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.
Кластер из 8192 GPU NVIDIA H100 установил рекорд Graph500, обработав 35 трлн ребер графа. Прорыв обеспечила технология активных сообщений между GPU, исключившая CPU из цепочки.
Стартап Cognition, создатель ИИ-агента Devin, переходит на системы Cerebras CS-2 для обучения своих моделей, отмечая многократный прирост скорости и упрощение архитектуры по сравнению с кластерами на GPU.
Стартап Quilter с помощью ИИ спроектировал компьютер из 843 компонентов за неделю вместо трех месяцев. Система успешно запустила Linux с первой попытки, что открывает путь к автоматизации рутинной инженерной работы.
Анализ показывает, что энергетический дефицит в США может ограничить рост компаний ИИ. К 2028 году потребуется 44 ГВт для дата-центров, но доступно будет лишь 25 ГВт.
Micron закрывает бренд Crucial после 30 лет на потребительском рынке, чтобы сосредоточиться на поставках памяти для ИИ-инфраструктуры и дата-центров с февраля 2026 года.
AMD и Meta* достигли 96% эффективности масштабирования при обучении MoE-моделей на 1024 GPU с помощью TorchTitan и Primus-Turbo.
