитии передовой ИИ-модели Norous совместно с Groq и сотрудничестве в сфере 5G-технологий совместно с Qualcomm.

Aramco принадлежит государству и является крупнейшим в мире добытчиком нефти и газа, располагая вторыми по величине разведанными запасами сырой нефти в мире. Её подразделение Aramco Digital — попытка диверсифицировать бизнес, уделив внимание освоению информационных технологий.

Сотрудничество с Cerebras Systems позволит обеспечить высокопроизводительными ИИ-решениями промышленность, университеты и коммерческие предприятия Саудовской Аравии. В рамках соглашения компания будет применять вычислительные системы Cerebras CS-3 на сусперускорителях WSE-3 в облачном бизнесе, чтобы ускорить создание, обучение и внедрение больших языковых моделей и ИИ-приложений. Тем временем партнёрство с Groq поможет Aramco Digital вывести на рынок управляемую голосом ИИ-модель Norous.

Источник изображения: M Zaedm/unsplash.com

В будущем планируется создать систему управления цепочками поставок, способную генерировать миллиарды токенов в секунду. Как сообщают арабские СМИ, пока Aramco Digital планирует обеспечивать до 25 млн токенов к концу I квартала 2025 года, а в этом году будет обеспечено 20 % от заявленных показателей. В Groq заявляют, что компания намерена стать экспортёром вычислительных мощностей для приблизительно 4 млрд человек, этого будет достаточно для «близлежащих континентов» и позволит обеспечивать части Европы, Африки и, возможно, даже часть Индии.

Также совместно с Qualcomm компания Aramco Digital задействует 5G-чипы для частотного диапазона 450 МГц. IoT-решения Qualcomm QCS8550/QCS6490 будут поддерживать умные устройства с возможностью периферийных вычислений. Решение включает ряд компонентов, от модема до собственно передатчика, усилителя и систем фильтрации сигнала, а также другие элементы. Эксперты утверждают, что этот диапазон можно эффективно использовать как в помещениях, так и вне их, поэтому новое решение станет одним из важнейших элементов цифровой трансформации Саудовской Аравии.

Партнёры также работают над «инкубатором стартапов» совместно с саудовским Управлением по вопросам исследований, развития и инноваций (RDIA). Программа Design in Saudi Arabia (DISA) будет поддерживать стартапы, занимающиеся разработкой и внедрением ИИ, беспроводных технологий и Интернета вещей, обеспечив им техническую помощь, бизнес-коучинг и прочую помощь. Резиденты инкубатора также получат доступ к технологическим платформам Qualcomm и Aramco Saudi Accelerated Innovation Lab. Предполагается, что это простимулирует новую волну технологических инноваций в Саудовской Аравии и коммерциализацию разработок стартапов.

Провайдер IoT-платформы Particle разработал одноплатный компьютер Tachyon на аппаратной платформе Qualcomm. Новинка, доступная для предварительного заказа по цене от $149, предназначена для создания перифейриных устройств и изделий для Интернета вещей с поддержкой ИИ.

В основу Tachyon положен процессор Qualcomm QCM6490. Он содержит восемь ядер Kryo в конфигурации 1 × 2,7 ГГц, 3 × 2,4 ГГц и 4 × 1,9 ГГц. В состав чипа входят графический блок Adreno 643 и узел Hexagon 770 с ИИ-ускорителем, обеспечивающим производительность до 12 TOPS.

Источник изображения: Particle

Одноплатный компьютер располагает 4 Гбайт оперативной памяти и флеш-накопителем UFS вместимостью 64 Гбайт. В оснащение входят адаптеры Wi-Fi 6E и Bluetooth 5.2, а также сотовый модем 5G. Реализованы интерфейсы USB Type-C 3.1 (DisplayPort), PCIe 3.0 (2 линии), DSI (4 линии), 2 × CSI (4 линии). Питание возможно через разъём USB Type-C или от литий-ионного аккумулятора. Говорится о совместимости с различными датчиками камер (например, IMX519, OV13850) с разрешением до 25 Мп.

Источник изображения: Particle

Новинка располагает 40-контактной колодкой GPIO, совместимой с Raspberry Pi. Допускается применение дополнительных плат Raspberry Pi HAT, расширяющих функциональность. Кроме того, можно подключить USB-C-модуль с коннекторами USB Type-A, портом 1GbEи разъёмом HDMI. Tachyon поставляется с Ubuntu 24.04, но также упомянута совместимость с Yocto Linux, Android 13 и Windows 11.

На платформе Kickstarter проект Tachyon по состоянию на 1 августа 2024 года привлёк почти $130 тыс., а до окончания сбора средств остаётся приблизительно месяц. Поставки новинки планируется начать в январе 2025-го.

Qualcomm представила двухдиапазонный Wi-Fi чип QCC730, обеспечивающий улучшенную дальность работы и скорость передачи данных при сниженном потреблении энергии. Новинка предназначена для устройств интернета вещей (IoT). Qualcomm заявляет для него уменьшение энергопотребления на 88 % по сравнению с решением предыдущего поколения.

Новый Wi-Fi-чип предлагает прямое подключение к облаку, интеграцию с Matter, открытый SDK а также возможность разгрузки подключения к облаку через программный стек. Он представлен как альтернатива Bluetooth для IoT-приложений и может функционировать в том числе в хост-режиме. Впрочем, возможности QCC730 весьма скромны, хотя и достаточны для IoT. Он предлагает поддержку Wi-Fi 4 (802.11a/b/g/n) в конфигурации 1×1 с шириной канала 20 МГц и канальной скоростью менее 30 Мбит/с (MCS3). «Сердцем» SoC является ядро Cortex-M4F.

Источник изображений: Qualcomm

Помимо QCC730 компания Qualcomm также представила ИИ-платформу для роботов RB3 Gen 2 корпоративного и промышленного назначения. В состав платформы входит процессор Qualcomm QCS6490 (8 ядер с частотой до 2,7 ГГц) с графическим ядром Adreno 643. Для неё заявляется поддержка нескольких датчиков камеры, а также наличие встроенного модуля Wi-Fi 6E. Кроме того, RB3 Gen 2 предлагает поддержку Bluetooth 5.2 и LE-аудио.

Платформа RB3 Gen 2 предназначена для широкого спектра продуктов, включая дроны, камеры и другие промышленные устройства. Комплекты для разработчиков включают блок питания, динамики, USB-кабель и плату. Qualcomm также предлагает Vision Kits с монтажными кронштейнами и камерами CSI. Для заинтересованных клиентов платформа Qualcomm RB3 Gen 2 станет доступна в июне этого года.

Компания Cerebras Systems, известная своими разработками в области сверхбольших ИИ-процессоров, рассказала о третьем поколении чипов Wafer Scale Engine. В своё время компания произвела фурор, представив процессор, занимающий всю площадь кремниевой пластины (46225 мм²). В первом поколении WSE речь шла о 1,2 трлн транзисторов при 400 тыс. ядер и 18 Гбайт сверхбыстрой памяти. WSE-2 состоял из 2,6 трлн транзисторов, имел 850 тыс. ядер и 40 Гбайт интегрированной памяти.

В WSE-3 разработчики перешли на использование 5-нм техпроцесса TSMC, что позволило разместить на пластине такого же размера уже 4 трлн транзисторов, составляющих 900 тыс. ядер и 44 Гбайт SRAM. Суммарная пропускная способность набортной памяти достигает 21 Пбайт/с, а внутреннего интерконнекта — 214 Пбит/с.

Источник изображений: Cerebras

Казалось бы, выигрыш в количестве ядер по сравнению с WSE-2 не так уж велик, однако на этот раз Cerebras сделала упор на архитектуру. Если верить заявлениям разработчиков, WSE-3 практически вдвое быстрее WSE-2 при сопоставимом уровне энергопотребления (15 кВт) и той же цене: 125 Пфлопс против 75 Пфлопс в разреженных FP16-вычислениях. WSE-3 в 62 раза быстрее NVIDIA H100, хотя и сам чип WSE-3 в 57 раз больше.

WSE-3 по-прежнему требует специфического окружения. Он станет сердцем новой системы CS-3 (23 кВт), содержащей всю необходимую сопутствующую инфраструктуру, включая СЖО, подсистемы питания, а также сетевого интерконнекта Ethernet. Последний не изменился и состоит из 12 каналов со скоростью 100 Гбит/с. Для подготовки «сырых» данных по-прежнему будет использоваться внешний суперсервер. А для их хранения будут использоваться узлы MemoryX ёмкостью до 1200 Тбайт (1,2 Пбайт).

Главной задачей CS-3 станет «натаскивание» сверхбольших языковых моделей, в 10 раз превышающих по количеству параметров GPT-4 и Google Gemini. Cerebras говорит о 24 трлн параметров, причём без необходимости различных ухищрений для эффективного распараллеливания процесса обучения, что требуется в случае с GPU-кластерами. По словам компании, для обучения Megatron 175B на таких кластерах требуется 20 тыс. строка кода Python/C++/CUDA, а в случае WSE-3 потребуется лишь 565 строк на Python.

CS-3 поддерживает масштабирование вплоть до 2048 систем. Такая конфигурация вкупе с MemoryX сможет обучить модель типа Llama 70B всего за день. Первый суперкомпьютер на базе CS-3 — 8-Эфлопс Condor Galaxy 3 — будет скромнее и получит всего 64 стойки CS-3, которые разместятся в Далласе (США). В совокупности с уже имеющимися кластерами на базе CS-1 и CS-2 вычислительная мощность систем Cerebras должна достигнуть 16 Эфлопс. В сотрудничестве c группой G42 запланировано создание ещё шести систем CS-3, что в сумме позволит довести производительность до 64 Эфлопс.

Condor Galaxy 3 будет отличаться от предшественников ещё одним нововведением: в рамках сотрудничества с Qualcomm Cerebras установит в новом кластере существенное число инференс-ускорителей Qualcomm Cloud AI100 Ultra. Каждый такой ускоритель имеет 64 ядра, 128 Гбайт памяти LPDDR4x, потребляет 140 Вт и развивает 870 Топс на INT8-операциях. Причём програмнный стек полностью интегрирован, что позволит в один клик запустить обученные WSE-3 модели на ускорителях Qualcomm.

Сотрудничество Cerebras и Qualcomm носит официальный характер, его целью является оптимизация ИИ-моделей для запуска на AI100 Ultra с учетом различных продвинутых техник, таких как разреженные вычисления, спекулятивное исполнение (сочетание малых LLM для получения быстрого результата с проверкой большой LLM), использование «сжатого» формата MxFP6 для весов и других. Благодаря мощностям, предоставляемым WSE-3, цикл разработки, оптимизации и тестирования таких моделей удастся существенно ускорить, что в итоге должно обеспечить десятикратное улучшение удельной производительности новых решений.

Qualcomm, крупнейший в мире поставщик процессоров для мобильных устройств, заявил в 2019 году о намерении использовать свои наработки в области повышения энергоэффективности микросхем для выхода на быстрорастущий рынок чипов искусственного интеллекта, используемых в центрах обработки данных. Согласно данным The Information, чипмейкер пытался заинтересовать Meta✴ (Facebook✴) в использовании своего первого серверного ИИ-ускорителя Qualcomm Cloud AI 100.

Осенью 2020 года Meta✴ сравнила его с рядом альтернатив, включая ускорители, которые она уже использует, и специализированный ИИ-чип собственной разработки. По словам источников The Information, чип Qualcomm показал лучшую производительность в пересчёте на Ватт, что позволило бы значительно снизить операционные расходы Meta✴, чьи дата-центры обслуживают миллиарды пользователей. На масштабах в десятки тысяч серверов даже небольшое увеличение энергоэффективности приводит к экономии значительных средств.

Источник: Qualcomm

Однако энергоэффективность — это далеко не единственный фактор. Как утверждают источники The Information, весной прошлого года Meta✴ решила отказаться от использования чипа Qualcomm. По их словам, Meta✴ задалась вопросом, достаточно ли проработано программное обеспечение Qualcomm для того, чтобы можно было добиться максимальной производительности и будущих задачах компании. После оценки этого аспекта, Meta✴ отказалась от массового внедрения Cloud AI 100.

Наиболее полный спектр программно-аппаратных решений для ИИ-нагрузок сейчас предлагает NVIDIA, однако крупные гиперскейлеры обращаются к собственными разработкам. Так, у Google есть уже четвёртое поколение TPU. Amazon в конце прошлого года вместе с анонсом третьего поколения собственных CPU Graviton3 представила и ускорители Trainium для обучения ИИ-моделей, которые дополняют уже имеющиеся чипы Inferentia. У Alibaba тоже есть связка из собственных процессора Yitian 710 и ИИ-ускорителя Hanguang 800.

Qualcomm Incorporated объявила, что её дочерняя компания Qualcomm Technologies, Inc. заключила окончательное соглашение о приобретении NUVIA примерно за $1,4 млрд. Решения компании должны дополнить экосистему Snapdragon, включающую GPU, ИИ-движки, DSP и мультимедийные ускорители. Сделка ждёт одобрения со стороны регуляторов.

Любопытно, что Qualcomm говорит об использовании решений NUVIA во флагманских смартфонах, ноутбуках следующего поколения, системах автопилотирования и приборных панелях авто, а также для сетевой инфраструктуры и подключённых устройств. Однако NUVIA разрабатывала SoC Orion c Arm-процессором Phoenix собственного дизайна, которая ориентирована на совершенно другой сегмент — на облачных провайдеров и гиперскейлеров. Компания обещала, что её чипы будут быстрее и энергоэффективнее AMD EPYC и Intel Xeon. Осенью она получила дополнительные $240 млн для производства первых чипов.

Источник изображений: NUVIA

У двух крупных игроков, Qualcomm и Broadcom, с серверными Arm-процессорами не заладилось. Первая забросила Centriq, а наследие проекта Vulcan второй в результате череды слияний и поглощений оказалось в руках Marvell, которая этими же руками проект, судя по всему, и похоронила. Так что на этом рынке к концу 2020 года осталось только два заметных игрока: Ampere, уже представившая свои чипы (очень неплохие, надо сказать), и подающие надежды NUVIA. Из альтернатив остаются Amazon Graviton2, который доступен только в облаке AWS, и Kunpeng от Huawei, которая находится под санкциями США и будущее её несколько туманно.

Qualcomm, судя по сегодняшнему релизу, пока не очень заинтересована в развитии серверных Arm-процессоров. Вероятно, она надеется, что NUVIA поможет ей догнать Apple — Qualcomm традиционно отставала от последней в выводе на рынок SoC на базе новых архитектур Arm. Среди основателей NUVIA числится Джерард Уильямс III (Gerard Williams III), который почти десять лет руководил разработкой Arm-чипов в Apple, был научным сотрудником Arm и ведущим дизайнером Texas Instruments. В конце 2019 года Apple подала к нему иск.

Двое других основателей NUVIA имеют не менее солидный послужной список: Ману Гулати (Manu Gulati) и Джон Бруно (John Bruno) в разное время работали в AMD, Apple и Google, в том числе в должности архитектора. К компании также присоединились бывший вице-президент Intel по маркетингу Джон Карвилл (Jon Carvill), работавший в Facebook✴, Qualcomm, Globalfoundries, AMD и ATI, а также Энтони Скарпино (Anthony Scarpino), проработавший 24 года в ATI и AMD.

Ускорители работы с нейросетями делятся, грубо говоря, на две категории: для обучения и для исполнения (инференса). Именно для последнего случая важна не столько «чистая» производительность, сколько сочетание производительности с экономичностью, так как работают такие устройства зачастую в стеснённых с точки зрения питания условиях. Компания Qualcomm предлагает новые ускорители Cloud AI 100, сочетающие оба параметра.

Сам нейропроцессор Cloud AI 100 был впервые анонсирован ещё весной прошлого года, и Qualcomm объявила, что этот чип разработан с нуля и обеспечивает вдесятеро более высокий уровень производительности в пересчёте на ватт, в сравнении с существовавшими на тот момент решениями. Начало поставок было запланировано на вторую половину 2019 года, но как мы видим, по-настоящему ускорители на базе данного чипа на рынке появились только сейчас, причём речь идёт о достаточно ограниченных, «пробных» объёмах поставок.

В отличие от графических процессоров и ПЛИС-акселераторов, которые часто применяются при обучении нейросетей и, будучи универсальными, потребляют при этом серьёзные объёмы энергии, инференс-чипы обычно представляют собой специализированные ASIC. Таковы, например, Google TPU Edge, к этому же классу относится и Cloud AI 100. Узкая специализация позволяет сконцентрироваться на достижении максимальной производительности в определённых задачах, и Cloud AI 100 более чем в 50 раз превосходит блок инференс-процессора, входящий в состав популярной SoC Qualcomm Snapdragon 855.

На приводимых Qualcomm слайдах архитектура Cloud AI 100 выглядит достаточно простой: чип представляет собой набор специализированных интеллектуальных блоков (IP, до 16 юнитов в зависимости от модели), дополненный контроллерами LPDDR (4 канала, до 32 Гбайт, 134 Гбайт/с), PCI Express (до 8 линий 4.0), а также управляющим модулем. Имеется некоторый объём быстрой набортной SRAM (до 144 Мбайт). С точки зрения поддерживаемых форматов вычислений всё достаточно универсально: реализованы INT8, INT16, FP16 и FP32. Правда, bfloat16 не «доложили».

Об эффективности новинки говорят приведённые самой Qualcomm данные: если за базовый уровень принять систему на базе процессоров Intel Cascade Lake с потреблением 440 Ватт, то Qualcomm Cloud AI 100 в тесте ResNet-50 быстрее на два порядка при потреблении всего 20 Ватт. Это, разумеется, не предел: на рынок новый инференс-ускоритель может поставляться в трёх различных вариантах, два из которых компактные, форм-факторов M.2 и M.2e с теплопакетами 25 и 15 Ватт соответственно. Даже в этих вариантах производительность составляет 200 и около 500 Топс (триллионов операций в секунду), а существует и 75-Ватт PCIe-плата формата HHHL производительностью 400 Топс; во всех случаях речь идёт о режиме INT8.

Данные для NVIDIA Tesla T4 и P4 приведены для сравнения

Основными конкурентами Cloud AI 100 можно назвать Intel/Habana Gaia и NVIDIA Tesla T4. Оба этих процессора также предназначены для инференс-систем, они гибче архитектурно — особенно T4, который, в сущности, базируется на архитектуре Turing —, однако за это приходится платить как ценой, так и повышенным энергопотреблением — это 100 и 70 Ватт, соответственно. Пока речь идёт о распознавании изображений с помощью популярной сети ResNet-50, решение Qualcomm выглядит великолепно, оно на голову выше основных соперников. Однако в иных случаях всё может оказаться не столь однозначно.

Новые ускорители Qualcomm будут доступны в разных форм-факторах

Как T4, так и Gaia, а также некоторые другие решения, вроде Groq TSP, за счёт своей гибкости могут оказаться более подходящим выбором за пределами ResNet в частности и INT8 вообще. Если верить Qualcomm, то компания в настоящее время проводит углублённое тестирование Cloud AI 100 и на других сценариях в MLPerf, но в открытом доступе результатов пока нет. Разработчики сосредоточены на удовлетворении конкретных потребностей заказчиков. Также заявлено о том, что высокая производительность на крупных наборах данных может быть достигнута путём масштабирования — за счёт использования в системе нескольких ускорителей Cloud AI 100.

В настоящее время для заказа доступен комплект разработчика на базе Cloud Edge AI 100. Основная его цель заключается в создании и отработке периферийных ИИ-устройств. Система достаточно мощная, она включает в себя процессор Snapdragon 865, 5G-модем Snapdragon X55 и ИИ-сопроцессор Cloud AI 100. Выполнено устройство в металлическом защищённом корпусе с четырьмя внешними антеннами. Начало крупномасштабных коммерческих поставок намечено на первую половину следующего года.

Компания Qualcomm Datacenter Technologies, подразделение Qualcomm Incorporated, объявила о старте коммерческих поставок первых в мире 10-нанометровых серверных процессоров — решений семейства Centriq 2400.

О разработке чипов Centriq 2400 стало известно ещё в декабре прошлого года. Позднее Qualcomm раскрыла детали об этих изделиях. И вот теперь настало время массовых поставок процессоров.

Источник изображений: Qualcomm

В основу Centriq 2400 положены 64-битные вычислительные ядра с кодовым именем Falkor, обладающие поддержкой команд ARMv8. Количество таких ядер в составе чипов может достигать 48. Максимальная тактовая частота — 2,6 ГГц.

При изготовлении изделий применяется 10-нанометровая технология Samsung FinFET. Процессоры насчитывают до 18 млрд транзисторов. Каждая пара ядер снабжена 512 Кбайт общей кеш-памяти L2, а объём кеша L3 у чипов достигает 60 Мбайт.

В состав Centriq 2400 вошли 6-канальный контроллер памяти с поддержкой DDR4-2667 МГц ECC (до двух модулей на канал), 32 линии PCI Express 3.0, интерфейсы SATA, USB и пр.

Процессоры ориентированы на современные облачные платформы и центры обработки данных. Более подробную информацию о технических характеристиках можно найти здесь.

Что касается стоимости, то изделие Qualcomm Centriq 2460, насчитывающее 48 вычислительных ядер, обойдётся заказчикам в 1995 долларов США.