Google представила AI-модели на основе Gemini 2.0 для робототехники

Исследовательское подразделение Google DeepMind разработало Gemini Robotics и Gemini Robotics-ER, которые приближают компанию к созданию универсальных роботов, способных работать наравне с человеком. Эти модели подходят для машин различных форм-факторов: от складских платформ до антропоморфных моделей вроде Apollo от Apptronik.

Gemini Robotics ориентирована на создание универсальных, ловких и интерактивных роботов. Она использует технологию VLA (vision-language-action) для получения информации на основе физических действий.

Gemini Robotics-ER (где ER — воплощенное рассуждение, embodied reasoning) расширяет спектр задач, которые доступны без предварительного обучения. Модель улучшает наведение на цель, включает функцию 3D-обнаружения, а также может генерировать код для управления роботами.

Во время презентации Google продемонстрировала робота на базе Gemini, который понимает команды на естественном языке, может составлять слова из кубиков с буквами и забрасывать мяч в баскетбольное кольцо.

По словам научного сотрудника Викаса Синдхвани (Vikas Sindhwani), Google планирует внедрять роботов постепенно, начиная с безопасного расстояния от людей и повышая уровень интерактивности. Сейчас работа находится на «ранней стадии исследования». Модель доступна для тестирования в компаниях Agile Robots, Agility Robots, Boston Dynamics и Enchanted Tools.

Таким образом, Google включается в гонку с Meta*, Tesla, OpenAI и стартапами вроде Figure AI, который месяц назад расторг соглашение о сотрудничестве с OpenAI. Это не первая попытка Google такого рода: более десяти лет назад бигтех приобрел по меньшей мере восемь робототехнических компаний. А в 2021 г. он открыл подразделение Everyday Robots для разработки машин, выполняющих повседневные задачи. Но уже в 2023 г. материнская компания Alphabet объявила о закрытии подразделения в рамках плана по сокращению бюджета.

Ознакомиться с техническим отчетом можно здесь.

*организация запрещена в России и признана экстремистской

#бигтехи #AI #роботы

https://deepmind.google/discover/blog/gemini-robotics-brings-ai-into-the-physical-world/

Agibot представил платформу, позволяющую антропоморфным роботам выполнять задачи в реальном мире

AgiBot World Colosseo — платформа для масштабного обучения роботов, ориентированная на развитие навыков работы с двумя роборуками. Ее ключевые компоненты— набор данных AgiBot World и AI-модель Genie Operator-1 GO-1. Благодаря разработке роботы успешно выполняют сложные задачи более чем в 60% случаев.

AgiBot World оптимизирован на всех этапах — от конфигурации сцен и проектирования задач до сбора данных и проверки человеком — и охватывает 217 конкретных задач, 87 навыков и 106 сценариев. Набор данных уже открыт для общего доступа и включает задачи, состоящие из нескольких этапов, например, «приготовление кофе», с продолжительностью до 2 минут.

GO-1 понимает инструкции на естественном языке и позволяет роботам адаптироваться к изменяющейся среде. Модель обучена на изображениях и видео людей, что позволяет интерпретировать действия пользователя. Трехуровневый фреймворк ViLLA (Vision-Language-Latent-Action) помогает машине выстраивать стратегии. Так, GO-1 успешно выполняет реальные задачи, требующие ловкости и длительного выполнения, в более чем 60% попыток, что на 32% лучше, чем при использовании других методов.

Разработка принадлежит Agibot (Zhiyuan Robotics) — стартапу бывшего участника программы «Genius Youth» от Huawei Пэну Чжихуэю (Peng Zhihui). Компания была основана в 2023 г. и собрала $85 млн в первом раунде финансирования. Летом 2024 г. Agibot объявил о массовом производстве, добавив, что уже изготовил 962 человекоподобных робота.

В начале марта стартап также представил нового двуногого робота Lingxi X2. Он может ходить, бегать, танцевать, ездить на велосипеде и читать инструкции к лекарствам. У машины 28 степеней свободы, она весит 33,8 кг. В роботе используются компоненты собственной разработки компании — контроллеры моторных функций и домена, интеллектуальная система управления питанием и основные совместные модули. Lingxi X2 оснащен зрением на основе кремниевой фотонной мультимодальной модели, базирующейся на «зрительной» языковой модели (vision language model, VLM).

Репозиторий AgiBot World
Видео с Lingxi X2

#стартапы #роботы

https://www.scmp.com/tech/tech-trends/article/3301814/agibot-unveils-ai-model-allows-humanoid-robots-perform-real-world-tasks

Alibaba выпустила новый чип на RISC-V архитектуре

Процессор XuanTie C930, разработанный исследовательским подразделением Alibaba Damo Academy, работает на открытой архитектуре RISC-V. Она использует минимально необходимый набор команд и делает процесс производства более эффективным и экономичным.

В условиях ограниченного доступа к передовым полупроводниковым технологиям RISC-V может стать для Китая альтернативой некоторым закрытым решениям Intel (x86) и Arm. Аналитики сравнивают потенциал этой экосистемы с возможностями DeepSeek на рынке AI-моделей из-за открытого исходного кода, низкой стоимости и высокой производительности. Китайские власти планируют удвоить поддержку развития RISC-V и выпустить руководство по поощрению использования подобных чипов.

Ожидается, что к 2030 г. поставки микросхем на этой архитектуре вырастут до 16,2 млрд единиц (для сравнения — в 2023 г. было 1,3 млрд). Объем рынка составит $92,7 млрд. Damo Academy также анонсировала новые процессоры серии XuanTie — C908X, R908A, XL200.

Дизайн C930 уже доступен для лицензирования разработчикам микросхем, а поставки клиентам начнутся в этом месяце.

#бигтехи #чипы

https://www.scmp.com/tech/big-tech/article/3301620/how-alibabas-new-risc-v-chip-hits-mark-chinas-tech-self-sufficiency-drive

Meta* начала тестировать первый чип собственного производства для обучения AI

MTIA (Meta Training and Inference Accelerator) спроектирован для работы с моделями ранжирования и рекомендаций. Разработка чипа — часть долгосрочной стратегии корпорации по снижению затрат на AI-инфраструктуру, которые только в 2025 г. могут достигнуть $65 млрд.

MTIA разработан для выполнения специфических задач AI, в силу чего более энергоэффективен по сравнению с GPU. Он получил 256 Мб встроенной памяти и частоту 1,3 ГГц против 128 Мб и 800 ГГц у своего предшественника MTIA v1, а его производительность в 3 раза выше. Изготавливать чип будет TSMC.

В случае успешного завершения тестирования, которое уже началось, компания планирует масштабировать производство. В перспективе это снизит зависимость Meta от внешних поставщиков вроде Nvidia. Так, компания уже использует MTIA для инференса в рекомендательных системах Facebook** и Instagram**. А к 2026 г. планирует применять свои чипы и для обучения AI, начиная с рекомендаций и затем расширяя на генеративные AI-продукты, в частности чат-боты.

Ранее Meta уже отказывалась от разработки собственного чипа для инференса после неудачного тестирования и в 2022 г. перешла к массовым закупкам GPU от Nvidia, став одним из крупнейших её клиентов.

* Организация запрещена в России и признана экстремистской
** Продукт организации, которая запрещена в России и признана экстремистской

#бигтехи #чипы

https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/meta-begins-testing-its-first-in-house-ai-training-chip-2025-03-11/

BYD представила новую технологию сверхбыстрой зарядки для электромобилей

Новая платформа Super e-platform мощностью до 1 МВт может восполнять запас хода электромобиля на 400 км за 5 минут. Пиковая скорость этого восполнения составляет 2 км/с. По мысли разработчиков, процесс зарядки электромобиля станет сопоставимым по времени с заправкой бензиновых автомобилей.

Super e-Platform оснащена технологией ускоренной зарядки, двигателем с пиковой мощностью 790 лошадиных сил и скоростью вращения 30 тыс. об/мин и силовой электроникой на основе карбида кремния, рассчитанной на напряжение до 1500 вольт. Разработка BYD в 2 раза мощнее Supercharger V4 от Tesla, который за 10 минут заряжает машину для поездки на 275 км.

Реальная конкуренция для BYD, вероятно, исходит от китайских брендов. Например, Kirin 5C от CATL обеспечивает 500 км пробега после 12-минутной зарядки и применяется такими производителями, как Li Auto.

Первыми моделями, оснащенными новой архитектурой зарядки, станут седан Han L и Tang L SUV. Они уже доступны для предварительного заказа ‒ стоимость составляет $37,8 тыс. и $39,2 тыс. соответственно, ‒ официальный старт продаж начнется в апреле. В прошлом году BYD продала 4,2 млн подключаемых гибридов и стремится поднять планку до 5-6 млн в 2025 г.

Также, BYD объявила о планах создать сеть из 4 тыс. сверхбыстрых зарядных станций по всему Китаю. Компания не уточнила сроки реализации проекта и объем инвестиций в строительство зарядной инфраструктуры.

#news #энергонезависимость

https://www.reuters.com/business/autos-transportation/chinas-byd-unveils-faster-charging-ev-platform-aims-build-over-4000-charging-2025-03-17/

TSMC предлагает бигтехам создать совместное предприятие по управлению заводами Intel

Предложение поступило Nvidia, AMD, Broadcom и Qualcomm. Согласно плану, TSMC будет управлять подразделением Intel по изготовлению чипов и — владеть не более 50% акций предприятия.

Новость появилась на фоне расширения инвестиций TSMC в США и финансовых трудностей Intel — в 2024 г. последний понес убытки в $18,8 млрд. На конец прошлого года балансовая стоимость подразделения по изготовлению чипов составила $108 млрд.

Любая производственная кооперация между TSMC и Intel потребует больших затрат, так как компании используют разные технологические процессы, химикаты и инструментарии.

Сейчас Nvidia и Broadcom совместно с Intel проводят испытания передового техпроцесса 18A (т. е. 18 ангстрем — это 1,8 нм). AMD также оценивает, насколько ей подходит этот производственный процесс. Источники утверждают, что 18A стал предметом разногласий на переговорах, когда руководители Intel заявили, что он превосходит 2-нанометровый техпроцесс TSMC. Тайваньский гигант в свою очередь утверждает, что на процессе 3 нм в состоянии выдать сопоставимые характеристики чипа.

Переговоры находятся на ранней стадии и требуют одобрения администрации президента США, которая выступает против полной продажи Intel или ее подразделения иностранной компании. Некоторые члены совета директоров Intel отказались поддержать сделку с TSMC. Вовлечённые компании пока не комментируют ситуацию.

#бигтехи #чипы

https://www.reuters.com/technology/tsmc-pitched-intel-foundry-jv-nvidia-amd-broadcom-sources-say-2025-03-12/

Apple откладывает улучшение Siri на 2026 год

В феврале Apple сообщила о переносе релиза на конец весны, но теперь представители компании полагают, что AI-проект может потребовать полного пересмотра и переноса на 2026 г.

Новые функции голосового помощника должны были включать глубокую интеграцию с другими приложениями и операции с «личным контекстом» пользователя, например, автоматическое заполнение форм при оформлении документов.

Новость о переносе обновления подчеркнула сложности корпорации с адаптацией AI-технологий: ранее она также столкнулась с проблемой некорректных результатов при генерации текста для новостных приложений.

Apple уже внедрила некоторые улучшения в Siri — интеграцию с ChatGPT, более естественное взаимодействие и новый визуальный интерфейс, — но этого недостаточно. Компания рискует отстать от OpenAI, Google и Amazon — последний анонсировал обновление Alexa в прошлом месяце.

#бигтехи #AI

https://www.cnbc.com/2025/03/07/apple-delays-siri-ai-improvements-to-2026.html

Google представила самую мощную в мире модель, работающую на одном ускорителе

Открытая модель Gemma 3 на базе Gemini 2.0 работает на одной видеокарте или TPU (tensor processing unit). Она демонстрирует самую высокую производительность для своего размера, отличается компактностью и возможностью работы прямо на устройствах — от смартфонов до рабочих станций.

Gemma 3 умеет анализировать текст, изображения и видео, обладает расширенным контекстным окном до 128 тыс. токенов и поддерживает 140 языков. Модель представлена в 4 размерах — 1B, 4B, 12B и 27B.

На платформе Chatbot Arena Elo — на ней нейросети сравниваются на основе пользовательского рейтинга — Gemma 3 27B превзошла LLaMA 3 405B, o3-mini и DeepSeek-V3, несмотря на то, что аналогам требуется до 32 GPU. Причем Gemma 3 4B-IT сопоставима по качеству с предшественницей Gemma 2 27B.

Google также представила ShieldGemma 2 — инструмент для фильтрации изображений на базе Gemma 3, который маркирует контент как опасный или содержащий материалы сексуального или насильственного характера.

Gemma 3 легко интегрируется с популярными платформами, включая Hugging Face, Google AI Studio, Vertex AI и NVIDIA API Catalog. Разработчики могут быстро начать работу с моделью через Google AI Studio, скачав ее с Hugging Face или Kaggle, либо развернуть в облаке Google и на GPU NVIDIA.

Технический отчет
Скачать Gemma 3 на Hugging face или Kaggle
Код и рекомендации для дополнительной настройки и инференса на GitHub
Попробовать Gemma 3 в браузере с помощью Google AI Studio

#news #бигтехи #чипы

https://blog.google/technology/developers/gemma-3/

Nvidia открывает исследовательский центр для квантовых вычислений

Nvidia Accelerated Quantum Research Center (NVAQC) займется разработкой устойчивых к ошибкам квантовых компьютеров с помощью суперускорителей Nvidia и начнет работу уже в этом году.

Цель NVAQC — преодолеть ключевые проблемы квантовых вычислений, включая устранение шума кубитов, и добиться возможности практического применения квантовых процессоров.

Центр будет сотрудничать с Quantinuum, Quantum Machines и QuEra Computing, Гарвардским университетом и MIT. Партнеры получат доступ к системам Nvidia GB200 NVL72, ускоряющим моделирование квантовых систем.

Кроме того, Nvidia будет применять платформу CUDA-Q для интеграции своих GPU с квантовыми вычислительными архитектурами. В перспективе это приведет к созданию мощных квантовых суперкомпьютеров и разработке гибридных квантовых алгоритмов.

На фоне этого появилось сообщение о партнерстве Nvidia с французской компанией Pasqal, специализирующейся на квантовых вычислениях. В рамках соглашения Pasqal интегрирует свои квантовые вычислители и облачную платформу с ПО Nvidia CUDA-Q.

#news #бигтехи #кванты

https://www.theregister.com/2025/03/19/nvidia_boston_quantum_research/

Figure запускает BotQ — крупнейшую фабрику по производству антропоморфных роботов

Ключевая особенность BotQ — применение роботов для сборки себе подобных. В 2025 г. планируется выпуск 12 тыс. роботов; через 4 года объем производства составит 100 тыс. единиц.

Роботы Figure, оснащенные AI Helix, автоматизируют процесс сборки и транспортировку материалов между станциями. По замыслу компании, замена громоздких конвейеров роботами повысит скорость, точность и адаптивность производства.

Figure пересмотрела конструкцию своих роботов, благодаря чему их производство стало более масштабируемым и доступным. При разработке новой модели Figure 03 применяются технологии литья под давлением, штамповки и инжекционного формования металлов (MIM). Если для фрезерования отдельных компонентов на станках с ЧПУ требовалась неделя, новые методы сокращают это время до 20 секунд.

Также Figure решила использовать только собственную инфраструктуру: внутреннюю цепочку поставок и интеллектуальную систему управления. Это решение позволит контролировать весь цикл производства от проектирования до финальной сборки.

#news #роботы

https://www.figure.ai/news/botq

Google привлекает MediaTek для разработки нового поколения TPU к 2026 г.

Бигтех выбрал тайваньскую MediaTek из-за ее тесных связей с TSMC и более низких цен по сравнению с Broadcom, который был эксклюзивным партнером Google по разработке чипов на протяжении последних 9 лет.

Сотрудничество с MediaTek не означает разрыва связей с Broadcom. Но если Google осуществит план, Broadcom, возможно, придется разделить бизнес с одним из своих конкурентов.

В прошлом году Google потратила на TPU $6-9 млрд; компания также остается одним из крупнейших клиентов Nvidia. Чтобы снизить зависимость от производителей процессоров, бигтех разрабатывает собственные серверные чипы для внутренних исследований, а также сдает их в аренду клиентам облачных сервисов.

С этой же целью Google планирует перенести больше этапов проектирования следующего TPU внутрь компании. Она будет самостоятельно разрабатывать основную часть, включая процессор, а MediaTek сосредоточится на модулях ввода-вывода и контроле качества. При этом Google продолжит нанимать инженеров на Тайване, включая специалистов с опытом работы в TSMC.

Раньше Google выпускала 2 вида TPU: один — для обеспечения работы Google Search, YouTube и приложения Gemini на основе существующих LLM, и другой — для обучения новых моделей. Пока неясно, планирует ли Google изменить свою стратегию и сосредоточиться на производстве только одного типа TPU.

#news #чипы #бигтехи #AI

https://www.theinformation.com/articles/google-taps-mediatek-cheaper-ai-chips

Huawei открыла «медицинский корпус» для AI-решений в здравоохранении

Задача команды — создавать системы диагностики на основе AI и внедрять LLM в работу медицинских учреждений. Подразделение возглавит бывший президент Distributed Cache Service (DCS) Huawei Чжан Вэйли (Zhang Weili).

Наряду с собственными наработками — чипами, оптимизацией алгоритмов и распределенными вычислениями — компания использует архитектуру вычислений Ascend и модель PanGu. Также Huawei активно сотрудничает компаниями RunDa Medical, Winning Health, Neusoft Group и Anbiping. Совместная работа ведётся над решениями для интерпретации и проверки медицинских заключений, а также генерации отчетов на основе изображений.

AI-решения Huawei повышают точность диагностики до 90%, ускоряя этот процесс на 40%. Например, в ультразвуковой диагностике точность обнаружения узлов превышает 95%, а задержка составляет менее 150 мс. Устройство NeuAI, в свою очередь, повышает эффективность диагностики CT/MRI на 40%.

Глава Huawei Жэнь Чжэнфэй (Rén Zhèngfēi) в 2021 г. предложил преобразовать работу компании по образцу Google и создать отраслевые «корпусы», сократив для них количество уровней управления. Сейчас в Huawei действуют более 20 таких подразделений. Формирование медицинского корпуса сигнализирует, что интеллектуальное здравоохранение является одним из стратегических приоритетов компании, и Huawei старается перейти от технологических исследований к систематическим прорывам в этой области.

Сейчас Huawei обслуживает более 5 тыс. медицинских учреждений, 1,8 тыс. из которых расположены в Китае, а остальные — в более чем 110 странах и регионах мира.

#news #медицины #AI #бигтехи

https://www.toutiao.com/article/7480002588625207859/

⚡️Лаборатория искусственного интеллекта Сбера совместно с учёными МФТИ и Университета Иннополис представили алгоритм для ускорения работы ИИ
Исследователи разработали инновационный алгоритм JAGUAR, который значительно ускоряет оптимизацию работы систем искусственного интеллекта.

❓Что это значит?
Алгоритм позволяет быстрее и точнее настраивать гиперпараметры ИИ-моделей, сокращая количество шагов для их оптимизации. Это особенно полезно при дообучении больших языковых моделей и работе с нейронными сетями, где требуется максимальная точность классификации данных.

❓Почему это важно?
JAGUAR решает задачи, с которыми не справляются традиционные методы, такие как алгоритм Франк-Вульфа. Он эффективно работает даже в условиях случайных ошибок и уже превзошёл доступные аналоги на рынке.

⭐️Ключевые преимущества нового алгоритма:
• Ускорение процессов обучения ИИ;
• Повышение точности настройки моделей;
• Универсальность и высокая эффективность.

Полный текст – читайте по ссылке

https://nauka.tass.ru/nauka/23466421

#Сбер #ИскусственныйИнтеллект #Инновации #Технологии

Китайская исследовательская группа установила новый рекорд в квантовой коммуникации с помощью мини-спутника

Исследовательская группа Хэфэйского научно-исследовательского института физических наук отправила квантово-зашифрованные изображения в Южную Африку на расстояние 12 900 км с помощью технологии квантового распределения ключей (QKD) и мини-спутника Jinan-1.

QKD — создание ключа для шифрования изображений с помощью лазерных импульсов — обеспечивает сверхзащищенный обмен данными, устойчивый к взлому даже будущими квантовыми компьютерами. QKD уже применяют для передачи ключей по кабелям из оптоволокна. Однако кабели поглощают фотоны, что сокращает расстояние передачи сигнала. Спутники же не сталкиваются с подобным ограничением.

Jinan-1 массой 100 кг в 10 раз легче и в 45 дешевле своего предшественника Micius. Однако он пока не производит запутанные фотоны, необходимые для создания квантового интернета или применения более сложных видов шифрования, которые скрывают ключ даже для спутника.

Эксперимент является важным шагом на пути формирования глобальной сети QKD для квантовой передачи сообщений между любыми точками Земли. Команда планирует запустить еще 4 микроспутника к 2026 г.

#news #кванты #космос

https://www.nature.com/articles/d41586-025-00581-7

Nvidia представила симулятор для роботов совместно с Google и фундаментальную модель

На конференции GTC AI разработчик видеокарт представила новую версию Newton — физического движка для моделирования движений роботов в реальных условиях — совместную разработку с Google и Disney Research. С помощью Newton роботы будут осваивать «сложные задачи с большей точностью». Nvidia утверждает, что Newton обладает большой гибкостью в настройках. Например, разработчики могут использовать его для программирования взаимодействия роботов с продуктами питания, тканью, песком и другими деформируемыми объектами.

Newton будет совместим с экосистемой инструментов разработки робототехники Google DeepMind, включая ее физический движок MuJoCo, который имитирует движения «многосуставной» конечности робота.

Disney предполагает использовать симулятор для производства развлекательных дроидов BDX Droids, вдохновленных вселенной Звездных войн.

Nvidia планирует выпустить раннюю версию Newton с открытым исходным кодом позднее в 2025 году.

Компания также представила базовую AI-модель для антропоморфных роботов Groot N1, которая позволяет роботам лучше воспринимать и анализировать окружающую среду.

Кроме того, Nvidia представила симулятор для роботизированных медицинских устройств и две AI-модели, благодаря которым антропоморфные роботы научатся принимать решения и повторять за человеком рефлекторные действия.

#news #роботы #бигтехи #AI

https://www.theinformation.com/briefings/nvidia-unveils-new-ai-chips-launches-robot-simulator-google

Производитель электромобилей Xpeng: в ближайшие несколько лет сектор робототехники превзойдет автомобилестроение

По словам одного из президентов китайского автоконцерна Брайана Гу Хунди (Brian Gu Hongdi), рост отрасли будет связан с огромным количеством сценариев применения роботов. Однако от широкого использования человекоподобных роботов в домохозяйствах нас отделяет около 5 лет. На этой же неделе Дженсен Хуанг заявил, что такие роботы получат широкое применение на производствах менее чем через 5 лет.

Xpeng видит для себя 3 ключевых направления роста: оснащение автомобилей AI-технологиями, расширение бизнеса за пределами Китая и разработка антропоморфных роботов.

В ноябре Xpeng представила человекоподобного робота Iron. По заявлению компании, она уже применяет роботов для сборки автомобилей и планирует начать массовое производство роботов и летающих автомобилей для потребительского рынка к концу следующего года. Компания сначала сосредоточится на внедрении роботов на коммерческих объектах — на фабриках и в розничных магазинах.

#news #роботы

https://www.scmp.com/business/article/3303018/xpeng-says-robotics-industry-will-get-bigger-automotive-sector-next-few-years

Дженсен Хуанг представил Blackwell Ultra — новый чип для «эпохи рассуждений»

Nvidia анонсировала Blackwell Ultra B300 и суперчип Grace Blackwell Ultra GB300. Blackwell Ultra в 1,5 раза быстрее оригинального Blackwell и может в 50 раз увеличить доходы ЦОДов по сравнению с чипом H100. Процессор спроектирован для работы с продвинутыми AI-моделями, включая o1 и Gemini 2.0 Flash Thinking, которые имитируют мышление человека и делают выводы на основе рассуждений.

Благодаря новым 12-ярусным стекам HBM3e память процессора удалось увеличить с 192 ГБ до 288 ГБ. Производительность Blackwell Ultra достигает 15 Пфлопс для вычислений FP4 и 30 Пфлопс для разреженного FP4. Для сравнения оригинальный Blackwell обеспечивал 10 и 20 Пфлопс соответственно.

Blackwell Ultra станет основой для ряда мощных AI-систем:

• GB300 NVL72 — серверный кластер на 72 GB300. Они могут обрабатывать 1 тыс. токенов в секунду и ускоряют генерацию ответов с 1,5 минут до 10 секунд по сравнению с H100.
• DGX SuperPOD — суперкомпьютер, объединяющий несколько серверов NVL72 и оснащенный 288 процессорами Grace, 576 Blackwell Ultra и 300 ТБ памяти.
• GB300 Superchip — объединяет два Blackwell Ultra и процессор Grace CPU.

Чип Blackwell, полностью запущенный в серийное производство, принес компании $11 млрд дохода в последнем квартале. Nvidia заявляет, что его выпуск идет самыми быстрыми темпами за всю ее историю. Продажи Blackwell Ultra стартуют во второй половине 2025 г.

#news #чипы #бигтехи #AI

https://finance.yahoo.com/news/nvidia-unveils-blackwell-ultra-ai-chip-for-age-of-ai-reasoning-184301751.html

Революционный фотонный 3D-чип решает проблему энергоэффективности передачи данных

Группа ученых из Колумбийского университета представила новую 3D-интегрированную фотонно-электронную платформу, которая значительно увеличивает скорость передачи данных между чипами при минимальном энергопотреблении. Исследование получило финансирование DARPA и ARPA-E.

Медленный и энергозатратный интерконнект является препятствием для масштабирования AI. Новая технология решает эту проблему за счет плотной трехмерной 3D-интеграции фотоники и электроники.

Микроэлектронная классическая КМОП-технология плохо совместима с фотоникой. Вместо того, чтобы решать проблему повышения эффективности приемников и излучателей оптического сигнала в кремниевом чипе, авторы предложили использовать 3D-интеграцию подложек вычислительного ядра и оптического интерконнекта. Такую же технологию используют при тесной интеграции высокопропускной памяти (HBM) и вычислительного ядра.

Чип обеспечивает пропускную способность 800 Гбит/с при энергопотреблении всего 120 фемтоджоулей на бит и плотность 5,3 Тбит/с на мм², что намного превосходит существующие решения. 80 фотонных передатчиков и приемников занимают всего 0,3 мм².
Технология совместима с коммерческим КМОП-производством на 300-мм пластинах, в силу чего наладить массовое производство сравнительно легко.

3D-чип устраняет узкие места в масштабируемости и открывает возможности для построения распределенных вычислительных архитектур, которые могут применяться для развития суперкомпьютеров, телекоммуникационных решений и передовых систем хранения данных.

#чипы #AI #news

https://scitechdaily.com/game-changing-3d-chip-uses-light-to-supercharge-ai/