GPUs

2026-10-26

COMPANIES · 1 ИСТОЧН. · NVIDIA Developer

NVIDIA Minerva объединяет телеметрию в платформу AIOps с учётом топологии

NVIDIA Minerva собирает телеметрию с GPU, сетей, хранилища и рабочих нагрузок и строит динамический граф знаний, сопоставляющий инфраструктуру с активными задачами в реальном времени. Специализированные модели машинного обучения выявляют «серые» отказы, корреляция с учётом топологии объединяет лавины оповещений в единичные инциденты, а помощник Sherlock и MCP-сервер позволяют операторам запрашивать живые доказательства и включать контекст в внешние рабочие процессы для экономии GPU‑часов и ускорения ремонта.

7.0

2026-10-26

COMPANIES · 1 ИСТОЧН. · NVIDIA Developer

NVIDIA Mission Control 2.5 добавляет автономное восстановление для Kubernetes‑нагрузок через Run:ai

NVIDIA Mission Control 2.5 расширяет свой автономный движок восстановления — который обнаруживает, диагностирует и восстанавливает сбои — на Kubernetes‑нагрузки, управляемые NVIDIA Run:ai. Выпуск вводит трёхслойную систему, координирующую планировщик Kubernetes, восстановление задач и восстановление оборудования, а также упоминает функции вроде обнаружения сетевых аномалий с помощью ИИ; доступна документация и примечания к релизу.

6.0

2026-10-20

MONEY · 1 ИСТОЧН. · MIT Technology Review AI

Новая экономика корпоративного ИИ и HPE Private Cloud AI

В материале утверждается, что корпоративный ИИ переходит от отдельных экспериментов к инфраструктуре, поэтому компаниям следует оценивать «эффективную стоимость за полезный результат» — совокупные затраты платформы, моделей, операций и мощности для получения пригодных бизнес‑результатов — и оптимизировать использование через планирование, выбор моделей, разделение GPU и управление кэшем. Отмечается HPE Private Cloud AI как готовая интегрированная платформа, которая, согласно независимым испытаниям по заказу HPE, может снижать эффективную стоимость при высоком уровне загрузки; выбор между API, гипермасштаберами и приватной платформой должен зависеть от предсказуемости и объема рабочих нагрузок.

5.0

2026-10-20

COMPANIES · 1 ИСТОЧН. · MIT Technology Review AI

Samsung возобновляет строительство фабрики памяти в Пхёнтхэке на фоне всплеска спроса на ИИ

Samsung быстро расширяет полупроводниковый комплекс в Пхёнтхэке, чтобы удовлетворить растущий спрос на память для AI-ускорителей: три фабрики уже работают круглосуточно, четвертая скоро запустится, а строительство пятой, приостановленное в 2024 году, было возобновлено после роста спроса, спровоцированного бумом ИИ. Этот масштабный проект направлен на восстановление позиций Samsung по сравнению с конкурентами (включая SK Hynix) и на обеспечение GPU и HBM для моделей, используемых, в частности, компаниями типа Nvidia.

7.0

2026-10-06

RESEARCH · 1 ИСТОЧН. · MIT News AI

Лаборатория Линкольна опубликовала шестое исследование LAICS о коммерческих акселераторах ИИ

Исследователи Суперкомпьютерного центра Линкольнской лаборатории (LLSC) выпустили новое (шестое) исследование Lincoln AI Computing Survey (LAICS), расширив каталог более чем до 120 коммерческих акселераторов ИИ и сравнив пиковую производительность и пиковую потребляемую мощность для чипов, карт и систем. Публикация и сопутствующие открытые наборы данных отслеживают архитектурные тенденции (CPU, GPU, ASIC, FPGA, потоковые акселераторы), выбор точности и масштабирование транзисторов, помогая в исследованиях, закупках и проектировании систем.

6.0

2026-09-02

CODING · 1 ИСТОЧН. · NVIDIA Developer

Современный набор инструментов CUDA на практике: пошаговое руководство по оптимизации

NVIDIA Developer опубликовал пошаговое руководство, демонстрирующее современный набор инструментов CUDA для оптимизации кода, ускоряемого на GPU. В статье CUDA представлена как основа рабочих нагрузок от научных симуляций до крупномасштабного обучения ИИ и приводятся практические рекомендации по оптимизации.

6.0

2026-08-24

COMPANIES · 1 ИСТОЧН. · NVIDIA Developer

Ethernet Spectrum-X от NVIDIA: Переписывание правил сетей ЦОД для масштабного ИИ

Статья на NVIDIA Developer утверждает, что бурный рост генеративного ИИ и распределённая тренировка моделей на сотнях тысяч GPU принципиально меняют конструкцию дата‑центров и представляет Spectrum‑X Ethernet как сетевое решение, призванное удовлетворить эти новые требования.

7.0