Инфраструктура

Каждый месяц мы публиковали дайджесты с обзорами новинок серверного железа — от процессоров до систем хранения. И настало время подвести итоги и выделить, какие компоненты действительно задали вектор развития индустрии. Привет! Меня зовут Сергей Ковалёв, я менеджер выделенных серверов в Selectel. В этой статье я собрал самые интересные видеокарты, процессоры, диски и другие технологии за 2025 год. Подробности в статье! GPU В 2025 году появлялись архитектурные и технические решения, созданные исключительно для AI-нагрузок. От дисков до систем охлаждения — все теперь с приставкой AI». Даже чехлы для ноутбуков, кажется, скоро будут с ней. Возможность массового внедрения AI в инфраструктуру появилась не только из-за роста вычислительной мощности, но и open source-моделей. Они по-настоящему открыли доступ к мощным AI-технологиям для компаний любого масштаба. Больше не нужно тратить значительные средства на обучение моделей с нуля, если вы не крупный игрок, создающий фундаментальные модели. Для большинства компаний достаточно файнтюнинга и инференса на открытых базовых моделях. Но куда без видеокарт? Именно они и открывают этот дайджест! NVIDIA NVIDIA DGX B300. Источник. Конечно, это бренд NVIDIA с его флагманской GPU B300, которая продолжает развитие архитектуры Blackwell. Характеристики впечатляют. Объем видеопамяти увеличен до 288 ГБ, что позволяет размещать и обрабатывать модели большего размера на одном ускорителе или в кластере. Пропускная способность памяти достигает 4,1 ТБ/с, что критично для обучения и инференса современных LLM. По заявлениям вендора, прирост производительности по сравнению с предыдущим поколением B200 составляет 1,5–2 раза в зависимости от сценария нагрузки. Как и в предыдущих поколениях, B300 не всегда используется в одиночку. Один из сценариев — объединение ускорителей в крупные вычислительные кластеры для распределенного обучения и инференса. Характерный пример — GB300 NVL72, система из 72 GPU B300, работающих как единый вычислительный комплекс для обучения гигантских моделей. RTX Pro 6000 Blackwell Server Edition. Источник. Также хочу отметить представленную весной новинку NVIDIA RTX Pro 6000 Blackwell Server Edition. Карта отлично подходит для инференса и демонстрирует высокую производительность за рубль. Не побоюсь сказать, что NVIDIA RTX Pro 6000 Server Edition стала одним из самых универсальным серверных GPU 2025 года. В первую очередь, RTX Pro 6000 Server Edition ориентирована на задачи инференса и дообучения AI-моделей. И уже после — на профессиональную визуализацию и рендеринг, CAD/CAE, цифровых двойников и симуляции, VDI и GPU-виртуализации. Ключевые особенности 96 ГБ GDDR6 с ECC — заметный шаг вперед по сравнению с предыдущими поколениями RTX, позволяющий комфортно работать с крупными сценами и моделями. Архитектура Blackwell, унаследовавшая ключевые оптимизации под AI-нагрузки и высокую производительность. Полноценная поддержка MIG и vGPU, что делает карту удобной для мультиарендных сред и облачных платформ, а также позволяет «разделить» устройство на четыре виртуальных ускорителя. Отдельно стоит отметить позиционирование продукта. RTX Pro 6000 Server Edition — это не «обрезанный» вариант ускорителей для дата-центров и не просто серверная версия workstation-карты. Это осознанный ответ NVIDIA на запрос рынка: одна GPU — множество сценариев, без необходимости держать разные типы ускорителей под каждую задачу. AMD Instinct MI350. Источник. AMD также хотят занять и отчасти занимают свой сегмент флагманских GPU. В 2025 году они анонсировали ускорители AMD MI350X и MI355X, которые считаются конкурентом флагманских систем от NVIDIA, в частности — B300. Память: 288 ГБ HBM3E, до 8 ТБ/с пропускной способности. Архитектура: CDNA 4, поддержка FP4 / FP6 / FP8 / FP16. Форм-фактор: OAM, поддержка платформ с восемью ускорителями. AMD разделяет линейку на два сценария. MI350X — универсальный флагман для обучения и инференса. MI355X — более «агрессивная» версия, ориентированная на максимальную производительность в dense-вычислениях и масштабируемых кластерах. Instinct MI350. Источник. Наблюдаем также за прогрессом экосистемы ROCm. Если еще несколько лет назад это был главный сдерживающий фактор AMD в AI-сегменте, то в 2025 году ситуация заметно изменилась: появились стабильная поддержка PyTorch и TensorFlow, оптимизация под LLM и инференс-нагрузки, а также — активное развитие open-source-инструментов. ROCm все еще уступает CUDA по зрелости и количеству готовых решений «из коробки», но разрыв стремительно сокращается — особенно в корпоративных и research-сценариях, где важна гибкость и контроль над стеком. Интересные тренды В сентябре 2025 года NVIDIA опубликовали новости, которые могут задать новый тренд на рынке GPU — конец универсальных ускорителей. Первая ласточка — отдельные чипы под разные этапы инференса LLM. Современный инференс состоит из двух фаз. Prefill — максимум вычислений, минимум памяти. Decode — минимум вычислений, максимум памяти. Раньше оба этапа выполнялись на одном GPU, из-за чего часть ресурсов всегда простаивала — это дорого и неэффективно. Новый подход NVIDIA GPU — для Prefill: максимум FLOPS, более дешевая память. GPU — для Decode: максимум HBM и пропускной способности. Согласно Roadmap NVIDIA 2026–2027, серия Rubin разделяется на несколько моделей: CPX — для Prefill (вычисления); VR200 — для Decode (память); VR300 Ultra — до 66,7 PFLOPS и 1 ТБ HBM4E. NVIDIA перестраивает линейки так, чтобы каждая GPU работала максимально эффективно под свою задачу. Универсальные ускорители уходят — начинается эпоха специализированных GPU для инференса. Intel также следует новому тренду, анонсируя Crescent Island — GPU для дата-центров, изначально заточенный под AI-инференс, а не под универсальные задачи. Только инференс — без попыток быть решением «для всего». Ускоритель рассчитан на воздушное охлаждение, оснащен 160 ГБ LPDDR5X и ориентирован на построение сервисов формата tokens-as-a-service. Можно сказать, что Crescent Island — это стратегическая попытка Intel занять нишу доступных инференс-ускорителей. Большая дешевая память и минимальные требования к инфраструктуре. NextSilicon сделала следующий шаг и фактически переписала саму архитектуру ускорителей. Представлены планы на Maverick-2 — это уже не CPU или GPU в классическом смысле, а DataFlow-ускоритель, который динамически перестраивает вычисления прямо во время выполнения. Вместо фиксированных ядер — массив реконфигурируемых ALU, которые автоматически собираются в оптимальную топологию под конкретную нагрузку. Чип сам находит «горячие места», дублирует операции, меняет режимы вычислений и убирает узкие места — без переписывания кода. Идея проста: нужно получить производительность уровня ASIC, но сохранить универсальность GPU. Если тренд NVIDIA и Intel — это специализация, то подход NextSilicon — фундаментальный пересмотр того, как вообще должны выглядеть ускорители. Еще одно массовое явление 2025 года — китайские GPU: Huawei Atlas. Источник. Свои модели представляли Baidu, Huawei и Innosilicon. Baidu Kunlun M100 и M300 Huawei Atlas 300I Duo Innosilicon Fenghua 3 Huawei Ascend 910D, Ascend 920 и 920C Очевидно, что китайские производители железа снижают зависимость от ключевых вендоров и стараются насытить внутренний рынок. Процессоры Несмотря на популярность GPU, процессор остается ключевым элементом серверной архитектуры. Именно вокруг CPU формируется платформа: тип и частоты памяти, количество линий PCIe, поддерживаемые ускорители, сетевые карты и накопители. Особенно это заметно в AI-инфраструктуре, где CPU отвечает за оркестрацию, подготовку данных и эффективную загрузку GPU. Intel Intel Xeon 6700E / 6900E. Источник. Напомню, что в 2024 году вышло новое поколение Intel Xeon 6700E / 6900E на сокетах LGA4710 и LGA7529 соответственно. Формально оно пришло на смену Intel Xeon Scalable 5Gen, но не стало полноценной заменой: линейка E была ориентирована в первую очередь на многопоточные и энергоэффективные нагрузки и не поддерживала Hyper-Threading и AVX-512. В 2025 году Intel усилил свои позиции в топовом сегменте, представив Intel Xeon 6700P / 6900P на тех же сокетах. Ключевые особенности линейки Возвращение Hyper-Threading, которое сразу улучшило производительность в смешанных и виртуализированных нагрузках. До 128 производительных P-ядер в старших моделях 6900P. Поддержка многосокетных конфигураций — до восьми сокетов и 688 ядер в одном сервере. Поддержка DDR5 с высокими частотами и большим объемом памяти на сокет. Большое количество линий PCIe Gen5 (до 136), что критично для серверов с 4–8 GPU. Мы провели тесты и определили сильные и слабые стороны каждой линейки. P-ядра фактически не имеют альтернатив в задачах ML и HPC, где важны высокая производительность на ядро и поддержка векторных инструкций. E-ядра, в свою очередь, показывают отличные результаты в работе с базами данных и сильно параллельными нагрузками, обеспечивая высокую плотность вычислений при хорошей энергоэффективности. Таким образом, Intel постарался максимально полно закрыть весь спектр пользовательских сценариев — от AI и HPC до классических корпоративных задач. Однако с точки зрения экономической эффективности в системах с требованием к большому числу ядер в пересчете на одно ядро более выгодными по-прежнему остаются решения AMD. Не осталась в стороне и младшая линейка Xeon E-6300, ориентированная на компактные серверы начального уровня. Впрочем, изменения здесь носят скорее косметический характер и во многом сводятся к ребрендингу линейки Intel Xeon E-2400: сокет остался прежним, а характеристики процессоров изменились незначительно. AMD AMD EPYC 4005. Источник. «Красные» анонсировали свой флагманский сегмент еще в конце 2024 года, поэтому формально он не попадает в рамки данного дайджеста. Однако в 2025 году AMD представила младшую серверную линейку — AMD EPYC 4005 (Grado), на которую стоит обратить внимание. Ключевые характеристики Архитектура: до 16 ядер Zen 5 с поддержкой SMT и AVX-512. Кэш-подсистема: 1 МБ L2 на ядро, до 128 МБ L3, включая версии с 3D V-Cache. Память: двухканальный контроллер DDR5-5600 ECC, до 192 ГБ. Совместимость: платформа AM5 (LGA1718), идентичная потребительским Ryzen. Для сравнения: в аналогичной линейке Intel Xeon 6300 топовые модели предлагают вдвое меньше ядер, а совокупное соотношение производительности и цены в большинстве сценариев складывается однозначно в пользу AMD. AMD Threadripper 9000. Источник. Также AMD обновляли в 2025 году и линейку Threadripper, предназначенную для рабочих станций. Такие процессоры также могут использоваться в серверных платформах. На фоне конкурентов Intel Xeon W линейка AMD Threadripper PRO 9000 WX также лидирует по числу ядер, частотам и объему кэша. Ampere AmpereOne M. Источник. На мой взгляд, самый крупный игрок в серверном сегменте процессоров на архитектуре ARM — это Ampere. И они тоже демонстрировали новинки в 2025 году. Это ARM-процессоры серии AmpereOne M. По заявлению производителя, они созданы в том числе для задач инференса и работы с LLM. Ampere задумывал это решение в качестве более экономичной альтернативы GPU, особенно в системах высокой плотности. Основные характеристики Ядра: от 96 до 192 64-битных ARM v8.6+, с кэшем L1 16/64 КБ и 2 МБ L2 на ядро. Память: до 3 ТБ DDR5-5600 через 12 каналов. Интерфейсы: 96 линий PCIe 5.0, поддержка до 24 дискретных устройств. Производительность: частота 2,6–3,6 ГГц, TDP 239–348 Вт, высокая однопоточная эффективность . Таким образом, при нижнем TDP по сравнению с x86 достигается сопоставимая производительность с меньшими требованиями к охлаждению серверов. Главное ограничение по-прежнему — наличие необходимого программного обеспечения и технологического стека для работы с сервисами. Диски Solidigm D7 PS110 E1.S. Источник. Solidigm, дочерняя компания SK hynix, представила весной 2025 года SSD с жидкостным охлаждением. Решение устраняет необходимость в вентиляторах, освобождая место для GPU-ускорителей и снижая энергопотребление. Ключевая особенность — cold plate с двусторонним контактом, обеспечивающий эффективный теплоотвод при сохранении возможности горячей замены. Ключевым элементом стал накопитель D7 PS110 E1.S (9,5 мм) с интегрированным СЖО. Форм-фактор: E1.S, толщина 9,5 и 15 мм. Интерфейс: PCIe 5.0 x4 (NVMe). Емкости: 3,84 и 7,68 ТБ. Скорость: до 14,5 ГБ/с на чтение и до 10,5 ГБ/с на запись. В отличие от классических DLC-решений, охлаждающих только одну сторону SSD, подход Solidigm снижает риск троттлинга и упрощает сверхплотную компоновку серверов. Компания уже работает над интеграцией в AI-инфраструктуру, включая платформы NVIDIA HGX B300. В результате D7-PS1010 — практичный шаг к полностью жидкостно охлаждаемым дата-центрам, где ограничения по теплу становятся ключевым фактором масштабирования. Kioxia SSD-накопители Kioxia. Источник. Kioxia расширила линейку LC9 и показали предположительно первый в мире NVMe SSD-накопитель с объемом 245,76 ТБ в форм-факторах 2.5" и EDSFF E3.L. Накопитель работает по PCIe 5.0 / NVMe 2.0 и ориентирован на высокопроизводительные среды генеративного ИИ. Характеристики и технологии BiCS FLASH™ QLC 3D (32-слойный стек, 2 Тбит) с CBA (CMOS Bonded to Array). Рекордные 8 ТБ в 154 BGA-пакете — впервые в отрасли. Поддержка OCP Datacenter NVMe SSD v2.5 и FDP (WAF ≈ 1,1). Защита данных: SIE, SED, FIPS SED, квантово-стойкая подпись LMS (CNSA 2.0). Форм-факторы и емкость 245,76 ТБ — 2.5", E3.L 122,88 ТБ — 2.5", E3.S Таким образом, новые SSD Kioxia обеспечивают сверхплотное размещение. Это один из самых заметных за год шагов в сторону масштабируемых хранилищ для общих задач и, конечно, связанных с AI. Сетевое оборудование Broadcom Чип BCM78910. Источник. Компания Broadcom в 2025 году объявила о начале поставок Tomahawk 6 (BCM78910) — флагманского чипа для Ethernet-коммутаторов с рекордной пропускной способностью 102,4 Тбит/с, что вдвое превосходит показатели предыдущих поколений. Решение ориентировано на инфраструктуру hyperscale-класса и задачи AI: MoE, reinforcement learning, инференс и дообучение моделей. Ключевые характеристики Интерфейсы: 100G и 200G PAM4 SerDes, включая варианты с интегрированной оптикой. Плотность портов: 64×1,6TbE / 128×800GbE, 256×400GbE / 512×200GbE, до 1 024×100GbE. ИИ-оптимизация и маршрутизация Cognitive Routing 2.0 (интеллектуальная маршрутизация). Автоматический обход перегрузок. Адаптивная балансировка трафика. Расширенная телеметрия и управление перегрузками. Поддержка топологий Clos, tor и Broadcom SUE. Масштабирование До 1 млн XPU в кластерной архитектуре. Scale-up: до 512 XPU внутри одного кластера. Scale-out: >100 тыс XPU 200GbE за счет добавления новых узлов. Итого, Tomahawk 6 стал одной из самых значимых сетевых новинок года — платформой нового поколения для гипермасштабируемых AI-сетей, которая объединяет ультраплотную коммутацию и интеллектуальную маршрутизацию. Можно сказать, чип от Broadcom претендует на статус одного из ключевых элементов будущей AI-инфраструктуры при построение сетей. Технологии Compute Express Link (CXL) 4.0 В 2025 году консорциум CXL представил спецификацию CXL 4.0, которая сделала очередной шаг к масштабируемой памяти для HPC-систем. Новый стандарт ориентирован на такие нагрузки, где узким местом становится не вычисление, а доступ к памяти и данным. Ключевые особенности CXL 4.0 Кратный рост пропускной способности по сравнению с CXL 3.x. Поддержка крупномасштабных memory pooling (объединения) и memory sharing (разделения) между CPU, GPU и XPU. Улучшенная когерентность памяти для распределенных AI-нагрузок. Повышенная масштабируемость фабрик CXL для дата-центров гиперскейлеров. Решение подходит для обучения и инференса больших LLM, построения composable-инфраструктуры, где вычислительные ресурсы отделены друг от друга и могут динамически комбинироваться под конкретную задачу. А также помогает устранить дефицит HBM и DRAM за счет внешних CXL-пулов. CXL 4.0 может закрепить переход от «памяти при процессоре» к памяти как общему ресурсу дата-центра. Тем самым — став фундаментом для AI-систем следующего десятилетия. PCIe 6.0 В 2025 году был официально представлен стандарт PCI Express 6.0 (PCIe 6.0) — следующая эволюция интерфейса для подключения ускорителей, SSD и сетевых адаптеров. Ключевые особенности Новая физическая слойная архитектура с PAM4‑модуляцией для удвоения пропускной способности. Пропускная способность до 64 GT/s на линию, что вдвое выше PCIe 5.0. Улучшенные механизмы коррекции ошибок (FEC) и low latency FLIT‑пейджинг. Обратная совместимость с предыдущими версиями PCIe. Повышенная энергоэффективность и устойчивость к интерференциям на высоких скоростях. Решение подходит для построения сверхскоростных NVMe‑хранилищ, работы с GPU/XPU‑ускорителями для AI‑обучения и инференса, разработки высокоскоростных сетевых адаптеров (200/400/800GbE и выше), composable‑инфраструктуры и памяти CXL‑класса. PCIe 6.0 закладывает основу для следующего поколения вычислительных платформ, обеспечивая гигантскую пропускную способность для интенсивных рабочих нагрузок AI‑центров и гипермасштабируемых дата‑центров. Жидкостное охлаждение периферийных устройств Alloy Enterprises. Источник. Alloy Enterprises представила монолитные модули прямого жидкостного охлаждения (DLC) для периферийных компонентов серверов: памяти, сетевых и оптических модулей. Решение закрывает растущий разрыв между охлаждением GPU и остальной части серверов в AI- и HPC-системах нового поколения. Ключевые характеристики Тип охлаждения: прямое жидкостное (DLC). Конструкция: монолитная Stack Forging. Охлаждение: поддержка двустороннего DIMM, охлаждение модулей памяти >40 Вт (следующее поколение JEDEC). Поддержка: горячая замена без слива жидкости. Функциональное назначение: равномерный теплоотвод и усиление жесткости сетевых адаптеров. Итого, при росте мощности стоек до 600 кВт, где на периферию может приходиться до 100 кВт тепла, прямое жидкостное охлаждение становится не опцией, а необходимостью. Решения Alloy Enterprises — один из показательных шагов к новой тепловой архитектуре дата-центров. Заключение 2025 год подтвердил, что железо все больше создается под конкретные задачи AI и вычислений. GPU уходят от универсальности: NVIDIA разделяет линейки под Prefill и Decode, Intel выпускает инференс-ориентированный Crescent Island, а NextSilicon экспериментирует с динамическими dataflow-ускорителями. Кроме того, Intel расширяет линейку Xeon своими 6700P/6900P, чем также «затачивает» модели CPU под разные задачи, а Ampere демонстрирует ARM-процессоры для инференса без использования GPU. Глобально GPU стали главным полем экспериментов: NVIDIA объявила планы по разделению будущих линеек под различные задачи инференса, а Intel поддержали тенденцию и пошли по пути инференс-ориентированных решений с Crescent Island. NextSilicon предлагает радикально иной подход с динамическими DataFlow-архитектурами. Параллельно формируется альтернативная экосистема от AMD — с заметно повзрослевшим ROCm до китайских GPU, решающих задачу технологического суверенитета. При этом CPU сохраняют роль «каркаса» всей платформы. Так, Intel вернула Hyper-Threading и AVX-512 в старшие Xeon P, разделив линейки E и P под разные сценарии. Ampere же демонстрирует, что ARM все еще может быть жизнеспособной альтернативой x86. Хранилища и сети развиваются в том же ключе: SSD выходят на сотни терабайт и переходят к жидкостному охлаждению, а сетевые чипы вроде Broadcom Tomahawk 6 становятся не просто «коммутаторами», а интеллектуальными системами управления AI-трафиком. При этом стандарты вроде CXL 4.0 и PCIe 6.0 закладывают фундамент для распределенных инфраструктур, где память, вычисления и ускорители перестают быть жестко привязанными друг к другу. Продолжим вести наблюдения — и уже в начале нового года изучим новинки на выставке CES 2026.

Инфраструктура

Самые интересные железные новинки в 2025 году

Праздничные пики: анализ причин масштабных сбоев в мировых сервисах

Как интегрировать аудит-логи Selectel с SIEM

MLSecOps — на пути к доверенному искусственному интеллекту

Требования к управлению событиями безопасности

Оптимизация затрат на IT-инфраструктуру

Праздник без происшествий: руководство по подготовке IT-инфраструктуры к Новому году

Чем отличается резервное копирование от архивирования

Тестируем три новые модели Qwen: сравнение производительности и примеры использования

Dataflow-ускорители, сетевое оборудование для AI и другие новинки железа

Что такое DNS и как работает система доменных имен

Контроль действий без паранойи: как использовать аудит-логи в Selectel