Вот так новости: жена Дарио Амодея, главы компании Anthropic, предлагала Джеффри Эпштейну вложиться в свою студию 18+ фильмов класса люкс. Эпштейн отказался.
😅 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
🤯28
Qwen 3.8 35B A3B обнаружили в логах ModelScope. Похоже, нас ждет еще один грандиозный Open-Source релиз от Alibaba 👀
😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍25🌭3💩2
ИИ-ускорители Nvidia P100 и P40 делят одну и ту же архитектуру и даже один и тот же корпус, но почему, казалось бы, два близкородственных GPU имеют настолько разные характеристики? И какой из них все-таки лучше всего подходит для ИИ-моделей? Давайте разберемся.
Только вдумайтесь, насколько велик разрыв в, казалось бы, самом передовом в 2016 году режиме вычислений — P40 отстает от P100 в 115 раз! Почему так? На самом деле, тут все достаточно просто — Nvidia позиционировала P100 как решение для обучения ИИ, HPC и корпоративного сектора, тогда как P40 изначально был продуктом для инференса и потребительских задач. Поэтому более легкий GPU не получил аппаратную поддержку FP64 и FP16, зато обзавелся идеальной для потребительского запуска LLM в 2016 году INT8.
На тот момент для Nvidia это было наиболее логично, но сейчас, когда GPU обзавелись адекватной поддержкой FP16, FP8 и даже FP4, в 2026 году покупка P40 для ИИ-инференса выглядит не совсем оправданной — и в обучении, и инференса P100 будет показывать себя гораздо лучше.
😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться
Nvidia P100 — это, по праву, легендарный ускоритель на архитектуре Pascal, который задавал тон всей индустрии ИИ и HPC вычислений до появления решений эпохи Volta. Внутри него — графический чип GP100: 3584 ядра CUDA, частота до 1,4 ГГц и 16 ГБ быстрой HBM2 со скоростью 732 ГБ/с на 4096-битной шине давали до 5.3 TFLOPS в FP64, до 10.6 TFLOPS в FP32 и, самое главное, до 21.2 TFLOPS в FP16 — прорывной для того момента уровень эффективности в вычислениях с плавающей запятой.
Nvidia P40 — прямое продолжение концепции P100, но с определенными нюансами. Архитектура Pascal осталась без изменений, но вот чип уже поменялся на GP102, причем характеристики подросли: 3840 CUDA-ядер вместо 3584, частоты до 1,5 ГГц в бусте вместо 1,4 ГГц, и даже памяти стало 24 ГБ вместо 16 ГБ, правда не HBM2, уже GDDR5X на 384-битной шине с пропускной способностью до 347 ГБ/с. А вот с производительностью что-то пошло не так — 367 GFLOPS в FP64, 11,7 TFLOPS в FP32 и, что самое интересное, всего 183 GFLOPS в FP16. В отместку, Nvidia обеспечила P40 поддержкой сверхлегкого режима INT8 с производительностью 47 TOPS.
Только вдумайтесь, насколько велик разрыв в, казалось бы, самом передовом в 2016 году режиме вычислений — P40 отстает от P100 в 115 раз! Почему так? На самом деле, тут все достаточно просто — Nvidia позиционировала P100 как решение для обучения ИИ, HPC и корпоративного сектора, тогда как P40 изначально был продуктом для инференса и потребительских задач. Поэтому более легкий GPU не получил аппаратную поддержку FP64 и FP16, зато обзавелся идеальной для потребительского запуска LLM в 2016 году INT8.
На тот момент для Nvidia это было наиболее логично, но сейчас, когда GPU обзавелись адекватной поддержкой FP16, FP8 и даже FP4, в 2026 году покупка P40 для ИИ-инференса выглядит не совсем оправданной — и в обучении, и инференса P100 будет показывать себя гораздо лучше.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7🤯3🍾2💩1
Cerebras предлагает Alibaba стать полноценным партнером облака и готова выделить инстансы для инференса Qwen3.8-27b.
😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍19🌭4💩2🍾2💅1
ИИ-энтузиасты из orcarouter уже успели выпустить расцензуренную версию Qwen3.8-27b — все самые вредоносные, неэтичные и оскорбительные запросы, которые исходный Qwen3.8-27B отклонил бы, эта модель будет выполнять как ни в чем не бывало.
😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍28💩1
Пока мы все наслаждались релизом открытой Qwen3.8-27b, Z.ai под шумок релизнула GLM-5.3. Архитектурно это та же GLM-5.2, но за счет дополнительного дообучения с подкреплением в рабочем окружении новая нейронка стала показывать более лучшие результаты: На Terminal-Bench 3.0 она получила 28,3% против 21,1% у Opus 4.8, 33,7% у Fable 5 и 34,6% у GPT-5.6 Sol. На DeepSWE результат составил 66,9% против 67,5%, 69,7% и 72,7% соответственно.
Модель уже доступна в GLM Coding Plan, ZCode, Claude Code и OpenCode, при вызове LLM предыдущие версии будут автоматически переключаться на GLM-5.3. Открытые веса Z.ai обещает опубликовать примерно 28 августа после дополнительной проверки безопасности.
😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться
Модель уже доступна в GLM Coding Plan, ZCode, Claude Code и OpenCode, при вызове LLM предыдущие версии будут автоматически переключаться на GLM-5.3. Открытые веса Z.ai обещает опубликовать примерно 28 августа после дополнительной проверки безопасности.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9💅2🌭1
DeepSeek Harness набрал 100 000 звезд на GitHub менее чем за 3 дня после выхода — это даже быстрее, чем на релизе OpenClaw.
😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍20🌭4🍾2
Вице-президент Intel Роберт Халлок считает, что рост цен на память и другие компоненты может надолго разделить рынок настольных CPU на два сегмента. Дорогие ПК продолжат переходить на новые платформы, а массовые системы будут дольше оставаться на старых сокетах, которые дешевле в производстве и позволяют сохранить приемлемую цену готового ПК.
Причина такого разделения во многом исходит из цен на память: для системы за $5 000 дополнительные $300-400 почти не меняют итоговую цену, а для сборки за несколько сотен долларов такое подорожание уже критично. Поэтому Intel снижает цены на отдельные платформы Arrow Lake Refresh, а AMD продолжает выпускать старые AM4-чипы вроде Ryzen 7 5800X3D и развивает более доступные модели для AM5. Халлок считает, что со временем подобная схема может стать нормой для всей индустрии: один сокет будет ориентирован на дорогие процессоры и новые технологии, другой дольше проживет в массовом сегменте.
При этом речь не обязательно идет о двух новых сокетах одновременно. Скорее, новые платформы будут развиваться отдельно, а старые получать гораздо более долгий жизненный цикл. Intel уже говорит, что Raptor Lake останется важной частью ее процессорного портфеля еще несколько лет, тогда как Nova Lake, судя по словам Халлока, рассчитана прежде всего на верхний сегмент.
😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться
Причина такого разделения во многом исходит из цен на память: для системы за $5 000 дополнительные $300-400 почти не меняют итоговую цену, а для сборки за несколько сотен долларов такое подорожание уже критично. Поэтому Intel снижает цены на отдельные платформы Arrow Lake Refresh, а AMD продолжает выпускать старые AM4-чипы вроде Ryzen 7 5800X3D и развивает более доступные модели для AM5. Халлок считает, что со временем подобная схема может стать нормой для всей индустрии: один сокет будет ориентирован на дорогие процессоры и новые технологии, другой дольше проживет в массовом сегменте.
При этом речь не обязательно идет о двух новых сокетах одновременно. Скорее, новые платформы будут развиваться отдельно, а старые получать гораздо более долгий жизненный цикл. Intel уже говорит, что Raptor Lake останется важной частью ее процессорного портфеля еще несколько лет, тогда как Nova Lake, судя по словам Халлока, рассчитана прежде всего на верхний сегмент.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3🌭3
⚡️Вышел ⚡️Вышел ⚡️Вышел ⚡️
В этом ролике запускаем свежую ИИ-модель Qwen 3.8 27b, тестируем LLM в практических сценариях и сравниваем ее с Qwen 3.6 27b.
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/tT5lCM3oYd4?si=rqPPdJUg5KG9FwcV
😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться
В этом ролике запускаем свежую ИИ-модель Qwen 3.8 27b, тестируем LLM в практических сценариях и сравниваем ее с Qwen 3.6 27b.
- Скорость генерации в версиях FP8 и BF16
- Проверка навыков frontend-разработки
- Агентные возможности с one-shot-бенчмарками
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/tT5lCM3oYd4?si=rqPPdJUg5KG9FwcV
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
YouTube
Qwen 3.8 27B - АГЕНТСКИЙ тест локальной модели
В этом ролике сравниваем Qwen 3.8 27B и Qwen 3.6 27B на практических задачах.Сначала проверяем скорость генерации и обработки промпта в версиях FP8 и BF16, а также тестируем спекулятивное декодирование. Сравниваем результаты и архитектуру обеих моделей.
…
…
1👍12🍾2
По данным SemiAnalysis, Google активно сотрудничает с AMD для создания TPU 10-ого поколения — Google может добавить в TPU процессорные ядра AMD для задач, где одних тензорных блоков недостаточно.
Такой подход особенно актуален для обучения с подкреплением и агентных систем. В этих сценариях ускоритель постоянно взаимодействует с обычными вычислениями: нужно запускать код, управлять состоянием, обрабатывать результаты действий и принимать решения между отдельными этапами инференса. У Google уже есть похожая конфигурация в TPU 8i: на два TPU приходится один процессор Axion, тогда как в TPU седьмого поколения использовался один Intel Xeon на четыре TPU-ускорителя.
У AMD есть готовый опыт тесной связки CPU и ИИ-ускорителя в одном корпусе благодаря MI300A, где x86-чиплеты и GPU работают с общей HBM. Поэтому предполагаемый проект Google может объединить собственные TPU-чиплеты, CPU-ядра AMD и HBM в одной упаковке. Пока неизвестно, какую именно часть разработки получит AMD: процессорный IP, интерконнекты, упаковку или саму интеграцию компонентов.
😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться
Такой подход особенно актуален для обучения с подкреплением и агентных систем. В этих сценариях ускоритель постоянно взаимодействует с обычными вычислениями: нужно запускать код, управлять состоянием, обрабатывать результаты действий и принимать решения между отдельными этапами инференса. У Google уже есть похожая конфигурация в TPU 8i: на два TPU приходится один процессор Axion, тогда как в TPU седьмого поколения использовался один Intel Xeon на четыре TPU-ускорителя.
У AMD есть готовый опыт тесной связки CPU и ИИ-ускорителя в одном корпусе благодаря MI300A, где x86-чиплеты и GPU работают с общей HBM. Поэтому предполагаемый проект Google может объединить собственные TPU-чиплеты, CPU-ядра AMD и HBM в одной упаковке. Пока неизвестно, какую именно часть разработки получит AMD: процессорный IP, интерконнекты, упаковку или саму интеграцию компонентов.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8🌭1🍾1
SanDisk продвигает High-Bandwidth Flash как способ вынести часть данных ИИ-модели из HBM в более емкую память HBF. В презентации для инвесторов компания указывает для HBF от 512 ГБ емкости и от 0,4 до 3 ТБ/с пропускной способности, а коммерческий запуск ожидается в 2028–2029 годах. В основе технологии лежит многослойная NAND-память с TSV и отдельным логическим кристаллом, который распределяет операции между множеством NAND-ячеек.
NAND значительно медленнее DRAM по задержке и имеет ограниченный ресурс записи, поэтому HBF может получить высокую суммарную пропускную способность за счет параллельного чтения тысяч ячеек, но это не решает вопрос скорости и долговечности записи. Это особенно важно для хранения для KV-кеша, который постоянно изменяется во время работы модели.
Критика презентации SanDisk касается и методики сравнения. Компания использовала BF16 и привела для HBM показатель 12,8 ТБ/с, хотя к моменту появления HBF в 2028-2029 годах спецификации HBM будут выше. При этом в презентации, по данным публикации, не были приведены показатели ресурса записи HBF. Без них пока сложно оценить, сможет ли такая NAND-память использоваться именно как место хранения KV-кэша, либо ее применение останется в основном в хранении весов и других данных, где запись происходит значительно реже.
😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться
NAND значительно медленнее DRAM по задержке и имеет ограниченный ресурс записи, поэтому HBF может получить высокую суммарную пропускную способность за счет параллельного чтения тысяч ячеек, но это не решает вопрос скорости и долговечности записи. Это особенно важно для хранения для KV-кеша, который постоянно изменяется во время работы модели.
Критика презентации SanDisk касается и методики сравнения. Компания использовала BF16 и привела для HBM показатель 12,8 ТБ/с, хотя к моменту появления HBF в 2028-2029 годах спецификации HBM будут выше. При этом в презентации, по данным публикации, не были приведены показатели ресурса записи HBF. Без них пока сложно оценить, сможет ли такая NAND-память использоваться именно как место хранения KV-кэша, либо ее применение останется в основном в хранении весов и других данных, где запись происходит значительно реже.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7
В Anthropic объяснили, как будет маркироваться контент, сгенерированный через Claude. Вместо скрытых символов или дополнительного текста система будет немного менять выбор между близкими по смыслу словами, формируя в результате определенный паттерн. Специальный детектор с ключом сможет проверить вероятность того, что текст был создан Claude.
При этом, водяной знак не добавляет данных в ответ, не требует дополнительных токенов и не должен заметно влиять на качество текста. Метка будет лучше определяться на длинных материалах, где паттернов будет больше, а на коротких текстах вотермарок, скорее всего, не будет вообще или их будет меньше.
Сам водяной знак не содержит сведений о пользователе, аккаунте, компании или конкретном чате. Он нужен только для оценки вероятности участия Claude в создании текста и, как поясняет Anthropic, связан с требованиями европейского AI Act.
😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться
При этом, водяной знак не добавляет данных в ответ, не требует дополнительных токенов и не должен заметно влиять на качество текста. Метка будет лучше определяться на длинных материалах, где паттернов будет больше, а на коротких текстах вотермарок, скорее всего, не будет вообще или их будет меньше.
Сам водяной знак не содержит сведений о пользователе, аккаунте, компании или конкретном чате. Он нужен только для оценки вероятности участия Claude в создании текста и, как поясняет Anthropic, связан с требованиями европейского AI Act.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💩29👍7😡2
Напоминаем, что итоги нашего розыгрыша AMD Radeon Instinct MI50 будут озвучены уже завтра! 🎉
Торопитесь, ведь у вас еще есть время принять участие⏳
Нажимайте кнопку "Участвую!" под закрепленным постом и испытайте свою удачу!
😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться
Торопитесь, ведь у вас еще есть время принять участие⏳
Нажимайте кнопку "Участвую!" под закрепленным постом и испытайте свою удачу!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍24
На фоне популяризации вотермарок в ИИ-контенте, на GitHib начал вируситься инструмент watermarks-remover, удаляющий все возможные метки из сгенерированного нейронками текста или кода. ПО уже собрало 11к звезд всего за 1 день после релиза.
😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍36💅3
ServerFlow | Новости и Железо 💾
Meta* и Broadcom объявили о сотрудничестве, в рамках котрого компании начнут совместную разработку нового поколения ИИ-чипов MTIA. *Деятельность Meta Platforms Inc. в России признана экстремистской и запрещена
Фото ИИ-ускорителя и вычислительных нод на базе Meta* MTIA 300 👀
*Деятельность Meta Platforms Inc. в России признана экстремистской и запрещена
😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4🤯1
Сегодня легендарному дистрибутиву Linux Debian исполняется 33 года 🎉
😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
13🍾65🤯4