⚡️ AMD Instinct MI400 и MI500: борьба с Nvidia началась

Помимо новых архитектур CPU, на Financial Analyst Day 2025 AMD также раскрыла планы по ИИ-ускорителям Instinct MI400 и MI500.

Серия MI400, которая выйдет в 2026 году, базируется на архитектуре CDNA 5 предложит до 432 ГБ HBM4 с пропускной способностью 19,6 ТБ/с — почти вдвое выше, чем у MI350. Флагман серии MI455X рассчитан на обучение и вывод ИИ, а MI430X — на HPC и ИИ-госпрограммы США. Производительность достигает 40 PFLOPS (FP4) и 20 PFLOPS (FP8) со структурной разреженностью.

Также MI400 получат поддержку гибридных CPU+GPU-схем и сетевых протоколов UALoE, UAL, UEC.

О следующем поколении MI500 известно мало. Возможно линейка перейдет на CDNA 6 и, скорее всего, в ней появится память HBM4e. MI500 войдут в новые серверные стойки для работы с LLM и генеративными ИИ.

AMD усиливает темп обновлений, планируя релизить новые решения ежегодно. MI400 станет реальным конкурентом Nvidia Vera Rubin, а MI500 готовит революцию в вычислительной мощности.

⚛️ IBM Nighthawk: широкий шаг к квантовому превосходству

IBM представила квантовый процессор Quantum Nighthawk со 120 кубитами и 218 настраиваемыми коннекторами нового поколения, которые позволяют выполнять на 30% более сложные квантовые схемы, чем коннекторы прошлого поколения.

Nighthawk рассчитан на выполнение до 5 000 двухкубитных вентилей, а к 2028 году их число вырастет уже до 15 000 при подключении 1 000+ кубитов.

Nighthawk поддерживает ПО Qiskit, которое добавляет 24% точности при работе более 100 кубитов и в 100 раз снижает стоимость коррекции квантовых ошибок благодаря интеграции с HPC и C-API.

IBM создает QPU на 300-мм пластинах Albany NanoTech, что позволило удвоить темп R&D и в 10 раз увеличить сложность процессоров.

IBM также показала процессор IBM Loon, войдет в отказоустойчивые системы с архитектурой qLDPC и декодированием ошибок за <480 нс.

Этим релизом IBM планирует достичь квантового превосходства к концу 2026 года и добиться отказоустойчивых QPU-вычислений к 2029 году.

🤔 Tachyum Prodigy — скам или прорыв?

Стартап Tachyum анонсировал новое поколение чипов Prodigy — универсальных процессоров, сочетающих CPU, GPU и TPU. Компания заявляет, что чип базируется на 2-нм техпроцессе, имеет 1024 ядра с частотой до 6 ГГц и производительность, вы не поверите, более 1000 PFLOPS — в 21 раз больше, чем у NVIDIA Rubin Ultra.

Это и так звучит как полный бред, но на этом не все.

Один сокет якобы поддерживает до 48 ТБ DDR5-17 600 MT/s с 24 каналами (такой RAM не существует). Также чип имеет до 128 линий PCIe 7.0, а TDP в модельном ряде варьируется от 30 до 1600 Вт.

Заявляется, что система может масштабироваться до 8192 ядер. Архитектура также имеет встроенные матричные блоки под ИИ-нагрузки.

Конечно же, все эти чудеса остаются на бумаге: Tachyum уже несколько лет переносит релиз, меняет спецификации и не представила ни одного работающего образца. Зато проект уже привлек инвестиции на $220 млн.

Скорее всего это очередной скам, расходимся 🤡

⚡️ Valve оживила Steam Machine — теперь это мини-ПК на Ryzen и Radeon

Valve показала новую Steam Machine — теперь это уже не консоль, а мини-ПК на базе собственного дистрибутива Linux SteamOS.

Внутри детища Гейба — кастомный шестиядерный AMD Zen 4 (до 4,8 ГГц, 30 Вт TDP), 16 ГБ DDR5 и NVMe-накопитель на 512 ГБ или 2 ТБ. Обещают 6-кратный прирост мощности по сравнению со Steam Deck.

С оригинальной Steam Machine на Intel Core и Nvidia GTX даже не сравнивают — слишком уж старая.

Графика — дискретный AMD RDNA 3 с 28 CU и 8 ГБ GDDR6, частота до 2,45 ГГц (а-ля Radeon RX 7600M). Система держит 4K-игры с FSR или 1080p без апскейлинга. Охлаждение — один большой радиатор и 120-мм вентилятор, корпус-куб 16x16 см, блок питания 200 Вт.

На фронтальной панели есть 2 порта USB 3.0 и слот microSD, а сзади — 2 USB 2.0, 1 USB-C (10 Гбит/с) и Ethernet. Wi-Fi 6E и Bluetooth в комплекте.

SteamOS запускает большинство Windows-игр через Proton, можно накатить Windows 11.

Старт продаж — 2026 год, цена пока не раскрыта.

🥇 NVIDIA устанавливает рекорды во всех тестах MLPerf Training v5.1

В свежем раунде тестов MLPerf Training v5.1 NVIDIA прошла все семь бенчмарков по обучению ИИ.

Blackwell Ultra показала удвоение производительности по сравнению с Hopper и сокращение времени обучения Llama* 3.1 405B до 10 минут (в 2,7 раза быстрее) на более чем 5000 GPU.

Тестируемая система GB300 NVL72 базируется на GPU Blackwell Ultra с 279 ГБ HBM3e, новыми тензорными ядрами и поддержкой точности NVFP4 для FP4-вычислений, а платформа Quantum-X800 InfiniBand обеспечила сеть до 800 Гбит/с.

При расчете на один GPU обучение LLM стало на 45% быстрее по сравнению с прошлым раундом тестирования.

NVIDIA также установила рекорды в инференсе моделей Llama* 3.1 8B и FLUX.1, продемонстрировав всю мощь масштабирования и эффективности стека CUDA.

*LLAMA — проект Meta Platforms Inc, деятельность которой в России признана экстремистской и запрещена