Когда-нибудь задумывались, сколько магистральных сетей проходить через ваш город? Теперь это легко узнать — компания ComNews составила интерактивную карту со схемами маршрутов ключевых волоконно-оптических линий связи России по 24 основным операторам. Доступно в PDF-файле и на веб-версии.
😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍16🤯7🌭1😡1
Китайская компания SpacemiT представила V100 — серверный центральный процессор на архитектуре RISC-V, который компания называет первым чипом с полной поддержкой серверного функционала на альтернативной CPU-архитектуре. V100 сочетает 2 типа вычислительных ядер: 6 ядер XiangShan Kunminghu V2R2 и 40 собственных ядер SpacemiT X100. Такая гибридная конфигурация суммарно дает 46 ядер на один процессор, но есть и поддержка двухсокетных конфигураций суммарно на 92 ядра в сервере.
V100 производится по 12-нм техпроцессу, работает на частоте 2,2-2,4 ГГц и имеет TDP 120 Вт — для сравнения, AMD EPYC 9454 с 48 ядрами Zen 4 и частотой 2.75-3.80 ГГц имеет TDP 290 Вт. Такой низкий нагрев в многоядерном процессоре может пригодиться для создания периферийных серверов и IoT-оборудования. Чип также поддерживает 8 каналов памяти DDR5-4800 и 52 линии PCIe 5.0 под подключение GPU, SSD и NIC.
Процессор также поддерживает серверные стандарты безопасности и механизмы загрузки и управления, включая UEFI, ACPI и SMBIOS. Это важно для совместимости с серверной инфраструктурой, хотя само по себе не гарантирует поддержку всего существующего ПО для x86 или Arm: экосистеме RISC-V еще предстоит развиваться.
Результатов производительности пока не привели, но очевидно, что пока это не конкурент AMD EPYC и Intel Xeon, а интересный шаг в сторону альтернативных CPU-архитектур.
😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться
V100 производится по 12-нм техпроцессу, работает на частоте 2,2-2,4 ГГц и имеет TDP 120 Вт — для сравнения, AMD EPYC 9454 с 48 ядрами Zen 4 и частотой 2.75-3.80 ГГц имеет TDP 290 Вт. Такой низкий нагрев в многоядерном процессоре может пригодиться для создания периферийных серверов и IoT-оборудования. Чип также поддерживает 8 каналов памяти DDR5-4800 и 52 линии PCIe 5.0 под подключение GPU, SSD и NIC.
Процессор также поддерживает серверные стандарты безопасности и механизмы загрузки и управления, включая UEFI, ACPI и SMBIOS. Это важно для совместимости с серверной инфраструктурой, хотя само по себе не гарантирует поддержку всего существующего ПО для x86 или Arm: экосистеме RISC-V еще предстоит развиваться.
Результатов производительности пока не привели, но очевидно, что пока это не конкурент AMD EPYC и Intel Xeon, а интересный шаг в сторону альтернативных CPU-архитектур.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍12🤯1
ServerFlow | Новости и Железо 💾
MiniMax официально анонсировала релиз MiniMax-M3.1-Flash, а также раскрыла свою причастность к недавно тестируемой гост-модели Space Bunny. 😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться
MiniMax M3.1 Flash уже вышла — модель можно затестить через MiniMax Code, в облачном интерфейсе по подписке, а также через API по цене $0,15 за 1 млн входных токенов и $0,60 за 1 млн выходных токенов.
Нейронка ориентирована на агентные сценарии и высокую скорость вывода. По заявлению разработчиков, модель обеспечивает результаты уровня передовых ИИ-моделей в ряде задач: 62% в Automation-Bench и 30% в Agents’ Last Exam (ALE) для задач автоматизации и работы агентов, 74% в DeepSWE для программирования и 91% в BabyVision для визуального рассуждения.
Открытые веса M3.1 Flash обещают выпустить 23 октября.
😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться
Нейронка ориентирована на агентные сценарии и высокую скорость вывода. По заявлению разработчиков, модель обеспечивает результаты уровня передовых ИИ-моделей в ряде задач: 62% в Automation-Bench и 30% в Agents’ Last Exam (ALE) для задач автоматизации и работы агентов, 74% в DeepSWE для программирования и 91% в BabyVision для визуального рассуждения.
Открытые веса M3.1 Flash обещают выпустить 23 октября.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8🤯1
Samsung, по данным отраслевых СМИ, сотрудничает с TSMC для выпуска базовых кристаллов новой памяти NVHBM, разработанной NVIDIA. Причина — требования к производству: базовый кристалл должен изготавливаться по 3-нм техпроцессу TSMC, поскольку IP-блоки NVIDIA оптимизированы под технологии тайваньского производителя. При этом собственные 3-нм мощности у Samsung есть, но использовать их для этого проекта, судя по всему, не получится.
Samsung продолжит выпускать сами кристаллы DRAM для стеков HBM по своему техпроцессу класса 10 нм шестого поколения. TSMC будет отвечать именно за базовый кристалл, который интегрируется в стек памяти и обеспечивает взаимодействие с вычислительным чипом.
NVHBM меняет устройство традиционной HBM: контроллер памяти переносится внутрь 3D-стека, что должно улучшить пропускную способность и энергоэффективность. По заявленным NVIDIA характеристикам, относительно HBM4E новая технология обеспечивает до 30% большей пропускной способности, на 15% меньшее энергопотребление памяти и на 25% больше полезной площади вычислительного кристалла. При расчетной пропускной способности около 5,2 ТБ/с на стек NVHBM может стать важным элементом будущих ИИ-ускорителей.
😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться
Samsung продолжит выпускать сами кристаллы DRAM для стеков HBM по своему техпроцессу класса 10 нм шестого поколения. TSMC будет отвечать именно за базовый кристалл, который интегрируется в стек памяти и обеспечивает взаимодействие с вычислительным чипом.
NVHBM меняет устройство традиционной HBM: контроллер памяти переносится внутрь 3D-стека, что должно улучшить пропускную способность и энергоэффективность. По заявленным NVIDIA характеристикам, относительно HBM4E новая технология обеспечивает до 30% большей пропускной способности, на 15% меньшее энергопотребление памяти и на 25% больше полезной площади вычислительного кристалла. При расчетной пропускной способности около 5,2 ТБ/с на стек NVHBM может стать важным элементом будущих ИИ-ускорителей.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5
Оверклокер Luumi обновил рекорд разгона процессора Intel Core i5-4670K — 4-ядерного чипа на архитектуре Haswell, выпущенного в 2013 году. Чип разогнали до 6,301 ГГц с помощью жидкого азота и получили 10,8 балла в Cinebench R11.5. Предыдущий рекорд держался около 12 лет: оверклокер Strat набрал 10,76 балла при частоте 6,249 ГГц.
Для сравнения, штатная максимальная частота Turbo Boost у i5-4670K составляет 3,8 ГГц. В экстремальном разгоне процессор работал примерно на 66% быстрее штатного максимума.
Стенд собрали на материнской плате ASRock Z97 OC Formula, использовали 4 ГБ памяти XPG DDR3 с эффективной частотой 2708 МТ/с и таймингами 8-12-7-28, а также блок питания Corsair AXi мощностью 1600 Вт. Тест запускали под Windows 7 — из-за ограничений правил HWBot для старых процессоров и современных версий ОС.
😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться
Для сравнения, штатная максимальная частота Turbo Boost у i5-4670K составляет 3,8 ГГц. В экстремальном разгоне процессор работал примерно на 66% быстрее штатного максимума.
Стенд собрали на материнской плате ASRock Z97 OC Formula, использовали 4 ГБ памяти XPG DDR3 с эффективной частотой 2708 МТ/с и таймингами 8-12-7-28, а также блок питания Corsair AXi мощностью 1600 Вт. Тест запускали под Windows 7 — из-за ограничений правил HWBot для старых процессоров и современных версий ОС.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍15
NVIDIA провела на европейском суперкомпьютере JUPITER масштабную симуляцию 104-кубитного квантового процессора с коррекцией ошибок, задействовав 8192 ИИ-ускорителя NVIDIA GH200. NVIDIA называет результат крупнейшей комплексной симуляцией отказоустойчивых квантовых вычислений такого типа.
Главная задача — исследовать состояния, необходимые для универсальных квантовых вычислений. Их приходится регулярно создавать и расходовать во время вычислений, поэтому оптимизация этого процесса может существенно снизить сложность будущих квантовых компьютеров. По заявлению NVIDIA, использование такого подхода позволяет сократить необходимое количество физических кубитов на 90% по сравнению с прежними методами.
Для расчетов NVIDIA использовала cuQuantum и CUDA-Q, а также библиотеки cuStateVec, cuBLASMp и cuSOLVERMp. Симулятор повторно использует память после измерения кубитов и упаковывает трехуровневые системы в более компактное двоичное представление. В конфигурации на 8192 GPU распределенное состояние занимало около 512 ТиБ памяти — по 64 ГиБ на ускоритель.
😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться
Главная задача — исследовать состояния, необходимые для универсальных квантовых вычислений. Их приходится регулярно создавать и расходовать во время вычислений, поэтому оптимизация этого процесса может существенно снизить сложность будущих квантовых компьютеров. По заявлению NVIDIA, использование такого подхода позволяет сократить необходимое количество физических кубитов на 90% по сравнению с прежними методами.
Для расчетов NVIDIA использовала cuQuantum и CUDA-Q, а также библиотеки cuStateVec, cuBLASMp и cuSOLVERMp. Симулятор повторно использует память после измерения кубитов и упаковывает трехуровневые системы в более компактное двоичное представление. В конфигурации на 8192 GPU распределенное состояние занимало около 512 ТиБ памяти — по 64 ГиБ на ускоритель.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤯11
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
35💩23👍16🌭5🍾3💅2
На этот раз полноценная рабочая станция-сервер в формате Tower, заточенная под локальный инференс нейросетей.
В основе серверная платформа AMD EPYC SP5 и сразу три NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q с суммарными 288 ГБ GDDR7!
Конфигурация:
🖥 Supermicro H13SSL-N - SP5 (EPYC 9004/9005), 12 слотов DDR5
🧠 AMD EPYC 9354 - 32 ядра / 64 потока
🎮 3x RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q - 288 ГБ VRAM
💾 192 ГБ DDR5 ECC REG - 12x16 ГБ, 4800 МТ/с
⚡️ WD Black SN7100 4 ТБ - 2280, NVMe
🔌 Seasonic PRIME PX-2200 - 2200w, 80 PLUS PLATINUM
❄️ COOLSERVER CS-SP5-4UM98 PRO - 4U, 445W TDP
📦 Phanteks Enthoo Pro 2 Server Edition - Full-Tower
Такая система позволяет запускать большие языковые модели, распределять инференс между несколькими GPU и одновременно обслуживать множество запросов.
Уже через несколько дней на нашем YouTube-канале выйдет большой ролик с этой сборкой.
Будет много интересных тестов. Не пропустите! 👀
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤯18👍8🍾6💩1💅1
На днях стало известно о серьезной атаке на российских хостинг-провайдеров. Злоумышленники воспользовались уязвимостью в системе управления виртуальными серверами VMmanager 6 и запустили на серверах программу для кражи данных клиентов. Об инцидентах сообщили в FirstVDS и других хостинг-провайдерах.
Сам по себе VMmanager не проприетарный гипервизор, как ESXi. Под капотом у него обычные QEMU/KVM и libvirt, а сверху надстроен централизованный слой управления. Так что ближайшие аналоги — Proxmox VE или связка VMware vSphere с vCenter, только с упором на автоматизацию VPS-хостинга.
По данным ForestsNet Cloud, заражение панелей VMmanager производилось с 11 по 16 октября, а активная фаза атаки развернулась в ночь с 16 на 17 октября. Получив доступ к панели, злоумышленники оказались в очень выгодной позиции: у них был список серверов и их IP-адресов, электронные адреса клиентов, пароли администратора и пароли для удаленного управления серверами через VNC-консоль.
А дальше вредоносная программа подключала диски клиентских VPS/VDS в режиме только для чтения и копировала с них файлы. Под угрозой оказались:
🔑 Пароли и SSH-ключи
☁️ Токены доступа к облачным сервисам, GitHub и GitLab
⚙️ Файлы конфигурации, включая .env и настройки Docker
📜 История введенных команд
💰 Криптокошельки и документы пользователей
То есть под атакой оказались не сами виртуальные машины, а система, которая управляет физическим сервером, на котором они развернуты. А значит, клиенту не помогли бы ни обновленная ОС, ни настроенный файрвол, ни надежный SSH: чтение диска происходило снаружи, с уровня гипервизора, и внутри гостевой системы следов могло не остаться.
Сам разработчик подробностей не раскрывает. В Группе Астра заявили, что не раскрывают перечень и количество затронутых операторов, а также детали того, как мог быть получен доступ, но исправления уже вышли, и их рекомендуется оперативно установить:
Если у вас локальная версия VMmanager 6, нужно:
🛠 Установить последние исправления от ISPsystem
🛠 Ограничить сетевой доступ к панели и узлам виртуализации, разрешив его только доверенным адресам
🛠 Проверить логи панели и узлов на признаки чужой активности
🛠 Сменить все учетные данные панели, узлов и интеграций
Если вы арендуете VPS, нужно:
☁️ Уточнить у хостинга, на какой платформе работает ваш сервер и затронул ли его инцидент
☁️ При подтвержденном затрагивании считать все секреты на диске раскрытыми
☁️ Отозвать и заменить SSH-ключи, пароли, API-токены и ключи от облаков
И важный момент: переустановка VPS здесь не спасет. Если ключи уже украли, их нужно именно отозвать, иначе ими продолжат пользоваться.
😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться
VMmanager — это российская платформа для управления виртуализацией от компании ISPsystem, которая входит в Группу Астра, ответственную за разработку ОС Astra Linux. С ее помощью физические серверы объединяют в кластеры, создают виртуальные машины, управляют их ресурсами, сетями, хранилищами и миграцией.
Сам по себе VMmanager не проприетарный гипервизор, как ESXi. Под капотом у него обычные QEMU/KVM и libvirt, а сверху надстроен централизованный слой управления. Так что ближайшие аналоги — Proxmox VE или связка VMware vSphere с vCenter, только с упором на автоматизацию VPS-хостинга.
Именно этот управляющий слой и стал целью атаки.
По данным ForestsNet Cloud, заражение панелей VMmanager производилось с 11 по 16 октября, а активная фаза атаки развернулась в ночь с 16 на 17 октября. Получив доступ к панели, злоумышленники оказались в очень выгодной позиции: у них был список серверов и их IP-адресов, электронные адреса клиентов, пароли администратора и пароли для удаленного управления серверами через VNC-консоль.
А дальше вредоносная программа подключала диски клиентских VPS/VDS в режиме только для чтения и копировала с них файлы. Под угрозой оказались:
🔑 Пароли и SSH-ключи
☁️ Токены доступа к облачным сервисам, GitHub и GitLab
⚙️ Файлы конфигурации, включая .env и настройки Docker
📜 История введенных команд
💰 Криптокошельки и документы пользователей
То есть под атакой оказались не сами виртуальные машины, а система, которая управляет физическим сервером, на котором они развернуты. А значит, клиенту не помогли бы ни обновленная ОС, ни настроенный файрвол, ни надежный SSH: чтение диска происходило снаружи, с уровня гипервизора, и внутри гостевой системы следов могло не остаться.
Больше всего рисковали хостинг-провайдеры, ведь уязвимость находилась в части системы для хостеров, поэтому именно они и стали сообщать об инцидентах. Помимо FirstVDS и ForestsNet Cloud, о взломе сообщали MHost, HSH Network и YaColo. А вместе с ними под ударом оказались и их клиенты, многие из которых могли даже не знать, на какой платформе работает их VPS.
Сам разработчик подробностей не раскрывает. В Группе Астра заявили, что не раскрывают перечень и количество затронутых операторов, а также детали того, как мог быть получен доступ, но исправления уже вышли, и их рекомендуется оперативно установить:
Если у вас локальная версия VMmanager 6, нужно:
🛠 Установить последние исправления от ISPsystem
🛠 Ограничить сетевой доступ к панели и узлам виртуализации, разрешив его только доверенным адресам
🛠 Проверить логи панели и узлов на признаки чужой активности
🛠 Сменить все учетные данные панели, узлов и интеграций
Если вы арендуете VPS, нужно:
☁️ Уточнить у хостинга, на какой платформе работает ваш сервер и затронул ли его инцидент
☁️ При подтвержденном затрагивании считать все секреты на диске раскрытыми
☁️ Отозвать и заменить SSH-ключи, пароли, API-токены и ключи от облаков
И важный момент: переустановка VPS здесь не спасет. Если ключи уже украли, их нужно именно отозвать, иначе ими продолжат пользоваться.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤯20👍5😡5
NVIDIA RTX Pro 5500 еще не вышла в продажу, а крупнейшие китайские технологические компании уже грозятся устроить дефицит этих ИИ-ускорителей — по данным Reuters, ByteDance, Alibaba и Tencent разместили заказы более чем на 3 млн карт общей стоимостью свыше $35 млрд, тогда как другие источники оценивают совокупные заявки китайских компаний более чем в 6 млн экземпляров. При этом за весь 2027 год Nvidia планирует выпустить не более 3 млн карт для мирового рынка.
Из-за этого Nvidia, как сообщается, предупредила партнеров, что не сможет гарантировать выполнение всех заказов. По данным источников, клиенты могут получить лишь 5-10% от запрошенных объемов.
😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться
Из-за этого Nvidia, как сообщается, предупредила партнеров, что не сможет гарантировать выполнение всех заказов. По данным источников, клиенты могут получить лишь 5-10% от запрошенных объемов.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤯9👍4
DeepSeek выпустила DeepInfer — высокопроизводительный фреймворк с открытым исходным кодом для инференса ИИ-моделей инференса. Движок базируется на vLLM и использует компоненты SGLang + TensorRT-LLM.
Пока поддерживается DeepSeek-V4.1-Flash, а сам проект предоставляет основные механизмы для запуска модели и обработки запросов в продакшен-сервисах. Это еще не полностью готовый серверный стек: система кэширования KV, балансировка нагрузки между репликами и полноценное разделение Prefill и Decode в ПО не входят, хотя большая часть необходимой логики движка уже реализована.
DeepInfer использует оптимизированные вычислительные ядра FlashMLA, DeepGEMM, DeepEP, TileKernels и DeepSelect, а также собственные CUDA-подобные операции на TileLang. Для масштабирования вычислений предусмотрены параллелизм по Attention, сбалансированный Context Parallelism, распределение MoE-экспертов и EPLB — балансировка нагрузки между ними.
Для ускорения генерации реализованы DSpark и проверка черновых токенов. Также есть механизм SWA bounded replay, который уменьшает объем повторных вычислений при Prefill, обрабатывая только ограниченный суффикс последовательности. Асинхронный планировщик перекрывает подготовку батчей на CPU с выполнением операций на ускорителе и включён по умолчанию.
По аппаратной части необходим Linux, GCC 13 или новее и Python 3.12, для NVIDIA дополнительно нужны CUDA 13, а для Ascend — CANN 9.2.
😅 Канал Serverflow в MAX: Подписаться
Пока поддерживается DeepSeek-V4.1-Flash, а сам проект предоставляет основные механизмы для запуска модели и обработки запросов в продакшен-сервисах. Это еще не полностью готовый серверный стек: система кэширования KV, балансировка нагрузки между репликами и полноценное разделение Prefill и Decode в ПО не входят, хотя большая часть необходимой логики движка уже реализована.
DeepInfer использует оптимизированные вычислительные ядра FlashMLA, DeepGEMM, DeepEP, TileKernels и DeepSelect, а также собственные CUDA-подобные операции на TileLang. Для масштабирования вычислений предусмотрены параллелизм по Attention, сбалансированный Context Parallelism, распределение MoE-экспертов и EPLB — балансировка нагрузки между ними.
Для ускорения генерации реализованы DSpark и проверка черновых токенов. Также есть механизм SWA bounded replay, который уменьшает объем повторных вычислений при Prefill, обрабатывая только ограниченный суффикс последовательности. Асинхронный планировщик перекрывает подготовку батчей на CPU с выполнением операций на ускорителе и включён по умолчанию.
По аппаратной части необходим Linux, GCC 13 или новее и Python 3.12, для NVIDIA дополнительно нужны CUDA 13, а для Ascend — CANN 9.2.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤯12👍3