⚡️ STMicroelectronics представила новые микроконтроллеры, работающие без батарей
STMicroelectronics анонсировала микроконтроллеры STM32U3B5 и STM32U3C5, рассчитанные на автономные устройства с элементами ИИ и машинного обучения. Благодаря сверхнизкому энергопотреблению они могут работать без батарей, получая питание от окружающей среды — света, тепла, вибраций или радиосигналов.
По периферии это полноценный контроллер для IoT-устройств: до 114 GPIO, USB 2.0, I3C, CAN FD, несколько SPI/I2C/UART, 12-битные ADC/DAC, DMA на 12 каналов и широкий диапазон температур -40…+105 °C. Модель STM32U3C5 дополнительно получила криптографический ускоритель для операций шифрования.
STMicroelectronics анонсировала микроконтроллеры STM32U3B5 и STM32U3C5, рассчитанные на автономные устройства с элементами ИИ и машинного обучения. Благодаря сверхнизкому энергопотреблению они могут работать без батарей, получая питание от окружающей среды — света, тепла, вибраций или радиосигналов.
В основе ядра Arm Cortex-M33 (96 МГц), до 640 КБ SRAM и 2 МБ флеш-памяти, а также специализированный блок HSP (Hardware Signal Processor) для ускорения вычислений, связанных с ИИ-задачами. Производительность заявлена на уровне 1,5 DMIPS/МГц и около 395 в CoreMark, при этом чип поддерживает подключение внешней памяти через SDMMC и OCTOSPI.
По периферии это полноценный контроллер для IoT-устройств: до 114 GPIO, USB 2.0, I3C, CAN FD, несколько SPI/I2C/UART, 12-битные ADC/DAC, DMA на 12 каналов и широкий диапазон температур -40…+105 °C. Модель STM32U3C5 дополнительно получила криптографический ускоритель для операций шифрования.
👍5
🗓 Коротко о главных новостях за эту неделю
❗️ Alibaba открыла исходный код агентского фреймворка CoPaw
❗️ Alibaba представила ИИ-модели Qwen3.5 Small
❗️ Intel представила центральные процессоры Xeon 6+ Clearwater Forest
❗️ Qualcomm показала ИИ-стойку с ИИ-ускорителями AI200
❗️ Энтузиаст смог обучить ИИ на Apple NPU
❗️ OpenAI выпустила GPT-5.3 Instant
❗️ Intel анонсировала сетевой адаптер E830-XXVDA4F
❗️ OpenAI представила GPT-5.4
❗️ Запилили статью об использовании Apple Mac для ИИ-инференса
❗️ Запилили видеообзор YOLO26
❗️ Together AI выпустила FlashAttention-4
❗️ Alibaba открыла исходный код агентского фреймворка CoPaw
❗️ Alibaba представила ИИ-модели Qwen3.5 Small
❗️ Intel представила центральные процессоры Xeon 6+ Clearwater Forest
❗️ Qualcomm показала ИИ-стойку с ИИ-ускорителями AI200
❗️ Энтузиаст смог обучить ИИ на Apple NPU
❗️ OpenAI выпустила GPT-5.3 Instant
❗️ Intel анонсировала сетевой адаптер E830-XXVDA4F
❗️ OpenAI представила GPT-5.4
❗️ Запилили статью об использовании Apple Mac для ИИ-инференса
❗️ Запилили видеообзор YOLO26
❗️ Together AI выпустила FlashAttention-4
ServerFlow
Alibaba открыла исходный код CoPaw — агентский фреймворк для разработки ИИ-экосистем | Блог Serverflow
👍1
🤨 ИИ-стартап ТРЕБУЕТ от AMD GPU с 96 ГБ VRAM на RDNA 5
Небольшая ИИ-компания TinyCorp публично призвала AMD выпустить видеокарту на архитектуре RDNA 5 с 96 ГБ видеопамяти.
Идея в том, чтобы сделать видеокарту уровня профессиональных решений с огромным объемом VRAM, но по относительно низкой цене — около $2500. Для сравнения, единственный GPU с похожим объемом памяти сегодня — NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell с 96 ГБ, который продается примерно за $8 000-10 000.
Если AMD не выпустит такой продукт, TinyCorp заявляет, что попробует создать собственную плату с RDNA-чипом самостоятельно.
Небольшая ИИ-компания TinyCorp публично призвала AMD выпустить видеокарту на архитектуре RDNA 5 с 96 ГБ видеопамяти.
По мнению разработчиков, такой GPU мог бы стать доступной альтернативой дорогим ускорителям NVIDIA для локального запуска больших моделей.
Идея в том, чтобы сделать видеокарту уровня профессиональных решений с огромным объемом VRAM, но по относительно низкой цене — около $2500. Для сравнения, единственный GPU с похожим объемом памяти сегодня — NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell с 96 ГБ, который продается примерно за $8 000-10 000.
В чем профит для AMD выпускать мощный GPU по лоу-прайсу, по сути, себе в убыток — неизвестно.
Если AMD не выпустит такой продукт, TinyCorp заявляет, что попробует создать собственную плату с RDNA-чипом самостоятельно.
1
В марте 2000 года AMD начала поставки центральных процессоров Athlon — первых в истории CPU, которые дали старт эпохе “гигагерцовых CPU”. Частота в 1 000 МГц тогда воспринималась как символический рубеж, и компания успела начать поставки прорывного процессора поставки раньше Intel, которая в те времена считалась главным драйвером CPU-технологий.
Чип AMD Athlon базировался на архитектуре K7 Athlon, выпускался по техпроцессу 180 нм, имел 128 КБ L1 и 512 КБ L2 кеша, работал на напряжении ~1,8 В. На старте поставок прайс на Athlon составлял не менее $1299.
Intel ответила буквально через пару дней после релиза Athlon выпуском Pentium III с частотой в 1 ГГц, но было поздно — все поняли, что с AMD нужно считаться, даже такому гиганту как Intel.
Чип AMD Athlon базировался на архитектуре K7 Athlon, выпускался по техпроцессу 180 нм, имел 128 КБ L1 и 512 КБ L2 кеша, работал на напряжении ~1,8 В. На старте поставок прайс на Athlon составлял не менее $1299.
Intel ответила буквально через пару дней после релиза Athlon выпуском Pentium III с частотой в 1 ГГц, но было поздно — все поняли, что с AMD нужно считаться, даже такому гиганту как Intel.
👍7
ServerFlow | Новости и Железо 💾
Intel добавила новую видеокарту Arc Pro B70 на свой официальный сайт. Неужели скоро релиз нового профессионального GPU?
Нам стало интересно, а что вообще будет представлять из себя Intel Arc Pro B70 после релиза?
По имеющейся инсайдерской информации, эти видюхи будут базироваться на чипе BMG-G31, имеют до 32 Xe2-ядер (с 4096 шейдерными блоками) и 32 ГБ GDDR6 на 256-битной шине. По производительности все плохо: ~35 TFLOPS в FP16, ~19 TFLOPS в FP32, (без структурной разряженности) ~350 TOPS в INT8 (да-да, не удивляйтесь), поддержки FP8 нет.
Но все познается в сравнении, верно? Теперь давайте взглянем, что там у конкурентов в том же сегменте рынка. Нууу…у них все куда лучше.
У NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell тоже 32 ГБ (GDDR7) с 256-битной шиной, производительность в FP16 аж 220 TFLOPS, 54.9 TFLOPS в FP32, есть поддержка FP8 с 440 TFLOPS и FP4 с 879 TFLOPS (без структурной разряженности). Прайс — от $1 350.
У AMD Radeon AI PRO R9700, на который мы недавно делали обзор, все те же 32 ГБ (GDDR6) с 256-битной шиной, 47,8 TFLOPS в FP32, 191 TFLOPS В FP16, 383 TFLOPS в FP8 (без структурной разряженности). Прайс — около $1299.
По имеющейся инсайдерской информации, эти видюхи будут базироваться на чипе BMG-G31, имеют до 32 Xe2-ядер (с 4096 шейдерными блоками) и 32 ГБ GDDR6 на 256-битной шине. По производительности все плохо: ~35 TFLOPS в FP16, ~19 TFLOPS в FP32, (без структурной разряженности) ~350 TOPS в INT8 (да-да, не удивляйтесь), поддержки FP8 нет.
Но все познается в сравнении, верно? Теперь давайте взглянем, что там у конкурентов в том же сегменте рынка. Нууу…у них все куда лучше.
У NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell тоже 32 ГБ (GDDR7) с 256-битной шиной, производительность в FP16 аж 220 TFLOPS, 54.9 TFLOPS в FP32, есть поддержка FP8 с 440 TFLOPS и FP4 с 879 TFLOPS (без структурной разряженности). Прайс — от $1 350.
У AMD Radeon AI PRO R9700, на который мы недавно делали обзор, все те же 32 ГБ (GDDR6) с 256-битной шиной, 47,8 TFLOPS в FP32, 191 TFLOPS В FP16, 383 TFLOPS в FP8 (без структурной разряженности). Прайс — около $1299.
1👍2
Стэнфордский университет опубликовал статью о "семантическом коллапсе", в которой доказывается, что как только база знаний достигает объема в ~10 000 документов, эффективность семантического поиска резко падает и нейронка начинает галлюцинировать. Это связано с тем, что при таком размере базы знаний система распознает все документы, как “значимые”, и при пользовательском запросе ИИ начинает распихивать контекст из этих документов “вразнобой”, даже если он не относится к текущей задаче.
👍2
⚡️Вышел ⚡️Вышел ⚡️Вышел ⚡️
Сегодня у нас сравнение моделей Qwen3.5 – проводим локальные тесты в разных задачах!
Это и многое другое вы узнаете в новом видео!
Напоминаем, это наш второй канал, на котором мы делаем фокус на тесте разных ИИ-моделей, без масштаба, но со смыслом :)
Смотреть: https://youtu.be/ZukqCVSw6A0?si=gK6QpBiBCKScXgft
Сегодня у нас сравнение моделей Qwen3.5 – проводим локальные тесты в разных задачах!
- Тесты на GPU NVIDIA H100
- Работы моделей в разных типах квантизаций
- Как модели ответят на знаменитую уловку про «автомойку»
Это и многое другое вы узнаете в новом видео!
Напоминаем, это наш второй канал, на котором мы делаем фокус на тесте разных ИИ-моделей, без масштаба, но со смыслом :)
Смотреть: https://youtu.be/ZukqCVSw6A0?si=gK6QpBiBCKScXgft
YouTube
БОЛЬШОЕ сравнение моделей Qwen3.5: 122B-A10B vs 35B-A3B vs 27B. ЛОКАЛЬНЫЕ тесты в разных задачах.
В данном ролике проведем масштабное тестирование open source моделей Qwen3.5.
Проверим их в различных прикладных задачах, посмотрим, как хорошо они справляются с тестами на логику, а также оценим их качество работы в мультимодальных задачах.
Проверим их в различных прикладных задачах, посмотрим, как хорошо они справляются с тестами на логику, а также оценим их качество работы в мультимодальных задачах.
👍3
🤖 AMD расширяет линейку Ryzen AI Embedded P100 для периферийного ИИ
AMD расширила ассортимент встраиваемых процессоров Ryzen AI Embedded P100, добавив новые модели для промышленной автоматики, робототехники и автомобильных систем.
Процессоры рассчитаны на устройства с энергопотреблением 15-54 Вт и могут работать в расширенном температурном диапазоне от −40 до +105 °C. Поставки первых чипов уже начались в виде инженерных образцов, а серийные системы на базе P100 ожидаются во втором квартале 2026 года.
AMD расширила ассортимент встраиваемых процессоров Ryzen AI Embedded P100, добавив новые модели для промышленной автоматики, робототехники и автомобильных систем.
Новые чипы объединяют ядра Zen 5, встроенную графику RDNA 3.5 и NPU XDNA 2 с производительностью до 50 TOPS. В базовых моделях используется 4-6 CPU-ядер с частотой до ~4,5 ГГц, поддерживается память LPDDR5X до 8 000 МТ/с, а графика может выводить до 4 дисплеев 4K120 или 2 дисплеев 8K120.
Процессоры рассчитаны на устройства с энергопотреблением 15-54 Вт и могут работать в расширенном температурном диапазоне от −40 до +105 °C. Поставки первых чипов уже начались в виде инженерных образцов, а серийные системы на базе P100 ожидаются во втором квартале 2026 года.
👍3
🇨🇳 Топовый китайский GPU Lisuan G100 выходит на рынок уже на этой неделе
Китайская компания Lisuan готовит запуск своей дискретной видеокарты G100, которую называют самым мощным игровым GPU, разработанным внутри страны. Первые поставки уже начались для партнёров, а полноценный запуск ожидается уже на этой неделе.
Это один из первых случаев, когда китайская компания выпускает полностью собственный игровой GPU, а не лицензирует архитектуру у западных разработчиков. Но практическое применение решения будет напрямую зависеть от драйверов и поддерживаемого софта.
Китайская компания Lisuan готовит запуск своей дискретной видеокарты G100, которую называют самым мощным игровым GPU, разработанным внутри страны. Первые поставки уже начались для партнёров, а полноценный запуск ожидается уже на этой неделе.
Графические чипы построены на 6-нм техпроцессе и собственной архитектуре TrueGPU. В конфигурации для гейминга используется чип 7G106 с 12 ГБ GDDR6 и 192-битной шиной, поддержкой DirectX 12 и PCIe 4.0. Заявленная производительность достигает примерно 24 TFLOPS, а по внутренним тестам OpenCL GPU может конкурировать с RTX 4060 и Intel Arc A770.
Это один из первых случаев, когда китайская компания выпускает полностью собственный игровой GPU, а не лицензирует архитектуру у западных разработчиков. Но практическое применение решения будет напрямую зависеть от драйверов и поддерживаемого софта.
👍9🍾1
⚙️ 12 P-ядер и до 5,9 ГГц: Intel показала новые CPU Bartlett Lake и Panther Lake
Intel представила две новые линейки процессоров для периферийного ИИ и встраиваемых систем — Core Series 2 “Bartlett Lake” и Core Ultra Series 3 “Panther Lake”. Главная особенность десктопной серии Bartlett Lake — конфигурация только из Performance-ядер, без E-cores, что упрощает планирование потоков в задачах с низкими задержками.
Флагманский Core 9 273PQE получил 12 P-ядер / 24 потока, до 5,9 ГГц буста и около 36 МБ L3-кэша, что делает его самым плотным по числу P-ядер CPU для платформы LGA1700. Процессоры построены на техпроцессе Intel 7 и ориентированы на промышленность, edge-AI и коммерческие системы, а не на обычный потребительский рынок.
При этом мобильная линейка Panther Lake станет следующим поколением Core Ultra с гибридной архитектурой и новым техпроцессом Intel 18A, а также интегрированной графикой Xe-архитектуры и NPU для локального AI-инференса.
Intel представила две новые линейки процессоров для периферийного ИИ и встраиваемых систем — Core Series 2 “Bartlett Lake” и Core Ultra Series 3 “Panther Lake”. Главная особенность десктопной серии Bartlett Lake — конфигурация только из Performance-ядер, без E-cores, что упрощает планирование потоков в задачах с низкими задержками.
Флагманский Core 9 273PQE получил 12 P-ядер / 24 потока, до 5,9 ГГц буста и около 36 МБ L3-кэша, что делает его самым плотным по числу P-ядер CPU для платформы LGA1700. Процессоры построены на техпроцессе Intel 7 и ориентированы на промышленность, edge-AI и коммерческие системы, а не на обычный потребительский рынок.
При этом мобильная линейка Panther Lake станет следующим поколением Core Ultra с гибридной архитектурой и новым техпроцессом Intel 18A, а также интегрированной графикой Xe-архитектуры и NPU для локального AI-инференса.
2👍7🤯1🍾1
⚒️ Arduino представила новую плату VENTUNO Q с 40 TOPS
Arduino анонсировала платформу VENTUNO Q, приуроченную к 21-летию компании. Плата рассчитана на периферийный ИИ и робототехнику, объединяет вычисления, обработку данных и управление исполнительными механизмами на одной системе.
В основе платы лежит процессор 8-ядерный Qualcomm Dragonwing IQ8 с графикой Adreno 623 и нейронным ускорителем Hexagon до 40 TOPS, благодаря чему можно запускать легкие нейронки до 13 миллиардов параметров. Для выполнения задач реальном времени есть микроконтроллер STM32H5.
Плата получила 16 ГБ LPDD5 и 64 ГБ флеш-памяти eMMC, поддерживает подключение камер MIPI-CSI, есть порт Ethernet 2,5 Гбит/с и промышленные интерфейсы вроде CAN-FD и высокоскоростных GPIO.
Платформа работает на Ubuntu или Debian, а RT-часть — на Zephyr с Arduino Core, что позволяет одновременно как запускать модели ИИ, так и управлять автоматикой или сенсорами с минимальной задержкой. Продажи VENTUNO Q планируют начать во втором квартале 2026 года.
Arduino анонсировала платформу VENTUNO Q, приуроченную к 21-летию компании. Плата рассчитана на периферийный ИИ и робототехнику, объединяет вычисления, обработку данных и управление исполнительными механизмами на одной системе.
В основе платы лежит процессор 8-ядерный Qualcomm Dragonwing IQ8 с графикой Adreno 623 и нейронным ускорителем Hexagon до 40 TOPS, благодаря чему можно запускать легкие нейронки до 13 миллиардов параметров. Для выполнения задач реальном времени есть микроконтроллер STM32H5.
Плата получила 16 ГБ LPDD5 и 64 ГБ флеш-памяти eMMC, поддерживает подключение камер MIPI-CSI, есть порт Ethernet 2,5 Гбит/с и промышленные интерфейсы вроде CAN-FD и высокоскоростных GPIO.
Платформа работает на Ubuntu или Debian, а RT-часть — на Zephyr с Arduino Core, что позволяет одновременно как запускать модели ИИ, так и управлять автоматикой или сенсорами с минимальной задержкой. Продажи VENTUNO Q планируют начать во втором квартале 2026 года.
1👍3