Обзор по теме: Рынок ИИ переходит на распределенные кластеры — энергия теперь дороже оборудования
Электричество стало дороже самого оборудования, заставляя индустрию отказываться от гигантских суперкомпьютеров в пользу распределенных кластеров. Переход на энергоэффективные чипы и гибкую архитектуру обещает сократить затраты на владение ИИ-инфраструктурой до 40%, но требует немедленного пересмотра логистики и сетевых решений.
Читать полностью
Календарь упоминаний. Страница 2:
Ускорение развития высокопроизводительных вычислений через HBM4
HBM4 — следующее поколение памяти для высокопроизводительных вычислений, позволит достичь пропускной способности более 2,6 ТБ/с при скорости 13 Гбит/с на контакт. Это делает её ключевым элементом для GPU и ускорителей ИИ, таких как Rubin от Nvidia. Стандарт HBM4 был утверждён в 2025 году, а поставки в серийном объёме запланированы на третий квартал 2026 года. Рост требований к производительности и объёму памяти стимулирует переход от HBM3 и HBM3e, которые остаются основными стандартами до первой половины 2026 года.
Ускорение HPC за счёт 2-нм чипов TSMC
TSMC запустила серийное производство 2-нм чипов, предназначенных для высокопроизводительных вычислений (HPC), включая серверные процессоры и чипы для ИИ. Новая архитектура GAA и улучшенные конденсаторы обеспечивают рост производительности на 10–15%, снижение энергопотребления на 25–30% и увеличение плотности транзисторов. Это позволяет TSMC одновременно выпускать чипы для HPC и мобильных устройств, что ускоряет их поставку на рынок.
Суперкомпьютер Olivia: новая веха в вычислениях и энергоэффективности
Суперкомпьютер Olivia, созданный в Норвегии, стал самым мощным в стране. Он сочетает 504 процессора AMD и 304 чипа Nvidia Grace Hopper, обеспечивая высокую производительность в задачах машинного обучения и параллельных вычислениях. Система разделена на две части — CPU и GPU, что расширяет её применение в научных исследованиях, включая моделирование климата и изучение возобновляемых источников энергии. Olivia отличается энергоэффективностью: потребление снизилось на 30% по сравнению с предшественником, а отходящее тепло планируется использовать для подогрева воды в рыбоводных хозяйствах.
Расширение возможностей высокопроизводительных вычислений
Высокопроизводительные вычисления находят всё более широкое применение благодаря развитию моделей искусственного интеллекта, таких как Apollo, разработанная Nvidia. Эта модель предназначена для моделирования физических процессов и может использоваться в таких областях, как прогнозирование погоды, динамика жидкости, электромагнетизм и моделирование термоядерного синтеза. Интеграция таких моделей в программное обеспечение позволяет ускорять решение сложных задач и повышать точность анализа.
Рост роли ИИ в научных вычислениях
Высокопроизводительные вычисления (HPC) всё больше включают искусственный интеллект как дополнительный инструмент, ускоряющий научные открытия. Nvidia рассматривает ИИ как средство фокусировки исследований на наиболее перспективных направлениях, а не как замену традиционному моделированию. Для этого компания разрабатывает специализированные платформы, такие как Apollo, BioNeMo и Alchemi, а также интегрирует ИИ в суперкомпьютеры, обеспечивая до 80 эксафлопс вычислений. В то же время сохраняется необходимость в высокоточных FP64-вычислениях, что отражено в архитектуре Blackwell и следующих поколениях ускорителей.
В нашей базе собрано 20 событий по теме «Инструменты для моделирования сложных процессов». Мы показываем все из них.
Объединили похожие карточки: Инструменты для моделирования сложных процессов; Высокопроизводительные вычислительные системы; Устройства с высокой вычислительной мощностью и другие.