Инфраструктура

Инфраструктура для задач инференса и ИИ в целом переживает стремительный рост — возможно, самый бурный за всю историю отрасли. Мощность GPU и специализированных ускорителей растет, постоянно выходят новые модели, а сетевые фабрики переходят на скорости терабитного уровня. На этом фоне производители постоянно представляют новые решения — от революционных dataflow-ускорителей и гипермасштабных коммутаторов до систем жидкостного и иммерсионного охлаждения, без которых уже невозможно строить современные ИИ-кластеры. В новом дайджесте — ключевые анонсы, большинство из которых завязаны на задачах AI. Подробности под катом! GPU Dataflow-ускоритель NextSilicon Maverick-2 NextSilicon Maverick-2. Источник. NextSilicon представила Maverick-2 — второе поколение своего Intelligent Compute Accelerator (ICA), ориентированного на HPC, научные вычисления и сложные ИИ-нагрузки. В отличие от традиционных CPU и GPU, Maverick-2 использует dataflow-архитектуру, динамически перестраивая исполнительные блоки во время выполнения программы. В основе чипа — массив реконфигурируемых ALU (Arithmetic Logic Unit), объединенных в Compute Blocks (CB). Ключевые элементы: Mill-ядра — графы операций, которые ALU выполняют по мере поступления данных; автоматическая репликация Mill-ядер внутри и между CB для увеличения параллелизма; MEP-блоки и RS-станции для оптимизации работы с памятью. Также есть поддержка любого существующего кода: C++, Fortran, Python, CUDA, ROCm, OneAPI, ИИ-фреймворки. Ускоритель адаптирует топологию вычислений на лету: сближение узлов графа, переключение между векторным и матричным режимами, устранение узких мест за счет дублирования операций. Все это происходит автоматически, разработчику ничего менять не нужно. Технические характеристики Maverick-2 Производство: 5 нм TSMC Тактовая частота: 1,5 ГГц Форм-фактор: PCIe 5.0 x16 (1× кристалл, 400 Вт), OAM (2× кристалла, жидкостное охлаждение, 750 Вт) Однокристальная версия (PCIe) RISC-V ядра: 32 управляющих Память: 96 ГБ HBM3E Кеш: 128 МБ Сети: 1× 100GbE Охлаждение: воздушное Двухкристальная версия (OAM) RISC-V ядра: 64 управляющих Память: 192 ГБ HBM3E Кеш: 256 МБ Сети: 2× 100GbE Охлаждение: жидкостное Компания также показала тестовый кристалл CPU Arbel, который будет хост-процессором будущего Maverick-3. По мнению NextSilicon, классическая архитектура ограничивает производительность CPU, а GPU требуют специфической разработки (CUDA, сложная память). Maverick-2 делает ставку на автоматическую оптимизацию горячих участков кода: чип анализирует рабочие нагрузки в реальном времени и мгновенно изменяет структуру вычислений, не прерывая выполнение. Это дает производительность, близкую к ASIC, но без потери универсальности. Массовые поставки устройства запланированы на начало 2026 года, а уже в 2027 году будет представлена третья версия. Baidu Kunlun M100 и M300 — собственные GPU, а не новое дейтинг-приложение Фотография с конференции Baidu World 2025. На конференции Baidu World 2025 в Пекине компания Baidu раскрыла планы по развитию собственного аппаратного стека для ИИ и анонсировала два ускорителя нового поколения — Kunlun M100 и Kunlun M300. Kunlun M100 — ускоритель для энергоэффективного инференса. Среди его особенностей — оптимизация под массовый инференс, высокая энергоэффективность («economic-first» дизайны Baidu) и архитектура, ускоряющая MoE-графы. Kunlun M300 — вариант для обучения мультимодальных моделей триллионного масштаба. GPU ориентирован как на инференс, так и на обучение сверхкрупных моделей. Можно сказать, это решение класса «maximum performance». Kunlun M300 ориентирован на высокую пропускная способность межсоединений (характеристики не раскрыты) и универсальность: обучение + инференс. Поставки M100 планируются на 2026 год, а M300 — на начало 2027 года. Также Baidu подтвердила, что следующее поколение — серия Kunlun N — запланировано на 2029 год. Baidu также представила планы по масштабированию вычислительных узлов: Tianchi256 (до 256 ускорителей Kunlun P800) и Tianchi512 (до 512 ускорителей P800). Для понимания масштабов устройств — заявлено, что одиночный Tianchi512 способен обучить модель с 1 трлн параметров Подразделение Baidu Intelligent Cloud Group уже использует Kunlun-ускорители и AI-платформу Baige. За счет собственной аппаратной базы Baidu шесть лет удерживает лидерство на рынке облачных AI-решений в Китае. Компания развивает полный вертикальный стек — от чипов до облачных платформ — и стремится сформировать самостоятельную ИИ-инфраструктуру национального уровня. Tachyum Prodigy — универсальные устройства, совмещающие CPU, GPU и TPU Источник. Словацкая компания Tachyum продолжает публиковать спецификации процессоров Prodigy, которые должны объединить функции CPU, GPU и TPU в одном архитектурном решении. По замыслу разработчиков, Prodigy позволит запускать AI-модели на порядки крупнее современных — однако, несмотря на многолетние анонсы, компания пока не представила ни одного работающего кристалла. С 2019 года планы выпуска неоднократно смещались. По итогу релиз перенесен с 2021 на 2025 год. Тем не менее, Tachyum заявляет, что архитектура Prodigy продолжает эволюционировать вслед за требованиями ИИ-платформ и систем HPC. В новая версии спецификации следующие: Tachyum говорит о переходе на 2-нм техпроцесс и серьезно переработанный дизайн чиплетов. Основные технические характеристики (Prodigy Ultimate) Техпроцесс: 2 нм Архитектура: до 4 чиплетов Число ядер: до 256 кастомных 64-битных ядер на чиплет, до 1 024 ядер в 4-чиплетной конфигурации Тактовая частота: до 6 ГГц Память: 24 контроллера, DDR5-17600, до 48 ТБ на сокет Интерфейсы: 128 линий PCIe 7.0 TDP: до 1 600 Вт Масштабирование: конфигурации до 8 сокетов (8S) Tachyum обещает поддержку запуска немодифицированных приложений: x86, Arm, RISC-V. Заявления Tachyum о производительности особенно агрессивны, обещан рост AI-производительности в 21,3 раз по сравнению NVIDIA Rubin Ultra NVL576. Также устройство анонсировано как первое с более чем 1 000 Пфлопс инференса (против ~50 Пфлопс у NVIDIA Rubin). Однако в опубликованных спецификациях фигурируют более сдержанные цифры: FP64 около 400 Тфлопс. Tachyum продолжает продвигать Prodigy как универсальный сверхмасштабируемый процессор, объединяющий CPU/GPU/TPU-возможности. Новые спецификации выглядят масштабно: до 1 024 ядер, PCIe 7.0, DDR5-17600 и память до 48 ТБ на сокет. Однако компания по-прежнему не продемонстрировала рабочий чип, а сроки выхода неоднократно переносились. Пока Prodigy остается амбициозной архитектурной концепцией, а не реальным продуктом, однако если он выйдет на рынок — это будет амбициозный вызов лидерам. Платформы Cisco Unified Edge — платформа для вычислений, хранения данных и организации сети Cisco Unified Edge. Источник. Cisco представила новую модульную платформу Unified Edge. Решение ориентировано на предприятия, которым необходимы распределенные ML-модели и быстрый инференс на периферии — в ритейле, медицине, промышленности и других областях, где важны локальная обработка данных и минимальные задержки. Платформа объединяет вычисления, сеть, хранение и средства безопасности в едином аппаратном комплексе. Unified Edge базируется на двух основных элементах: шасси Cisco UCS XE9305 и вычислительных узлах Cisco UCS XE130c M8. Характеристики шасси Форм-фактор: 3U Блоки питания: 2× по 2 400 Вт (80 PLUS Titanium) Охлаждение: 5× малошумных вентиляторов 80 мм Слоты расширения: 1× слот PCIe 5.0 HHHL мощностью до 75 Вт — подходит, например, для GPU NVIDIA L4 Управление: 2× контроллера Cisco Edge Chassis Management Controller с горячей заменой Характеристика вычислительного узла UCS XE130c M8 (до 5 в одной платформе) Процессор: Intel Xeon 6-го поколения Granite Rapids (12, 20 или 32 P-ядра) Оперативная память: 8 слотов DDR5-6400 Сетевые интерфейсы: 2× 25GbE (rear) и 2× 10GbE RJ45 (front) Поддержка GPU: слот PCIe 5.0 HHHL до 75 Вт Слоты расширения: карта расширения PCIe 5.0 HHHL Разъемы: KVM и USB Type-C Встроенное хранилище (RAID): 2× M.2 по 960 ГБ (RAID 1); Основное хранилище: 3 или 4 NVMe SSD E3.S по 30 ТБ, с фронтальным доступом. Платформа Unified Edge уже открыта для заказов, а первые поставки ожидаются до конца года. Интересны потенциальные объемы продаж и кейсы локального применения таких платформ. Диски SSSTC ER4 — SSD на 15,36 Тбайт SSSTC ER4. Источник. Компания SSSTC (дочерняя структура Kioxia) представила корпоративные SSD серии ER4, ориентированные на ИИ-инференса, аналитику в реальном времени, виртуализацию и системы хранения SMB-класса. Новые модели подходят также для NAS, резервного копирования и видеонаблюдения, где требуются надежность и стабильная производительность. Технические характеристики Форм-фактор: SFF Память: 112-слойная Kioxia 3D TLC NAND Контроллер: Innogrit IG5600BAA 575P TFBGA Интерфейс: SATA-3 Объем: 7,68 ТБ или 15,36 ТБ Скорость чтения: 550 МБ/с Скорость записи: 530 МБ/с Заявленный MTBF: 3 млн часов Также SSD ER4 оснащены корпоративным набором защитных функций: сквозной целостностью данных, безопасным стиранием, AES-256 шифрованием (опционально — TCG Enterprise) и Power Loss Protection (PLP) для защиты при сбое питания. В период роста цен на память и диски интересна цена на новинку, которая пока не сообщается. Toshiba HDD S300 AI для умных систем видеонаблюдения Toshiba HDD S300 AI. Источник. С помощью искусственного интеллекта решается все больше различных задач. Toshiba вывела на рынок линейку S300 AI — жесткие диски, ориентированные на системы видеонаблюдения, где анализ видеопотоков выполняется нейросетями в реальном времени. Диски рассчитаны на работу с многопоточной нагрузкой: до 64 потоков с камер высокого разрешения плюс до 32 потоков AI-аналитики. Аппаратная часть Тип записи: CMR (традиционная магнитная запись) Форм-фактор: LFF Интерфейс: SATA-3 Скорость вращения: 7 200 об/мин Буфер: 512 МБ (8–10 ТБ) / 1 024 МБ (14–24 ТБ) Заполнение корпуса: воздух (8–10 ТБ) / гелий (14–24 ТБ) Производительность и ресурс Линейная скорость: 281–309 МБ/с MTBF: 2,0–2,5 млн часов Рабочая нагрузка: до 550 ТБ/год Парковка головок: до 600 тыс. циклов В моделях реализована система Rotational Vibration Safeguard (RVS), снижающая влияние вибраций — это важная опция для серверных шасси с плотной установкой (до 24 HDD). Поставки моделей на 8 и 10 ТБ стартуют в ближайшие недели; версии от 14 до 24 ТБ выйдут в продажу в первом квартале 2026 года. Сетевое оборудование Arista R4 — коммутаторы для масштабных AI-кластеров и облачных сред Arista R4. Источник. Arista Networks расширила портфель решений для высокопроизводительных дата-центров, анонсировала новое семейство коммутаторов R4. Линейка ориентирована на ИИ-фабрики, крупные облака и HPC-сегмент, которому требуется ультранизкая задержка, высокая плотность портов и масштабируемость на десятки Тбит/с. В серию входят три класса устройств — 7800R4, 7280R4 и 7020R4, охватывающие магистральные, распределительные и пограничные уровни сетевой инфраструктуры. В основе всех новинок лежит программируемая кремниевая платформа Broadcom Jericho3 Qumran3D, которая обеспечивает поддержку современных сетевых архитектур: EVPN, VXLAN, MPLS, SR/SRv6, Segment Routing-TE и т. д. Отдельные модели оснащены фирменной технологией HyperPort, позволяющей агрегировать 4×800GbE в единый канал 3,2 Тбит/с, что особенно востребовано при построении ИИ-кластеров с интенсивным восточно-западным трафиком. Arista 7800R4 — модульная флагманская платформа Предназначение: spine-уровень hyperscale-кластера, backplane-магистрали, ИИ-фабрики. Ключевые спецификации Пропускная способность: до 460 Тбит/с, либо 920 Тбит/с в полнодуплексном режиме Порты: до 576× 800GbE, до 1 152× 400GbE, до 4 608× 100GbE Производительность: 173 млрд pps Задержка: < 4 мкс Форм-факторы шасси: 10U / 16U / 23U / 32U Потребление: 6,8–28 кВт HyperPort: поддерживается Arista 7280R4 — высокоплотная платформа для spine/leaf-уровня Предназначение: крупные дата-центры, AI/ML-нагрузки, магистрали межкластерной связи. Ключевые спецификации Конфигурации портов: 32× 800GbE (OSFP/QSFP-DD) или 64× 100GbE + 10× 800GbE Емкость: 25,6 Тбит/с (до 51,2 Тбит/с FDX) Производительность: 9,6 млрд pps Процессор: 8-ядерный x86 Память: 64 Гбайт DRAM Накопитель: 480 Гбайт SSD Arista 7020R4 — компактные коммутаторы для TOR/edge-уровня Предназначение: пограничные узлы, серверные стойки, гибридные сетевые решения. Ключевые спецификации Конфигурации портов: 48× 1/10/25GbE SFP или RJ45, + 4/8× 100GbE uplinks Емкость: до 2 Тбит/с Производительность: до 1 млрд pps Задержка: ~3,8 мкс Процессор: 4-ядерный x86 Память: 32 Гбайт DRAM SSD: 120 Гбайт Arista R4 — это обновленный стек сетевых платформ, способный обслуживать современные ИИ-нагрузки, где критичны высокая портовая плотность, низкая задержка и прогнозируемая масштабируемость. Линейка ориентирована на инфраструктуру уровня hyperscale. Cisco N9100 — высокопроизводительный коммутатор для ИИ Cisco N9100. Источник. Компания Cisco представила новый коммутатор семейства N9100, созданный под задачи современных ИИ-центров обработки данных. Модель Cisco N9164E-NS4-O создана на базе Ethernet-платформы NVIDIA Spectrum-X и входит в экосистему NVIDIA Cloud Partner, предлагая решения поставщикам облачных и изолированных инфраструктур. Ключевые технические особенности ASIC: NVIDIA Spectrum-4 Порты: 64× 800G OSFP Совокупная пропускная способность: до 51,2 Тбит/с Поддерживаемые ОС: Cisco NX-OS и SONiC Форм-фактор: 2RU (подходит для ЦОД) Аппаратная часть коммутатора включает процессор Intel Xeon D-1734NT (Ice Lake-D, 8 ядер/16 потоков, до 3,1 ГГц), 64 ГБ оперативной памяти и встроенный SSD 240 ГБ для служебных задач. Питания обеспечивают два блока по 3 000 Вт, а за охлаждение отвечает модуль hotswap-вентиляторов. Заявлено, что серия N9100 сочетает сетевые технологии Cisco с производительностью NVIDIA, обеспечивая масштабируемость и предсказуемое поведение сети в нагрузках ИИ-класса. Для расширенного мониторинга используется система управления Cisco Nexus Dashboard. Nokia — новое поколение дата-центровых коммутаторов 7220 IXR-H6 Nokia 7200 IXR-H6. Источник. Компания Nokia представила коммутаторы 7220 IXR-H6, ориентированные на высоконагруженные ИИ-кластеры и инфраструктуры гиперскейл-уровня. Линейка обеспечивает расширенные механизмы управления трафиком, минимизацию перегрузок и оптимизацию работы сети в масштабных вычислительных средах. (стандарт Ultra Ethernet Consortium (UEC). Основные технические характеристики Общая пропускная способность: до 102,4 Тбит/с Интерфейсы: 800GbE и 1.6TbE В серии две модификации с 64 портами 1.6TbE (версии с воздушным и жидкостным охлаждением), а также модель на 128 портов 800GbE. У воздушных систем охлаждения предусмотрена горячая замена вентиляторов, что упрощает обслуживание. Тип сетевого ASIC Nokia пока не раскрывает. Коммутаторы оснащаются резервируемыми источниками питания с поддержкой горячей замены. Из интерфейсов управления доступны RJ45, USB 3.0 и консольный порт. В качестве сетевой операционной системы предлагаются SR Linux NOS или SONiC. По заявлению Nokia, устройства 7220 IXR-H6 подходят для построения облачных платформ, инфраструктур гиперскейлеров и ИИ-кластеров с числом ускорителей свыше миллиона XPU. Новинки совместимы с различными стойковыми форм-факторами и поступят в продажу в I квартале следующего года. Cornelis Networks CN6000 — до 800 Гбит/с Cornelis Network CN6000. Источник. Компания Cornelis Networks анонсировала сетевой адаптер CN6000 SuperNIC, рассчитанный на инфраструктуры AI и высокопроизводительных вычислений (HPC). Новинка обеспечивает скорость передачи данных до 800 Гбит/с и уже привлекла внимание крупных отраслевых игроков, среди которых Lenovo, Synopsys и Atipa Technologies. Адаптер построен на фирменной архитектуре Omni-Path и полностью совместим со стандартами Ultra Ethernet и RoCEv2, что делает его пригодным для сред с высокими требованиями к пропускной способности и задержкам. Ключевые характеристики CN6000 SuperNIC Пропускная способность: до 800 Гбит/с Производительность сообщений: до 1,6 млрд msg/s Оптимизация под крупные кластерные конфигурации ИИ и HPC Cornelis подчеркивает, что традиционные реализации RoCEv2 сталкиваются с проблемами масштабируемости из-за ограничений на количество пар очередей (QP) и высокой нагрузки на память. CN6000 SuperNIC решает эту задачу с помощью «облегченных» алгоритмов QP и аппаратно-ускоренных RoCEv2 In-Flight (RiF) таблиц для отслеживания миллионов параллельных операций. Такой подход снижает требования к ресурсам, обеспечивает предсказуемую задержку и позволяет сохранять пиковую пропускную способность в кластерах любого размера. Пробные поставки CN6000 SuperNIC запланированы на середину 2026 года, после чего стартует массовое производство. Решение может существенно ускорить обучение крупных моделей и снизить эксплуатационные затраты дата-центров, ориентированных на AI-нагрузки. Охлаждение Модули Alloy Enterprises для прямого жидкостного охлаждения Alloy Enterprises. Источник. Alloy Enterprises объявила о выпуске цельных охлаждающих модулей, предназначенных для прямого жидкостного охлаждения (DLC) всех периферийных компонентов серверов — от оперативной памяти до сетевых и оптических модулей. Решение закрывает растущий разрыв в охлаждении между GPU и остальными компонентами серверов по мере увеличения мощности современных AI- и HPC-систем. Новые решения Alloy Enterprises созданы по технологии Stack Forging, формирующей монолитную конструкцию с микрорельефом каналов. Такая геометрия обеспечивает эффективность теплоотвода и работу под высоким давлением без риска протечек. Основные технические характеристики Тип охлаждения: прямое жидкостное охлаждение Технология изготовления: монолитная конструкция по технологии Stack Forging Максимальное рабочее давление: до 138 бар без деформации Назначение: периферия высокоплотных AI/HPC-узлов класса 200–600+ кВт Работа с оперативной памятью Двустороннее охлаждение DIMM Поддержка модулей мощностью >40 Вт (спецификация JEDEC следующего поколения) Горячая замена без отключения/слива жидкости Сеть Оптические модули 800G и 1,6T: рассеивание до 50 Вт/порт Сетевые адаптеры: равномерный теплоотвод + дополнительная механическая жесткость С ростом энергопотребления серверных стоек существенно меняется и архитектура теплового контура. Если раньше около 80% потребления приходилось на GPU и 20% оставшегося воздушного охлаждения для периферии было достаточно, то в системах следующего поколения ситуация иная. Например, стойка NVIDIA GB200 NVL72 потребляет 120–140 кВт, из которых 24–28 кВт приходится на периферийные устройства — все еще в пределах возможностей воздуха. Но уже платформы класса с GPU NVIDIA Rubin на 600 кВт, потребуют до 100 кВт отвода тепла только для периферии. Это делает DLC и подобные технологии практически обязательным. Модульная система погружного охлаждения Vertiv CoolCenter Immersion CoolCenter Immersion. Источник. Vertiv анонсировала новую платформу иммерсионного охлаждения CoolCenter Immersion, рассчитанную на работу с высокоплотными HPC- и AI-системами. Решение предназначено для ЦОД и обеспечивает эффективность при плотной установке оборудования. Система поддерживает тепловые нагрузки от 25 кВт до 240 кВт на модуль (форм-фактор 24U–52U) и позволяет добиться показателя PUE ≈ 1,08, что делает ее одной из самых энергоэффективных иммерсионных систем на рынке. Применяемый тип охлаждения: двухконтурное иммерсионное (внешний водяной контур + пластинчатый теплообменник). Архитектура системы Внутренний или внешний резервуар теплоносителя CDU (блок распределения жидкости) Датчики температуры Регулируемые насосы, трубопроводы, резервный насос Два блока питания Встроенная телеметрия и 9-дюймовый сенсорный дисплей Поддержка интеграции с BMS (система управления зданием) Развитие иммерсионных систем сдерживается тем, что NVIDIA не сертифицирует иммерсионные СЖО, предпочитая более консервативное DLC. Тем не менее, эксперты ожидают ускорение рынка в 2027–2028 годах, особенно после выхода ускорителей NVIDIA Rubin Ultra, которые будут значительно горячее современных решений. Заключение 2025 год становится знаковым моментом для серверной индустрии. В бизнес приходят решения, полностью пересматривающие подход к построению вычислительных систем: Dataflow-ускорители автоматизируют оптимизацию кода, GPU национального уровня формируют технологический суверенитет стран, сетевые фабрики поднимают пропускную способность до 102 Тбит/с и выше, а охлаждение становится критическим элементом архитектуры.

Инфраструктура

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

Как Karpenter помогает управлять динамическими нагрузками в Kubernetes

Как создать базовое окружение для AI без знаний в MLOps

Что такое DLP-система и как она работает

Эпоха универсальных CPU закончилась: как выбрать между P- и E-ядрами Xeon® 6

Домен третьего уровня: что это и как создать

Когда и зачем рендерить анимации на удаленном рабочем столе

Какие факторы влияют на стоимость хостинга

Дайджест железа за октябрь: ARM, Intel и материнские платы Selectel

Безопасность данных в облаке