🤖 Apple готовит апдейт Siri с 1,2 трлн параметров и собственную модель с 1 трлн параметров
Bloomberg сообщает, что Apple планирует использовать внешнюю модель от Google с 1,2 трлн параметров для апдейта своего голосового ассистента Siri и параллельно разрабатывает собственную базовую ИИ-модель с 1 трлн параметров.
Сроки внедрения ни Siri, ни новой LLM пока не раскрываются, да и о характеристиках ничего неизвестно. Очевидно, что для развертывания и обучения таких нейронок понадобятся самые продвинутые ИИ-ускорители и огромные объемы памяти для хранения дата-сетов.
Но уже ясно одно — Apple планирует полноценно ворваться в ИИ-гонку, и очень уверенно.
Bloomberg сообщает, что Apple планирует использовать внешнюю модель от Google с 1,2 трлн параметров для апдейта своего голосового ассистента Siri и параллельно разрабатывает собственную базовую ИИ-модель с 1 трлн параметров.
Сроки внедрения ни Siri, ни новой LLM пока не раскрываются, да и о характеристиках ничего неизвестно. Очевидно, что для развертывания и обучения таких нейронок понадобятся самые продвинутые ИИ-ускорители и огромные объемы памяти для хранения дата-сетов.
Какого поставщика выберет Apple? Топовые решения Nvidia или, возможно, в рамках сотрудничества Google будет поставлять яблочным свои TPU? Пока у нас на руках одни догадки.
Но уже ясно одно — Apple планирует полноценно ворваться в ИИ-гонку, и очень уверенно.
1👍3
🍌 Google готовит к запуску Nano Banana 2, кодовое название — “GEMPIX2”
В каталоге Google Gemini появилось упоминание проекта под кодовым названием GEMPIX2 — обычно такое происходит перед публичным релизом новой ИИ-модели.
Точных характеристик диффузионки, конечно же, пока нет, но очевидно, что Nano Banana 2 будет распространяться через облако Gemini и Google AI Studio и породит новую волну брейнрот контента в сети.
В каталоге Google Gemini появилось упоминание проекта под кодовым названием GEMPIX2 — обычно такое происходит перед публичным релизом новой ИИ-модели.
Пользователи предполагают, что под этим названием скрывается Nano Banana 2, которая должна выйти в ближайшие несколько недель.
Точных характеристик диффузионки, конечно же, пока нет, но очевидно, что Nano Banana 2 будет распространяться через облако Gemini и Google AI Studio и породит новую волну брейнрот контента в сети.
2
🚨 Kimi готовит две новые модели — kimi-k2-thinking и kimi-k2-thinking-turbo
Компания Moonshot, неожиданно ворвавшаяся в топы ИИ-рынка со своей флагманской моделью Kimi-K2, готовится выложить на своей API-платформе две новые топовые нейросети — kimi-k2-thinking и kimi-k2-thinking-turbo.
Цены за токены эквивалентны kimi-k2-preview и kimi-k2-turbo-preview — $0.15 за 1 млн входных и $2.50 (thinking)/$8.00 (thinking-turbo) за 1 млн выходных.Скорее всего, цены поменяют.
Контекстное окно моделей — 262K токенов. Детали архитектуры пока не раскрываются, но очевидно, что речь идет о следующем поколении систем Kimi, ориентированных на глубокие рассуждения и высокую скорость отклика.
После появления в API нейронки выложат в публичный доступ в ближайшие недели, и они обязательно вызовут фурор.
Компания Moonshot, неожиданно ворвавшаяся в топы ИИ-рынка со своей флагманской моделью Kimi-K2, готовится выложить на своей API-платформе две новые топовые нейросети — kimi-k2-thinking и kimi-k2-thinking-turbo.
Цены за токены эквивалентны kimi-k2-preview и kimi-k2-turbo-preview — $0.15 за 1 млн входных и $2.50 (thinking)/$8.00 (thinking-turbo) за 1 млн выходных.
Контекстное окно моделей — 262K токенов. Детали архитектуры пока не раскрываются, но очевидно, что речь идет о следующем поколении систем Kimi, ориентированных на глубокие рассуждения и высокую скорость отклика.
Судя по названию, turbo-версия будет оптимизирована под быструю генерацию ответов с размышлением и короткие сессии, тогда как базовая thinking станет оптимальным вариантом для решения сложных логических задач.
После появления в API нейронки выложат в публичный доступ в ближайшие недели, и они обязательно вызовут фурор.
2👍1🌭1
⚡️ Cyberpunk 2077 завели на ИИ-станции NVIDIA DGX Spark
Пользователи Reddit решили запустить Cyberpunk 2077 на мини-суперкомпьютере DGX-Spark и, о чудо, она заработала! Правда, через слои совместимости и эмуляцию x86 на ARM, но все же…
Cyberpunk 2077 идет на уровне ~50 FPS при 1080p и средних настройках, при этом включить DLSS не получится и стабильность пока плавает, а работает это все на Linux.
На самом деле, в этом нет ничего удивительного — чип GB10 Blackwell, лежащий в основе DGX Spark, имеет столько же ядер, что и GeForce RTX 5070, потому и игровая производительность у них одинаковая.
Spark позиционируется как ИИ-ПК, но эксперименты показывают, что даже чистое ИИ-железо при желании и большом количестве свободного времени можно заставить тянуть современный гейминг.
Пользователи Reddit решили запустить Cyberpunk 2077 на мини-суперкомпьютере DGX-Spark и, о чудо, она заработала! Правда, через слои совместимости и эмуляцию x86 на ARM, но все же…
Cyberpunk 2077 идет на уровне ~50 FPS при 1080p и средних настройках, при этом включить DLSS не получится и стабильность пока плавает, а работает это все на Linux.
Энтузиасты также смогли запустить на Spark и консольную эмуляцию через RPCS3 (игры с PS 3) и Xemu (игры с Xbox).
На самом деле, в этом нет ничего удивительного — чип GB10 Blackwell, лежащий в основе DGX Spark, имеет столько же ядер, что и GeForce RTX 5070, потому и игровая производительность у них одинаковая.
Spark позиционируется как ИИ-ПК, но эксперименты показывают, что даже чистое ИИ-железо при желании и большом количестве свободного времени можно заставить тянуть современный гейминг.
2👍2🌭1
🚀 NVIDIA готовит поддержку Hopper и Blackwell для драйвера Nova
Инженеры компании Nvidia расширяют функциональность открытого драйвера Nova на языке Rust, который со временем должен заменить старый драйвер Nouveau.
Сейчас команда во главе с Джоном Хаббардом добавляет в драйвер поддержку GPU Hopper и Blackwell, а параллельно ведется работа над GPU Turing. Тестирование уже проходит на системах с Ampere и Blackwell.
Драйвер уже в основной ветке, но пока не готов к широкому применению. По оценкам разработчиков, реальная польза Nova для конечных пользователей ожидается ближе к 2026 году.
Инженеры компании Nvidia расширяют функциональность открытого драйвера Nova на языке Rust, который со временем должен заменить старый драйвер Nouveau.
Сейчас команда во главе с Джоном Хаббардом добавляет в драйвер поддержку GPU Hopper и Blackwell, а параллельно ведется работа над GPU Turing. Тестирование уже проходит на системах с Ampere и Blackwell.
Драйвер Nova ориентирован на современные GPU с модулем GSP (GPU System Processor) и интегрируется напрямую в ядро Linux, обеспечивая лучшую безопасность и большую производительность для топовых GPU-решений Nvidia, чем устаревший Nouveau.
Драйвер уже в основной ветке, но пока не готов к широкому применению. По оценкам разработчиков, реальная польза Nova для конечных пользователей ожидается ближе к 2026 году.
👍1
💻 CodeWeavers запустила предварительную версию CrossOver для Linux ARM64
Компания CodeWeavers анонсировала запуск новой, предварительной версии CrossOver — коммерческой оболочки Wine для запуска Windows-приложений на Linux.
Версия пока предварительная, но это важный шаг к нативным Windows-приложениям на ARM-Linux в бизнесе без ручных костылей.
Компания CodeWeavers анонсировала запуск новой, предварительной версии CrossOver — коммерческой оболочки Wine для запуска Windows-приложений на Linux.
Теперь CrossOver умеет запускать проги и игры для x86/x64 на системах с процессорами ARM64 с помощью эмуляции i386 и x86-64. Первые тесты прошли на System76 Thelio Astra с CPU Ampere Altra и графикой NVIDIA GeForce RTX — система показала себя отлично
Версия пока предварительная, но это важный шаг к нативным Windows-приложениям на ARM-Linux в бизнесе без ручных костылей.
👍2💩1💅1
🤯 Intel Arc Pro B60 выходит в розницу Европы — 24 ГБ от 769€
Ранее доступная лишь OEM-партнерам, видеокарта Intel Arc Pro B60 на архитектуре Battlemage готовится к появлению в продаже в середине-конце ноября.
Intel Arc Pro B60 оснащена 24 ГБ GDDR6 памяти и рассчитана на интеграцию рабочие станции. По соотношению цены и мощности эта видюха близка к RTX 5070/5070 Ti (до 799€) от Nvidia, при этом предлагает больше памяти.
Если Intel действительно выведет B60 в свободную продажу, это может оживить средний сегмент GPU для ИИ и про-графики.
Ранее доступная лишь OEM-партнерам, видеокарта Intel Arc Pro B60 на архитектуре Battlemage готовится к появлению в продаже в середине-конце ноября.
Несколько европейских ритейлеров уже отметили в каталоге модель Arc Pro B60 под названием Sparkle с воздушным охлаждением по цене от 769€ до 1025€.
Intel Arc Pro B60 оснащена 24 ГБ GDDR6 памяти и рассчитана на интеграцию рабочие станции. По соотношению цены и мощности эта видюха близка к RTX 5070/5070 Ti (до 799€) от Nvidia, при этом предлагает больше памяти.
Кстати, Intel(как всегда) не раскрывает ИИ-производительность Intel Arc Pro B60 в FP8 и FP16 — точно известна только эффективность в FP32 (12,28 TFLOPS) и INT8 (197 TOPS). Предположительно, в FP16 она выдает около 48 TFLOPS.
Если Intel действительно выведет B60 в свободную продажу, это может оживить средний сегмент GPU для ИИ и про-графики.
👍2
⚡️ Google выводит TPU Ironwood и CPU Axion в продакшн для “ИИ-гиперкомпьютера”
Google объявила о выходе в продакшен тензорных ускорителей Ironwood v7 и Arm-процессоров Axion.
TPU Ironwood оснащен 192 ГБ HBM3E (до 7,37 ТБ/с), выдает 4 614 TFLOPS FP8, и объединяется в кластеры до 9 216 ускорителей, суммарно обеспечивая 42,5 EFLOPS FP8 — больше, чем у Nvidia GB300 NVL72 (720 PFLOPS или 0,72 EFLOPS в FP8), но и GPU в нем намного меньше (72 B300).
Axion построен на Arm Neoverse v2, поддерживает до 96 vCPU и 768 ГБ DDR5, обеспечивая прирост до 50% производительности и 60% энергоэффективности по сравнению с x86-решениями.Это, кстати, первый серверный CPU Google.
Внутри ”ИИ-гиперкомпьютера” Google применяет сеть Optical Circuit Switching — она моментально перенаправляет трафик при сбоях и обеспечивает отказоустойчивость.
Теперь у Googe есть свой замкнутый процессорный стек!
Google объявила о выходе в продакшен тензорных ускорителей Ironwood v7 и Arm-процессоров Axion.
TPU Ironwood оснащен 192 ГБ HBM3E (до 7,37 ТБ/с), выдает 4 614 TFLOPS FP8, и объединяется в кластеры до 9 216 ускорителей, суммарно обеспечивая 42,5 EFLOPS FP8 — больше, чем у Nvidia GB300 NVL72 (720 PFLOPS или 0,72 EFLOPS в FP8), но и GPU в нем намного меньше (72 B300).
Axion построен на Arm Neoverse v2, поддерживает до 96 vCPU и 768 ГБ DDR5, обеспечивая прирост до 50% производительности и 60% энергоэффективности по сравнению с x86-решениями.
Внутри ”ИИ-гиперкомпьютера” Google применяет сеть Optical Circuit Switching — она моментально перенаправляет трафик при сбоях и обеспечивает отказоустойчивость.
Архитектура кластера снижает TCO на 28% и повышает операционную эффективность на 55%. К системе уже подключились Anthropic и Lightricks.
Теперь у Googe есть свой замкнутый процессорный стек!
👍3💩1
😢 Бренд Xilinx уходит в историю
В 2022 году AMD закрыла сделку по покупке Xilinx, и по началу все было нормально — руководство красных отдавало дань уважения известному производителю FPGA-схем, но со временем лого Xilinx все больше и больше уходило на третий план.
Теперь AMD и вовсе начала поэтапно заменять логотип Xilinx на своих сайтах, в документации и материалах для партнеров. По словам AMD, процесс уже подходит к завершающему этапу и в ближайшие месяцы бренд Xilinx больше никогда не будет использоваться отдельно.
AMD, конечно же, сохранит названия продуктовых линеек, но все новые релизы и обновления будут выходить под брендом красных без упоминания Xilinx.
Прощай, Xilinx...
В 2022 году AMD закрыла сделку по покупке Xilinx, и по началу все было нормально — руководство красных отдавало дань уважения известному производителю FPGA-схем, но со временем лого Xilinx все больше и больше уходило на третий план.
Теперь AMD и вовсе начала поэтапно заменять логотип Xilinx на своих сайтах, в документации и материалах для партнеров. По словам AMD, процесс уже подходит к завершающему этапу и в ближайшие месяцы бренд Xilinx больше никогда не будет использоваться отдельно.
AMD, конечно же, сохранит названия продуктовых линеек, но все новые релизы и обновления будут выходить под брендом красных без упоминания Xilinx.
Прощай, Xilinx...
1👍3🤯1
🤔 Почему Китай запретил западные ускорители
Многие до сих пор думают: “Товарищ Си совсем из ума выжил? Как он собирается обогнать Запад в сфере ИИ без топовых ускорителей Nvidia?”. На самом деле, он еще как может, и все благодаря передовым чипам Huawei Ascend.
С такой-то эффективностью совсем неудивительно, почему в Китае полностью запретили использовать зарубежные GPU в государственных инфраструктурах — местные NPU почти ничем не хуже.
Ascend — это не просто замена ради выживания, а вполне достойная альтернатива Nvidia.
Многие до сих пор думают: “Товарищ Си совсем из ума выжил? Как он собирается обогнать Запад в сфере ИИ без топовых ускорителей Nvidia?”. На самом деле, он еще как может, и все благодаря передовым чипам Huawei Ascend.
По данным источников, Huawei сейчас выпускает около 200 000 ускорителей Ascend в месяц, а их производительность отстает от NVIDIA H100 всего на 8-12%.
С такой-то эффективностью совсем неудивительно, почему в Китае полностью запретили использовать зарубежные GPU в государственных инфраструктурах — местные NPU почти ничем не хуже.
Чипы Ascend активно применяются в ИИ-системах DeepSeek и Alibaba, которые регулярно радуют нас топовыми нейронками, а при таких объемах производства Ascend могут полностью захватить рынок ИИ-оборудования в КНР.
Ascend — это не просто замена ради выживания, а вполне достойная альтернатива Nvidia.
👍5💩1
⚡️ Samsung готовится представить LPDDR6 и ультракомпактный SSD Gen5
На выставке CES 2026 Samsung планирует представить новые решения в области хранения данных новый тип памяти LPDDR6 и ультракомпактный SSD PM9E1 M.2 22×42 Gen5.
✅ LPDDR6 базируется на усовершенствованном техпроцессе 12-нм, предлагает максимальную скорость на уровне 10,7 Гбит/с и имеет 21% лучшую энергоэффективностью в сравнении с решениями LPDDR5X предыдущего поколения. LPDDR6 лягут в основу новых типов портативных ИИ-устройств.
✅ PM9E1 M.2 22×42 оснащен контроллером Presto и памятью V8 TLC V‑NAND, поддерживает до 4 ТБ и SPDM v1.2 для безопасности данных. Решение также предлагает скорость чтения до 14,8 ГБ/с и записи до 13,4 ГБ/с, а небольшой форм‑фактор делает его универсальным решением для вычислений в компактных устройствах.
Мы обязательно будем следить за событиями на CES 2026 и оперативно делиться с вами всеми новинками!
На выставке CES 2026 Samsung планирует представить новые решения в области хранения данных новый тип памяти LPDDR6 и ультракомпактный SSD PM9E1 M.2 22×42 Gen5.
✅ LPDDR6 базируется на усовершенствованном техпроцессе 12-нм, предлагает максимальную скорость на уровне 10,7 Гбит/с и имеет 21% лучшую энергоэффективностью в сравнении с решениями LPDDR5X предыдущего поколения. LPDDR6 лягут в основу новых типов портативных ИИ-устройств.
✅ PM9E1 M.2 22×42 оснащен контроллером Presto и памятью V8 TLC V‑NAND, поддерживает до 4 ТБ и SPDM v1.2 для безопасности данных. Решение также предлагает скорость чтения до 14,8 ГБ/с и записи до 13,4 ГБ/с, а небольшой форм‑фактор делает его универсальным решением для вычислений в компактных устройствах.
На CES 2026 Samsung покажет и другие разработки в области памяти, включая собственную VRAM GDDR7.
Мы обязательно будем следить за событиями на CES 2026 и оперативно делиться с вами всеми новинками!
👍3
⚒️ Microsoft переносит CUDA-модели на AMD Instinct
Компиляция CUDA-кода для запуска ИИ на оборудовании других вендоров — настоящая морока для ИИ-разработчиков, поэтому эффективные компиляторы крайне востребованы на рынке.
Инженеры Microsoft прекрасно знают об этом, поэтому они создали наборы инструментов для преобразования моделей CUDA в AMD ROCm, чтобы запускать их на Instinct MI300X, MI400X и MI450X.
Пока что в инфраструктуре Azure все еще доминируют NVIDIA H100 и GB200, но Microsoft все больше диверсифицирует парк ускорителей, чтобы снизить зависимость от NVIDIA и оптимизировать стоимость ИИ-нагрузок за счет поддержки альтернативных платформ.
Эти инструменты могут существенно повлиять на рынок ИИ-ориентированных дата-центров, где совместимость с CUDA остается главным барьером для массового внедрения решений AMD.
Компиляция CUDA-кода для запуска ИИ на оборудовании других вендоров — настоящая морока для ИИ-разработчиков, поэтому эффективные компиляторы крайне востребованы на рынке.
Инженеры Microsoft прекрасно знают об этом, поэтому они создали наборы инструментов для преобразования моделей CUDA в AMD ROCm, чтобы запускать их на Instinct MI300X, MI400X и MI450X.
Конечно, они сделали это не только по доброте душевной, а еще и в рамках сотрудничества с компанией AMD, чтобы чтобы добиться максимальной производительности и стабильности стека.
Пока что в инфраструктуре Azure все еще доминируют NVIDIA H100 и GB200, но Microsoft все больше диверсифицирует парк ускорителей, чтобы снизить зависимость от NVIDIA и оптимизировать стоимость ИИ-нагрузок за счет поддержки альтернативных платформ.
Эти инструменты могут существенно повлиять на рынок ИИ-ориентированных дата-центров, где совместимость с CUDA остается главным барьером для массового внедрения решений AMD.
👍4💩1
⚡️Вышел SGLang для диффузионных ИИ-моделей Diffusion
Разработчики команды LMSYS представил свою инновационную разработку — движок инференса диффузионных моделей на базе SGLang, ускоряющий вывод нейронок и уже поддерживающий топовые ИИ.
Система построена с использованием открытого фреймворка FastVideo для создания полноценной экосистемы диффузии. А еще SGLang Diffusion глубоко оптимизирована для работы под ускорители NVIDIA (и даже DGX Spark) благодаря чему достигается высокая производительность при генерации изображений и обработке видео.
Скоро про ComfyUI можно будет забыть.
Разработчики команды LMSYS представил свою инновационную разработку — движок инференса диффузионных моделей на базе SGLang, ускоряющий вывод нейронок и уже поддерживающий топовые ИИ.
SGLang Diffusion выполняет вывод моделей в 5,9 раза быстрее, чем аналогичные движки, поддерживает передовые открытые модели Wan, Hunyuan, Qwen‑Image, Qwen‑Image‑Edit и Flux, а также полностью совместим с OpenAI API и Python API.
Система построена с использованием открытого фреймворка FastVideo для создания полноценной экосистемы диффузии. А еще SGLang Diffusion глубоко оптимизирована для работы под ускорители NVIDIA (и даже DGX Spark) благодаря чему достигается высокая производительность при генерации изображений и обработке видео.
Но запустить SGLang Diffusion также можно на GPU AMD, CPU Intel и даже TPU от Google за счет поддержки проприетарных программных стеков.
Скоро про ComfyUI можно будет забыть.
1👍2