Xenon Lab — ваша лаборатория открытий

SK Hynix и Nvidia объединяют усилия, чтобы создать новый класс накопителей — AI NAND, ориентированный на инфраструктуру искусственного интеллекта. Речь идёт не просто об очередном поколении флеш-памяти, а о платформе для SSD, которые должны работать на уровне десятков миллионов операций ввода-вывода в секунду. План такой: в конце 2026 года партнёры ожидают первые образцы носителей с производительностью около 25 млн IOPS, а к 2027-му хотят выйти на целевые 100 млн IOPS для серийных устройств. Под них как раз подоспеет стандарт PCIe 6.0, способный раскрыть потенциал таких накопителей в дата-центрах. Отдельное направление — линия AIN P, ультрапроизводительные серверные SSD на новой NAND с переработанным контроллером. Эти решения уже тестируются совместно с Nvidia в ИИ-системах, где скорость доступа к данным становится таким же узким местом, как и количество ускорителей. В этом выпуске мы наглядно обсуждаем, почему традиционные SSD перестают справляться в кластерах для обучения больших моделей, как рост IOPS влияет на время обучения и инференса, и какие изменения ждут архитектуру хранилищ в ИИ-центрах обработки данных. Заодно попробуем оценить, могут ли подобные технологии через несколько лет добраться до рабочих станций энтузиастов. Подписывайтесь на Xenon Lab на RuTube, если хотите следить за тем, как меняется рынок памяти под давлением искусственного интеллекта. #AINAND #SKHynix #Nvidia #SSDбудущего #памятьдляИИ #AIhardware #PCIe6 #датацентры #искусственныйинтеллект #новыетехнологии #железо #серверы #HPC #ITновости #XenonLab #hardwarenews #storage #AIinfrastructure

На грядущей выставке CES 2026 в Лас-Вегасе стартап YPlasma покажет прототип ноутбука, который охлаждается вообще без вентиляторов. Вместо привычных радиаторов с вертушками используется система на основе диэлектрического барьерного разряда: между электродами, разделёнными диэлектриком, создаётся холодная плазма, формирующая мощный поток ионов. Они увлекают за собой воздух и обеспечивают обдув компонентов со скоростью до 10 м/с. Ключевая фишка подхода — форм-фактор и акустика. Плазменные «приводы» выполнены в виде тончайшей плёнки около 200 микрон, которую можно интегрировать прямо в тепловые каналы, корпус или радиаторы ноутбука. Это позволяет усиливать охлаждение без утолщения устройства. При этом уровень шума около 17 дБА делает такую систему практически бесшумной на фоне традиционных кулеров. Использование диэлектрического барьера решает ещё одну проблему: подавляется образование озона, а сами электроды меньше подвержены разрушению. Это важно для потребительской электроники, где устройство работает годами в закрытых помещениях. Разработчики видят потенциал не только в лэптопах. Активное управление воздушными потоками с помощью плазмы может улучшить охлаждение в автомобильной и авиационной технике, а также подойти для компактных систем следующего поколения — от дронов до космических аппаратов. В ролике на Xenon Lab обсуждаем технические детали DBD, реальные перспективы таких систем в массовых ноутбуках и то, могут ли плазменные решения стать новой нормой вместо шумных вентиляторов. #CES2026 #YPlasma #плазменноОхлаждение #ноутбукБудущего #охлаждениеНоутбука #холоднаяПлазма #DBD #ионныйВетер #безвентилятора #бесшумныйНоутбук #технологии #гаджеты #новостиТехнологий #инженерия #наука #железо #ультрабук #игровойНоутбук #hardware #XenonLab

Рынок видеокарт входит в новый виток подорожания. По данным отраслевых источников, NVIDIA и AMD в начале 2026 года начнут поэтапно повышать цены на актуальные линейки RTX 50 и RDNA 4. Корейское издание Newsis пишет, что волна стартует уже в первом квартале: AMD может сдвинуть прайсы в январе, NVIDIA подтянется к февралю. Рост будет не одномоментным, а постепенным, но заметным для кошелька. Главный символ ситуации — GeForce RTX 5090. Флагман начинал путь на рынке примерно с $2000, а теперь аналитики допускают, что стоимость может добраться до пяти тысяч долларов за одну карту. Ключевой фактор — подорожавшая память и растущие затраты на компоненты. Себестоимость GPU из-за памяти выросла более чем на 80%, и это напрямую отражается на конечных ценах. При этом обычный пользователь сталкивается ещё с одной проблемой: дефицитом. Значительная часть партий видеокарт, особенно моделей уровня RTX 5060 Ti и RTX 5070, уходит в крупные азиатские сборки под задачи искусственного интеллекта. Потребительские GPU превращают в узкоспециализированные ускорители — ставят «турбинные» системы охлаждения, увеличивают объём VRAM и настраивают под ИИ-нагрузки. В сети уже можно встретить карты с удвоенной памятью, позиционируемые как решение «для нейросетей». Вместо того чтобы стать праздником для геймеров, первый квартал 2026 года рискует обернуться ростом прайсов и ещё более сложным выбором: ждать, брать сейчас или смотреть в сторону альтернатив. В этом выпуске на Xenon Lab обсуждаем, какие факторы толкают рынок вверх и что это значит для тех, кто планировал апгрейд ПК в ближайшее время. #NVIDIA #AMD #RTX5090 #RTX50 #RDNA4 #видеокарты #цены #подорожание #дефицит #сборкаПК #апгрейдПК #игровойПК #железо #геймеры #GPU #VRAM #память #Blackwell #технологии #новости

В MIT показали, как может выглядеть производство, в котором человек больше не чертит и не моделирует вручную. Вместо сложных интерфейсов — простая голосовая команда, вместо долгой печати — робот, который быстро собирает объект из модулей. Система объединяет несколько уровней искусственного интеллекта и автоматизации. Сначала речь пользователя преобразуется в текст и передаётся генеративной модели, которая создаёт трёхмерный макет нужного предмета. Затем специальный алгоритм раскладывает этот макет на набор стандартизированных кубических блоков. Параллельно идёт проверка: выдержит ли конструкция вес, не появятся ли слабые места и «висящие в воздухе» элементы. После виртуальной проверки в дело вступает роботизированная рука. По рассчитанной траектории она поднимает модули и пошагово собирает физический объект — от стула или полки до небольшого кресла. Вся конструкция при этом разборная: те же элементы можно разобрать и использовать повторно, что делает систему интересной для прототипирования и устойчивого производства. MIT видит в этой технологии способ сделать проектирование доступным людям без опыта в 3D-пакетах и инженерии, а также базой для будущих «говорящих фабрик», где путь от идеи до реального предмета занимает минуты, а не недели. #MIT #ИИ #робототехника #генеративныйИИ #3Dмоделирование #3Dпечать #производствобудущего #технологии #инженерия #стартапы #наука #нейросети #умныйдом #фабрикабудущего #робот #CAD #дизайн #мебель #воксели #hightech

Классический мониторинг серверного железа вышел на новый уровень. Вместе с поколением Blackwell Nvidia внедряет расширенный программный пакет, который превращает ИИ-ускорители в источники детальной служебной информации. Система отслеживает режимы нагрузки, характер потребления энергии, температурные пики и общую «здоровость» инфраструктуры. Для операторов дата-центров это звучит логично: чем глубже телеметрия, тем проще управлять фермами из сотен и тысяч GPU. К этому добавляется менее очевидный слой. По данным отраслевых источников, новая система умеет определять географическое расположение каждого конкретного ускорителя и способна передавать координаты на сторону Nvidia. В условиях, когда вокруг поставок ИИ-чипов выстроен сложный режим экспортного контроля, такой механизм становится удобным ответом на вопросы регуляторов: корпорация в любой момент может показать, где именно работают её решения. Однако у этого подхода есть и цена. Клиенты, прежде всего в Китае, всё внимательнее относятся к любым внешним каналам доступа к инфраструктуре. В публичном поле уже звучат опасения о потенциальных «скрытых возможностях» в серверном железе, даже если производитель уверяет, что никаких бэкдоров нет. В этом выпуске обсуждаем, как меняется баланс между удобством администрирования и суверенитетом инфраструктуры, почему телеметрия стала политическим фактором и как это влияет на будущее рынка ИИ-ускорителей. #Nvidia #Blackwell #AIчипы #ИИускорители #GPU #HPC #Датацентры #ЭкспортныеОграничения #Санкции #Китай #США #Кибербезопасность #Приватность #Телеметрия #ТехНовости #Железо #Нейросети #Cloud #BigTech #Технологии

Мир ИИ и высокопроизводительных вычислений стремительно подталкивает производителей к созданию всё более прожорливых ускорителей. Если сегодня топовые GPU для задач машинного обучения потребляют 2–2,7 кВт, а для будущих решений уровня Vera Rubin Ultra уже обсуждают свыше 4 кВт, то логичный следующий шаг — архитектуры, рассчитанные на ещё более высокий потолок по мощности. На ISSCC 2026 Intel собирается представить концепцию построения графических ускорителей мощностью до 5000 Вт. Ключевой элемент — интегрированные регуляторы напряжения (IVR), перенесённые внутрь пакета и тесно связанные с чиплетной архитектурой. Такой подход позволяет подвести энергию максимально близко к вычислительным блокам, сократить потери, улучшить управление переходными процессами и обеспечить стабильную работу при резких скачках нагрузки, характерных для ИИ-задач. Проект опирается на будущее поколение технологий корпусирования — Foveros-B со стороны Intel и CoWoS-L в экосистеме TSMC. По сути, речь идёт о формировании нового слоя «энергетической логистики» прямо в пакете GPU. Это меняет требования к платам, стойкам и охлаждению: от VRM на материнской плате мы постепенно переходим к сложным силовым системам внутри самого модуля ускорителя. В выпуске обсуждаем, насколько реалистичен переход к 5-кВт GPU, как это скажется на дата-центрах и почему архитектура питания становится не менее важной, чем количество терафлопс. #Intel #ISSCC2026 #GPU #AI #HPC #ДатаЦентры #Чиплеты #IVR #CoWoS #EMIB #Foveros #Ускорители #Нейросети #Технологии #НовостиТехнологий #Железо #Полупроводники #Серверы #Энергопотребление #Будущее

На бумаге TPUv7 Ironwood от Google выглядят как мощная заявка на перераспределение рынка ИИ-ускорителей: многокристальная архитектура, высокая производительность, интерес со стороны Meta, Anthropic и других игроков. Однако в реальности путь этих чипов к дата-центрам упирается в инфраструктуру, которую Google не контролирует. Ключевая проблема — узкое горлышко в виде передовой корпусировки. Технологии уровня CoWoS, необходимые для объединения нескольких чиплетов в один пакет с минимальными задержками, сегодня сосредоточены в руках TSMC. Эти же линии уже загружены заказами Nvidia и Apple, а расширение мощностей идёт медленнее, чем растёт спрос на ИИ-железо. Аналитики предупреждают: поставки TPU Google к 2026 году могут оказаться заметно ниже ожиданий. Это ставит под вопрос планы компании активнее продвигать Ironwood не только внутри собственной инфраструктуры, но и на внешнем рынке. Отдельная интрига — возможный переход части упаковки к альтернативным партнёрам, таким как Intel или Amkor, которые продвигают собственные решения для многокристальных модулей. В выпуске обсуждаем, как дефицит упаковки влияет на глобальную ИИ-гонку, почему Google оказался в менее выгодной позиции по сравнению с Nvidia, и сможет ли компания вовремя нарастить объёмы, чтобы успеть занять свою долю стремительно растущего рынка ИИ-ускорителей. #Google #TPUIronwood #ИИчипы #TSMC #CoWoS #Nvidia #Apple #AIhardware #ИскусственныйИнтеллект #Полупроводники #Чипы #Технологии #ИИреволюция #BigTech #Производствочипов #GPUvsTPU #AIинфраструктура #TechNews #YouTubeTech

Toyota возвращается в высшую лигу спортивных машин с новым флагманом GR GT и его гоночным собратом GR GT3. Это не просто ещё один купе с мощным мотором, а заявка на серьёзное присутствие в классе GT3 и попытка напомнить миру о наследии 2000GT, только в современной, гораздо более радикальной интерпретации. Конструкция построена вокруг лёгкого алюминиевого шасси с активным использованием углепластика в кузове. Машина сохраняет классическую компоновку с двигателем спереди и приводом на заднюю ось, но получает современную аэродинамику, карбон-керамические тормоза и широкие шины, которые визуально подчёркивают её трековый характер. Под капотом — новый 4,0-литровый битурбо V8 с системой сухого картера, работающий вместе с электромотором и 8-ступенчатой автоматической коробкой. Заявлены мощность не менее 641 л.с., крутящий момент свыше 850 Нм и максимальная скорость от 320 км/ч. Всё это в сочетании с развесовкой 45:55 должно обеспечить устойчивость на высоких скоростях и прогнозируемое поведение в поворотах. Интерьер выполнен в красно-чёрных тонах: кожа и алькантара, компактный руль GR, цифровая приборная панель и крупная мультимедийная система. Здесь меньше про роскошь и больше про концентрацию на вождении. В ролике обсуждаем, как GR GT и GR GT3 вписываются в современный мир суперкаров, с кем им предстоит бороться на треке и что означают эти модели для имиджа Toyota в 2027 году. #Toyota #GRGT #GRGT3 #GazooRacing #ToyotaGR #суперкар #гибрид #V8 #biturbo #автоновости #новинкиавто #спорткар #GT3 #гонки #автообзор #машины #технологии #разгон #скорость #carnews

Китайский рынок искусственного интеллекта упирается не только в модели и софт, но и в железо. Санкции ограничивают поставки топовых GPU, очередь за ускорителями растянулась на месяцы, а крупные игроки вроде Tencent и Alibaba открыто признают: мощности не успевают за спросом. На этом фоне Baidu выносит на передний план собственные ускорители M100 и M300 и пытается превратить проблему дефицита в точку роста. M100 ориентирован на инференс и должен закрывать типичные облачные сценарии — от генеративных сервисов до внутренних корпоративных моделей. M300, запуск которого ожидается ближе к 2027 году, нацелен на обучение больших языковых моделей и тяжёлые вычисления. Аналитики считают, что если компании удастся стабильно выпускать новые поколения ИИ-чипов, они станут одним из основных стандартов китайских дата-центров. Интерес к платформе уже подтверждён: China Mobile закупает ускорители Kunlunxin, Baidu рассматривают как партнёра для выполнения требований властей по переходу на локальные решения, а прогнозы по выручке от чипов оцениваются в миллиарды долларов. В этом видео говорим о том, почему Baidu выходит в «железо» именно сейчас, как распределятся роли с Huawei и другими игроками, чего ждать по ценам и доступности ИИ-ресурсов в Китае и может ли успех M100/M300 изменить расстановку сил на мировом рынке ускорителей. #Baidu #ИИчипы #искусственныйинтеллект #ускорители #китайскиечипы #AIhardware #GPU #санкции #китайскийрынок #LLM #облачныевычисления #технологии #новоститехнологий #hightech #XenonLab

Что происходит с веществом, когда оно перестаёт быть ни твёрдым, ни жидким в привычном смысле? В этом выпуске говорим о редком эксперименте, где учёным удалось заглянуть в самую сердцевину фазового перехода. Команда из Вены взяла монослой иодида серебра, спрятала его между двумя листами графена и разогнала температуру до порядка 1100 °C внутри сканирующего просвечивающего электронного микроскопа. Всё это — с атомным разрешением и последующей обработкой траекторий с помощью алгоритмов искусственного интеллекта. Так удалось увидеть то, что с 1970-х существовало только в формулах: гексатическую фазу. В этом состоянии расстояния между атомами уже ведут себя как в жидкости, а угловой порядок частично сохраняется, как в кристалле. Теория предсказывала плавный переход дальше, но реальность оказалась жёстче: «прыжок» к полностью жидкому поведению прошёл резко, почти по трёхмерному сценарию. Мы обсудим, почему это заставляет пересмотреть классические модели двумерного плавления, чем уникальна связка «графен + AgI», какие выводы для материаловедения и гибкой электроники можно сделать уже сейчас и как прямые видеонаблюдения помогают проектировать материалы с заданными свойствами. Наука живёт в деталях — особенно когда каждый пиксель кадра соответствует отдельному атому. #наука #физика #материаловедение #2Dматериалы #графен #нанотехнологии #электроника #гибкаяэлектроника #STEM #микроскоп #атомы #фазовыйпереход #плавление #квантоваяфизика #технологии #инновации #science #tech #shorts #xenonlab

Вакцина против старения, удвоение жизни в экспериментах и обещания «победить смерть» — звучит как сюжет фантастического фильма, но это реальная разработка Immorta Bio из Майами. Препарат SenoVax уже окрестили сенсацией, однако учёные и геронтологи призывают не торопиться с выводами. В этом ролике мы спокойно и по шагам разбираем, что именно сделали исследователи. SenoVax — это сенолитическая иммунотерапия: вакцину создают на основе лизата искусственно состаренных фибробластов. Дендритные клетки «натаскивают» распознавать молекулярные признаки старых и опухолевых клеток, чтобы затем лимфоциты целенаправленно уничтожали такую «мозаику» мишеней. На мышах комбинация с базовой терапией показала мощный противоопухолевый эффект и впечатляющее продление жизни. Но перенос таких результатов на людей — отдельная, очень сложная история. В видео обсуждаем: почему иммунный ответ у животных и у человека часто ведёт себя по-разному; какие риски несёт массовое уничтожение сенесцентных клеток; чем концепция SenoVax отличается от предыдущих сенолитиков; и почему российские специалисты скептически относятся к тезису о «вакцине от смерти». Отдельно говорим о другой технологии Immorta Bio — StemCellRevivify, с помощью которой планируют усиливать регенерацию тканей, и о том, насколько эти подходы вообще совместимы с текущим пониманием биологии старения. Это обзор научных идей, а не руководство по лечению: любые решения о здоровье принимаются только с врачом. #старение #вакцина #долголетие #омоложение #наука #медицина #биология #иммунитет #вакцинаОтСтарости #SenoVax #здоровье #будущее #научныйПрорыв #генетика #antiaging #исследования #жизнь #медицинаБудущего

Смартфонные SoC всё чаще обсуждают не как «процессоры для игр», а как полноценные платформы для искусственного интеллекта. На этом фоне союз MediaTek и Google выглядит особенно интересно. В прошлом году компании заключили партнёрство, в рамках которого MediaTek помогала проектировать TPU седьмого поколения для облачной инфраструктуры. Теперь эти инженерные наработки возвращаются в мир мобильных устройств в виде Dimensity 9600. По открытой информации, MediaTek отвечала за подсистемы ввода-вывода и оптимизацию взаимодействия чипа с внешними компонентами. Такой опыт напрямую ложится на задачи смартфона: работа с памятью, датчиками, модемом, NPU и графикой. В Dimensity 9600 ожидаются улучшенные схемы управления питанием, более тонкая регулировка напряжений и гибкая система частот, что должно дать заметный рост энергоэффективности без жёсткого урезания производительности. В выпуске рассматриваем: – как сотрудничество с Google принесло MediaTek многомиллиардный контракт; – почему именно ИИ-нагрузки сильнее всего выигрывают от грамотной работы подсистем ввода-вывода; – чем новый подход может повлиять на конкуренцию с Qualcomm в флагманском сегменте; – чего ждать пользователям: более холодные смартфоны, дольше работающие от одного заряда и лучше справляющиеся с локальными нейросетями. Если вам интересно, как крупные сделки между производителями чипов и облачными гигантами влияют на обычные телефоны — включайте ролик и делитесь своим мнением в комментариях. #MediaTek #Dimensity9600 #GoogleTPU #TPU #AI #ИИ #Процессоры #Смартфоны #Чипсет #Энергоэффективность #Android #МобильныеТехнологии #ТехНовости #Гаджеты #Нейросети #Будущее #HighTech #Обзор #НовостиТехнологий #XenonLab

Когда-то казалось, что вопрос «откуда берётся масса» закрыт открытием бозона Хиггса. Но новые результаты показывают: для протонов и нейтронов этот механизм даёт лишь крошечную долю массы, меньше 2%. Основной вклад рождается прямо внутри адронов за счёт сильного взаимодействия — самой «жёсткой» фундаментальной силы природы. Группа физиков объединила почти тридцатилетние измерения в Jefferson Lab с теоретическим подходом континуальных уравнений Швингера. Выяснилось, что ключевую роль играют не изолированные «голые» кварки, а сложные «одетые» структуры: облака кварков и глюонов, постоянно меняющиеся во времени. В этой кипящей квантовой «пенке» лёгкие частицы приобретают эффективную массу порядка сотен МэВ, и именно эта динамика формирует привычные нам протоны. В ролике обсуждаем: – чем реальный протон отличается от красивых картинок из учебников; – как работает детектор CLAS12 и что он говорит о внутреннем потенциале адронов; – почему сильное взаимодействие можно считать скрытым «двигателем» массы во Вселенной; – как будущие эксперименты на более высоких энергиях помогут закрыть оставшиеся 50% пути к полному пониманию происхождения массы. Заходите в комментарии, чтобы обсудить, изменила ли эта картина ваше представление о материи — и подписывайтесь на канал, если любите физику так же, как мы. #физика #наука #космос #Вселенная #масса #бозонХиггса #кварки #глюоны #КХД #протон #нейтрон #JeffersonLab #CLAS12 #квантоваяфизика #научпоп #образование #технологии #популярнаянаука

Мир ИИ всё сильнее делится на два полюса — США и Китай. Именно там концентрируются дата-центры, разработчики моделей и спрос на самые передовые чипы. Глава ASML Кристоф Фуке открыто признаёт: Европу сегодня почти нет ни в полупроводниковом производстве, ни в экосистеме ИИ. Лишь 1–2 % поставок систем ASML идут в европейские фабрики — континент фактически живёт на импортных технологиях, даже когда речь идёт о базовой вычислительной инфраструктуре. Параллельно Китай заявляет о создании собственного «аналога» EUV-установок ASML. В новостях это подаётся как технологический прорыв, который вот-вот обнулит отставание. Но детальный разбор показывает иную картину: пока речь идёт о прототипе уровня 28 нм, построенном на базе старых компонентов и без зрелой программной начинки. Аналитики напоминают, что у ASML путь от лабораторного образца до серийной EUV-машины занял почти два десятилетия, а уникальная кооперация с Cymer и Zeiss создавалась 20–25 лет. В выпуске мы разбираем, почему: – Европа рискует окончательно закрепиться в роли «клиента» американских и китайских ИИ-платформ; – Китай всё ещё далёк от того, чтобы массово конкурировать с ASML на глобальном рынке; – экспортные ограничения одновременно тормозят Пекин и подталкивают его к полному импортозамещению; – вопрос «на сколько лет оставить Китай позади» может в итоге решить, кто будет доминировать в микроэлектронике в 2040-х. Подписывайтесь на канал, пишите своё мнение о будущем европейского ИИ — и ставьте лайк, если хотите больше честных разборов полупроводниковой гонки. #ASML #ИИ #искусственныйинтеллект #чипы #полупроводники #технологии #США #Китай #Европа #AI #Semiconductors #техновости #геополитика #санкции #будущеетехнологий

Китайские разработчики представили экспериментальный ИИ-процессор, который уже успели назвать попыткой «уравнять» старые 14-нм техпроцессы с современными 4-нм решениями Nvidia по энергоэффективности. По словам заместителя председателя Китайской ассоциации полупроводниковой промышленности, чип показывает до 2 TFLOPS на 1 Вт при общей производительности порядка 120 TFLOPS и потреблении около 60 Вт. Секрет подхода — в трёхмерной компоновке, где вычислительные блоки объединены с DRAM в одном стекле. Уменьшается расстояние между логикой и памятью, сокращаются потери на передаче данных, а энергопрофиль системы меняется радикальнее, чем от простого «ужатия» техпроцесса. По сути, это ещё один шаг в сторону вертикальных архитектур, где главным ресурсом становится не только площадь кристалла, но и его объём. Важно, что пока такой чип существует в статусе экспериментальной платформы и не заявлен как готовый продукт для дата-центров или массового рынка. Нет информации о выходности, стоимости, надёжности и возможности масштабирования производства. Тем не менее, сама демонстрация принципа показывает, куда смотрит китайская полупроводниковая отрасль в условиях ограничений на доступ к передовым техпроцессам. Если заявленные 2 TFLOPS/Вт подтвердятся в независимых тестах, подобные решения могут стать основой для компактных ИИ-кластеров, где критичны энергопотребление и охлаждение. Абсолютная производительность в расчёте на один чип может уступать флагманским GPU, однако такое отставание частично компенсируется возможностью собирать более плотные и экономичные конфигурации на уровне стойки. В этом видео мы обсуждаем техническую сторону 3D-компоновки, сравниваем энергоэффективность с современными ускорителями, разбираем ограничения подхода и перспективы появления реальных продуктов на базе подобных прототипов. #китай #полупроводники #иичип #nvidia #14нм #4нм #энергоэффективность #3dупаковка #dram #процессор #ускоритель #цод #датацентр #hpc #железо #технологии #микроэлектроника #aihardware #chipdesign #будущееи

Рынок ИИ-ускорителей снова закипает: AMD официально показала первое решение линейки Instinct MI400 — ускоритель MI430X на архитектуре CDNA 5. Пока это предварительный анонс без полного набора цифр по ядрам и вычислительному блоку, но уже известные параметры по памяти говорят сами за себя: до 432 ГБ HBM4 с пропускной способностью 19,6 ТБ/с. По сути, AMD делает ставку сразу на две ключевые зоны: крупные языковые модели и классический HPC. Хотя MI430X продвигают как решение для ИИ, в релизах отдельно подчёркивается высокая производительность в FP64 — то есть в задачах научных расчётов, моделирования и численного анализа, где двойная точность критична. Это важный сигнал для центров суперкомпьютерных вычислений, которые ищут универсальную платформу под нейросети и тяжёлую математику. Отдельная интрига — связка MI430X с новым поколением серверных процессоров AMD Epyc Venice. Уже сейчас известно, что именно такие ускорители используются в суперкомпьютере Discovery в Национальной лаборатории Оук-Ридж. Систему позиционируют как одну из первых «ИИ-фабрик» в США, заточенных под массовое обучение и обслуживание больших моделей. Фактически MI430X становится тестовой площадкой для целого поколения инфраструктуры ИИ. Да, AMD пока не раскрывает полные спецификации GPU, не называет терафлопсы и энергоэффективность. Но сам факт анонса MI430X с HBM4, огромным объёмом памяти и ориентацией на FP64 показывает: в противостоянии с конкурентами по ИИ-ускорителям компания делает ставку не только на параметр «токены в секунду», но и на серьёзные научные сценарии. В этом выпуске разбираем, зачем ИИ-ускорителю 432 ГБ HBM4, чем интересна CDNA 5, как MI430X встроен в экосистему Instinct MI400 и что даёт связка с Epyc Venice для будущих ИИ-кластеров. Не забудьте подписаться, чтобы не пропустить разбор уже топовой модели MI455X, когда её покажут. #AMD #InstinctMI430X #HBM4 #GPUдляИИ #AIAccelerator #CDNA5 #Суперкомпьютеры #ИИФабрика #HPC #Видеокарты #Технологии #НовостиЖелеза #Датацентры #AIHardware #AMDInstinct

«Вечная» память выходит за пределы лабораторий. Британский стартап SPhotonix объявил о готовности вынести свою технологию 5D Memory Crystal в реальные дата-центры: на 5-дюймовый диск из кварцевого стекла помещается до 360 Тбайт данных, а срок хранения обещают на уровне 13,8 млрд лет. Мы разбираем, как устроено это хранилище и почему оно интересно именно для холодных архивов. В ролике объясняем, что значит «пять измерений» в записи данных: три координаты внутри стекла плюс ориентация и интенсивность наноструктур, создаваемых фемтосекундным лазером. Обсуждаем стойкость к температуре, радиации и ударам, а также почему носитель не требует постоянного питания и допускает задержки доступа в 10 секунд и более. Отдельно смотрим на слабые места: реальные скорости сейчас составляют около 4 Мбайт/с при записи и 30 Мбайт/с при чтении, а оборудование для записи и чтения стоит десятки тысяч долларов. Тем не менее SPhotonix публикует дорожную карту с целью выйти на 500 Мбайт/с и интеграцию в существующую инфраструктуру ЦОД через лицензирование носителей и оптики. Затрагиваем и работу Microsoft Research, которая после Project Silica переосмысливает облачные хранилища в эпоху энергоограниченных дата-центров. Обсуждаем, смогут ли стеклянные носители стать основой новых поколений архивов, где стоимость владения и надёжность важнее мгновенного доступа. Если вам интересно, каким будет хранение данных, когда обычные диски уже сто раз сменят стандарты, присоединяйтесь к обсуждению и делитесь своим мнением. #технологии #хранениеданных #датацентры #ЦОД #архив #coldstorage #памятьбудущего #инновации #наукаитехника #стартапы #SPhotonix #5DMemoryCrystal #кварцевоестекло #лазер #bigdata #облачныетехнологии #цифровойархив #ITновости #научпоп #будущее

Рынок рабочих станций снова готовится к качелям. Долгое время в этом сегменте доминировали процессоры Ryzen Threadripper, но Intel пытается вернуть себе внимание создателей контента и профессионалов с линейкой Xeon 600 Granite Rapids-WS. Это чипы, где ставка сделана не только на ядра, но и на массивный кеш третьего уровня. По утечкам известно, что для Granite Rapids Intel разработала четыре различных кристалла: трёхчиплетный вариант до 128 ядер, двухчиплетный на 86, одночиплетный на 48 и облегчённый 16-ядерный. Какие из них попадут в версии для рабочих станций — пока вопрос, но флагманские модели Xeon 696X и 698X уже засветились с 336 МБ L3. Это почти уровень Threadripper Pro 9995WX, который сочетает 96 ядер и 384 МБ кеша, и заметно выше, чем у 64-ядерного 9980X с 256 МБ L3. Новые Xeon будут выпускаться по техпроцессу Intel 3. Формально это не самый продвинутый узел на рынке, но он должен дать ощутимый прирост энергоэффективности и плотности по сравнению с предыдущими поколениями Intel, что важно для многосокетных рабочих станций и плотных серверных конфигураций. В ролике обсуждаем, что дают такие объёмы кеша в задачах 3D-рендера, сложных симуляций, CAD/CAE, работы с большими БД и параллельной компиляции. Разбираем, кому могут быть интересны Granite Rapids-WS вместо Threadripper: студиям, инженерам, разработчикам или энтузиастам, собирающим «рабочие станции для всего». Это ещё не полноценный анонс, а лишь первые штрихи по архитектуре и конфигурациям. Но уже сейчас видно: Intel готовит серьёзный ответ в high-end сегменте и пытается вернуть себе кусок рынка, где давно царит AMD. #intel #xeon #graniterapids #workstation #threadripper #amd #процессор #cpu #железо #пк #сборкапк #рендер #3d #монтаж #контентмейкер #technews #новостижелеза #компьютеры #производительность #hardware

Илон Маск продолжает расширять свою ИИ-экосистему и выходит на территорию онлайн-энциклопедий. Новый проект Grokipedia подаётся как альтернатива Wikipedia, но построен по другой философии. Если Wikipedia опирается на сообщество волонтёров-редакторов и прозрачную историю правок, то Grokipedia делает ставку на централизованную проверку фактов ИИ-ботом Grok от xAI. У Grokipedia нет списка авторов и привычной кнопки «править». Пользователи могут только отправить предложение по корректировке через форму обратной связи — финальное слово остаётся за ИИ и кураторами системы. На старте часть статей явно наследует контент Wikipedia, а некоторые записи выглядят почти дословно идентичными. При этом Маск открыто заявляет, что хочет со временем убрать зависимость от Wikipedia и внешних источников, сделав базу знаний автономной. В выпуске обсуждаем: почему Маск критикует Wikipedia за выбор источников и подачу сложных тем; что означает модель энциклопедии, где «автор» — ИИ-система, а не живое сообщество; как меняется содержание отдельных статей и какие детали оказываются опущены; возможные плюсы (скорость обновления, единый стиль) и минусы (риски однобокости, зависимость от одного движка); сможет ли Grokipedia стать реальным конкурентом Wikipedia или останется идеологическим и технологическим экспериментом. Это не просто спор о сайтах — это тест на то, как мы будем организовывать знания в эпоху ИИ: через открытые сообщества или через умные, но закрытые системы. #илонмаск #grokipedia #grok #wikipedia #онлайнэнциклопедия #искусственныйинтеллект #нейросети #техноновости #цифровыеправда #свободаслова #интернет #ai

Рынок DRAM снова превращается в американские горки. Ещё недавно Samsung и другие игроки агрессивно смещали акцент в пользу HBM для ИИ-ускорителей, урезая выпуск традиционных DDR4/DDR5. Логика была понятна: спрос на ИИ-железо, высокие маржи, миллиарды из дата-центров. Но побочным эффектом стали дефицит и кратный рост цен на DDR5, особенно в серверном сегменте. Теперь руководство Samsung меняет курс. По информации DigiTimes, компания готовится ежемесячно перекидывать около 80 тысяч пластин из-под HBM в сторону DDR5. С учётом текущей стоимости RDIMM-модулей, такая перераспаковка мощностей даёт больше прибыли, чем дальнейшая ставка только на HBM. В выпуске подробно: как первоначальное решение «душить» DDR4/DDR5 ради HBM заложило основу нынешнего кризиса; почему ключевой фокус — DDR5 RDIMM для серверов, а не потребительские планки для домашних ПК; насколько этот шаг реально способен стабилизировать цены и убрать дефицит на горизонте ближайших лет; что будет с рынком ИИ-ускорителей, если часть HBM-производства уйдёт в DRAM; смогут ли конкуренты использовать момент, чтобы откусить часть сегмента HBM или DDR5. Разберём, как одно решение Samsung запускает цепочку эффектов по всему рынку: от облаков и hyperscaler-провайдеров до обычных пользователей, которым просто нужна адекватная по цене память для апгрейда. #samsung #ddr5 #hbm #оперативнаяпамять #дефицитпамяти #рынокжелеза #пкстроительство #игровойпк #серверы #искусственныйинтеллект #нейросети #техноновости #железо #компьютеры #itновости