ServerFlow | Новости и Железо 💾
4.23K subscribers
4.87K photos
386 videos
12 files
2.36K links
Серверы, нейронки, инсайды и немного технической магии. Мы препарируем железо, тестим AI-движки и рассказываем всё как есть.

Хотите поболтать?
https://t.me/serverflow_chat

Оформить заказ?
@ServerFlow

Сотрудничество?
@marketing_sf

https://serverflow.ru
Download Telegram
Оу-оу-оу, Google, а как же TPU?

На выставке GTC 2026 заметили ИИ-стойку на базе NVL72 GB300 с дизайном от Google Cloud. По всей видимости, стойки будут применяться для развертывания мощных виртуальных машин A4X Max для самых ресурсоемких ИИ-задач в облачной инфраструктуре Google.

Это немного не клеится с тем, что Google активно продвигает свои TPU-решения для инференса и обучения ИИ, которые уже используются такие гиганты, как Apple, OpenAI, Anthropic и другие. Неужели Google сдалась, а выпуск собственной стойки NVL72 GB300 — сигнал о том, что TPU больше не конкурент GPU?

😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
13🌭2
Пользователь Reddit выложил фото ранее невиданной видеокарты NVIDIA с маркировкой “T6000”. Логично было бы предположить, что видюха относится к поколению Turing, но решений с такой маркировкой никогда не выпускалось. Оказалось, что Nvidia T6000 оказалась предсерийной версией Quadro RTX 6000, что подтвердилось по партномеру и самой системой после установки GPU.

Путаница возникла из-за того, что NVIDIA с 2018 начала переход от бренда Quadro к неймингу RTX для своих видеокарт под профессиональные рабочие станции, ввиду чего на инженерных образцах или ранних партиях железа могли встречаться подобные промежуточные названия.

😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍2
VideoCardz поделились первыми официальными рендерами эталонного дизайна профессиональных видеокарт Intel Arc B70 👀

😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🌭2
Китайская компания CIX представила семейство центральных процессоров ClawCore на архитектуре Armv9.2, которые ориентированы на развертывание агентной среды OpenClaw.

Линейка включает три чипа: 12-ядерный ClawCore-P (3,2 ГГц, до 45 TOPS, до 64 ГБ памяти, уже в продаже), 8-ядерный ClawCore-A (3,0 ГГц, до 80 TOPS, релиз в 2026), а также энергоэффективный ClawCore-E для IoT (характеристики не раскрыты, выход в декабре 2026). Чипы будут использоваться в широком списке устройств: от компактных ИИ-ПК, ноутбуков и рабочих станций до ИИ-серверов и СХД и роботах.

Все чипы имеют интегрированный NPU Zhouyi и поддерживают унифицированную память LPDDR5. Доступен SDK-стэк для быстрого и безопасного развертывания OpenClaw на Windows, Android и Linux. Также компания планирует выпускать платы платы от Radxa и Orange Pi для тестирования и разработки аппаратных решений для периферийного ИИ.

😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🤯2👍11
⚛️ HPE GX5000: до 640 CPU Vera в стойке и InfiniBand 800 Гбит/с

HPE представила новые HPC-узлы на базе CPU Nvidia Vera в составе платформы Cray Supercomputing GX5000. Blade-серверы GX240 могут нести до 16 процессоров Vera (88 ядер каждый), а одна стойка масштабируется до 40 узлов — это до 640 CPU и 56 320 ядер Olympus с жидкостным охлаждением. Поставки ожидаются в 2027 году, среди ранних пользователей — национальные лаборатории США и крупнейшие HPC-центры.

Для межсоединений услов используются коммутаторы Quantum-X800 InfiniBand с 144 портами и скоростью до 800 Гбит/с. Такая конфигурация рассчитана на плотные CPU-кластеры под ИИ и HPC-нагрузки, где важны максимальная пропускная способность памяти и высочайшая масштабируемость внутри стойки.


Параллельно HPE готовит OCP-системы Compute XD700 на базе HGX Rubin NVL8: до 128 GPU Rubin в стойке для обучения и инференса LLM. Эти решения выйдут в начале 2027 года и дополнят CPU-кластеры Vera в рамках единой инфраструктуры ИИ-ЦОД.

😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍2
Micron Technology заявила, что автомобили с автопилотом уровня L4 (полная автоматизация вождения) в будущем будут требовать 300+ ГБ DRAM на борт. Для сравнения, сегодня в большинстве машин с автопилотом стоит около 16 ГБ оперативки.

Такие объемы нужны для обработки потоков с камер, лидаров и радаров в реальном времени, плюс для работы локальных ИИ-моделей и хранения их контекста. По сути, машины будут превращаться в локальный ИИ-сервер, а память становится критическим узким местом наряду с мощностями GPU/NPU. Аналогичные требования ожидаются и у гуманоидных роботов, где требуемый объем DRAM будет сопоставим с автомобилями.

😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
🔥 Подготовили для вас интересный материал - запуск и квантизация Qwen3-30B-A3B на Huawei Atlas 300i Duo. Вечером выйдет ролик, а пока оцените кастомное охлаждение 😀
👍5🤯4💅3
Anthropic ищут специалистов по химическому оружию и вызрывчатке большой мощности с зарплатой до $285 000 в год. Зачем...?

😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍3
🔥 Huawei Atlas 350 быстрее H20 до 2,8 раз в ИИ-инференсе

Китайский гигант Huawei представил долгожданное продолжение своей линейки ИИ-решений семейства Atlas — ИИ-ускоритель Atlas 350 на базе NPU Ascend 950PR (7-нм SMIC). По заявлениям компании, новая карточка в 2,8 раз производительнее в инференсе, чем урезанная NVIDIA H20 для китайского рынка.

Ускоритель Atlas 350 стал первым китайским ИИ-решением с поддержкой режима вычислений FP4, и выдает в нем 1,56 PFLOPS производительности. Еще Atlas 350 поддерживает режим FP8, обеспечивая производительность в 1 PFLOPS. По сути, это выводит Atlas 350 в один сегмент с Nvidia H100 SXM, которые обеспечивают 989 TFLOPS в FP8. Также поддерживаются режимы. Также поддерживаются форматы FP32, FP16/BF16, MXFP8 и MXFP4, однако производительность не уточняется.


Atlas 350 оснащен 112 ГБ HiZQ HBM собственной разработки с пропускной способностью ~1,6 ТБ/с, что сопоставимо со скоростью HBM2, обеспечивающей 1,55 ТБ/с.

Архитектура ускорителя оптимизирована под стадию префилла, снижая задержку генерации первого токена и обеспечивая высочайшую эффективность в ИИ-задачах реального времени. В инфраструктуре Huawei Atlas 350 будет работать в рамках кластеров Atlas 950, объединяющих до 8192 NPU и обеспечивающих производительность до 8 EFLOPS FP8 на систему.


Похоже, что Huawei Atlas 350 стал новым флагманом среди китайских ИИ-ускорителей! ServerFlow обязательно начнут поставки этого монстра сразу после их выхода в продажу!

😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍5