По словам Arm, с 2021 года количество заказчиков, использующих в дата-центрах Arm-чипы, выросло в 14 раз до 70 тыс. Под руководством генерального директора компании Рене Хааса (Rene Haas) разработчик полупроводниковых технологий расширяет бизнес работал над продвижением своих решений на рынке ПК и существенно нарастив продажи на рынке чипов для ЦОД, сообщает Reuters. По словам IDC, Arm-чипы постепенно захватывают рынок, но до доминирования на рынке ЦОД им ещё далеко.

Как и другие полупроводниковые компании, Arm немало выиграла от ИИ-бума — значительная доля роста в сегменте решений для ЦОД связана именно с ИИ. Компания заявила, что число стартапов, использующих Arm-архитектуру для чипов с 2021 года выросло в 12 раз. Это помогает компании, поскольку сегменты ПК и мобильных решений развиваются весьма медленно. Компания отказалась предоставить годовой финансовый прогноз при публикации последнего отчёта, сославшись на неопределенность на рынках.

Источник изображения: Arm

Ранее рынок ЦОД считался довольно сложным для проникновения на него Arm-технологий, но не так давно AWS, Google и Microsoft занялись разработкой собственных чипов для дата-центров на Arm-архитектуре. Amazon уже представила несколько поколений классических серверных CPU для дата-центров с 2018 года, а также варианты для ИИ-задач — с тех пор она добавила миллионы чипов на базе Arm для обслуживания своей облачной платформы. Пользователи некоторых сервисов могут даже не знать, что их задачи обрабатываются Arm-процессорами Amazon.

Для успеха компании, создающей полупроводниковые технологии, необходимо, чтоб их поддерживали разработчики приложений по всему миру. По данным Arm, компания с 2021 года добилась приблизительного удвоения числа приложений, работающих на Arm-процессорах — приблизительно до 9 млн. Количество разработчиков, работающих с вычислительной архитектурой Arm, увеличилось с 2021 года в 1,5 раза до 22 млн человек.

Компания D-Robotics, по сообщению CNX Software, выпустила одноплатный компьютер RDK X5, предназначенный для различных задач компьютерного зрения, управления робототехникой и машинного обучения. Устройство работает под управлением Ubuntu 22.04 и поддерживает популярные фреймворки с открытым исходным кодом, такие как ROS, TensorFlow и PyTorch.

Новинка оборудована процессором Sunrise X5 с восемью ядрами Arm Cortex-A55, работающими на частоте 1,5 ГГц. Интегрированный графический ускоритель с быстродействием 32 Гфлопс обеспечивает возможность (де-)кодирования видео в форматах H.265/H.264 с разрешением до 3840 × 2160 пикселей (60 к/с). Встроенный нейропроцессорный блок обладает ИИ-производительностью до 10 Топс. Благодаря этому, как отмечается, системы на основе RDK X5 способны эффективно анализировать свое окружение в сложных условиях, включая плохое освещение и блики.

Источник изображения: D-Robotics

Изделие может комплектоваться 4 или 8 Гбайт оперативной памяти LPDDR4. Для хранения данных применяется карта microSD. Есть сетевой контроллер 1GbE с опциональной поддержкой PoE, адаптеры Wi-Fi 6 и Bluetooth 5.4.

Одноплатный компьютер располагает четырьмя портами USB 3.0 Type-A, разъёмами USB 2.0 Type-C и Micro-USB, гнездом RJ45, портом HDMI (до 1080p60), стандартным аудиогнездом на 3,5 мм. Кроме того, есть два интерфейса MIPI CSI (по 4 линии) для подключения камер с поддержкой стереоскопического зрения, интерфейс MIPI DSI (4 линии), 40-контактная колодка GPIO (UART, PWM, I2C, SPI, I2S). Питание (5 В / 5 A) подаётся через коннектор USB Type-C. Габариты платы составляют 85 × 56 × 20 мм. Эксплуатироваться изделие может при температурах от -20 до +60 °C. Цена начинается примерно с $90.

Компания Radxa, по сообщению ресурса CNX Software, готовит к выпуску производительный одноплатный компьютер Cubie A7A, построенный на аппаратной платформе Allwinner. Устройство подходит в том числе для работы с ИИ-приложениями.

Применён чип Allwinner A733, конструкция которого включает два ядра Arm Cortex-A76 с частотой до 2 ГГц, шесть ядер Arm Cortex-A55 с частотой до 1,79 ГГц, а также ядро реального времени RISC-V E902. В оснащение входят графический ускоритель Imagination Technologies BXM-4-64 MC1 и VPU-блок с возможностью декодирования материалов 8Kp24 H.265/VP9/AVS2 и кодирования видео 4Kp30 H.265/H.264. Опционально доступен NPU с быстродействием до 3 Топс для ускорения ИИ-операций.

Источник изображения: linux-sunxi

Одноплатный компьютер способен нести на борту 2, 4, 8 или 16 Гбайт оперативной памяти LPDDR5-4800. Могут быть установлены флеш-накопитель eMMC/UFS и карта microSD. Имеется чип SPI Flash (Winbond W25Q128JWPIQ) ёмкостью 128 Мбит. В оснащение входят сетевой контроллер 1GbE (Maxio MAE0621A) с поддержкой PoE, адаптеры Wi-Fi 6 (2,4/5 ГГц) и Bluetooth 5.4 (Quectel FCU760K).

Предусмотрены три порта USB 2.0, по одному разъёму USB 3.0 и USB 2.0 OTG Type-C, интерфейс HDMI 2.0b, коннекторы MIPI FPC и MIPI CSI, разъём RJ45 для сетевого кабеля, а также 40-контактная колодка GPIO. Питание 5 В / 4 А подаётся через разъём USB Type-C. Размеры изделия составляют 85 × 56 мм.

Предполагается, что устройства на базе Radxa Cubie A7A смогут функционировать под управлением Android.

Серверы на базе Arm-чипов стремительно набирают популярность — в 2025 году их поставки должны вырасти на 70 %. Тем не менее, этого не хвататит, чтобы к концу года добиться планируемого Arm Holdings охвата рынка в 50 %, сообщает The Register. Аналитики IDC утверждают, что Arm-серверы пользуются массовым спросом в основном благодаря стоечным системам вроде NVIDIA GB200 NVL72.

В новейшем отчёте Worldwide Quarterly Server Tracker эксперты IDC подсчитали, что в текущем году на Arm-серверы придётся 21,1 % от общего объёма мировых поставок. Ожидается, что поставки серверов с хотя бы одним ИИ-ускорителем вырастут на 46,7 %, на них придётся в текущем году около половины рыночной стоимости. Всего за три года, по оценкам IDC, рынок серверов должен вырасти втрое благодаря гиперскейлерам и облачным провайдерам.

В целом рынок серверов достиг в I квартале 2025 года $95,2 млрд, увеличившись год к году на 134,1 %. В результате IDC повысила прогноз на год до $366 млрд, на 44,6 % выше год к году — исторический максимум для данного сегмента. При этом поставки «стандартных» x86-серверов должны вырасти в 2025 году на 39,9 % до $283,9 млрд. При этом доля AMD непрерывно растёт. Сегмент альтернативных систем вырастет на 63,7 % год к году, а их общий прогнозируемый объём составит $82 млрд.

Источник изображения: NVIDIA / CoreWeave

По прогнозам IDC, наибольший рост, на 59,7 % год к году ожидается в США. К концу 2025 года на данный рынок будет приходиться почти 62 % общей выручки от продаж серверов. Ещё одной точкой роста является Китай. IDC прогнозирует рост на 39,5 % — более 21 % квартального дохода во всём мире. Регионы EMEA и Латинская Америка могут рассчитывать на 7 % и 0,7 % соответственно, а Канаду, вероятно, ожидает спад на 9,6 % из-за некой «очень крупной сделки» 2024 года.

В IDC подчёркивают, что спрос на большие вычислительные мощности для ИИ, вероятно, сохранится — эволюция от старых чат-ботов к рассуждающим моделям и агентному ИИ потребует роста производительности на несколько порядков, особенно для инференса.

Компания SiPearl анонсировала систему Seine Reference Server эталонного дизайна, предназначенную для установки процессоров Rhea1. Такие серверы подходят для решения различных задач в области молекулярного моделирования, обороны, энергетики, ИИ, вычислительной гидродинамики, материаловедения, астрофизики, химии и пр.

Чипы Rhea1, разработанные специалистами SiPearl, насчитывают 80 ядер Arm Neoverse V1 (Zeus). Есть четыре стека памяти HBM, а также четыре канала памяти DDR5. Поддерживаются 104 линии PCIe 5.0 в виде шести блоков x16 и двух блоков x4. Процессоры Rhea1 войдут в состав первого европейского суперкомпьютера экзафлопсного класса JUPITER.

Источник изображений: SiPearl

Референсный сервер Seine имеет модульную конструкцию. Он доступен в одно- и двухсокетной модификациях. В обоих случаях возможна установка двух накопителей с интерфейсом SATA и двух сетевых адаптеров с интерфейсом PCIe. В случае однопроцессорной системы допускается применение двух GPU-ускорителей.

Компания SiPearl выделяет несколько основных вариантов использования серверов эталонного дизайна. Это, в частности, задачи тестирования при разработке и портировании ПО, а также при интеграции различных компонентов. Использование платформы Seine также поможет снизить затраты на создание готовых аппаратных решений под чипы Rhea1. Кроме того, такие серверы могут использоваться для демонстрации возможностей партнёрам и конечным заказчикам.

Отмечается, что на сегодняшний день платформа Seine Reference Server используется в четырёх проектах, направленных на обеспечение технологического суверенитета, независимости и конкурентоспособности Европы: это инициативы Aero, OpenCUBE и Riser, связанные с формированием облачной инфраструктуры, а также Plasma-PEPSC для моделирования плазмы.

Компания Virtium Embedded Artists анонсировала вычислительный модуль iMX8M Mini DX-M1 SoM, предназначенный для использования в составе систем машинного зрения с поддержкой ИИ. Это могут быть дроны, платформы видеонаблюдения и обеспечения безопасности, средства автоматизированного контроля и мониторинга, транспортные комплексы и пр.

В основу изделия положен чип NXP i.MX 8M Mini с четырьмя ядрами Arm Cortex-A53 с тактовой частотой 1,6 ГГц (индустриальная версия) или 1,8 ГГц (коммерческий вариант) и ядром реального времени Cortex-M4F с частотой 400 МГц. Предусмотрены графические блоки Vivante GC320 2D GPU и Vivante GCNanoUltra 2D/3D GPU с поддержкой OpenVG 1.1, OpenGL ES 2.0, а также VPU-модуль с возможностью декодирования видео 1080p60 H.265, H.264, VP8, VP9 и кодирования материалов 1080p60 H.264, VP8. Объём оперативной памяти LPDDR4-3000 составляет 2 Гбайт, вместимость встроенного флеш-накопителя eMMC — 16 Гбайт.

Источник изображения: Virtium Embedded Artists

Особенностью новинки является наличие ИИ-ускорителя Deepx DX-M1 AI Booster, обеспечивающего производительность до 25 TOPS. Этот NPU функционирует на частоте 1 ГГц и использует 4 Гбайт памяти LPDDR5-5600.

Модуль iMX8M Mini DX-M1 наделён сетевым 1GbE-контроллером Realtek RTL8211FDI, а опционально может быть добавлен адаптер Murata LBEE5HY2FY (2FY), отвечающий за поддержку Wi-Fi 6E (802.11a/b/g/n/ac/ax) и Bluetooth 5.4 (BR/EDR/BLE). Предусмотрены интерфейс SDIO на основе чипсета Infineon CYW55513, а также интерфейсы MIPI CSI (4 линии) и MIPI-DSI (4 линии; до 1080p60). Изделие имеет размеры 82 × 50 × 5 мм. Диапазон рабочих температур у индустриальной версии простирается от -40 до +85 °C, у коммерческой — от 0 до +70 °C. Для модуля iMX8M Mini DX-M1 будет доступна сопутствующая плата с набором разъёмов, включая порты USB.

Компания NVIDIA отметила рост популярности своего Arm-процессора Grace C1 среди ключевых ODM-партнёров. Изделие применяется в телекоммуникационном оборудовании, СХД, периферийных и облачных решениях, а также в других системах, где первостепенное значение имеет показатель производительности в расчёте на ватт затрачиваемой энергии.

Архитектура NVIDIA Grace на сегодняшний день представлена в двух основных конфигурациях: это двухпроцессорный Grace Superchip и новый однопроцессорный Grace CPU C1. Последний содержит 72 ядра Arm Neoverse V2 (Armv9) с поддержкой векторных расширений SVE2. Объём кеша L2 составляет 1 Мбайт в расчёте на ядро. Кроме того, есть 114 Мбайт кеша L3. Тактовая частота достигает 3,1 ГГц.

Источник изображения: NVIDIA

Процессор Grace CPU C1 функционирует в связке со 120, 240 или 480 Гбайт памяти LPDDR5X, пропускная способность которой достигает 512 Гбайт/с (384 Гбайт/с для варианта 480 Гбайт). Реализована поддержка четырёх массивов PCIe 5.0 x16, что даёт в общей сложности 64 линии (поддерживается бифуркация). Показатель TDP составляет до 250 Вт (вместе с памятью).

Источник изображения: NVIDIA

По заявлениям NVIDIA, системы на базе Grace CPU C1 демонстрируют двукратное повышение производительности на ватт затрачиваемой энергии по сравнению с сопоставимыми по классу продуктами, построенными на чипах с архитектурой х86. Устройства на основе Grace CPU C1 проектируют такие компании, как Foxconn, Jabil, Lanner, MiTAC, Supermicro и QCT.

В телекоммуникационной отрасли, как отмечается, востребован компьютер NVIDIA Compact Aerial RAN, объединяющий процессор Grace CPU C1 с ускорителем NVIDIA L4 и адаптером NVIDIA ConnectX-7 SmartNIC. Кроме того, Grace CPU C1 применяется в системах хранения WEKA и Supermicro.

Японская Fujitsu получила контракт на разработку преемника суперкомпьютера Fugaku, получившего условное название FugakuNEXT (Fugaku Next), сообщает Datacenter Dynamics. Информация об этом появилась ещё в прошлом году, но теперь заключено официальное соглашение. Новую машину разместят рядом с уже действующей в институте Riken (Япония) системой. Контракт включает и поставку вычислительного оборудования, а первая фаза проектирования продлится до конца февраля 2026 года.

Fujitsu разрабатывает энергоэффективные 2-нм 144-ядерные Arm-процессоры MONAKA с 3.5D-упаковкой, начало выпуска которых запланировано на 2027 год. Для FugakuNEXT компания создаст процессоры MONAKA-X, которые позволят не только ускорить работу уже существующих приложений для Fugaku, но и добавят современные возможности ускорения ИИ-вычислений. В компании уверены, что новые процессоры пригодятся не только в очередном суперкомпьютере, но и в самых разных сферах экономики, общественной жизни и промышленности. Кроме того, компания направит усилия на создание NPU следующего поколения.

Источник изображения: Van Tay Media/unspalsh.com

Введённый в эксплуатацию весной 2020 года суперкомпьютер Fugaku несколько лет подряд занимал первые места в TOP500 и других рейтингах. В последнем списке TOP500 он занимает седьмую позицию. Министерством образования, культуры, спорта, науки и технологий Японии (MEXT) разработку FugakuNEXT анонсировало в августе 2024 года. Тогда утверждалось, что компьютер станет первой вычислительной машиной зеттафлопсного уровня. Впрочем, такая пиковая производительность относится только к ИИ-вычислениям. Так или иначе, ранее MEXT публиковало документ, согласно которому каждый узел Fugaku Next должен обеспечить пиковую производительность в сотни Тфлопс (FP64), что в совокупности может составить 1 Эфлопс.

Немецкая SpiNNcloud Systems, занимающаяся разработкой нейроморфных суперкомпьютеров, ввела в эксплуатацию в Сандийских национальных лабораториях (Sandia National Laboratories, SNL) суперкомпьютер SpiNNaker2, созданный по подобию человеческого мозга. Это имеет большое значение для развития вычислительной техники и выполнения задач, связанных с обеспечением национальной безопасности, сообщает Silicon Angle.

SNL — это научно-исследовательский комплекс правительства США, занимающийся проектами в области национальной безопасности, энергетики и передовых технологических инноваций. Sandia управляется одним из специализированных подразделений Министерства энергетики США (DoE) и более всего известна проектами, связанными с ядерным арсеналом Соединённых Штатов и обеспечением его сохранности и эффективности.

Суперкомпьютер SpiNNaker2 анонсировали в мае 2024 года. Он представляет собой высокопроизводительную нейроморфную компьютерную систему, основанную на принципах работы человеческого мозга. Платформа создана разработчиком архитектур Arm и SpiNNaker1 Стивом Фербером (Steve Furber) и использует множество чипов с низким энергопотреблением для ИИ-вычислений и выполнения других задач.

Источник изображения: SpiNNcloud Systems

Как сообщает Datacenter Dynamics, система использует тысячи Arm-ядер для имитации работы нейронов мозга. В Sandia National Labs развёрнута одна из крупнейших в мире конфигураций SpiNNaker из 24 плат о 175 104 ядрами, способная моделировать 150–180 млн нейронов, что делает её одной из пяти самых мощных нейроморфных платформ в мире для исследований в области ИИ и нейротехнологий. Впрочем, от человеческого мозга со 100 млрд нейронов система, по данным Blocks & Files, пока ещё сильно отстаёт.

SpiNNaker2 использует высокопараллельную архитектуру из 48 чипов SpiNNaker2 на плату, каждый из которых имеет по 152 ядра на основе Arm, 20 Мбайт SRAM и специализированные ускорители. Конструкция обеспечивает эффективные вычисления, позволяющие системе выполнять сложные симуляции с более низким энергопотреблением в сравнении с ИИ-ускорителями традиционного типа. Высокая эффективность SpiNNaker2 делает его особенно ценным для выполнения задач в сфере обеспечения национальной безопасности.

Каждая плата оснащена 96 Гбайт оперативной памяти LPDDR4. В конфигурации с 90 платами система имеет 8640 Гбайт DRAM, а в максимальном варианте (1440 плат) — 138 240 Гбайт. Архитектура использует высокоскоростную межчиповую связь, что вообще исключает необходимость в централизованном хранилище данных, а огромный объём памяти позволяет эффективно моделировать крупномасштабные нейронные сети.

Источник изображения: SpiNNcloud Systems

SpiNNaker2 интегрирован в существующие HPC-системы и работает без ОС или дисков, достигая высокой скорости работы за счет хранения данных в SRAM и DRAM. Система использует стандартные параллельные порты для загрузки и выгрузки данных, а её текущая максимальная конфигурация включает более 10,5 млн ядер, что позволяет моделировать нейронные сети в режиме «биологического реального времени».

По словам представителя Sandia, хотя системы на базе классических ускорителей способны повысить эффективность суперкомпьютеров в сравнении с обычными CPU, системы на основе «архитектуры» человеческого мозга вроде SpiNNaker2 — ещё более привлекательная альтернатива.

В SpiNNcloud заявляют, что система поддерживает и следующего поколения алгоритмов систем генеративного ИИ, обеспечивая значительно более эффективный путь развития машинного обучения с применением «динамической разреженности» (dynamic sparsity). По данным сайта SpiNNcloud, в скором будущем появится чип SpiNNext, в 78 раз более энергетически эффективный, чем традиционные ИИ-ускорители.

Компания Aspeed Technology анонсировала контроллеры BMC (Baseboard Management Controller) восьмого поколения AST2700, а также чип расширения ввода-вывода AST1800. Изделия предназначены для применения в серверном оборудовании.

В новое ВМС-семейство входят решения AST2700, AST2720 и AST2750. Все они содержат четыре ядра Arm Cortex-A35 с тактовой частотой 1,6 ГГц и два ядра Arm Cortex-M4 с частотой 400 МГц. Реализована поддержка интерфейсов PCIe 4.0 и USB 3.2, а также памяти DDR5-3200 (16-бит шина). Упомянуты движок безопасной загрузки Caliptra (SiRoT) и LTPI (OCP DC-SCM) с пропускной способностью 1 Гбит/с.

Версия AST2700 обеспечивает поддержку графики 2D Video Graphic (PCIe), удалённого управления iKVM, флеш-накопителей UFS 3.1, шины CAN Bus 2.0B и интерфейса DisplayPort 1.1a. В свою очередь, вариант AST2750 не позволяет использовать DisplayPort 1.1a, тогда как модификация AST2720 располагает поддержкой только UFS 3.1 и CAN Bus 2.0B.

Источник изображения: Aspeed Technology

IO-чип AST1800 построен на базе решения AST1700, предназначенного для использования в связке с BMC-контроллерами AST2700. Характеристики AST1700 включают протокол LTPI (UART/GPIO/SGPIO/I2C) с пропускной способностью 1 Гбит/с, блоки MCTP over I2C ×10 и I3C ×16, а также PWM ×8, TACH ×16, ADC ×16.

Отмечается, что изделие AST1800 использует архитектуру eFPGA для программирования логических функций, таких как управление GPIO и преобразование протоколов. Это обеспечивает дополнительную гибкость при проектировании системы. Реализованы шины OCP M-PESTI и eSPI. В целом, как утверждается, AST1800 предоставляет комплексные инструменты программирования, отладки и логического анализа. Изделие выполнено в корпусе с размерами 21 × 21 мм. Массовое производство запланировано на 2027 год.