Успехи AMD в разработке серверных процессоров EPYC на фоне проблем Intel с запуском некоторых поколений Xeon привели к постоянному росту в последние годы доли рынка серверных процессоров AMD, причём как по количеству единиц, так и по выручке, пишет ресурс HardwareLuxx. Впрочем, и AMD, и Intel уже угрожает Arm.

В последнем отчёте Bank of America отмечается, что если в 2017 году доля рынка Intel составляла почти 100 %, в то время как процессоры AMD и Arm на нём практически, то в 2024 году доля AMD на рынке серверных процессоров составила около 33 % (и продолжает расти), а доля рынка Intel сократилась почти до 63 %. Переломный момент наступил после появления архитектуры AMD Zen и проблем Intel с переводом Xeon на более тонкие техпроцессы. К концу 2022 года доля рынка AMD превысила отметку в 20 %, в то время как доля Intel впервые упала ниже 75 %.

Согласно оценкам Bank of America, основанным на данных IDC и Mercury Research, доля AMD на рынке серверных процессоров вырастет в 2025 году примерно до 36 %, в то время как доля Intel снизится примерно до 55 %. Также растёт конкуренция со стороны серверных процессоров с архитектурой Arm, поскольку поставщики облачных услуг ищут более энергоэффективные и экономичные варианты, а совокупная стоимость владения (TCO) в ЦОД становится все более важным фактором. Прогнозируется, что в следующем году на них будет приходиться примерно 9 % рынка серверных процессоров.

Источник изображения: BofA Global Research

В 2027 году, как ожидается доля рынка AMD может достичь 40 %, а доля Intel упадет ниже 50 %. Доля процессоров с Arm-архитектурой может составить от 10 до 12 %. Сама Arm Holdings намерена уже до конца этого занять половину рынка чипов для ЦОД, куда, впрочем, входят не только CPU. SoftBank, владеющая крупнейшей долей в Arm Holdings, решила приобрести разработчики серверных Arm-процессоров Ampere Computing.

С 2028 года ожидается, что AMD и Intel будут в равных условиях. Следует отметить, что речь идёт о доле рынка исходя из выручки, то есть о продажах в денежном выражении, а не в количественном. Доход AMD в основном приносят высокопроизводительные многоядерные процессоры, в то время как Intel по-прежнему выпускает различные недорогие чипы. Как полагают аналитики, эта тенденция вряд ли изменится. AMD демонстрирует устойчивое развитие в серверном сегменте и готовит процессоры Venice, в то время как Intel пытается переломить ситуацию с помощью серии Xeon 6.

Компания HPE представила серверы ProLiant Compute DL325 и DL345 поколения Gen12, оптимизированные для рабочих нагрузок с интенсивным использованием памяти, таких как виртуализация и периферийные вычисления. В основу новинок положена аппаратная платформа AMD EPYC Turin. Серверы 12-го поколения на базе Intel Xeon 6 компания представила зимой.

Поставки систем будут организованы в июле нынешнего года. Тогда же, по-видимому, будт раскрыты полные характеристики новинок. Пока известно, что модель ProLiant Compute DL325 Gen12 выполнена в форм-факторе 1U. Она имеет односокетную конфигурацию с возможностью использования воздушного и жидкостного охлаждения. Доступны 24 слота для модулей оперативной памяти, а максимально поддерживаемый объём ОЗУ составляет 6 Тбайт.

Источник изображений: HPE

Сервер будет предлагаться в различных конфигурациях, в том числе с возможностью установки до четырёх однослотовых GPU. Есть два разъёма OCP NIC 3.0 SFF. Во фронтальной части расположены отсеки для SFF-накопителей: в частности, предусмотрено исполнение с восемью посадочными местами для таких устройств. Сзади находятся порты USB, гнездо RJ45 для сетевого кабеля, аналоговый интерфейс D-Sub. Упомянуты средства управления HPE Integrated Lights-Out (HPE iLO 7). Говорится о защите от будущих кибератак, основанных на квантовых вычислениях.

Вариант ProLiant Compute DL345 Gen12, по сути, представляет собой модификацию DL325 в формате 2U. Ключевые характеристики остались прежними: один разъём для процессора EPYC Turin (до 192 вычислительных ядер), 24 слота для модулей ОЗУ и два разъёма OCP NIC 3.0 SFF. При этом предоставляются более широкие возможности в плане формирования подсистемы хранения данных и установки карт расширения. Прочие технические характеристики серверов пока не раскрываются.

В Норвегии введён в эксплуатацию самый мощный в стране суперкомпьютер — система Olivia, созданная корпорацией HPE. Комплекс расположен в дата-центре Лефдаль (Lefdal Mine Datacenter, LMD) на базе бывшего рудника, а для его охлаждения используется холодная вода из близлежащего фьорда.

Машина построена на платформе HPE Cray Supercomputing EX (EX254n). В её состав входят 252 узла, каждый из которых содержит два 128-ядерных процессора AMD EPYC 9745 (Turin). В сумме это даёт 64 512 CPU-ядер. Кроме того, задействован GPU-кластер с 76 узлами, оснащёнными четырьмя гибридными суперчипами NVIDIA GH200: таким образом, в общей сложности применены 304 ускорителя. Используется интерконнект HPE Slingshot 11. За хранение данных отвечает система HPE Cray ClusterStor E1000 вместимостью 5,3 Пбайт.

В текущей конфигурации GPU-кластер Olivia обладает производительностью 13,2 Пфлопс (FP64) и пиковым быстродействием 16,8 Пфлопс. При этом энергопотребление составляет 219 кВт. Таким образом, машина демонстрирует производительность в 60,274 Гфлопс/Вт.

В июньском рейтинге мощнейших суперкомпьютеров мира TOP500 GPU-комплекс Olivia располагается на 117-й позиции, тогда как в списке самых энергоэффективных суперкомпьютеров GREEN500 он занимает 22-ю строку. CPU-блок Olivia занимает 271-е место в рейтинге с фактической и пиковой FP64-производительностью 4,25 и 4,95 Пфлопс соответственно.

Источник изображения: Sigma2

Olivia эксплуатируется государственной компанией Sigma2. Применять суперкомпьютер планируется для проведения исследований в различных областях, включая изменения климата, здравоохранение, ИИ и пр. Суперкомпьютер обладает возможностями для дальнейшего расширения. В частности, количество ядер CPU может быть увеличено до 119 808. Кроме того, могут быть добавлены ещё 224 ускорителя.

AMD вместе с ускорителями Instinct MI350X/MI355X представила 7-ю версию своего открытого программного стека ROCm (Radeon open compute). Как сообщает компания, ROCm 7.0 предназначен для удовлетворения растущих потребностей рабочих нагрузок генеративного ИИ и HPC, одновременно расширяя возможности разработчиков за счёт доступности, эффективности и активного сотрудничества сообщества.

По данным AMD, платформа ROCm 7 предлагает более чем в 3,5 раза большую производительность инференса, чем ROCm 6, и в 3 раза большую эффективность обучения. Это стало возможным благодаря улучшениям производительности и поддержке типов данных с меньшей точностью, таких как FP4 и FP6. Дальнейшие улучшения в коммуникационных стеках позволили оптимизировать использование ускорителя и перемещение данных.

ROCm 7 поддерживает распределённый инференс, а также фреймворки SGLang, vLLM и llm-d. Платформа ROCm 7 создавалась совместно с этими партнёрами, включая разработку общих интерфейсов и примитивов для обеспечения эффективного распределённого инференса на платформах AMD.

Источник изображений: AMD

Вместе с ROCm 7 компания представила MLOps-платформу ROCm Enterprise AI для бесперебойных ИИ-операций в корпоративном сегменте. Платформа предлагает инструменты для тонкой настройки модели и интеграции как со структурированными, так и неструктурированными рабочими процессами. AMD заявила, что работает с партнёрами по экосистеме над созданием эталонных реализаций для таких приложений, как чат-боты и обобщение документов.

AMD отметила, что тесное партнёрство гарантирует разработчикам доступ к лучшим в своем классе инструментам, постоянному улучшению производительности и открытой среде для быстрой итерации и развёртывания. Также AMD представила партнёров экосистемы ROCm, которые используют преимущества данной платформы:

• Meta✴ — выполнение рабочих нагрузок ранжирования, рекомендаций и генерации контента на ускорителях AMD Instinct, в том числе с использованием моделей Llama.
• Microsoft — Instinct MI300X теперь поддерживает как проприетарные, так и открыте модели в Azure.
• Red Hat OpenShift AI — поддержка масштабируемого инфренса LLM и ИИ-операций с ROCm на Red Hat OpenShift AI для гибридных облачных сред.
• Cohere — развёртывание модели Command R+ со 104 млрд параметров и контекстным окном в 128 тыс. токенов на ускорителях AMD Instinct с использованием vLLM и ROCm для инференса корпоративного уровня.

Кроме того, AMD представила «простую в использовании платформу для разработчиков» AMD Developer Cloud, обеспечивающую быстрый доступ к AMD Instinct с возможностью масштабирования от одного (192 Гбайт памяти) до восьми AMD Instinct MI300X (1536 Гбайт памяти). Сообщается, что конфигурации с одним ускорителем в основном используются для рабочих нагрузок инференса на «лёгких» моделях, тогда как максимальная конфигурация обеспечивает распределённое обучение, тонкую настройку и высокопроизводительный инференс для крупномасштабных моделей.

AMD сообщила, что платформа AMD Developer Cloud была разработана с учётом четырёх основных целей:

• Ускорение внедрения AMD GPU — расширение доступа к ускорителям для широкого круга разработчиков и их сообществ;
• Демонстрация производительности — практический опыт компании подчёркивает удобство использования и развёртывания AMD GPU, гарантируя разработчикам возможность использовать всю их мощь;
• Поддержка open source — компания предоставляет возможность ключевым участникам легко интегрировать собственную поддержку AMD GPU в свои проекты;
• Содействие обучению и сотрудничеству — наличие образовательного контента по запросу и интерактивных форумов.

По словам компании, AMD Developer Cloud предполагает различные варианты использования. Решение идеально подходит для независимых разработчиков AI/ML, работающих над низкоуровневым программированием, разработкой ядер (kernel) или корпоративных приложений и проектов, нацеленных на нативную поддержку AMD. Также платформу можно использовать для мероприятий и хакатонов, обеспечивая масштабируемую поддержку образовательных и практических мероприятий с предоставлением кредитов на использование ускорителей во время семинаров, хакатонов, конкурсов и демонстраций.

Также с выходом ROCm 7 появилась поддержка ноутбуков и рабочих станциях на Windows с видеокартами Radeon и процессорами Ryzen AI. С этим связан ещё один важный анонс — компания представила программу ROCm on Radeon Test Drive, которая будет запущена этим летом партнёрстве с различными поставщиками оборудования (первыми стали Colfax и System76), чтобы упростить разработчикам возможность опробовать ROCm на GPU Radeon, передаёт Phoronix. В рамках Radeon Test Drive предоставляется возможность удалённо протестировать GPU Radeon (PRO).

AMD продолжает укреплять команду специалистов в сфере ИИ за счёт привлечения талантливых разработчиков, а также поглощения ИИ-стартапов. На минувшей неделе Шарон Чжоу (Sharon Zhou, вторая справа на фото ниже), соучредитель и гендиректор ИИ-стартапа Lamini (PowerML Inc.) сообщила в соцсети X, что она и несколько сотрудников присоединяются к AMD.

Комментируя переход, представитель AMD сообщил ресурсу CRN, что это было наймом специалистов, а не приобретением команды, как это было в случае с разработчиком ИИ-чипов Untether AI, который фактически прекратил существование после сделки. В настоящее время неизвестно, какой будет дальнейшая судьба Lamini, которую в прошлом году покинул Грег Диамос (Greg Diamos), бывший архитектор ПО NVIDIA CUDA, основавший компанию вместе с Чжоу в 2022 году.

До основания Lamini Чжоу работала менеджером по ML-продуктам в Google, менеджером по продуктам в ИИ-стартапах Kensho Technologies и Tamr, а также занимала должность внештатного преподавателя компьютерных наук в Стэнфордском университете, где она получила докторскую степень по этой же специальности. В AMD её назначили на должность вице-президента по ИИ.

Источник изображения: Sharon Zhou/X

Платформа Lamini позволяет компаниям настраивать и кастомизировать большие языковые модели (LLM) с использованием собственных данных. В частности, Lamini предложила новый подход под названием Mixture of Memory Experts (MoME), направленный на повышение производительности LLM и фактической точности путем радикального снижения частоты галлюцинаций с 50 % до 5 %. Утверждается, что этот подход позволяет значительно сократить объём вычислительных ресурсов для обучения LLM, а также продолжительность этого процесса.

В 2023 году AMD представила Lamini как одного из первых независимых поставщиков ПО, поддержавших её ускорители Instinct. В сентябре того же года Lamini сообщила, что использует более чем 100 ускорителей серии Instinct MI200 и что платформа AMD ROCm «достигла программного паритета» с NVIDIA CUDA. До определённого момента ИИ-платформа Lamini была единственной коммерческой платформой, целиком и полностью работающей на базе AMD Instinct.

В прошлом году стартап привлек финансирование в размере $25 млн от нескольких инвесторов, включая венчурное подразделение AMD, Эндрю Ына (Andrew Ng), гендиректора Dropbox Дрю Хьюстона (Drew Houston), и Лип-Бу Тана (Lip-Bu Tan), который в начале этого года стал гендиректором Intel. Помимо команды Untether AI, AMD приобрела в течение последних нескольких неделе разработчика систем кремниевой фотоники Enosemi и стартапа Brium, специализирующегося на инструментах оптимизации ИИ ПО для различной аппаратной инфраструктуры.

Вместе с анонсом ускорителей MI350X и MI355X также рассказала о планах на ближайшее будущее, включая выпуск ускорителей серий MI400 (Altair) в 2026 году и MI500 (Altair+) в 2027 году, а также решений UALink, Ultra Ethernet, DPU Pensando и стоечных архитектур, которые послужат основой ИИ-кластеров.

Так, AMD анонсировала новую архитектуру Helios AI с стойками двойной ширины, которая объединит процессоры AMD EPYC Venice с ядрами Zen 6, ускорители Instinct MI400 и DPU Vulcano. Благодаря приобретению ZT Systems компания смогла существенно ускорить разработку и интеграцию решений уровня стойки — Helios AI появятся уже в 2026 году.

Как сообщает DataCenter Dynamics, Эндрю Дикманн (Andrew Dieckmann), корпоративный вице-президент и генеральный менеджер AMD по ЦОД рассказал перед мероприятием, что решение об увеличении ширины стойки было принято в сотрудничестве с «ключевыми партнёрами» AMD, поскольку предложение должно соответствовать «правильной точке проектирования между сложностью, надёжностью и предоставлением преимуществ производительности».

По словам AMD, это позволит объединить тысячи чипов таким образом, чтобы их можно было использовать как единую систему «стоечного масштаба». «Впервые мы спроектировали каждую часть стойки как единую систему», — заявила генеральный директор AMD Лиза Су (Lisa Su) на мероприятии, пишет CNBC.

Источник изображений: AMD

Дикманн заявил, что Helios предложит на 50 % больше пропускной способности памяти и на 50 % больше горизонтальной пропускной способности (по сравнению с NVIDIA Vera Rubin), поэтому «компромисс [за счёт увеличения ширины стойки] был признан приемлемым, поскольку крупные ЦОД, как правило, ограничены не квадратными метрами, а мегаваттами».

Как указано в блоге компании, «Helios создана для обеспечения вычислительной плотности, пропускной способности памяти, производительности и горизонтального масштабирования, необходимых для самых требовательных рабочих ИИ-нагрузок, в готовом к развёртыванию решении, которое ускоряет время выхода на рынок».

Helios представляет собой сочетание технологий AMD следующего поколения, включая:

• Ускорители AMD Instinct MI400. Ожидается, что они будут предлагать до 432 Гбайт памяти HBM4, 20/40 Пфлопс (FP8/FP4), и 300-Гбайт/с полосу для горизонтального масштабирования. Эти ускорители обеспечат лидерство в производительности ИИ в стоечном масштабе для обучения массивных моделей и выполнения распределённого инференса.
• Возможность объединения до 72 ускорителей в одном домене посредством открытого стандарта UALink, что обеспечит совместимость и свободу выбора вендора. В Helios UALink используется для прямого объединения ускорителей между собой и с сетевыми адаптерами, а также (поверх Ethernet) для объединения ускорителей в нескольких узлах.
• Процессоры AMD EPYC Venice, которые получат до 256 ядер Zen 6. Они обеспечат до 1,7-кратный рост производительности и 1,6 Тбайт/с пропускной способности памяти в сравнении с текущими CPU.
• 800GbE DPU семейства Pensando Vulcano AI с поддержкой Ultra Ethernet и интерфейсами PCIe/UALink для прямого подключения к CPU и GPU. Vulcano имеет решающее значение для обеспечения быстрой и бесперебойной передачи данных в кластерах высокой плотности, эффективно устраняя узкие места в коммуникации для крупномасштабных ИИ-развертываний.

AMD отказалась сообщить стоимость анонсированных чипов, но, по словам Дикманна, ИИ-ускорители компании будут дешевле и в эксплуатации, и в приобретении в сравнении с чипами NVIDIA. «В целом, есть существенная разница в стоимости приобретения, которую мы затем накладываем на наше конкурентное преимущество в производительности, поэтому выходит значительная, исчисляемая двузначными процентами экономия», — сказал он.

AMD ожидает, что общий рынок ИИ-чипов превысит к 2028 году $500 млрд. Компания не указала, на какую долю общего пирога она будет претендовать — по оценкам аналитиков, в настоящее время у NVIDIA более 90 % рынка. Обе компании взяли на себя обязательство выпускать новые ИИ-чипы ежегодно, а не раз в два года, что говорит о том, насколько жёстче стала конкуренция и насколько важны передовые ИИ-технологии для гиперскейлеров.

AMD сообщила, что её чипы Instinct используются семью из десяти крупнейших игроков ИИ-рынка, включая OpenAI, Tesla, xAI и Cohere. По словам AMD, Oracle планирует предложить своим клиентам кластеры с более чем 131 тыс. ускорителей MI355X. Meta✴ сообщила, что уже использует AMD-кластеры для инференса Llama и что она планирует купить серверы с чипами AMD следующего поколения. В свою очередь, представитель Microsoft сказал, что компания использует чипы AMD для обслуживания ИИ-функций чат-бота Copilot.

AMD представила ускоритель Instinct MI355X для ИИ- и HPC-нагрузок, демонстрирующий значительный рост производительности в задачах инференса, но вместе с тем почти удвоенное энергопотребление по сравнению с MI300X 2023 года выпуска, сообщил ресурс ComputerBase. Есть и чуть более простая версия MI350X, менее требовательная к питанию и охлаждению.

AMD Instinct MI350X (Antares+) основан на оптимизированной архитектуре CDNA 4, отличающейся эффективной поддержкой новых форматов вычислений, в чём AMD ранее не была сильна. В дополнение к FP16 новый ускоритель поддерживает не только FP8, но также FP6 и FP4, которые актуальны для ИИ-нагрузок, особенно инференса. AMD во многом позиционирует Instinct MI350X как ускоритель для инференса, что имеет смысл, поскольку масштабирование MI350X по-прежнему ограничено лишь восемью ускорителями (UBB8), что снижает их конкурентоспособность по сравнению с ускорителями NVIDIA. Впрочем, для т.н. думающих моделей масштабирование тоже важно, что уже сказалось на продажах MI325X.

Источник изображений: AMD via ServeTheHome

Серия ускорителей AMD Instinct MI350X включает две модели: стандартный ускоритель Instinct MI350X мощностью 1000 Вт, который всё ещё можно использовать с системами воздушного охлаждения, а также более производительный Instinct MI355X до 1400 Вт, рассчитанный исключительно на работу с СЖО. Впрочем, AMD считает, что некоторые из её клиентов смогут использовать воздушное охлаждение для MI355X, пишет Tom's Hardware. В случае СЖО в одну стойку можно упаковать до 16 узлов (128 ускорителей MI355X), а в случае воздушного охлаждения — до 8 узлов (64 ускорителя MI350X). Для вертикального масштабирования предполагается использование UALink, для горизонтального — Ultra Ethernet.

Оба ускорителя будут поставляться с 288 Гбайт памяти HBM3E с пропускной способностью до 8 Тбайт/с. Сообщается, что ускоритель MI350X обладает максимальной производительностью в операциях FP4/FP6 в размере 18,45 Пфлопс, тогда как MI355X — до 20,1 Пфлопс. То есть обе модели серии Instinct MI350X превосходят ускоритель NVIDIA B300 (Blackwell Ultra), который с производительностью 15 FP4 Пфлопс. Что интересно, для векторных FP64-вычислений AMD сохранила тот же уровень производительности, что был у MI300X, а матричные FP64-вычисления стали почти вдвое медленнее. Тем не менее, это всё равно лучше, чем почти 30-кратное снижение скорости FP64-расчётов при переходе от B200 к B300.

Если сравнивать производительность новых чипов с предшественником, то производительность MI350X в вычислениях с точностью FP8 составляет около 9,3 Пфлопс, в то время как у MI355X, как сообщается, этот показатель составляет 10,1 Пфлопс, что значительно выше, чем 5,22 Пфлопс у Instinct MI325X (во всех случаях речь идёт о разреженных вычислениях). MI355X также превосходит NVIDIA B300 на 0,1 Пфлопс в вычислениях FP8. Формально разница между MI350X и MI355X не так велика, но на практике она может достигать почти 20 % из-за возможности более долго поддерживать частоты при наличии СЖО. В целом, по словам AMD, в ИИ-тестах MI350X/MI355X быстрее MI300X в 2,6–4,2 раза в зависимости от задачи и до 1,3 раз быстрее (G)B200, но при этом значительно дешевле последних.

Компоновка MI350X/MI355X напоминает компоновку MI300X. Есть восемь 3-нм (TSMC N3P) XCD-чиплетов, лежащих поверх двух 6-нм (N6) IO-тайлов (IOD) и обрамлённых восемью стеками HBM3E. Переход к двум IOD повлиял и на NUMA-домены, поскольку теперь память можно поделить только пополам. А вот вычислительных инстансов может быть до восьми.

Используется комбинированная 3D- и 2.5D-компоновка чиплетов, причём для связи IOD, т.е. двух половинок всего чипа, используется шина Infinity Fabric AP с пропускной способностью 5,5 Тбайт/с. Каждый XCD содержит 36 CU, из которых активно только 32 (для повышения процента годных чипов), и общий L2-кеш объёмом 4 Мбайт. Все XCD подключены к Infinity Cache объёмом 256 Мбайт. Для связи с внешним миром есть один интерфейс PCIe 5.0 x16 (128 Гбайт/с) и семь линий Infinity Fabric (1075 Гбайт/с), которые как раз и позволяют объединить восемь ускорителей по схеме каждый-с-каждым.

Технический директор AMD Марк Пейпермастер (Mark Papermaster) заявил, что отрасль продолжит разрабатывать всё более мощные процессоры и ускорители для суперкомпьютеров, чтобы достичь производительности зеттафлопсного уровня примерно через десятилетие. Однако этот рост будет достигаться ценой резкого увеличения энергопотребления, поэтому суперкомпьютер с производительностью такого уровня будет потреблять примерно 500 МВт — половину того, что вырабатывает средний реактор АЭС.

Для поддержания роста производительности пропускная способность памяти и масштабирование мощности тоже должны расти. Согласно расчётам AMD, пропускная способность памяти ускорителя должна более чем удваиваться каждые два года, чтобы сохранить соотношение ПСП к Флопс. Это потребует увеличения количества стеков HBM на один ускоритель, что приведёт к появлению более крупных и более энергоёмких ускорителей и модулей.

Instinct MI300X имел пиковую мощность 750 Вт, Instinct MI355X имеет пиковую мощность 1400 Вт, в 2026–2027 гг., по словам Пейпермастера, нас ждут ускорители мощностью 1600 Вт, а в конце десятилетия — уже 2000 Вт. У чипов NVIDIA энергопотребление ещё выше — ожидается, что у ускорителей Rubin Ultra с четырьмя вычислительными чиплетами энергопотребление составит до 3600 Вт. На фоне растущего энергопотребления суперкомпьютеры и ускорители также быстро набирают производительность. Согласно презентации AMD на ISC 2025, эффективность производительности увеличилась с примерно 3,2 ГФлопс/Вт в 2010 году до примерно 52 Гфлопс/Вт к моменту появления экзафлопсных систем, таких как Frontier.

Поддержание такого темпа роста производительности потребует удвоения энергоэффективности каждые 2,2 года, пишет Tom's Hardware. Прогнозируемая система зетта-класса потребует эффективность на уровне 2140 Гфлопс/Вт, т.е. в 41 раз выше, чем сейчас. AMD считает, что для значительного повышения производительности суперкомпьютеров через десятилетие потребуется не только ряд прорывов в архитектуре чипов, но и прорыв в области памяти и интерконнектов.

Компания Synology анонсировала сетевое хранилище данных RackStation RS2825RP+ для предприятий малого и среднего бизнеса. Устройство, рассчитанное на монтаж в стойку, выполнено на аппаратной платформе AMD, а в качестве ОС применяется фирменная система DiskStation Manager (DSM) на основе веб-интерфейса.

Новинка несёт на борту процессор Ryzen Embedded V1780B с четырьмя ядрами (восемь потоков), работающими на частоте до 3,6 ГГц. Базовая конфигурация включает 8 Гбайт оперативной памяти DDR4 ECC с возможностью расширения до 32 Гбайт (два модуля UDIMM).

Во фронтальной части расположены 16 отсеков для накопителей LFF/SFF с интерфейсом SATA-3. Поддерживается формирование массивов RAID 0/1/5/6/10. При необходимости можно добавить модуль расширения RX1225RP, предоставляющий ещё 12 посадочных мест для накопителей LFF/SFF. Допускается горячая замена.

Источник изображений: Synology

Хранилище RackStation RS2825RP+ располагает двумя сетевыми портами 1GbE и портом 10GbE (все на основе разъёмов RJ45), двумя портами USB 3.0 и коннектором Mini-SAS HD. Есть также слот PCIe 3.0 x8, в который может быть установлен адаптер для M.2 SSD, сетевой контроллер 10GbE или 25GbE. Новинка выполнена в форм-факторе 3U с размерами 132,3 × 482 × 656,5 мм, а масса составляет 17,3 кг. Установлены два блока питания мощностью 550 Вт каждый. В системе охлаждения задействованы три вентилятора диаметром 80 мм. Диапазон рабочих температур — от 0 до +35 °C.

Для устройства заявлена поддержка протоколов SMB1/2/3 (CIFS), NFSv3/4/4.1, NFS Kerberized sessions, iSCSI, HTTP(S), FTP, SNMP, LDAP, CalDAV. Производительность достигает 3519 Мбайт/с при последовательном чтении и 1790 Мбайт/с при последовательной записи. Приём заказов на хранилище уже начался.

В последние дни компания AMD активно занимается покупками компаний, так или иначе задействованных в разработке ИИ-технологий. Одним из последних событий стала покупка стартапа Brium, специализирующегося на инструментах разработки и оптимизации ИИ ПО, сообщает CRN. AMD, по-видимому, всерьёз обеспокоилась развитием программной экосистемы после того, как выяснилось, что именно ПО не даёт раскрыть весь потенциал ускорителей Instinct.

О покупке Brium, в состав которой входят «эксперты мирового класса в области компиляторов и программного обеспечения для ИИ», было объявлено в минувшую среду. Финансовые условия сделки пока не разглашаются. По словам представителя AMD, передовое ПО Brium укрепит возможности IT-гиганта «поставлять в высокой степени оптимизированные ИИ-решения», включающие ИИ-ускорители Instinct, которые играют для компании ключевую роль в соперничестве с NVIDIA. Дополнительная информация изложена в пресс-релизе AMD.

В AMD уверены, что разработки Brium в области компиляторных технологий, фреймворков для выполнения моделей и оптимизации ИИ-инференса позволят улучшить эффективность и гибкость ИИ-платформы нового владельца. Главное преимущество, которое AMD видит в Brium — способность стартапа оптимизировать весь стек инференса до того, как модель начинает обрабатываться аппаратным обеспечением. Это позволяет снизить зависимость от конкретных конфигураций оборудования и обеспечивает ускоренную и эффективную работу ИИ «из коробки».

В частности, команда Brium «немедленно» внесёт вклад в ключевые проекты вроде OpenAI Triton, WAVE DSL и SHARK/IREE, имеющие решающее значение для более быстрой и эффективной эксплуатации ИИ-моделей на ускорителях AMD Instinct. У технического директора Brium Квентина Коломбета (Quentin Colombet) десятилетний опыт разработки и оптимизации компиляторов для ускорителей в Google, Meta✴ и Apple.

Источник изображения: AMD

Компания сосредоточится на внедрении новых форматов данных вроде MX FP4 и FP6, которые уменьшают объём вычислений и снижают энергопотребление, сохраняя приемлемую точность моделей. В результате разработчики могут добиться более высокой производительности ИИ-моделей, снижая затраты на оборудование и повышая энергоэффективность.

Покупка Brium также поможет ускорить создание open source инструментов. Это даст возможность AMD лучше адаптировать свои решения под специфические потребности клиентов из разных отраслей. Так, Brium успешно адаптировала Deep Graph Library (DGL) — фреймворк для работы с графовыми нейронными сетями (GNN) — под платформу AMD Instinct, что дало возможность эффективно запускать передовые ИИ-приложения в области здравоохранения. Такого рода компетенции повышают способность AMD предоставлять оптимальные решения для отраслей с высокой добавленной стоимостью и расширять охват рынка.

Brium — лишь одно из приобретений AMD за последние дни для усиления позиций в соперничестве с NVIDIA, доминирование которой на рынке ИИ позволило получить в прошлом году выручку, более чем вдвое превышавшую показатели AMD и Intel вместе взятых. В числе последних покупок — стартап Enosemi, работающий над решениями в сфере кремниевой фотоники, поставщик инфраструктуры ЦОД ZT Systems, а также софтверные стартапы Silo AI, Nod.ai и Mipsology. Кроме того, совсем недавно компания купила команду Untether AI, не став приобретать сам стартап.

Компания AMD объявила об очередной за несколько дней корпоративной покупке. Она наняла неназванное количество сотрудников Untether AI, разрабатывающей ИИ-чипы для энергоэффективного инференса в ЦОД и на периферии, сообщает Silicon Angle. Первым информацией о сделке поделился представитель рекрутинговой компании SBT Industries, специализирующейся на полупроводниковой сфере.

Позже в AMD подтвердили, что компания приобрела «талантливую команду инженеров по аппаратному и программному ИИ-обеспечению» у Untether AI. Новые сотрудники помогут оптимизировать разработку компиляторов и ядер ИИ-систем, а также улучшить проектирование чипсетов, их проверку и интеграцию.

Вероятно, сделку завершили в прошлом месяце, причём в команду не вошёл глава Untether Крис Уокер (Chris Walker), перешедший в стартап из Intel и возглавивший его в начале 2024 года. Судя по информации из соцсетей, Уокер покинул компанию в мае. Сделка довольно необычна, поскольку никаких активов компании не покупалось, но Untether AI уже объявила о закрытии бизнеса и поставок или поддержки чипов speedAI и ПО imAIgine Software Development Kit (SDK).

Источник изображения: Untether AI

Untether AI была основана 2018 году в Торонто (Канада). В июле 2021 года стартап привлёк $125 млн в раунде финансирования, возглавленном венчурным подразделением Intel Capital. Компания разрабатывала энергоэффективные чипы для инференса для периферийных решений, потребляющих мало энергии. В одной упаковке объединялись модули для вычислений и память. В октябре 2024 года начала продажи чипа speedAI240 Slim (развитие speedAI240). speedAI240 Slim, по данным компании, втрое энергоэффективнее аналогов в сегменте ЦОД.

Помимо Intel, Untether AI имела партнёрские отношения с Ampere Computing, Arm Holdings и NeuReality. Буквально в минувшем апреле Уокер сообщил журналистам, что компания отметила большой спрос на свои чипы для инференса со стороны покупателей, ищущих альтернативы продуктам NVIDIA с более высокой энергоёмкостью. Более того, в прошлом году компания договорилась с индийской Ola-Krutrim о совместной разработке ИИ-ускорителей не только для инференса, но и для тюнинга ИИ-моделей.

Покупка состоялась всего через два дня после объявления о приобретении малоизвестного стартапа Brium, специализировавшегося на инструментах разработки и оптимизации ИИ ПО. Вероятно, AMD заинтересована в использовании его опыта для оптимизации инференса на отличном от NVIDIA оборудовании. Сделка с Brium состоялась всего через шесть дней после того, как AMD объявила о покупке разработчика систем кремниевой фотоники Enosemi. Это поможет AMD нарастить компетенции в соответствующей сфере, поскольку всё больше клиентов пытаются объединять тысячи ускорителей для поддержки интенсивных ИИ-нагрузок.