А вы знали, что если сфотографировать Raspberry Pi 2 со вспышкой, он перезагрузится?
Дело в том, что Специальный стабилизатор напряжения (U16) упаковывается в стандартный корпус микросхемы в целях экономии места на плате.
Из-за этого кремний стабилизатора теряет защиту и вспышка вызывает мощный (но очень короткий) скачок напряжения, вызывающий аварийную перезагрузку.
Дело в том, что Специальный стабилизатор напряжения (U16) упаковывается в стандартный корпус микросхемы в целях экономии места на плате.
Из-за этого кремний стабилизатора теряет защиту и вспышка вызывает мощный (но очень короткий) скачок напряжения, вызывающий аварийную перезагрузку.
1
❄️ Arctic выпустила кулеры Freezer 4U-OneX для AmpereOne
Arctic расширила серверную линейку и представила Freezer 4U-OneX с поддержкой AmpereOne под сокет LGA5964. В комплекте термопаста MX-7 для кристалла и термопрокладки на внутреннюю теплораспределительную пластину для полного теплового контакта.
Кулеров от Arctic в нашем ассортименте не встретить — мы поставляем решения Dynatron и Noctua. Но глядя на характеристики, очевидно, что Arctic Freezer 4U-OneX вполне смогут закрыть свою нишу под Arm-серверы нового поколения.
Arctic расширила серверную линейку и представила Freezer 4U-OneX с поддержкой AmpereOne под сокет LGA5964. В комплекте термопаста MX-7 для кристалла и термопрокладки на внутреннюю теплораспределительную пластину для полного теплового контакта.
Конструкция имеет два вентилятора и увеличенную площадь радиатора, высота 151 мм, кулер рассчитан на корпуса 4U и выше. Компания делает акцент на стабильной работе под высокой нагрузкой в ЦОД с разными архитектурами CPU.
Кулеров от Arctic в нашем ассортименте не встретить — мы поставляем решения Dynatron и Noctua. Но глядя на характеристики, очевидно, что Arctic Freezer 4U-OneX вполне смогут закрыть свою нишу под Arm-серверы нового поколения.
1👍3
🤔 ByteDance готовит свой AI-чип и обсуждает выпуск с Samsung
По данным Reuters, китайская корпорация ByteDance разрабатывает собственный ИИ-процессор под кодовым названием SeedChip и ведет переговоры о производстве с Samsung Electronics.
Источники сообщают, что первые образцы планируют получить к концу марта, в 2026 году намерены выпустить не менее 100 000 чипов для инференса с постепенным ростом до 350 000 штук.
Глобальные игроки вроде Alphabet, Amazon и Microsoft, а также китайская компания Alibaba уже делают собственные ИИ-чипы, поэтому ByteDance решила вкатиться в нишу и ускорить разработку на фоне экспортных ограничений США.
По данным Reuters, китайская корпорация ByteDance разрабатывает собственный ИИ-процессор под кодовым названием SeedChip и ведет переговоры о производстве с Samsung Electronics.
Источники сообщают, что первые образцы планируют получить к концу марта, в 2026 году намерены выпустить не менее 100 000 чипов для инференса с постепенным ростом до 350 000 штук.
Параллельно ByteDance закладывает более 160 млрд юаней инвестиций в ИИ в этом году, свыше половины суммы пойдет на закупки ИИ-ускорителей Nvidia, включая H200, и развитие собственного кремния. Ранее Reuters писало о совместной работе с Broadcom и потенциальном аутсорсинге на TSMC.
Глобальные игроки вроде Alphabet, Amazon и Microsoft, а также китайская компания Alibaba уже делают собственные ИИ-чипы, поэтому ByteDance решила вкатиться в нишу и ускорить разработку на фоне экспортных ограничений США.
1👍4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Если вы когда-нибудь задумывались, как обучают физический ИИ 👀
Nvidia выложила на Hugging Face 600 часов видеозаписей, на которых роботы выполняют 316 различных задач бытовых операций на кухне в симуляции, в общей сложности задействуя 55 000 траекторий. Эти данные можно свободно использовать для обучения открытых физических ИИ-моделей, которые позднее будут интегрироваться в роботизированных решений.
Nvidia выложила на Hugging Face 600 часов видеозаписей, на которых роботы выполняют 316 различных задач бытовых операций на кухне в симуляции, в общей сложности задействуя 55 000 траекторий. Эти данные можно свободно использовать для обучения открытых физических ИИ-моделей, которые позднее будут интегрироваться в роботизированных решений.
1👍3
⚡️ 96 ГБ и 9600 МТ/с: самый быстрый LPCAMM2 в мире
Сотрудник Lenovo продемонстрировал модуль Samsung LPCAMM2 объемом 96 ГБ со скоростью LPDDR5X-9600. Формат LPCAMM2 использует память LPDDR5/5X, но в отличие от классической распаянной на плате памяти, LPCAMM2 остается сменным, что позволяет делать апгрейд без замены ноутбука.
Если дефицит DRAM ослабнет, такие плотности могут стать новым стандартом для оборудования топового класса уже в ближайшие несколько лет.
Сотрудник Lenovo продемонстрировал модуль Samsung LPCAMM2 объемом 96 ГБ со скоростью LPDDR5X-9600. Формат LPCAMM2 использует память LPDDR5/5X, но в отличие от классической распаянной на плате памяти, LPCAMM2 остается сменным, что позволяет делать апгрейд без замены ноутбука.
В одном модуле помещается 96 ГБ со скоростью 9600 МТ/с — нативная поддержка уже заявлена для мобильных Core Ultra Series 3 “Panther Lake”, в частности для конфигураций X7 и X9. Для мобильных рабочих станций и ИИ-ноутбуков это шаг к десктопным объемам ОЗУ при сохранении энергоэффективности LPDDR.
Если дефицит DRAM ослабнет, такие плотности могут стать новым стандартом для оборудования топового класса уже в ближайшие несколько лет.
👍3🤯1
⚡️ Модель MiniMax-M2.5 вышла в открытый доступ!
Веса топовой китайской нейронки для кодинга, которая в 20 раз дешевле Claude Opus 4.6 при той же производительности, уже лежат на Hugging Face и GitHub.
Количество параметров — 229 млрд общих и 10 млд активных (нужен как минимум H200 для локального инференса). Контекстное окно — 204 тысячи токенов, так что можно скармливать целые кодовые базы.
Веса топовой китайской нейронки для кодинга, которая в 20 раз дешевле Claude Opus 4.6 при той же производительности, уже лежат на Hugging Face и GitHub.
Количество параметров — 229 млрд общих и 10 млд активных (нужен как минимум H200 для локального инференса). Контекстное окно — 204 тысячи токенов, так что можно скармливать целые кодовые базы.