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

⚛️ 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

🔥 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

Nvidia официально зарелизила NemoClaw, но пока только в собственной веб-среде NVIDIA Brev Launchable. Хуанг говорил, что NemoClaw будет открытым и бесплатным, но не уточнял когда...

😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться