Китайская компания DFSX представила ИИ-ускоритель DF1000 и одновременно раскрыла стратегию развития собственного типа памяти 3D DRAM и упаковки Infinity Chiplet 3.5D+, предлагая возможность снизить зависимость от HBM и зарубежных технологий, используя полностью китайскую цепочку поставок.

DF1000 выпускается по 14-нм техпроцессу и обеспечивает 520 TFLOPS ИИ-производительности в BF16. Чип использует многослойную 3D DRAM с гибридным соединением, обеспечивая до 6,4 ТБ/с пропускной способности памяти (у HBM4E всего 3,6-4 ТБ/с) и до 900 ГБ/с между ускорителями. Инженеры DFSX утверждают, что 3D DRAM позволяет увеличить плотность соединений, снизить энергопотребление и отказаться от классической HBM.

Компания также активно работает над ускорителем DF2000, релиз которого ожидается в начале 2027 года. DF2000 обеспечи производительность уже до 1 000 TFLOPS в BF16, пропускную способность памяти в 15 ТБ/с и до 1,6 ТБ/с между ускорителями. Следом в 2028 году должен выйти DF3000, который увеличит вычислительную мощность до 2 000 TFLOPS BF16 и 20 ТБ/с пропускной способности памяти. Оба ускорителя сохранят 14-нм техпроцесс, а масштабирование будет достигаться за счет архитектуры Infinity Chiplet 3.5D+ и новой 3D DRAM.

DF1000 уже используется в китайских OAM-серверах с восемью ускорителями на платформу, а сами серверы могут масштабироваться до сотен стоек. Если заявленные характеристики подтвердятся, Китай получит еще одну альтернативу ускорителям NVIDIA для внутренних ИИ-кластеров.

😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться

По предварительным данным, Kimi K3 будет уступать в ИИ-производительности только GPT-5.6 Sol и Claude Fable 5, при этом нейронка будет мощнее Claude Opus 4.8, а по цене будет стоить столько же, сколько Claude Sonnet 5.

😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться

Kimi K3 официально вышла — MoE-нейронка с рекордными 2,8 триллионов параметров и контекстным окном в 1 миллион токенов обзавелась нативной мультимодальностью и новыми механизмами внимания Kimi Delta Attention/Kimi Attention Residuals, ускоряющими декодирование в 6,3 раза на длинных контекстах. Модель набирает 75,5 баллов в Online Exp Bench, 73,5 балла в DECK-Bench и 62,6 балла в Finance-Bench, опередив Claude Opus 4.8 (max) и GPT-5.5 (xhigh).

Kimi K3 доступна в чат-боте Kimi, приложениях Kimi Work, Kimi Code и через API Kimi. Открыть веса обещают уже 27 июля.

😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться