Согласно прогнозу Arm Holdings, к концу 2025 года доля процессоров с Arm-архитектурой на мировом рынке CPU для ЦОД вырастет до 50 % с 15 % в 2024 году. В интервью агентству Reuters Мохамед Авад (Mohamed Awad), руководитель подразделения инфраструктурных решений Arm, отметил, что благодаря более низкому энергопотреблению, чем у процессоров Intel и AMD, Arm-чипы становятся все более популярными среди компаний, занимающихся облачными вычислениями.

Журналист ресурса The Register обратился в Arm Holdings с просьбой пояснить, благодаря чему компания рассчитывает добиться столь стремительного роста доли на рынке. Как сообщили в британской компании, принадлежащей японскому конгломерату Softbank, её прогноз в значительной степени основан на росте поставок ИИ-серверов.

Мохамед Авад сообщил The Register, что в течение следующих нескольких лет, как ожидает компания, продажи ИИ-серверов вырастут на 300 %. «Для этого увеличения энергоэффективность больше не является конкурентным преимуществом — это базовое отраслевое требование. Именно здесь вычислительная платформа Arm Neoverse является явным лидером и предпочтительной платформой для ведущих партнёров отрасли, включая AWS, Google, Microsoft и NVIDIA», — заявил он.

Источник изображения: Arm Holdings

Как утверждает Arm Holdings, Arm-архитектура всё чаще используется гиперскейлерами AWS, Google, Microsoft в своих чипах. По оценкам Bernstein Research, в 2023 году почти 10 % серверов по всему миру содержат Arm-процессоры приложений в качестве «основных мозгов», и половина из них была развёрнута Amazon, сообщившей, что у нее в облаке используется более 2 млн чипов Graviton собственной разработки. В свою очередь, Google объявила в 2024 году о выпуске собственного процессора Axion на базе Neoverse V2 для своих ЦОД, а Microsoft сообщила в конце прошлого года об общедоступности в облаке Azure инстансов с использованием процессоров собственной разработки Cobalt 100.

Расширение использования этими провайдерами облачных услуг Arm-процессоров может объяснить часть роста, который Авад прогнозирует на этот год, но продукты NVIDIA также, вероятно, составят значительную долю, полагает The Register. Например, система DGX GB200 NVL72 включает 36 процессора NVIDIA Grace и 72 ускорителя Blackwell B200, что составляет 2592 ядра Arm Neoverse V2, и они, вероятно, будут востребованы в этом году, отметил ресурс. Также не следует забывать о других решениях для ЦОД, которые имеют ядра на базе Arm-архитектуры, такие как SmartNIC и DPU — BlueField-3 от NVIDIA, а также карты Nitro в серверах AWS.

Пекин представил новые нормы энергоэффективности для ИИ-ускорителей. Весьма вероятно, что они помешают китайским компаниям приобретать наиболее востребованные в Китае ускорители NVIDIA, если регуляторы всерьёз возьмутся за контроль их исполнения, сообщает The Financial Times.

Национальная комиссия по развитию и реформам (NDRC) настоятельно рекомендует местным игрокам рынка ЦОД использовать ускорители, соответствующие требованиям к энергоэффективности, при строительстве новых дата-центров и расширении уже существующих объектов.

Популярный в Китае ИИ-ускоритель NVIDIA H20 менее производителен, чем флагманские модели компании, но его можно официально поставлять в страну. Однако, по данным издания, на сегодняшний день H20 не соответствует новым требованиям комиссии. По информации источников, в последние несколько месяцев китайский регулятор без лишнего шума «отговаривает» местные IT-гиганты, такие как Alibaba, ByteDance и Tencent, от использования H20. Впрочем, пока правила применяются не слишком жёстко, и эти ускорители NVIDIA по-прежнему востребованы на китайском рынке.

Последствия для бизнеса NVIDIA могут оказаться серьёзнее, если комиссия решит ужесточить запрет — это поставит под угрозу многомиллиардные доходы компании в Китае. Несмотря на активное строительство дата-центров, американский разработчик рискует потерять заказы, а его место займёт Huawei, чьи продукты лучше соответствуют новым «зелёным» требованиям. В настоящее время NVIDIA ищет способы повысить энергоэффективность своих решений и стремится провести переговоры с руководством NDRC для обсуждения сложившейся ситуации. Однако это приведёт к снижению производительности H20 и, соответственно, конкурентоспособности на китайском рынке.

Источник изображения: Henry Chen/unsplash.com

Поскольку ограничения распространяются главным образом на новые, строящиеся ЦОД, некоторые компании обходят правила, заменяя в уже действующих дата-центрах старые ускорители на H20. В других случаях несоблюдение норм может привести к проверкам и штрафам. Хотя ограничения вступили в силу ещё в прошлом году, до недавнего времени о них не сообщалось — Китай всеми силами стремится к технологическому суверенитету в полупроводниковой сфере и активно содействует отказу местных компаний от продукции NVIDIA. Прямым конкурентом H20 считается Huawei Ascend 910B, на подходе и вариант 910C.

NRDC недвусмысленно намекает на будущее отношений Пекина и NVIDIA. После ужесточения экспортных ограничений США в отношении Китая в октябре 2023 года компания специально разработала ослабленную экспортную версию H20. Однако на фоне триумфа китайских ИИ-моделей стартапа DeepSeek в стране разразился настоящий бум ИИ-технологий, и компании вроде Alibaba и Tencent активно закупают H20, особенно с учётом вероятного дальнейшего ужесточения американских санкций, включая возможный запрет на поставки даже ослабленных ускорителей.

Китай — четвёртый по величине рынок для NVIDIA в мире: в 2025 фискальном году выручка компании здесь составила $17,1 млрд, или 13 % от всех продаж. Помимо Huawei, конкуренцию NVIDIA на китайском рынке может составить и Intel с её ускорителями HL328 и HL388, однако они также не соответствуют новым китайским требованиям по энергоэффективности. Впрочем, их доля в китайском импорте изначально была незначительной.

Компания NVIDIA, по сообщению The Information, ведёт переговоры о покупке облачного стартапа Lepton AI, который специализируется на сдаче в аренду ИИ-серверов. Стоимость сделки, как утверждается, может составить «сотни миллионов долларов».

Фирма Lepton AI была основана в 2023 году: её соучредителями являются Янцин Цзя (Yangqing Jia) и Цзюньцзе Бай (Junjie Bai), бывшие исследователи лаборатории искусственного интеллекта Meta✴ Platforms. Они, в частности, принимали участие в разработке PyTorch.

Источник изображения: NVIDIA

Lepton AI предоставляет облачные ресурсы, оптимизированные для различных задач ИИ, включая обучение больших языковых моделей (LLM) и инференс. Клиентам доступны разные ускорители NVIDIA, а также специальный инструмент для централизованного управления выделенными мощностями при работе одновременно с несколькими проектами. Платформа Lepton AI содержит функции для обнаружения возможных ошибок на этапе обучения LLM и всевозможных проблем технического характера, например, связанных с выделением памяти. После завершения разработки ИИ-модели клиенты могут развернуть её в облаке Lepton AI с применением инстансов, оптимизированных для задач инференса. Говорится о производительности более 600 токенов в секунду при задержках менее 10 мс.

Отмечается, что Lepton AI в ходе начального раунда финансирования получила $11 млн. В число инвесторов входят CRV и Fusion Fund. На сегодняшний день штат стартапа насчитывает около 20 сотрудников. Ожидается, что приобретение Lepton AI поможет NVIDIA укрепить позиции в сегменте облачных вычислений для ИИ.

MediaTek объявила о планах расширить сотрудничество с NVIDIA, интегрировав NVLink в разрабатываемые ей ASIC, сообщил ресурс DigiTimes. В свою очередь, ресурс smbom.com пишет, что партнёры намерены совместно разрабатывать передовые решения с использованием NVLink и 224G SerDes. Аналитики предполагают, что выход NVIDIA в сектор ASIC позволит ей ускорить дальнейшее продвижение на рынке с использованием опыта MediaTek и при этом решать имеющиеся проблемы.

Как ожидают аналитики, по мере развития сотрудничества двух компаний всё больше провайдеров облачных услуг будет проявлять интерес к работе с MediaTek. Внедрение NVLink в ASIC MediaTek может значительно повысить привлекательность сетевых решений NVIDIA. Объединив усилия, NVIDIA и MediaTek смогут предложить комплексную разработку кастомных ASIC, которая будет включать поддержку HBM4e, обширную библиотеку IP-блоков, передовые процессы производства и упаковки. MediaTek отдельно подчеркнула, что её SerDes-блоки является ключевым преимуществом при разработке ASIC.

Источник изображения: MediaTek

Компании расширяют сотрудничество с ведущими мировыми производствами полупроводников, ориентируясь на передовые техпроцессы. Применяя технологию совместной оптимизации проектирования (DTCO), они стремятся достичь оптимального соотношения между производительностью, энергопотреблением и площадью (PPA). Сообщается, что несколько облачных провайдеров уже изучают объединённое IP-портфолио NVIDIA и MediaTek.

Источник изображения: MediaTek

По неофициальным данным, Google уже прибегла к услугам MediaTek при разработке 3-нм TPU седьмого поколения, которое поступит в массовое производство к III кварталу 2026 года. Ожидается, что переход на 3-нм процесс принесет MediaTek более $2 млрд дополнительных поступлений. По данным источников в цепочке поставок, восьмое поколение TPU перейдёт на 2-нм процесс TSMC, что вновь укрепит позиции MediaTek.

Также прогнозируется, что предстоящий выход чипа GB10 совместной разработки NVIDIA и MediaTek, и долгожданного чипа N1x, значительно улучшат бизнес-операции MediaTek и ещё больше укрепят позиции компании в полупроводниковой отрасли. Эксперты отрасли считают, что MediaTek имеет все возможности для того, что стать ключевым бенефициаром роста спроса на ИИ-технологии, особенно для малых и средних предприятий.

В отличие от других крупных технологических компаний, которые активно инвестируют в развёртывание ИИ ЦОД, Apple долгое время избегала резкого увеличения капитальных вложений в это направление. Но, похоже, ситуация изменилась, и Apple тоже начала наращивать инвестиции в это направление, пишет ресурс Investor's Business Daily (IBD).

Аналитик Loop Capital Ананда Баруа (Ananda Baruah) сообщил в понедельник в записке для инвесторов, что Apple размещает заказы на поставку систем NVIDIA GB300 NVL72 на сумму около $1 млрд. Речь идёт о приблизительно 250 системах стоимостью $3,7– $4 млн каждая, пояснил аналитик.

Баруа также сообщил, что Apple привлекла Dell и Supermicro к работе над собственным большим серверным кластером для поддержки приложений генеративного ИИ. Аналитик рассказал, что на текущий момент об этом проекте мало данных, но, похоже, Apple намерена использовать кластер для работы с большими языковыми моделями (LLM). Ранее компания сотрудничала с Google Cloud и использовала TPU для обучения своих ИИ-моделей. Для безопасного инференса компания использует серверы на базе собственных чипов серии M. По слухам, компания также работает над собственными серверными ИИ-ускорителями при поддержке Broadcom.

Источник изображения: Laurenz Heymann/unsplash.com

Ананда Баруа считает, что резкая смена стратегии Apple связана с проблемами с выводом на рынок своего обновленного цифрового помощника Siri с поддержкой ИИ, который был анонсирован в прошлом году на конференции WWDC 2024. Компания планировала запустить новые функции Siri в начале этого года, но, похоже, что это произойдёт только в 2026 году.

Один из топ-менеджеров Apple назвал задержки и промахи с запуском функций ИИ-платформы Apple Intelligence «отвратительными» и «позорными», поскольку компания продвигала возможности ИИ в телевизионной рекламе, сообщил ранее Bloomberg. В связи с этим на компанию уже подали в суд. В итоге новым руководителем направления ИИ вместо Джона Джаннандреа (John Giannandrea) был назначен Майк Роквелл (Mike Rockwell), глава отдела разработки Vision Pro.

Чтобы удовлетворить растущий спрос на ИИ-инфраструктуру, NVIDIA представила NVIDIA Instant AI Factory — управляемый сервис на базе платформ NVIDIA DGX SuperPOD с ускорителями Blackwell Ultra и ПО NVIDIA Mission Control. NVIDIA сообщила, что её партнёр Equinix станет первой компанией, которая предложит новые системы DGX GB300 и DGX B300 в своих предварительно сконфигурированных ЦОД с жидкостным или воздушным охлаждением, готовых к обработке ИИ-нагрузок и расположенных на 45 рынках по всему миру.

Как пишет SiliconANGLE, Тони Пейкдей (Tony Paikeday), старший директор NVIDIA по маркетингу продуктов и систем ИИ, заявил, что партнёрство с Equinix позволит компании выйти на более чем 45 рынков по всему миру «с предварительно настроенными объектами, которые готовы в зависимости от спроса клиентов масштабировать, эксплуатировать и управлять ИИ-инфраструктурой».

NVIDIA отметила, что сервис предоставит предприятиям полностью готовые ИИ-фабрики, оптимизированные для обучения современных моделей и рабочих нагрузок моделей рассуждений в реальном времени, что избавит от многомесячного планирования инфраструктуры перед развёртыванием.

Источник изображения: NVIDIA

Поскольку Equinix предоставляет средства и инфраструктуру для разработки ИИ, Пейкдей возлагает большие надежды на платформу SuperPOD и считает, что она окажет позитивное влияние на развёртывание ИИ компаниями. «Equinix — ключевой компонент этой платформы, потому что вам нужно жидкостное охлаждение, вам нужны ЦОД следующего поколения, вам нужны сверхскоростные соединения с внешним миром, чтобы передавать эти данные», — заявил он.

NVIDIA анонсировала NVIDIA AI Data Platform — настраиваемую эталонную архитектуру, которую ведущие поставщики смогут использовать для создания нового класса ИИ-инфраструктуры для требовательных рабочих нагрузок ИИ-инференса: корпоративных платформ хранения со специализированными ИИ-агентами, использующих ускорители, сетевые решения и ПО NVIDIA.

Эти агенты помогут генерировать ответы из имеющихся данных практически в реальном времени, используя ПО NVIDIA AI Enterprise — включая микросервисы NVIDIA NIM для новых моделей NVIDIA Llama Nemotron, а также NVIDIA AI-Q Blueprint. Провайдеры хранилищ смогут оптимизировать свою инфраструктуру для обеспечения работы этих агентов с помощью ускорителей NVIDIA Blackwell, DPU BlueField, сетей Spectrum-X и библиотеки инференса с открытым исходным кодом NVIDIA Dynamo.

Ведущие провайдеры платформ данных и хранилищ, включая DDN, Dell, HPE, Hitachi Vantara, IBM, NetApp, Nutanix, Pure Storage, VAST Data и WEKA, сотрудничают с NVIDIA для создания настраиваемых ИИ-платформ данных, которые могут использовать корпоративные данные для рассуждений и ответов на сложные запросы.

Источник изображения: NVIDIA

NVIDIA Blackwell, DPU BlueField и сетевое оборудование Spectrum-X предоставляют механизм для ускорения доступа ИИ-агентов запроса к данным, хранящимся в корпоративных системах. DPU BlueField обеспечивают производительность до 1,6 раз выше, чем хранилища на базе ЦП, при этом снижая энергопотребление до 50 %, а Spectrum-X ускоряет доступ к хранилищам до 48 % по сравнению с традиционным Ethernet, применяя адаптивную маршрутизацию и контроль перегрузки, говорит NVIDIA.

ИИ-агенты, созданные с помощью AI-Q Blueprint, подключаются к данным во время инференса, чтобы предоставлять более точные, контекстно-зависимые ответы. Они могут быстро получать доступ к большим объёмам информации и обрабатывать различные типы данных, включая структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные из нескольких источников, в том числе текст, PDF, изображения и видео.

Сертифицированные партнёры NVIDIA в области СХД уже сотрудничают с NVIDIA в деле создания новых ИИ-платформ:

• DDN внедряет возможности AI Data Platform в свою платформу ИИ DDN Infinia.
• Dell создаёт вариант AI Data Platform для своего семейства решений Dell PowerScale и Project Lightning.
• HPE внедряет возможности AI Data Platform в HPE Private Cloud для ИИ, HPE Data Fabric, HPE Alletra Storage MP и HPE GreenLake для хранения файлов.
• Hitachi Vantara интегрирует AI Data Platform в экосистему Hitachi IQ, помогая клиентам внедрять инновации с помощью систем хранения и предложений данных, которые обеспечивают ощутимые результаты работы ИИ.
• IBM интегрирует AI Data Platform как часть своих возможностей хранения с учётом содержимого с технологиями IBM Fusion и IBM Storage Scale для ускорения приложений генеративного ИИ с расширенным извлечением данных.
• NetApp совершенствует хранилище для агентского ИИ с помощью решения NetApp AIPod, созданного на базе AI Data Platform.
• Nutanix Cloud Platform с Nutanix Unified Storage будет интегрированы с NVIDIA AI Data Platform, что позволит выполнять инференс и агентские рабочие процессы, развёрнутые на периферии, в ЦОД и публичном облаке.
• Pure Storage предоставит возможности AI Data Platform с Pure Storage FlashBlade.
• VAST Data работает с AI Data Platform для сбора аналитических данных в реальном времени с помощью VAST InsightEngine.

NVIDIA анонсировала новое семейство ИИ-моделей Llama Nemotron с расширенными возможностями рассуждения. Основанные на моделях Llama с открытым исходным кодом от Meta✴ Platforms, модели от NVIDIA предназначены для предоставления разработчикам основы для создания продвинутых ИИ-агентов, которые могут от имени своих пользователей независимо или с минимальным контролем работать в составе связанных команд для решения сложных задач.

«Агенты — это автономные программные системы, предназначенные для рассуждений, планирования, действий и критики своей работы», — сообщила Кари Бриски (Kari Briski), вице-президент по управлению программными продуктами Generative AI в NVIDIA на брифинге с прессой, пишет VentureBeat. «Как и люди, агенты должны понимать контекст, чтобы разбивать сложные запросы, понимать намерения пользователя и адаптироваться в реальном времени», — добавила она. По словам Бриски, взяв Llama за основу, NVIDIA оптимизировала модель с точки зрения требований к вычислениям, сохранив точность ответов.

Источник изображений: NVIDIA

NVIDIA сообщила, что улучшила новое семейство моделей рассуждений в ходе дообучения, чтобы улучшить многошаговые математические расчёты, кодирование, рассуждения и принятие сложных решений. Это позволило повысить точность ответов моделей до 20 % по сравнению с базовой моделью и увеличить скорость инференса в пять раз по сравнению с другими ведущими рассуждающими open source моделями. Повышение производительности инференса означают, что модели могут справляться с более сложными задачами рассуждений, имеют расширенные возможности принятия решений и позволяют сократить эксплуатационные расходы для предприятий, пояснила компания.

Модели Llama Nemotron доступны в микросервисах NVIDIA NIM в версиях Nano, Super и Ultra. Они оптимизированы для разных вариантов развёртывания: Nano для ПК и периферийных устройств с сохранением высокой точности рассуждения, Super для оптимальной пропускной способности и точности при работе с одним ускорителем, а Ultra — для максимальной «агентской точности» в средах ЦОД с несколькими ускорителями.

Как сообщает NVIDIA, обширное дообучение было проведено в сервисе NVIDIA DGX Cloud с использованием высококачественных курируемых синтетических данных, сгенерированных NVIDIA Nemotron и другими открытыми моделями, а также дополнительных курируемых наборов данных, совместно созданных NVIDIA. Обучение включало 360 тыс. часов инференса с использованием ускорителей H100 и 45 тыс. часов аннотирования человеком для улучшения возможностей рассуждения. По словам компании, инструменты, наборы данных и методы оптимизации, используемые для разработки моделей, будут в открытом доступе, что предоставит предприятиям гибкость в создании собственных пользовательских рвссуждающих моделей.

Одной из ключевых функций NVIDIA Llama Nemotron является возможность включать и выключать опцию рассуждения. Это новая возможность на рынке ИИ, утверждает компания. Anthropic Claude 3.7 имеет несколько схожую функциональность, хотя она является закрытой проприетарной моделью. Среди моделей с открытым исходным кодом IBM Granite 3.2 тоже имеет переключатель рассуждений, который IBM называет «условным рассуждением».

Особенность гибридного или условного рассуждения заключается в том, что оно позволяет системам исключать вычислительно затратные этапы рассуждений для простых запросов. NVIDIA продемонстрировала, как модель может задействовать сложные рассуждения при решении комбинаторной задачи, но переключаться в режим прямого ответа для простых фактических запросов.

NVIDIA сообщила, что целый ряд партнёров уже использует модели Llama Nemotron для создания новых мощных ИИ-агентов. Например, Microsoft добавила Llama Nemotron и микросервисы NIM в Microsoft Azure AI Foundry. SAP SE использует модели Llama Nemotron для улучшения возможностей своего ИИ-помощника Joule и портфеля решений SAP Business AI. Кроме того, компания использует микросервисы NVIDIA NIM и NVIDIA NeMo для повышения точности завершения кода для языка ABAP.

ServiceNow использует модели Llama Nemotron для создания ИИ-агентов, которые обеспечивают повышение производительности и точности исполнения задач предприятий в различных отраслях. Accenture сделала рассуждающие модели NVIDIA Llama Nemotron доступными на своей платформе AI Refinery. Deloitte планирует включить модели Llama Nemotron в свою недавно анонсированную платформу агентского ИИ Zora AI. Atlassian и Box также работают с NVIDIA, чтобы гарантировать своим клиентам доступ к моделям Llama Nemotron.

Компания Seeed Studio, по сообщению CNX-Software, выпустила компьютер небольшого форм-фактора reComputer J3010B, предназначенный для поддержания ИИ-нагрузок на периферии. Устройство может эксплуатироваться в широком температурном диапазоне — от -10 до +60 °C.

В основу новинки положена аппаратная платформа NVIDIA Jetson Orin Nano. Решение содержит процессор с шестью вычислительными ядрами Arm Cortex-A78AE с частотой до 1,5 ГГц и GPU на архитектуре NVIDIA Ampere с 16 тензорными ядрами. Доступны варианты с 512 и 1024 ядрами CUDA, оснащённые соответственно 4 и 8 Гбайт памяти LPDDR5. В первом случае заявленная ИИ-производительность достигает 34 TOPS, во втором — 67 TOPS.

reComputer J3010B несёт на борту NVMe SSD вместимостью 128 Гбайт и сетевой контроллер 1GbE. Есть слот M.2 Key E для опционального модуля Wi-Fi/Bluetooth, разъём mini PCIe для модема 4G (1 × PCIe 3.0 x4/3 × PCIe 3.0 x1), 40-контактная колодка расширения, 12-контактная колодка UART, коннектор для подключения вентилятора охлаждения с ШИМ-управлением, два интерфейса камеры CSI (2 линии). В набор разъёмов входят два порта USB 3.2 Type-A и порт USB 2.0 Type-C, интерфейс HDMI 2.1, гнездо RJ45 для сетевого кабеля.

Источник изображения: Seeed Studio

Размеры компьютера составляют 130 × 120 × 58,5 мм, масса — 451,9 г. Питание (9–19 В) подаётся через DC-разъём на 5,5/2,5 мм. Компания Seeed Studio заявляет, что новинка будет доступна как минимум до 2032 года. Устройство обеспечивается двухлетней гарантией. Цена reComputer J3010B составляет $505 за модель с 4 Гбайт оперативной памяти и $605 за модификацию с 8 Гбайт.

Компания MSI анонсировала серверы CG480-S5063 и CG290-S3063 для задач ИИ и HPC, а также приложений с интенсивным использованием данных. В основу систем положены процессоры Intel Xeon 6500P и 6700P поколения Granite Rapids и модульная архитектура NVIDIA MGX.

Модель CG480-S5063 выполнена в форм-факторе 4U. Возможна установка двух чипов Xeon 6 в исполнении LGA4710 с показателем TDP до 350 Вт. Доступны 32 слота для модулей DDR5-6400/8000 RDIMM/RDIMM-3DS/MRDIMM суммарным объемом до 8 Тбайт. Во фронтальной части расположены 20 отсеков для накопителей E1.S с интерфейсом PCIe 5.0 x4 (NVMe). Кроме того, есть два внутренних слота для SSD в формате М.2 2280/22110 PCIe 5.0 x2 (NVMe).

В общей сложности реализованы 13 слотов PCIe 5.0 x16. Допускается применение до восьми ускорителей NVIDIA H200. Предусмотрены два сетевых порта 10GbE на базе Intel X710-AT2, выделенный сетевой порт управления 1GbE, контроллер ASPEED AST2600, порты USB 3.0/2.0 Type-A и Mini-DisplayPort. Питание обеспечивают четыре блока мощностью 3200 Вт с сертификатом 80 PLUS Titanium. Задействовано воздушное охлаждение.

Источник изображений: MSI

В свою очередь, сервер CG290-S3063 рассчитан на один процессор Xeon 6 с TDP до 350 Вт. Объем памяти DDR5-6400/8000 RDIMM/RDIMM-3DS/MRDIMM может достигать 4 Тбайт (16 слотов). Доступны восемь тыльных отсеков для SFF-накопителей, два коннектора для SSD М.2 2280/22110 с интерфейсом PCIe 5.0 x2 (NVMe), а также восемь слотов PCIe 5.0 x16. Поддерживается установка до четырёх ускорителей NVIDIA H200.

В оснащение входят контроллер ASPEED AST2600, сетевой порт управления 1GbE, интерфейсы USB 3.0/2.0 Type-A и Mini-DisplayPort. Применены два блока питания мощностью 2400 Вт с сертификатом 80 PLUS Titanium и система воздушного охлаждения. Серверы могут эксплуатироваться при температурах от 0 до +35 °C.