Опрос
|
реклама
Быстрый переход
ИИ спроектировал ИИ-ускоритель за две недели вместо года — осталось проверить его в кремнии
28.08.2026 [13:49],
Павел Котов
Основанный в прошлом году стартап Architect Labs делает ставку на искусственный интеллект, который должен радикально ускорить проектирование микросхем. Экспериментальный ИИ-ускоритель Redwood компания, по её утверждению, разработала и верифицировала всего за две недели: два специалиста задали высокоуровневую архитектуру и уточняли общий план, а основную инженерную работу выполнил ИИ. 
Источник изображения: Igor Omilaev / unsplash.com В обычных условиях разработка сложного процессора может занимать годы, обходиться в десятки или сотни миллионов долларов и требовать участия больших команд специалистов. В сфере ИИ столь длительные сроки становятся особенно серьёзной проблемой, поскольку модели развиваются быстрее, чем создаются оптимизированные для них микросхемы. Полноценной микросхемы Redwood, однако, пока не существует. Разработанный ИИ проект смоделировали на программируемой матрице AMD Versal FPGA, и там ускоритель уже способен выполнять инференс моделей с миллиардами параметров, включая Meta✴✴ Llama, Alibaba Qwen и Kimi. Architect Labs также оценила потенциальные характеристики Redwood после переноса проекта в кремний. По расчётам компании, при реализации на 8-нм техпроцессе Samsung ускоритель сможет обеспечить в 1,75 раза более высокую производительность при примерно в 1,9 раза меньшем энергопотреблении по сравнению с Nvidia Jetson Orin Nano. В результате преимущество Redwood по производительности на ватт может достигать 3,4 раза. Пока, впрочем, это расчётные показатели: подтвердить их сможет только выпуск и испытание реального чипа. С отправкой проекта в производство Architect Labs пока не спешит. ИИ продолжает оптимизировать архитектуру, а разработчикам необходимо убедиться, что в проекте не осталось ошибок: обнаруженный уже после изготовления микросхемы дефект может стоить миллионы долларов. В перспективе компания рассчитывает передать проект для производства на предприятия TSMC. Разработчики видят в этом подходе возможность запустить новую трансформацию полупроводниковой отрасли. Несколько десятилетий назад контрактные производители вроде TSMC позволили появиться fabless-компаниям, которым больше не требовались собственные фабрики. Architect Labs рассчитывает сделать нечто похожее с проектированием и говорит о наступлении «designless»-эры, когда компании смогут заказывать специализированные микросхемы под собственные задачи без необходимости содержать огромные инженерные подразделения. Более того, основатели стартапа рассчитывают на появление своеобразной положительной обратной связи: более совершенные ИИ-модели смогут проектировать более производительные специализированные ускорители, которые, в свою очередь, позволят запускать ещё более совершенные модели. Redwood должен стать первой демонстрацией жизнеспособности такого подхода. В Германии запустили фотонный процессор, который выполняет вычисления светом
26.08.2026 [10:49],
Геннадий Детинич
В Карлсруэском технологическом институте (KIT) начали изучать иной подход к высокопроизводительным вычислениям, когда для выполнения ряда операций используется свет. В основе системы лежит фотонный процессор немецкой компании Q.ANT. В отличие от обычных CPU и GPU, где вычисления выполняются с помощью тока на транзисторах, фотонный ускоритель использует световые сигналы непосредственно для обработки данных, что экономит время и снижает потребление. 
Источник изображения: Cynthia Ruf / KIT Сразу подчеркнём, что фотонный процессор компании Q.ANT и платформа на его основе не предполагают отказ от традиционных центральных и графических процессоров. Разработчики создают гибридную архитектуру, в которой CPU, GPU и фотонный NPU (Native Processing Unit) будут выполнять те операции, для которых каждый процессор подходит лучше всего. Физически вычисление происходит следующим образом: цифровые данные преобразуются в параметры оптического сигнала (обычно это фаза и амплитуда), после чего свет поступает в интегральную фотонную схему. В ней используются оптические волноводы и интерферометры, позволяющие управлять амплитудой и фазой световых волн. При прохождении по различным оптическим путям волны интерферируют друг с другом почти как круги на воде, в процессе чего выполняют заданные математические операции. Особенно хорошо такой принцип подходит для матричных вычислений, которые являются фундаментальной частью работы нейронных сетей. Затем результат преобразуется обратно в электрический сигнал фотодетекторами. Главное преимущество такой архитектуры заключается не столько в скорости распространения света, сколько в возможности выполнять множество операций одновременно. Оптическая схема может преобразовывать сразу целый набор сигналов, причём вычисление происходит непосредственно во время прохождения света через фотонный чип. Это позволяет существенно сократить количество операций передачи данных между памятью и вычислительными блоками — одного из главных источников энергопотребления современных ИИ-систем. По оценке Q.ANT, для определённых задач искусственного интеллекта её фотонная технология способна обеспечить 30-кратное повышение энергоэффективности по сравнению с классической CMOS-электроникой. При этом электричество всё равно необходимо для лазеров, модуляторов, фотодетекторов и управляющей электроники, поэтому речь идёт не о полном отказе от электричества в пользу света, а о более экономичном способе выполнения отдельных операций. Исследователи KIT намерены проверить эффективность этой технологии не только в лабораторных условиях, а в составе реальной вычислительной инфраструктуры. В процессе экспериментов учёные будут определять, какие задачи выгоднее передавать фотонному ускорителю, а какие оставлять электронным процессорам. Такой подход особенно интересен для искусственного интеллекта, где объём матричных вычислений постоянно растёт, а энергопотребление центров обработки данных становится серьёзным вызовом. В перспективе подобные гибридные системы могут объединить традиционные CPU и GPU с фотонными, а затем и квантовыми ускорителями, распределяя вычисления между ними в зависимости от характера конкретной задачи. Отметим, текущая реализация фотонного процессора выполняет в основном линейные операции, но компания движется к созданию процессоров с возможностью нелинейных преобразований световых импульсов, что также важно для работы нейросетей. Intel раскрыла устройство Crescent Island — ИИ-ускорителя с огромным объёмом дешёвой памяти
25.08.2026 [00:13],
Андрей Созинов
В рамках конференции Hot Chips 2026 компания Intel раскрыла новые подробности об устройстве ускорителя Crescent Island, предназначенного для выполнения задач ИИ-инференса в центрах обработки данных. Компания впервые подробно рассказала о вычислительной части GPU: он получит 32 ядра Xe3P и 256 матричных движков XMX. Ранее Intel уже сообщала, что Crescent Island будет выпускаться в виде PCIe-карт с воздушным охлаждением и сможет оснащаться до 480 Гбайт памяти LPDDR5X.  Вычислительная часть Crescent Island разделена на четыре блока Compute Slice, каждый из которых объединяет по восемь ядер Xe. В сумме GPU располагает 32 ядрами Xe3P, 256 векторными движками и таким же количеством матричных движков XMX, отвечающих за ускорение операций, используемых нейросетями. Каждое ядро Xe располагает 512 Кбайт объединённого кеша L1 и локальной памяти SLM, поэтому их суммарный объём достигает 16 Мбайт. Кроме того, в GPU предусмотрено 32 Мбайт общего кеша второго уровня. Архитектура Xe3P представляет собой специализированное развитие Xe3 с упором на производительность и энергоэффективность при вычислительных нагрузках. В Crescent Island Intel отказалась от блоков, необходимых для обработки традиционной 3D-графики, направив освободившийся транзисторный бюджет на вычислительные ресурсы. Ускоритель поддерживает широкий набор форматов данных от FP4, ориентированного на ИИ-инференс, до FP64, необходимого для высокоточных вычислений. Одной из наиболее необычных особенностей Crescent Island станет подсистема памяти. Вместо дорогой HBM, которую используют современные ускорители Nvidia и AMD, Intel выбрала LPDDR5X. Эталонная карта самой Intel получит 160 Гбайт памяти, тогда как партнёры смогут создавать ускорители с объёмом до 480 Гбайт. Такой подход обеспечивает меньшую пропускную способность по сравнению с HBM, однако позволяет существенно увеличить объём памяти при умеренной стоимости и энергопотреблении. Большой объём памяти должен позволить размещать на одном ускорителе крупные языковые модели, обслуживать более длинный контекст и одновременно выполнять запросы большего числа ИИ-агентов.  При этом Crescent Island рассчитан не на конкуренцию с наиболее производительными ускорителями для обучения нейросетей, а прежде всего на экономичное выполнение уже обученных моделей. Intel делает особый акцент на стоимости генерации токенов и возможности устанавливать новые ускорители в существующие серверы без перехода на жидкостное охлаждение. Эталонная PCIe-карта Crescent Island имеет энергопотребление 350 Вт и рассчитана на обычное воздушное охлаждение. Фактически Intel пытается занять отдельную нишу на быстро растущем рынке ИИ-ускорителей: вместо максимальной вычислительной мощности Crescent Island предлагает сочетание большого объёма относительно дешёвой памяти, умеренного энергопотребления и специализированных вычислительных блоков. Такой подход особенно интересен для инференса крупных моделей, где возможность целиком разместить модель и её контекст в памяти ускорителя зачастую оказывается не менее важна, чем пиковая вычислительная производительность. Crescent Island был впервые анонсирован Intel осенью прошлого года с 160 Гбайт LPDDR5X, а весной компания расширила спецификацию платформы, разрешив партнёрам создавать версии с объёмом памяти до 480 Гбайт. Первые образцы ускорителей должны поступить клиентам во второй половине 2026 года. Данные о производительности Crescent Island и сроки начала серийных поставок Intel пока не раскрыла. В контрабанде ИИ-ускорителей в Китай оказался замешан топ-менеджер Nvidia — теперь ему грозит 5 лет тюрьмы
24.08.2026 [19:01],
Сергей Сурабекянц
По словам осведомлённых источников, тайваньская прокуратура предъявила обвинение высокопоставленному руководителю Nvidia за участие в контрабанде передовых ИИ-чипов в Китай. Предположительно, сотрудник Nvidia, по фамилии Чанг, вместе с восемью другими лицами организовал доставку 74 серверов с чипами B300 в Китай через Японию и Индонезию, обойдя торговые ограничения США. Попытка переправить ещё 56 серверов была пресечена тайваньскими властями. 
Источник изображения: unsplash.com Помимо Чанга, обвинения предъявлены двум высокопоставленным сотрудникам компании SuperMicro. По словам прокуратуры, группа «вступала в сговор вертикально и горизонтально ради получения непомерной прибыли, незаконно экспортируя высокопроизводительные серверы, увеличивая корпоративные издержки на соблюдение нормативных требований и серьёзно нанося ущерб международному имиджу Тайваня». Обвинения также предъявлены высокопоставленным сотрудникам ещё четырёх компаний. Это Albatron Technology —реселлер оборудования SuperMicro, Flying Tiger — предполагаемый конечный пользователь контрабандного оборудования Nvidia и две компании-посредника, которые помогали организовывать китайских клиентов и содействовали фактической доставке. Для Чанга прокуратура требует пяти лет тюремного заключения — его считают «ключевой фигурой» в этой преступной схеме и обвиняют в том числе в подделке документов и злоупотреблении доверием. Вашингтон давно ограничивает Пекин в покупке американских чипов для ИИ, но китайским компаниям нелегальными путями всё же удавалось получить доступ к желанным ускорителям. Американские чиновники утверждают, что за последние несколько лет в Китай попало оборудование Nvidia на миллиарды долларов. Тайвань не обвинил Nvidia как компанию в каких-либо правонарушениях. Nvidia отвергла возможность контрабанды своих ускорителей ИИ. «Контрабанда исключена, — заявил представитель Nvidia. — Мы в основном продаём нашу продукцию известным партнёрам, включая OEM-производителей, которые помогают нам гарантировать, что все продажи соответствуют правилам экспортного контроля США». По мнению тайваньской прокуратуры, преступная схема работала следующим образом. Топ-менеджеры Flying Tiger создали в Японии компанию, предназначенную для использования в качестве транзитного пункта для контрабандного оборудования. Им удалось добиться включения Flying Tiger в список партнёров Nvidia. Совместно со старшим директором по продажам SuperMicro, генеральным директором Albatron и менеджером тайваньского оператора ЦОД Chief Telecom, злоумышленникам удалось создать впечатление, будто Flying Tiger арендовала достаточно места на объекте Chief Telecom для размещения оборудования. Преступникам удалось обманным путём убедить проверяющих в своей добросовестности, после чего SuperMicro согласилась продать Flying Tiger 130 серверов. В начале 2026 года группа обвиняемых договорилась о продаже 40 из этих серверов одному неназванному китайскому клиенту, разделив поставки между прямой доставкой в Китай и доставкой через Индонезию — все от имени Flying Tiger. Ещё 34 сервера были экспортированы компанией Long Wins, которая оказалась замешана в этом деле благодаря связям со вторым обвиняемым менеджером Super Micro. Это оборудование было разделено между Индонезией и Японией, прежде чем попасть во вторую китайскую компанию, покупку которой организовала Long Wins. Тайваньские власти пресекли эту криминальную схему, когда Flying Tiger попыталась экспортировать оставшиеся 56 серверов в Японию с поддельными документами. Глава Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) прибыл в Тайбэй через несколько дней после этого инцидента. В то время тайваньские власти задержали только трёх человек и заявили, что изъяли неустановленное количество серверов Super Micro, содержащих чипы Nvidia. Хуанг заявил, что Nvidia «строго» разъясняет правила, а ответственность лежит на SuperMicro. SuperMicro, в свою очередь, сообщила, что её политика продаж соответствует политике Nvidia, и призвала к общеотраслевым решениям. Nvidia поднимет цены на ИИ-ускорители на более чем 15 % со следующего года
23.08.2026 [06:26],
Алексей Разин
Продукция Nvidia оснащена более или менее публичной информацией о рекомендованных розничных ценах только в случае с игровыми видеокартами, причём и она не актуализируется с течением времени. Серверные решения Nvidia в этом отношении остаются в тени, и лишь публикация Bloomberg позволяет узнать, что с нового года стоимость отдельных ИИ-ускорителей поднимется на величину более 15 %. 
Источник изображения: Nvidia Серверные системы, содержащие ускорители вычислений семейств Vera Rubin и Grace Blackwell, которые будут отгружаться с начала следующего года, окажутся дороже на указанную величину, как поясняет Bloomberg со ссылкой на источники, осведомлённые о планах Nvidia. Повышение цен не будет равномерным, оно будет зависеть от поколения самих графических процессоров и конфигурации памяти ускорителя. Собственно, именно рост цен на память является основным фактором, вызывающим подорожание ускорителей вычислений Nvidia. Клиенты компании уже получили соответствующее уведомление. По сути, это подтверждает неспособность крупных производителей электронных устройств типа Apple и Nvidia бесконечно противостоять повышению цен на микросхемы памяти. Пусть и не всегда публично, они вынуждены признать, что будут переносить растущие издержки на стоимость продукции для конечных клиентов. При этом очевидно, что работать в убыток Nvidia тоже не будет, поскольку её норма прибыли в последнее время достигала 75 %. Это меньше, чем у производителей памяти, что в некотором роде закономерно, но всё равно очень высоко по меркам отрасли. Недавно также сообщалось, что цены на игровые решения Nvidia тоже выросли в рознице по всему миру. В случае с серверным сегментом рост цен на компоненты Nvidia может затруднить реализацию многочисленных без того затратных проектов по строительству ЦОД. Nvidia финансирует собственный рынок сбыта и ничуть этого не стесняется: она обеспечит до $105 млрд на новый дата-центр OpenAI
18.08.2026 [06:45],
Анжелла Марина
Nvidia согласилась поддержать строительство крупного дата-центра в Огайо, который будет арендовать OpenAI, взяв на себя обязательства по обеспечению финансирования проекта на сумму до $105 млрд. Проект должен предоставить компании до 8 ГВт вычислительных мощностей и частично будет запущен через два года. 
Источник изображения: wikipedia.org По сообщению Bloomberg, OpenAI заключила соглашение на получение вычислительных мощностей в комплексе округа Пайк (Pike County), общая мощность которого может достичь 8 ГВт. Первые 800 МВт планируется ввести в эксплуатацию к 2028 году. При этом Nvidia будет поддерживать строительство объекта поэтапно в период с 2028 по 2030 годы, уточняя, что её обязательства на $105 млрд относятся только к первой части комплекса мощностью 4,25 ГВт, тогда как на второй этап ещё в 3,75 ГВт она может взять дополнительные обязательства. Дата-центр будет оснащён чипами и вычислительными системами Nvidia, а сам проект станет частью значительно более крупной сделки между двумя компаниями. По прогнозам Nvidia, закупки её оборудования со стороны OpenAI в совокупности могут принести около $600 млрд выручки к 2030 году. При этом Nvidia не гарантирует финансирования всего комплекса или всех обязательств OpenAI по аренде, а сама OpenAI начнёт платить только после того, как соответствующие мощности станут доступны для аренды. Структура сделки уже привлекает внимание на фоне опасений вокруг так называемых кольцевых сделок, при которых поставщик инвестирует в компанию, а та затем направляет полученные средства на закупку его продукции. Глава Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) заявил, что соглашение с OpenAI не предполагает подобного механизма, поскольку аренду будет оплачивать сама OpenAI. Отдельно Nvidia согласилась инвестировать $1,5 млрд в американскую энергетическую и инфраструктурную компанию SB Energy, которая при поддержке SoftBank Group займётся строительством и эксплуатацией дата-центра. Bloomberg отмечает, что проект в Огайо может стать одним из крупнейших дата-центров в мире и уже рассматривается как важная часть расширения инфраструктуры для развития искусственного интеллекта. Хотя Nvidia ранее предоставляла финансовую поддержку CoreWeave и инвестировала непосредственно в OpenAI и Anthropic, данное соглашение стало для производителя чипов крупнейшей сделкой такого рода. Акции чипмейкера в понедельник выросли менее чем на 1 % до $225,47, прибавив около 21 % с начала года. ИИ-банк Nvidia будет обеспечивать минимальную остаточную стоимость GPU для кредиторов
13.08.2026 [07:11],
Алексей Разин
Когда на этой неделе стало известно о создании под крылом Nvidia консорциума институциональных инвесторов, которые направят на финансирование проектов в сфере ИИ до $500 млрд в общей сложности, условия участия самой компании описывались лишь поверхностно. Как выяснилось сейчас, Nvidia за счёт своих средств берётся обеспечить минимальную остаточную стоимость своих GPU, которую можно будет учитывать в залоге. 
Источник изображения: Nvidia По информации Financial Times, традиционно кредиторы предоставляют свои средства клиентам сроком на три или пять лет, исходя из почти полной амортизации стоимости основных средств, которые учитываются в залоге. В случае с проектами в сфере инфраструктуры ИИ будет учитываться стоимость зданий ЦОД и устанавливаемых в них ускорителей вычислений. С оценкой остаточной стоимости GPU как раз у многих возникают проблемы. Традиционно компоненты вычислительных систем обесценивались довольно быстро, и в случае с продукцией Nvidia всё усугубляется тем, что компания перешла к ежегодному выпуску более производительных вычислительных средств. Уже эксплуатируемые клиентами ускорители в таких условиях должны быстро терять остаточную стоимость. Тем не менее, руководство Nvidia регулярно продвигает мысль о том, что в условиях бума ИИ высоким спросом пользуются даже ускорители прежних поколений. Об этом можно судить хотя бы по актуальным ценам на аренду ускорителей семейства H100, которые относятся к не самому передовому поколению Hopper. Более того, по словам основателя Nvidia Дженсена Хуанга (Jensen Huang), даже более древние A100 с архитектурой Ampere до сих пор активно эксплуатируются, хотя их расчётный жизненный цикл уже завершился. Соответственно, Nvidia настаивает на том, что амортизация расходов на покупку её ускорителей клиентами может осуществляться дольше тех самых типовых пяти лет. Чтобы поддерживать устаревшие чипы в строю, Nvidia регулярно обновляет подходящее для них программное обеспечение CUDA. При этом по условиям соглашения с партнёрами по инвестиционному консорциуму, Nvidia всё равно берётся обеспечить 25 % остаточной стоимости своих ускорителей на протяжении всего срока действия кредита для клиентов. Грубо говоря, если проект не оправдает надежд инвесторов, Nvidia придётся понести убытки в размере не менее 25 % от стоимости поставленных под его реализацию ускорителей вычислений. При этом инвестиционные партнёры в рамках консорциума будут нужны Nvidia, чтобы расширить доступ к источникам капитала. Предполагается, что они будут перепродавать долговые обязательства участников проектов, более равномерно распределяя инвестиционные риски. До сих пор Nvidia самой приходилось финансировать часть проектов по строительству ЦОД, даже если это не афишировалось. Теперь эта долговая нагрузка будет перенесена с баланса компании. К финансированию проектов в сфере ИИ опосредованно смогут подключиться частные инвесторы, приобретающие долговые обязательства участвующих в консорциуме компаний. Впрочем, опасения по поводу раздувания «ИИ-пузыря» на финансовом рынке данная схема всё равно устранить не сможет. США утратили первенство в технологиях сверхпроводящих супермагнитов — теперь их пытаются купить в Китае
12.08.2026 [13:39],
Геннадий Детинич
Китайский Институт физики высоких энергий (IHEP) заявил, что американская Брукхейвенская национальная лаборатория (BNL), некогда разработавшая ключевую технологию производства сверхпроводящих магнитов для Пекинского электрон-позитронного коллайдера (BEPCII), теперь сама вынуждена покупать новые и более производительные магниты, изготовленные в Китае. 
Фрагмент коллайдера BEPCII. Источник изображения: IHEP По данным источников, в мае 2025 года представители BNL связались с китайским институтом с предложением приобрести изготовленный в Китае комбинированный сверхпроводящий магнит, аналогичный созданному для модернизации коллайдера BEPCII. Утверждается, что разработка этого магнита заняла 13 лет, а по своим характеристикам он превосходит американский аналог на 40 %. Был ли он продан американской стороне, источник умалчивает. Речь идёт не просто о мощном электромагните, а о сложной системе финальной фокусировки пучка, установленной непосредственно по обе стороны точки столкновения электронов и позитронов. Каждый из двух новых магнитных модулей включает сверхпроводящую часть, сжимающую пучок перед столкновением, и антисоленоид, компенсирующий магнитное поле соленоида детектора BESIII. Согласно опубликованной специалистами института в июле 2026 года работе, номинальный градиент квадрупольного поля увеличен с 18,7 до 25 Тл/м. Катушки изготовлены методом прямой «серпантинной» намотки, а испытания проводились при температурах 4,2–4,5 К (около −269 °C). После установки в конце 2024 года оба магнита с мая 2025 года активно используются в научных экспериментах. Новые магниты стали одним из центральных элементов программы BEPCII-U: более сильная финальная фокусировка позволяет уменьшить поперечный размер встречных пучков в точке взаимодействия и тем самым увеличить вероятность столкновений. Пекинская установка IHEP, строительство которой было завершено в 1988 году, разгоняет электроны и позитроны почти до скорости света. При столкновении они образуют частицы, которые учёные изучают для проверки фундаментальных теорий и поиска ранее неизвестных явлений. Первая масштабная модернизация коллайдера, завершённая в 2009 году, когда он был переименован в Пекинский электрон-позитронный коллайдер II, включала использование специализированных сверхпроводящих магнитов, разработанных совместно IHEP и Брукхейвенской национальной лабораторией, а также изготовленных и протестированных в США. Однако последняя модернизация, начавшаяся в 2021 году и завершившаяся в прошлом году, «позволила на 100 % локализовать производство оборудования». Именно этот новый магнит с выдающимися характеристиками теперь пытаются купить американцы. Ученики превзошли учителя — обычная история. Microsoft представит следующее поколение ИИ-чипов Maia 300 уже в сентябре
11.08.2026 [05:57],
Анжелла Марина
Microsoft намерена представить следующее поколение ИИ-чипов Maia 300 уже этой осенью, возможно, в сентябре. Новый ускоритель станет частью направления компании по развитию собственной инфраструктуры искусственного интеллекта и снижению зависимости от дорогостоящих чипов Nvidia. 
Источник изображения: Simon Ray/Unsplash Как сообщает Reuters, Microsoft уже обсуждает с TSMC производственные мощности для выпуска более 300 000 Maia 300 с поставкой в 2027 году. В дальнейшем компания рассчитывает нарастить производство и привлечь к использованию ускорителя крупных облачных клиентов, включая Anthropic. Конечной целью Microsoft может стать резервирование мощностей более чем для 1 млн таких чипов, однако реализация этих планов будет зависеть от доступности компонентов и продолжающихся переговоров с TSMC. Генеральный менеджер Azure Maia Эндрю Уолл (Andrew Wall) подтвердил долгосрочные инвестиции корпорации в собственные ускорители, но заявил, что опубликованные показатели не отражают масштаба программы. Первый ускоритель семейства Maia компания представила в ноябре 2023 года, однако с тех пор она уступала Alphabet и Amazon по темпам развития в этом направлении. Google также уже начала учитывать выручку от прямых продаж своих чипов Tensor Processing Units, тогда как решения Amazon, включая Trainium, получили более широкое распространение. Напомним, в январе Microsoft показала Maia 200 второго поколения, который TSMC выпускает по 3-нм техпроцессу. Чип получил увеличенный объём памяти SRAM, способной ускорить обработку большого количества пользовательских запросов в ИИ-системах. Anthropic начала набирать команду для разработки собственных ИИ-чипов
05.08.2026 [18:16],
Павел Котов
Anthropic начала формировать отдел по разработке собственных ускорителей искусственного интеллекта — модели и оборудование будут разрабатываться параллельно, что обеспечит быструю и эффективную работу систем, передаёт Business Insider. Ранее стало известно, что кандидатом в производители этих чипов является Samsung. 
Источник изображения: anthropic.com Anthropic решила разработать собственные ИИ-ускорители в связи с высоким спросом на модели Claude. Компании в отрасли ИИ пытаются заключить как можно больше сделок в области ИИ-инфраструктуры. Anthropic также подписала соглашения с AWS, Google, Nvidia и AMD о доступе к вычислительному оборудованию; но для того, чтобы масштабировать свою деятельность по-настоящему и удовлетворять спрос на свои услуги в полной мере, партнёрских проектов явно недостаточно. Anthropic — не первая ИИ-лаборатория, которая решила построить собственный ускоритель. В июне OpenAI представила разработанный при участии Broadcom ускоритель Jalapeño, предназначенный специально для рабочих нагрузок ИИ-инференса. Google DeepMind уже давно пользуется ускорителями TPU, а Meta✴✴ готовится наладить выпуск собственных чипов MTIA. Anthropic ищет инженеров с опытом проектирования чипов для своего «отдела по проектированию собственного кремния». Официальных комментариев от компании пока не поступало. Google планирует за пару лет расширить выпуск ИИ-чипов TPU до 12–15 млн в год — прямо как Nvidia
31.07.2026 [16:39],
Павел Котов
Google в ближайшие годы намеревается резко нарастить производство собственных чипов для искусственного интеллекта и выйти на уровень производства компании Nvidia. По неофициальной информации, в 2028 году Google рассчитывает развернуть от 12 млн до 15 млн новейших ускорителей TPU v9. 
Источник изображения: cloud.google.com Если эти цифры подтвердятся, Google действительно достигнет показателей Nvidia: по оценкам аналитиков, в течение 2026 года Nvidia поставит 8,2 млн графических процессоров для центров обработки данных, и к 2028 году этот показатель может вырасти до 12,4 млн. Таким образом, один облачный провайдер готов выпускать ИИ-ускорители в объёмах, сопоставимых с ведущим поставщиком коммерческих чипов. В Google TPU девятого поколения, которые дебютируют как раз в 2028 году, будут использоваться четыре вычислительных кристалла, что соответствует общеотраслевому тренду на чиплетную компоновку; запланированный объём производства, как ожидается, более чем вдвое превысит потребности по сравнению с уровнем 2027 года. Размещение нескольких больших кристаллов на одном чипе требует передовых технологий межсоединений и упаковки, а их выпуск в больших масштабах усложняет задачу. Ограничивающим фактором грозят стать производственные мощности: TSMC в одиночку с таким заказом не справится, и, возможно, придётся подключать производственное подразделение Intel. Технологии упаковки у разных производителей отличаются, и используемые Intel EMIB или EMIB-T не имеют прямой совместимости с CoWoS-L. Google разрабатывает собственные чипы уже около десяти лет, и их роль в инфраструктуре увеличивается. Первоначально это был способ поддержать рабочие нагрузки, а сейчас речь идёт о широкой стратегии облачного бизнеса. Если Google в 2028 году достигнет своей цели, она может стать крупнейшим пользователем ИИ-ускорителей. Это не значит, что закупки у Nvidia придётся прекратить, но у Google будет значительно больше контроля над собственный вычислительной инфраструктурой и поставками. Сравнительных тестов Google TPU девятого поколения с Nvidia Rubin и Rubin Ultra пока нет. Масштаб планов поискового гиганта указывает, что конкуренция на рынке оборудования для ИИ всё больше зависит от объёмов развёртывания, а не только от производительности чипов. AMD бросила новый вызов Nvidia: представлен ускоритель Instinct MI455X с 432 Гбайт HBM4 и до четырёх раз быстрее предшественника
24.07.2026 [01:18],
Николай Хижняк
Компания AMD представила специализированные ИИ-ускорители Instinct MI455X для центров обработки данных. Они основаны на архитектуре CDNA 5 и предназначены для масштабного обучения ИИ, вывода результатов в системах искусственного интеллекта и стоечных системах. Каждый ускоритель включает 432 Гбайт памяти HBM4 и обеспечивает пиковую пропускную способность памяти до 23,3 Тбайт/с. 
Источник изображений: AMD AMD заявляет о наличии 320 млрд транзисторов в составе GPU Instinct MI455X и использовании 2-нм техпроцесса для его производства. Правда, корпус чипа объединяет сразу несколько технологических процессов, а не один техпроцесс для всех чиплетов. В составе GPU MI455X используются восемь чиплетов ACD (Accelerator Complex Dies), производящихся по техпроцессу TSMC N2. Эти чиплеты формируют 256 вычислительных блоков WGP (Work Group Processor). AMD также использует в составе GPU два чиплета Fabric (шины передачи данных и кеша) и два чиплета ввода-вывода, выпускаемых по 3-нм техпроцессу TSMC N3P.  Графический процессор оснащён 12 стеками памяти HBM4, подключёнными через 192-канальный интерфейс памяти. GPU обладает 192 Мбайт глобального кеша L2, разделённого на два блока по 96 Мбайт. Его подсистема ввода-вывода поддерживает два канала PCIe Gen 6 или три сетевых адаптера AMD AI-NIC с использованием UALink.  AMD заявляет для Instinct MI455X пиковую производительность в 20,13 Пфлопс в операциях MXFP8 и MXFP6. Производительность в операциях MXFP4 достигает 40,26 Пфлопс. По сравнению с Instinct MI355X новый Instinct MI455X предлагает в 1,5 раза больше памяти, обеспечивает в 2,9 раза более высокую пропускную способность памяти и в четыре раза более высокую производительность в операциях MXFP8 и MXFP4. Архитектура CDNA 5 добавляет блок Tensor Data Mover для прямой асинхронной передачи данных между глобальной памятью и локальным хранилищем данных. AMD также добавила кластеризацию рабочих групп, многоадресную передачу данных, механизм предварительной выборки данных, барьеры разделения и новый процессор команд, предназначенный для уменьшения задержек при их отправке. Особенности Instinct MI455X
Ускорители Instinct MI455X могут работать в режиме одного, двух или до восьми пространственных разделов. Режим NPS1 чередует адреса по всем двенадцати стекам памяти HBM4, тогда как NPS2 разделяет графический процессор на два домена по шесть стеков в каждом и предотвращает передачу данных между двумя основными группами кристаллов. AMD также анонсировала ускоритель Instinct MI430X для научных вычислений, задач суверенного ИИ и комбинированных задач AI-HPC, сочетающих искусственный интеллект и высокопроизводительные вычисления. Компания заявила для этих ускорителей производительность в 288 Тфлопс в операциях FP64, но не уточнила конфигурацию их памяти. Китай запустил мощнейший ускоритель тяжёлых ионов — он сможет воссоздавать процессы внутри звёзд и сверхновых
23.07.2026 [11:34],
Геннадий Детинич
В китайском городе Хуэйчжоу, провинция Гуандун, завершено строительство ускорительного комплекса HIAF (High Intensity Heavy-ion Accelerator Facility), предназначенного для получения сверхинтенсивных пучков тяжёлых ионов. 21 июля установка прошла технологическую приёмку и перешла к опытной эксплуатации. Это первый в мире ускорительный комплекс, объединяющий сверхпроводящий линейный ускоритель и кольцевые ускорители, способный воспроизводить атомные процессы внутри звёзд. 
Источник изображений: HIAF Проект стоимостью около 2,6 млрд юаней ($385 млн) разрабатывался Институтом современной физики (Institute of Modern Physics in Lanzhou) Китайской академии наук с 2009 года, а непосредственное строительство продолжалось семь лет. На площадке площадью примерно 32 гектара проложено около 2 км вакуумных каналов, значительная часть которых находится на глубине 13 м. HIAF стал первым крупным исследовательским комплексом, объединившим сверхпроводящий линейный ускоритель длиной около 100 м, быстродействующий кольцевой синхротрон окружностью примерно 570 м и накопительные кольца. Установка способна ускорять широкий диапазон частиц — от протонов и лёгких ядер до ионов урана — до энергий от миллионов до миллиардов электронвольт на нуклон. В ходе наладки интенсивность пучка кислорода достигла 2,5 × 1011 ионов за импульс, а висмута — 3,2 × 1010 ионов за импульс. Эти показатели превысили прежние международные рекорды соответственно в три и 7,5 раза (до этого рекорд принадлежал ускорителю из США). Максимальная энергия пучка кислорода составила 4,25 ГэВ. Для удержания и разгона столь плотных пучков инженеры создали импульсные источники питания, способные изменять ток на тысячи ампер примерно за 100 мс, обеспечивая скорость нарастания магнитного поля до 12 Тл/с. Напряжённость ускоряющего электрического поля достигает 35 кВ/м. Ионы движутся внутри камеры с титановыми стенками толщиной всего 0,3 мм, где поддерживается сверхвысокий вакуум порядка 10-12 мбар. В комплекс входят шесть экспериментальных станций, где будут проводиться эксперименты и синтезироваться уникальные радиоизотопы. Уже во время наладки массу короткоживущего изотопа золота-202 измерили вдвое точнее прежнего рекорда и зарегистрировали два новых изотопа.  Учёные намерены использовать HIAF для поиска границ существования атомных ядер и получения тысяч разновидностей нестабильных нуклидов, многие из которых живут лишь доли секунды. Столкновения быстрых тяжёлых ионов с мишенями создают микроскопические области чрезвычайно высокой температуры и давления, позволяя моделировать условия внутри звёзд, при взрывах сверхновых и на ранних этапах развития Вселенной. Помимо фундаментальной ядерной физики установка будет применяться для испытаний космической электроники и материалов на радиационную стойкость, разработки ядерных технологий, медицинских радиоизотопов и методов терапии опухолей. HIAF планируется эксплуатировать как международный научный центр, доступный исследовательским группам из разных стран. В России ускоритель тяжёлых ионов подобной мощности также близок к началу научной работы — это установка NICA в Дубне. Но, в отличие от китайского HIAF, российская система предназначена для столкновения встречных пучков ионов, тогда как HIAF ориентирована главным образом на облучение мишеней. Samsung готовит ИИ-ускоритель GAIA, который сделает недорогие ПК умнее
10.07.2026 [13:30],
Павел Котов
Samsung ведёт разработку чипа, способного существенно повысить производительность алгоритмов искусственного интеллекта на потребительских компьютерах. Чип, получивший название GAIA, характеризуется как ИИ-ускоритель для ПК, сообщает SamMobile. 
Источник изображения: BoliviaInteligente / unsplash.com Samsung уже предоставила прототипы ускорителя ведущим производителям ПК, таким как Lenovo и HP, которые тестируют его производительность. Чип предназначен для ПК среднего ценового сегмента на развивающихся рынках. GAIA будет производиться по 4-нм техпроцессу Samsung. Это чип с оптимизированным нейропроцессором (NPU), который повысит эффективность обработки ИИ-нагрузок непосредственно на устройстве. Принцип работы ускорителя мало отличается от NPU, которые интегрируются в мобильные чипы Samsung Exynos: GAIA, по сути, представляет собой реализацию NPU, специально разработанную для ПК. Он сможет выполнять основную работу по ускорению ИИ на устройствах, улучшая возможности вывода и обучения моделей. Samsung планирует интегрировать GAIA в систему вычислений в памяти (PIM) — это технология DRAM нового поколения, над которой компания также работает. Она позволит чипам памяти самостоятельно выполнять вычисления с хранящимися в них данными. Эта новаторская идея значительно расширит возможности ИИ на ПК; она окажется особенно полезной на развивающихся рынках, где цена становится сдерживающим фактором. Производители смогут использовать этот ускоритель в сочетании с недорогими компонентами и при этом обеспечивать комфортную работу алгоритмов ИИ. Meta✴ начнёт выпускать собственные ИИ-чипы уже в сентябре, чтобы меньше зависеть от Nvidia
09.07.2026 [18:41],
Павел Котов
Meta✴✴ рассчитывает начать производство своего чипа для систем искусственного интеллекта уже в сентябре в рамках стратегии по увеличению вычислительной мощности до 14 ГВт в следующем году, сообщает Reuters со ссылкой на внутреннюю служебную записку компании. 
Источник изображения: Igor Omilaev / unsplash.com Чип для центров обработки данных, получивший кодовое название Iris, разрабатывается в рамках проекта Meta✴✴ Training and Inference Accelerators (MTIA). Компания намеревается использовать специально разработанные микросхемы для моделей ИИ, работающих в соцсетях Facebook✴✴ и Instagram✴✴. Тестирование чипа заняло всего шесть недель, и серьёзных проблем выявлено не было — это свидетельствует о позитивной динамике для внутренних разработок, которые застопорились с момента их запуска пять лет назад. Сейчас в разработке участвует также Broadcom, а производственным подрядчиком выступает TSMC. Этот подход поможет компании снизить затраты на вычислительные ресурсы и снизить зависимость от сторонних поставщиков, в том числе Nvidia и AMD — крупномасштабное внедрение их продукции «было сложной задачей, и это отняло у нас время», говорится в служебной записке. Meta✴✴ представила Iris в марте вместе с тремя другими ИИ-процессорами. Компания планирует выпускать обновлённые чипы примерно каждые полгода тогда как другие игроки делают это с интервалом в год или более. В этом году гигант соцсетей намеревается развернуть вычислительную инфраструктуру мощностью 7 ГВт, а в 2027 году — удвоить данный показатель. По итогам года Meta✴✴ может потратить до $145 млрд на инфраструктуру для ИИ. Помимо Broadcom, компания заручилась поддержкой Samsung как поставщика чипов оперативной памяти, Sandisk как поставщика чипов постоянной памяти и Sumitomo Electric как поставщика волоконно-оптического оборудования. |
|
✴ Входит в перечень общественных объединений и религиозных организаций, в отношении которых судом принято вступившее в законную силу решение о ликвидации или запрете деятельности по основаниям, предусмотренным Федеральным законом от 25.07.2002 № 114-ФЗ «О противодействии экстремистской деятельности»; |
© 1997—2026 Электронное периодическое издание "3ДНьюс" | Свидетельство о регистрации СМИ Эл ФС 77-22224
выдано Федеральной Службой по надзору за соблюдением законодательства в сфере массовых коммуникаций и охране культурного наследия
При цитировании документа ссылка на сайт с указанием автора обязательна. Полное заимствование документа является
нарушением
российского и международного законодательства и возможно только с согласия редакции 3DNews.
MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
