Всплыли новые фотки нового ИИ-ускорителя Intel D270. Оказалось, что решение базируется сразу на двух GPU, о чем Intel ранее не упоминала.

😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться

Решили детальнее изучить фотку платы Intel D270, и выяснили что чип, расположенный справа от QSFP-порта, это…SmartNIC NVIDIA ConnectX. Сетевые коммутаторы NVIDIA, конечно, пользуются огромным авторитетом, но ведь у Intel есть собственные сетевые карты, вроде E830 — неужели NIC синих настолько плохи, что даже в собственных ИИ-ускорителях Intel предпочла использовать решения конкурентов? Очень неоднозначное решение…

😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться

На стенде AMD на саммите OCP 2026 показали несколько вариантов ИИ–ускорителей AMD Instinct MI350P нового формата OAC (Open Adapter Card), который должен прийти на смену PCIe-картам в серверах для ИИ.

Сейчас у ИИ-ускорителей есть два основных формата — обычные PCIe-карты, которые ставятся в стандартные серверы, но они упираются в лимит TDP 600 Вт, и проприетарные модули, вроде OAM или SXM, которые совместимы только со специализированными платами, но их TDP не ограничен. А между ними образовался провал.

Именно его и решили закрыть в OCP. Логика такая: инференс и языковые модели малого и среднего размера станут следующей большой волной железа для корпоративного и периферийного ИИ, а значит, нужно решение между классическими PCIe-картами и стоечными системами мегаваттного масштаба, которое одинаково хорошо подойдет и для старых, и для новых ЦОД, для 19- и 21-дюймовых стоек.
opencompute

И OAC — это не единоличная инициатива AMD: рабочая группа OAC была сформирована в начале 2026 года и включает AMD, Dell, Intel, NVIDIA и Qualcomm. То есть в одной лодке оказались все три главных производителя ускорителей. Стандарт пока в разработке: последняя версия базовой спецификации v0.90 вышла 9 октября 2026 года в рамках третьего раунда обсуждения.

Самое впечатляющее в OAC — запас по энергопотреблению. ИИ-ускоритель с жидкостным охлаждением сможет потреблять до 5000 Вт, то есть почти в 8,5 раза больше, чем стандартная PCIe-карта на 600 Вт. Для сравнения, даже полноценный NVIDIA Rubin SXM потребляет около 2300 Вт.

Такую мощность уже не подать через обычный разъем. Поэтому основное питание идет через шину и разъем BK125, способный передать до 5 кВт, а слоты OAC не поддерживают горячую замену. На одной из показанных карт прямо указано, что она принимает 12 или 50 В при токе до 160 А. А на фотографиях сервера хорошо видна медная шина питания рядом с массивными разъемами для карт и целый ряд быстроразъемных фитингов для жидкости.

😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться

Сам сервер — 1U. Вычислительная нода, в которую он вставляется — 10U. А вычислительная система из этих нод выглядит так 👀

😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться

DeepSeek выпустила DeepSeek V4.1-Flash-1017 — обновленную своей флагманской быстрой модели, ориентированную на программирование и агентные задачи. По заявлению компании, модель стала эффективнее: быстрее выполняет задачи и расходует меньше выходных токенов.

На DeepSWE v1.1 новая версия набрала 77 баллов, тогда как предыдущая V4.1-Flash получила 74,2. Также обновленная модель обошла Claude Opus 5 с результатом 74 балла и GPT-5.6-Sol с 73 баллами. Однако преимущество зависит от конкретной задачи и условий тестирования: на Terminal-Bench 4.0 Claude Opus 5 набрал 51,8 балла, а на ProgramBench и NL2Repo-Bench также показал более высокие результаты — 37,0 против 29,1 и 75,3 против 68,2 соответственно. В тесте HLE без инструментов Opus 5 получил 56,3 балла против 42,6 у DeepSeek. При этом DeepSWE v1.1 проверяли в Mini-SWE-V2, а Terminal-Bench 4.0 — в среде Claude Code, поэтому напрямую сопоставлять результаты разных бенчмарков нельзя.

Вместе с моделью DeepSeek открыла разработчикам Search API и Fetch API на базе собственного поискового движка. Первый принимает запрос и возвращает структурированные результаты поиска, второй загружает содержимое конкретной веб-страницы и отдаёт его в формате Markdown. Эти инструменты можно использовать для создания ИИ-агентов, которым необходимо искать информацию в интернете, извлекать данные с сайтов и передавать их в контекст модели, а также для построения RAG-систем.

Веса DeepSeek V4.1-Flash-1017 доступны на Hugging Face по лицензии MIT.

😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться

Китайский стартап Langdao Silex показал прототип FlintNano LPP-OXXO — источника экстремального ультрафиолетового излучения (EUV), необходимого для литографии при производстве передовых микросхем. Компания заявляет о мощности EUV-излучения свыше 15 Вт, а доля компонентов, разработанных или произведенных внутри Китая, составляет около 90%. Это потенциально важный шаг к созданию собственной технологической цепочки в условиях ограничений на поставки зарубежного оборудования.

Система использует технологию Laser-Produced Plasma (LPP): мощный лазер воздействует на материал, создавая плазму, которая излучает свет с длиной волны около 13,5 нм. Именно такой принцип применяется в EUV-сканерах ASML. По опубликованным характеристикам, FlintNano оснащена приводным лазером мощностью 1000 Вт, работающим с частотой от 1 до 20 кГц. Заявленная эффективность преобразования энергии превышает 2%, а время непрерывной работы прототипа составляет более 100 часов. Установка, как утверждается, уже подходит для испытаний экспонирования кремниевых пластин, хотя ей еще требуется доработка.

Однако собственный источник EUV-излучения — лишь один из компонентов полноценного литографического комплекса. Для производства чипов нужны сверхточная отражательная оптика, механизмы позиционирования пластин и сложная интеграция множества подсистем. Китайская компания рассчитывает потратить еще 3-5 лет на разработку до готовности технологии к массовому производству.

😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться