Новости о технике и железе для искусственного интеллекта. GPU, TPU, специализированные AI-чипы от NVIDIA, AMD, Intel. Облачные платформы для ML, обзоры программного обеспечения, фреймворков и инструментов разработки. Аппаратное обеспечение для обучения и инференса нейросетей. Сравнения производительности и рекомендации по выбору.
IBM анонсировала коммерческий запуск ускорителя Spyre для AI-задач на собственных серверных платформах. Решение обеспечивает низкую задержку и безопасность локальных вычислений.
AMD заключила стратегическое соглашение с OpenAI на поставку ИИ-чипов с опционом на акции, что может изменить расстановку сил на рынке ускорителей для машинного обучения.
Nvidia сохраняет 80% долю рынка AI-чипов, но конкуренты наращивают усилия. Google и Amazon уже контролируют более 10% рынка, а Китай активно развивает собственные процессоры.
Лаборатория Линкольна при MIT запустила суперкомпьютер TX-GAIN с производительностью 2 экзафлопса для исследований в области генеративного ИИ, биозащиты и материаловедения.
Fujitsu представила ИИ-технологию для автоматического обнаружения дефектов в оптических кабелях, позволяющую предотвращать аварии до их возникновения.
Нейропроцессоры NPU в Copilot+ PC совершают революцию в архитектуре Windows, перенося ИИ-обработку на устройство с производительностью 40+ TOPS и снижая энергопотребление.
