Компания Nebius объявила о доступности платформы Nebius AI Cloud в своем новом ЦОД в Израиле, запущенном на площадке в Модиине (Modiin). Сообщается, что это один из крупнейших в стране ИИ-кластеров и первый на архитектуре NVIDIA Blackwell. Кластер включает 4 тыс. ускорителей в составе HGX B200, объединённых интерконнектом NVIDIA Quantum InfiniBand, и предоставляет доступ к стеку NVIDIA AI Enterprise, в том числе к микросервисам NVIDIA NIM и инструментам управления ИИ-агентами NeMo.

Запуск в Израиле последовал за аналогичными развёртываниями Nebius в Европе и США. Новая площадка объединяет передовую аппаратную и программную инфраструктуру, включая усовершенствованные системы охлаждения, системы управления энергопотреблением и механизмы управления данными, разработанные для интенсивных рабочих ИИ-нагрузок.

Nebius — партнёр NVIDIA по облачным технологиям (NCP). «Запуск Nebius крупнейшего в Израиле облака ИИ на базе Blackwell знаменует собой начало развития инфраструктуры ИИ в стране», — сообщил директор представительства NVIDIA в Израиле, отметив, что благодаря суверенному доступу к передовым вычислительным, сетевым технологиям и ПО, израильские компании и разработчики смогут внедрять инновации, развёртывать и масштабировать следующее поколение агентного и физического ИИ.

Источник изображения: Nebius

Nebius входит в число первых партнёров NCP, получивших сертификат Exemplar Cloud для учебных рабочих нагрузок на базе NVIDIA H100, продемонстрировав производительность в пределах 95 % от референсной архитектуры NVIDIA. Платформа Nebius AI Cloud получила сертификацию SOC2 Type II, включая HIPAA, и обеспечивает сквозное шифрование, а также полное соответствие стандартам защиты данных GDPR и CCPA.

Корпорация Intel показала гибридную стоечную систему Устройство объединяет посредством Ethernet массивы ускорителей Gaudi3 и NVIDIA B200.

Платформа Gaudi3 Rack Scale 64 содержит до 16 вычислительных узлов. Каждый из них оснащён двумя неназванными процессорами Intel Xeon, четырьмя OAM-ускорителями Intel Gaudi 3 (64 в одном домене), четырьмя 400GbE-адаптерами NVIDIA ConnectX-7 и одним DPU NVIDIA BlueField-3, отмечает SemiAnalysis. Суммарно доступно 8,2 Тбайт HBM2e, а агрегированная пропускная способность составляет 76,8 Тбайт/с. Мощность суперускорителя составляет 120 кВт. Кроме того, задействованы 12 коммутаторов на чипах Broadcom Tomahawk 5 (51,2 Тбит/с). Для масштабирования и связи с другими узлами, в том числе NVIDIA, используется именно Ethernet.

В составе гибридной системы ускорители Intel Gaudi 3 используются на decode-стадии, т.е. для генерации токенов, где важен объём и пропускная способность памяти, тогда как чипы NVIDIA B200 отвечают за prefill-задачи инференса, т.е. за обработку контекста и заполнение KVCache, где важна скорость вычислений. NVIDIA сама стремится к этому же подходу и уже анонсировала соускорители Rubin CPX, которые как раз будут заниматься работой с контекстом в сверхбольших моделях и созданием KV-кеша.

Источник изображений: Intel

Intel утверждает, что гибридная конфигурация из Gaudi3 и B200 позволяет достичь 1,7-кратного прироста производительности в расчёте на доллар совокупной стоимости владения (TCO) по сравнению с платформами, использующими только B200. Однако, как отмечается, эти заявления пока не подтверждены независимыми тестами. К тому же, программная платформа Gaudi3 отстаёт от платформы NVIDIA и является закрытой. Кроме того, нынешняя архитектура Gaudi приближается к концу своего существования, что ставит под сомнение жизнеспособность предложенной платформы в долгосрочной перспективе.

Для Intel это, возможно, один из немногих шансов продать остатки Gaudi3. Между тем Intel недавно анонсировала GPU-ускоритель Crescent Island, разработанный специально для ИИ-инференса. Решение, в основу которого положена архитектура Xe3P, получит 160 Гбайт памяти LPDDR5X. Массовые поставки будет организованы не ранее 2027 года. Ранее компания отказалась от планов по выпуску Falcon Shores, сосредоточившись на Jaguar Shores. Сейчас же компания начала сворачивать поддержку ускорителей Ponte Vecchio (Intel Max) и Arctic Sound (Flex).

По словам председателя Oracle Ларри Эллисона (Larry Ellison), дата-центр проекта Stargate а Абилине (Abilene, Техас) вместит более 450 тыс. ускорителей на базе NVIDIA GB200, сообщает Datacenter Dynamics. Дата-центр Stargate получит 1,2 ГВт энергии — по словам Эллисона, энергии достаточно, чтобы обеспечить миллион домохозяйств в США. Как заявил миллиардер, «это довольно большой город». Питаться кампус будет как от энергосети штата, так и от газовых турбин.

Информация подтверждает данные о том, что OpenAI и Oracle освоят всю ёмкость кампуса, застраиваемого Crusoe. Первые два строения уже функционируют, они введены в эксплуатацию в сентябре 2025 года. Строительство оставшихся шести зданий должны быть завершены к середине 2026 года.

В марте 2025 года заявлялось, что площадка получит 64 тыс. ускорителей NVIDIA к концу 2026 года. С тех пор OpenAI подписала не имеющее обязательной силы письмо о намерении арендовать оборудование NVIDIA на 10 ГВт, которая в ответ пообещала инвестировать в OpenAI $100 млрд.

Источник изображения: OpenAI

О росте числа используемых Stargate ускорителей можно было догадаться после анонса Oracle облачного ИИ-суперкомпьютера Zettascale10, который должен заработать во II половине 2026 года. Он объединит до 800 тыс. ускорителей в нескольких близко расположенных ЦОД. В Oracle отмечали, что суперкомпьютер станет основой флагманского суперкластера, создаваемого при участии OpenAI в Абилине в рамках проекта Stargate.

Компания Giga Computing, подразделение Gigabyte, анонсировала высокопроизводительный сервер TO86-SD1 для обучения ИИ-моделей, инференса и ресурсоёмких HPC-задач.

Новинка выполнена в форм-факторе 8OU в соответствии со стандартом OCP ORv3. Возможна установка двух процессоров Intel Xeon 6500P/6700P (Granite Rapids-SP) с показателем TDP до 350 Вт. Доступны 32 слота для модулей оперативной памяти DDR5 (RDIMM 6400 или MRDIMM 8000). Во фронтальной части предусмотрены отсеки для восьми SFF-накопителей с интерфейсом PCIe 5.0 (NVMe); поддерживается горячая замена. Есть коннектор M.2 2280/22110 для SSD (PCIe 5.0 x4). Упомянута поддержка CXL 2.0.

Сервер несёт на борту ИИ-ускорители NVIDIA HGX B200 поколения Blackwell в конфигурации 8 × SXM. Суммарный объём памяти HBM3E составляет 1,4 Тбайт. Доступны 12 слотов PCIe 5.0 x16 для карт расширения FHHL с доступом через лицевую панель корпуса. Говорится о совместимости с NVIDIA BlueField-3 DPU и NVIDIA ConnectX-7 NIC.

Источник изображения: Giga Computing

В оснащение входят контроллер ASPEED AST2600, два сетевых порта 10GbE на базе Intel X710-AT2, выделенный сетевой порт управления 1GbE, разъёмы USB 3.2 Gen1 Type-C, Micro-USB и Mini-DP. Применяется система воздушного охлаждения с четырьмя 92-мм вентиляторами в области материнской платы и двенадцатью 92-мм кулерами в GPU-секции. Диапазон рабочих температур — от +10 до +35 °C. Заявлена совместимость с Windows Server, RHEL, Ubuntu, Citrix, VMware ESXi.

NVIDIA сообщила о результатах, показанных суперускорителем GB200 NVL72, в новом независимом ИИ-бенчмарке InferenceMAX v1 от SemiAnalysis. InferenceMAX оценивает реальные затраты на ИИ-вычисления, определяя совокупную стоимость владения (TCO) в долларах на миллион токенов для различных сценариев, включая покупку и владение GPU в сравнении с их арендой. InferenceMAX опирается на инференс популярных моделей на ведущих платформах, измеряя его производительность для широкого спектра вариантов использования, а результаты может перепроверить любой желающий, говорят авторы бенчмарка.

Суперускоритель GB200 NVL72 победил во всех категориях бенчмарка InferenceMAX v1. Чипы NVIDIA Blackwell показали наилучшую окупаемость инвестиций — вложение в размере $5 млн приносят $75 млн дохода от токенов DeepSeek R1, обеспечивая 15-кратную окупаемость (год назад NVIDIA обещала ROI на уровне 700 %). Также ускорители поколения Blackwell отличаются самой низкой совокупной стоимостью владения. например, оптимизация ПО NVIDIA B200 позволила добиться стоимости всего в два цента на миллион токенов на OpenAI gpt-oss-120b, обеспечив пятикратное снижение стоимости одного токена всего за два месяца.

NVIDIA B200 первенствовал и по пропускной способности и интерактивности, обеспечив 60 тыс. токенов в секунду на ускоритель и 1 тыс. токенов в секунду на пользователя в gpt-oss с новейшим стеком NVIDIA TensorRT-LLM. NVIDIA сообщила, что постоянно повышает производительность путём оптимизации аппаратного и программного стека. Первоначальная производительность gpt-oss-120b на системе NVIDIA DGX Blackwell B200 с библиотекой NVIDIA TensorRT LLM уже была лидирующей на рынке, но команды NVIDIA и сообщество разработчиков значительно оптимизировали TensorRT LLM для ускорения исполнения открытых больших языковых моделей (LLM).

Источник изображений: NVIDIA

Компания отметила, что выпуск TensorRT LLM v1.0 стал значительным прорывом в повышении скорости инференса LLM благодаря распараллеливанию и оптимизации IO-операций. А у недавно вышедшей модели gpt-oss-120b-Eagle3-v2 используется спекулятивное декодирование — интеллектуальный метод, позволяющий предсказывать несколько токенов одновременно. Это уменьшает задержку и обеспечивает получение ещё более быстрых результатов — пропускная способность выросла втрое, до 100 токенов в секунду на пользователя (TPS/пользователь), а общая производительность на ускоритель выросла с 6 до 30 тыс. токенов.

Для моделей с «плотной» архитектурой (Dense AI), таких как Llama 3.3 70b, которые требуют значительных вычислительных ресурсов из-за большого количества параметров и одновременного использования всех параметров в процессе инференса, NVIDIA Blackwell B200 достиг нового рубежа производительности в бенчмарке InferenceMAX v1, отметила NVIDIA. Суперускоритель показал более 10 тыс. токенов/с (TPS) на GPU при 50 TPS на пользователя, т.е. вчетверо более высокую пропускную способность на GPU по сравнению с NVIDIA H200.

NVIDIA подчеркнула, что такие показатели, как количество токенов на Вт, стоимость на миллион токенов и TPS/пользователь не уступают по важности пропускной способности. Фактически, для ИИ-фабрик с ограниченной мощностью ускорители с архитектурой Blackwell обеспечивают до 10 раз лучшую производительность на МВт по сравнению с предыдущим поколением и позволяют получать более высокий доход от токенов.

Компания отметила, что стоимость обработки одного токена (Cost per Token) имеет решающее значение для оценки эффективности ИИ-модели и напрямую влияет на эксплуатационные расходы. NVIDIA утверждает, что в целом архитектура NVIDIA Blackwell позволила снизить стоимость обработки миллиона токенов в 15 раз по сравнению с предыдущим поколением.

В InferenceMAX используется метод оценки эффективности Pareto front, определяющий наилучшее (компромиссное) сочетание различных факторов для оценки производительности ускорителя. Это показывает, насколько Blackwell лучше конкурентов справляется с балансом стоимости, энергоэффективности, пропускной способности и скорости отклика. Системы, оптимизированные только для одной метрики, могут демонстрировать пиковую производительность «в вакууме», но такая «экономика» не масштабируется в производственных средах.

Компания отметила, что ИИ переходит от экспериментальных пилотных проектов к ИИ-фабрикам — инфраструктуре, которая производит интеллектуальные решения, преобразуя данные в токены и решения в режиме реального времени. Фреймворк NVIDIA Think SMART помогает предприятиям ориентироваться в этом переходе, демонстрируя, как полнофункциональная платформа инференса обеспечивает измеримую окупаемость инвестиций.

Обещая 15-кратную окупаемость инвестиций и непрерывный рост производительности за счёт ПО, NVIDIA не просто лидирует в текущей гонке ИИ-технологий, но и задаёт правила для следующего этапа, где экономика будет определять победителей рынка, пишет The Tech Buzz. Для предприятий, делающих ставку на конкурирующие платформы в своих стратегиях по развёртыванию ИИ, результаты таких бенчмарков должны побудить к пересмотру выбора ИИ-инфраструктуры.

Криптомайнинговая компания Iren (ранее известная как Iris Energy), по сообщению Datacenter Dynamics, увеличила количество ИИ-ускорителей в своём облаке примерно в два раза. Стоимость приобретённого оборудования оценивается в $674 млн. Компании прочат статус серьёзного игрока на рынке неооблаков. Компания находится в процессе перехода от майнинга криптовалют к облачному бизнесу на базе ИИ.

В частности, закуплены 7100 ускорителей NVIDIA B300 и 4200 изделий NVIDIA B200, а также 1100 AMD Instinct MI350X. В результате, общее количество ускорителей в составе платформы Iren достигло приблизительно 23 тыс. Новое оборудование в ближайшие месяцы будет развёрнуто в кампусе Iren в городе Принс-Джордже (Prince George) в северной части провинции Британская Колумбия в Канаде. В настоящее время на этой площадке ведётся строительство вычислительного комплекса с жидкостным охлаждением мощностью 10 МВт (ИТ-нагрузка), который сможет поддерживать более 4500 суперускорителей NVIDIA GB300.

В конце августа нынешнего года Iren сообщила о приобретении 1200 ускорителей NVIDIA B300 для серверов с воздушным охлаждением и 1200 изделий NVIDIA GB300 для систем с жидкостным охлаждением: стоимость данной партии составила примерно $168 млн. Эти чипы также предназначены для ЦОД в Принс-Джордже. Тогда говорилось, что Iren привлекла финансирование в размере около $96 млн для покупки GB300: средства получены по схеме лизинга сроком на два года.

Источник изображения: Iren

В настоящее время Iren управляет пятью кампусами ЦОД общей мощностью 810 МВт, расположенными в Северной Америке: два в Техасе (США) и три в Британской Колумбии (Канада). Ещё 2,1 ГВт находятся в стадии строительства, причём 2 ГВт из них приходится на новый кампус в Техасе. Как отмечает Дэниел Робертс (Daniel Roberts), соучредитель и содиректор Iren, удвоение парка GPU позволит удовлетворить растущие потребности клиентов в масштабируемых вычислительных мощностях.

Компании Quantum Machines и Arque Systems развернули в Юлихском суперкомпьютерном центре в Германии (Jülich Supercomputing Centre, JSC) гибридную квантово-классическую вычислительную систему на платформе NVIDIA DGX Quantum. Это первый подобный проект, реализованный на базе крупной НРС-площадки в Европе.

Новая система сочетает суперчипы NVIDIA GH200, 5-кубитный квантовый процессор Arque Systems и гибридный квантово-классический контроллер Quantum Machines OPX1000. Использованная архитектура, как утверждается, обеспечивает возможность квантовой коррекции ошибок (QEC), что является критически важным требованием при организации практических квантовых вычислений.

Контроллер OPX1000, как отмечается, обеспечивает бесшовное взаимодействие между классическими и квантовыми вычислительными ресурсами. Достигается двусторонняя передача данных с задержкой менее 4 мкс, что в 1000 раз лучше, чем в предыдущих подобных реализациях.

Источник изображения: Arque Systems

Ключевыми задачами проекта названы ускорение процедур калибровки кубитов и тестирование производительности квантовой коррекции ошибок. Кроме того, на базе комплекса планируется осуществлять разработку гибридных квантово-классических вычислительных алгоритмов. Одним из главных преимуществ платформы названа возможность запуска нейронных сетей и моделей машинного обучения на высокопроизводительных GPU с сохранением взаимодействия с квантовой подсистемой с низкой задержкой. Такой уровень интеграции, как подчёркивается, недоступен ни в одной другой современной системе квантовых вычислений.

«Объединяя квантовые и классические вычислительные ресурсы на базе ведущего европейского суперкомпьютерного центра, мы открываем новые возможности для исследователей в плане изучения гибридных квантово-классических алгоритмов», — говорит доктор Кристель Михильсен (Kristel Michielsen), директор JSC.

Нужно отметить, что JSC является оператором первого в Европе экзафлопсного суперкомпьютера — машины JUPITER, которая была официально запущена в эксплуатацию в сентябре 2025 года. Система использует примерно 6000 вычислительных узлов с гибридными ускорителями NVIDIA Quad GH200 и интерконнектом InfiniBand NDR200 (4×200G на узел, DragonFly+): в общей сложности задействованы почти 24 тыс. NVIDIA GH200.

Microsoft заявила, что находится на завершающей стадии строительства дата-центра Fairwater в Маунт-Плезант (Mount Pleasant) в Висконсине (США) стоимостью $3,3 млрд, который она называет самым передовым ИИ ЦОД в мире, пишет газета The Wall Street Journal. Ранее сообщалось, что Microsoft приостановила вторую фазу проекта, чтобы провести переоценку планов.

Вице-председатель и президент Microsoft Брэд Смит (Brad Smith) сообщил, что объект будет запущен в эксплуатацию в начале 2026 года и первоначально будет использоваться для обучения моделей компании OpenAI, к которой затем могут присоединиться и другие арендаторы, включая саму Microsoft.

Неподалёку будет построен ещё один ИИ ЦОД таких же масштабов, на который компания выделит в течение следующих трёх лет $4 млрд. Третий ЦОД семейства Fairwater появится в Джорджии. По словам Смита, сочетание вычислительной мощности ускорителей NVIDIA с сетевыми и системными решениями сделает проекты «поистине передовыми», что позволит обучать продвинутые как никогда ИИ-модели.

Источник изображений: Microsoft

ЦОД в Висконсине занимает площадь в 127,5 Га и включает три двухэтажных здания (это упростит развёртывание сети) общей площадью 111,5 тыс. м ². Для его строительства потребовалось 74,6 км свай фундамента глубокого заложения, 112 тыс. т металлоконструкций, 190 км подземного кабеля среднего напряжения и 112,6 км трубопроводов. Впрочем, признаёт компания, им повезло, что хоть какая-то базовая инфраструктура на участке уже была создана усилиями бывшего владельца кампуса — Foxconn.

Microsoft сообщила, что в ЦОД будут размещены сотни тысяч ускорителей NVIDIA GB200, соединённых оптоволокном (800G InfiniBand/Ethernet), которого хватило бы, чтобы «обернуть планету четыре раза». Производительность ЦОД будет в десять раз выше, чем у самых быстрых современных суперкомпьютеров, утверждает компания, не предоставляя дополнительных подробностей.

ЦОД отличается передовой системой охлаждения. Более 90 % оборудования объекта будет обслуживаться замкнутой системой СЖО, которая будет заполнена на этапе строительства и, по словам компании, не потребует дозаправки. Остальная часть серверного оборудования будет использовать охлаждение наружным воздухом, а вода будет потребляться лишь в самые жаркие дни. В результате общее годовое потребление воды одним ЦОД на территории кампуса будет примерно эквивалентно расходу воды обычного ресторана за этот же период.

Для питания ЦОД будут заключены соглашения о закупках электроэнергии (PPA) из возобновляемых источников. Microsoft также финансирует новый проект солнечной электростанции мощностью 250 МВт, строительство которой в настоящее время ведётся в округе Портидж (Portage). Ожидается, что в первом ЦОД штат составит около 500 сотрудников, а после завершения строительства второго дата-центра их количество вырастет до 800.

Для того, чтобы развернуть в традиционных ЦОД с воздушным охлаждением современные высокоплотные стойки с ИИ-ускорителями, приходится идти на ухищрения. Один из вариантов предложила Meta✴, передаёт Wccftech.

Хотя у Meta✴ есть собственный полноценный вариант суперускорителя NVIDIA GB200 NVL72 на базе ORv3-стоек Catalina (до 140 кВт) со встроенными БП и ИБП, компания также разработала также вариант, схожий с конфигурацией NVL36×2, от производства которого NVIDIA отказалась, посчитав его недостаточно эффективным. Ускоритель NVL36×2 задумывался как компромиссный вариант для ЦОД с воздушным охлаждением — одна стойка (плата Bianca, 72 × B200 и 36 × Grace) «растянута» на две.

Источник изображений: Meta✴ via Wccftech

Meta✴ пошла несколько иным путём. Она точно так же использует две стойки, одна конфигурация узлов другая. Если в версии NVIDIA в состав одно узла входят один процессор Grace и два ускорителя B200, то у Meta✴ соотношение CPU к GPU уже 1:1. Все вместе они точно так же образуют один домен с 72 ускорителями, но объём памяти LPDDR5 в два раза больше — 34,6 Тбайт вместо 17,3 Тбайт. Эту пару «обрамляют» четыре стойки — по две с каждый стороны. Для охлаждения CPU и GPU по-прежнему используется СЖО, теплообменники которой находятся в боковых стойках и продуваются холодным воздухом ЦОД.

Это далеко не самая эффективная с точки зрения занимаемой площади конструкция, но в случае гиперскейлеров оплата в арендуемых дата-центрах нередко идёт за потребляемую энергию, а не пространство. В случае невозможности быстро переделать собственные ЦОД или получить площадку, поддерживающую высокоплотную энергоёмкую компоновоку стоек и готовую к использованию СЖО, это не самый плохой вариант. В конце 2022 года Meta✴ приостановила строительство около дюжины дата-центров для пересмотра их архитектуры и внедрения поддержки ИИ-стоек и СЖО. Первые ЦОД Meta✴, построенные по новому проекту, должны заработать в 2026 году, передаёт DataCenter Dynamics.

На сегодня у Meta✴ около 30 действующих или строящихся кампусов ЦОД, большей частью на территории США. Планируются ещё несколько кампусов, включая гигаваттные. Также компания выступает крупным арендатором дата-центров, а сейчас в пылу гонки ИИ и вовсе переключилась на быстровозводимые тенты вместо капитальных зданий, лишённые резервного питания и традиционных систем охлаждения.

Собственные версии GB200 NVL72 есть у Google, Microsoft и AWS. Причём все они отличаются от эталонного варианта, который среди крупных игроков, похоже, использует только Oracle. Так, AWS решила разработать собственную СЖО, в том числе из-за того, что ей жизненно необходимо использовать собственные DPU Nitro. Google ради собственного OCS-интерконнекта «пристроила» к суперускорителю ещё одну стойку с собственным оборудованием. Microsoft же аналогично Meta✴ добавила ещё одну стойку с теплообменниками и вентиляторами.

Компания Supermicro анонсировала GPU-сервер SYS-422GS-NBRT-LCC для ресурсоёмких нагрузок, включая задачи ИИ, построенный на аппаратной платформе Intel Granite Rapids. Устройство оборудовано системой прямого жидкостного охлаждения DLC-2.

Новинка выполнена в форм-факторе 4U. Допускается установка двух процессоров Xeon 6700P с TDP до 350 Вт. Доступны 32 слота для модулей оперативной памяти: максимальный объём ОЗУ составляет 4 Тбайт в случае DDR5-6400 ECC и 8 Тбайт при использовании DDR5-5200 ECC. Сервер располагает восемью слотами PCIe 5.0 x16 для низкопрофильных карт расширения и двумя разъёмами PCIe 5.0 x16 для карт полной высоты и половинной длины (FHHL).

Сервер оснащён ИИ-ускорителями NVIDIA HGX B200 поколения Blackwell в конфигурации 8 × SXM. Предусмотрены восемь фронтальных отсеков для накопителей E1.S с поддержкой горячей замены, а также два отсека для M.2 NVMe SSD. Имеются два сетевых порта 10GbE (RJ45) на основе контроллера Intel X710-AT2.

Система может быть укомплектована восемью однопортовыми адаптерами NVIDIA ConnectX-7 NIC или NVIDIA BlueField-3 SuperNIC, а также двумя двухпортовыми DPU NVIDIA BlueField-3. Реализованы интерфейсы Mini-DP и D-Sub. Питание обеспечивают четыре блока мощностью 6600 Вт с сертификатом 80 PLUS Titanium. Диапазон рабочих температур — от +10 до +35 °C. Помимо системы DLC-2, установлены шесть вентиляторов диаметром 80 мм. Габариты сервера составляют 174 × 448 × 991,4 мм, масса — 107 кг.

Источник изображения: Supermicro