чипы

  • Эволюция восьми ядер: как AMD Ryzen изменил мир десктопных процессоров

    Эволюция восьми ядер: как AMD Ryzen изменил мир десктопных процессоров

    Издание 3DNews проанализировало путь развития восьмиядерных процессоров AMD Ryzen 7, охватив дистанцию от исторического релиза 1800X до новейшего флагмана 9850X3D.

    Обозреватель Илья Коваль провел масштабное тестирование девяти поколений чипов (1800X, 2700X, 3800X, 5800X, 5800X3D, 7700X, 7800X3D, 9700X и 9850X3D), чтобы оценить реальный прогресс архитектуры Zen в рабочих приложениях и игровых сценариях. Результаты испытаний наглядно демонстрируют, что за прошедшие годы средняя производительность линейки выросла в 2,5–2,8 раза.

    Технологический прорыв и энергоэффективность

    Особое внимание в материале уделяется качественному скачку в оптимизации ресурсов. Автор отмечает, что «производительность на ватт увеличилась почти в 3 раза», что свидетельствует о грамотной работе инженеров над энергопотреблением при кратном росте мощности. Фундамент, заложенный в первые поколения Ryzen, оказался настолько жизнеспособным, что компания продолжает успешно развивать идеи Zen, внедряя инновационные решения. Одним из таких прорывов стало внедрение технологии 3D V-Cache, которая, как утверждает обозреватель, «позволила добиться рекордных показателей в играх».

    Производительность в ресурсоёмких приложениях
    Производительность в ресурсоёмких приложениях
    Тесты в разрешении 1080p
    Тесты в разрешении 1080p

    Итоги многолетнего противостояния

    Подводя итоги тестирования, Илья Коваль делает вывод о смене лидера на рынке полупроводников. В тексте акцентируется внимание на том, что «AMD не просто догнала Intel, но и задала новый стандарт для отрасли». Сегодняшние процессоры Ryzen позиционируются как универсальные и долгоживущие решения. Ключевые достижения серии за исследуемый период включают в себя:

    • Рост вычислительной мощности в профессиональном ПО почти втрое.
    • Доминирование в игровом сегменте благодаря моделям с суффиксом X3D.
    • Соблюдение принципа длительной поддержки сокетов (AM4 и AM5).
    • Значительное улучшение показателей энергоэффективности на единицу производительности.
  • Царь-чипы Cerebras: монстр для ИИ, который пока не заменил Nvidia

    Царь-чипы Cerebras: монстр для ИИ, который пока не заменил Nvidia

    риканская компания Cerebras делает необычные «царь-чипы» — процессоры размером почти с целую кремниевую пластину, на которой обычно «печатают» десятки маленьких микросхем, сообщает 3DNews.ru.

    В обычной индустрии пластину сначала заполняют множеством чипов, потом разрезают на кусочки и упаковывают. Cerebras пошла другим путём: она берёт почти всю пластину целиком и превращает её в один гигантский «мозг» для вычислений. На первый взгляд это звучит как чистая выгода: меньше промежуточных операций, меньше «стыковок» между множеством чипов, быстрее обмен данными внутри одной системы. Именно поэтому такие решения интересны не для домашних компьютеров, а для крупных задач в дата-центрах — особенно для искусственного интеллекта, где важно гонять огромные объёмы данных туда-сюда без задержек.

    Чем «царь-чип» отличается от обычного

    В тексте приводятся цифры, чтобы показать масштаб. Первое поколение WSE-1 (2019 год) имело 1,2 трлн транзисторов и 18 Гбайт очень быстрой встроенной памяти. А нынешнее поколение WSE-3 (март 2024 года) — уже 4 трлн транзисторов и 44 Гбайт встроенной памяти SRAM. Важнее даже не число транзисторов, а идея: память и вычислительные блоки находятся очень близко друг к другу — поэтому «узкое место» в виде медленной передачи данных становится меньше. Это даёт огромный выигрыш в задачах искусственного интеллекта, где компьютер постоянно перемножает большие таблицы чисел (матрицы). Когда всё «лежит рядом», система работает быстрее. Такие чипы можно соединять в большие комплексы — до 2048 узлов, получая пиковую производительность 256 Эфлопс. Для читателя без компьютерного бэкграунда это означает одно: «очень много вычислений за очень короткое время».

    Почему дата-центры не переходят на это массово

    Если всё так хорошо, возникает главный вопрос материала: почему «царь-чипы» пока используются не везде, а лишь «в нескольких суперкомпьютерах» и «в ряде ЦОДов»? И почему Cerebras даже отозвала заявку на IPO (сама компания объясняет это задержкой документов у регуляторов, а не техническими проблемами)? В статье перечисляются причины, которые выглядят приземлённо. Первая — деньги: оценка стоимости крупного кластера CS-3 — 5–6 млрд долларов, и цена «за единицу мощности» оказывается сравнимой с системами на популярных чипах Nvidia. Вторая — специализация: царь-чипы великолепны, когда данные «разреженные» (внутри много нулей), но при переходе к «плотным» данным их скорость может падать в разы и даже на порядок. Третья — производство: у такого гигантского кристалла почти неизбежно будут дефектные участки, их приходится отключать и обходить программно, что тоже съедает часть эффективности.

  • Рынок полупроводников достигнет $1 трлн уже в этом году

    Рынок полупроводников достигнет $1 трлн уже в этом году

    Мировой рынок полупроводников может достичь оборота в $1 трлн уже в этом году, пишет 3dnews, ссылаясь на прогнозы отрасли. Ещё недавно считалось, что такой уровень будет достигнут лишь к концу десятилетия. Теперь этот рубеж сдвигается сразу на четыре года вперёд. Рост оказался напрямую связан с бумом искусственного интеллекта. В прошлом году рынок увеличился до $792 млрд. Если в этом году он вырастет ещё на 26%, отметка в $1 трлн будет пройдена уже сейчас.

    ИИ меняет темпы роста отрасли

    Глава отраслевой ассоциации SIA Джон Нойффер заявил, что ускорение носит системный характер. Он подчеркнул: «Наша технология лежит в основе практически каждой критически важной со стратегической точки зрения отрасли. Это весьма хороший фундаментальный знак». Ранее, по его словам, такие прогнозы считались нереалистичными. По оценке Нойффера, экспоненциальный рост в полупроводниках усиливает эффект и в других секторах экономики. Именно ИИ стал главным драйвером, резко изменившим ожидания рынка. В результате долгосрочные прогнозы пришлось пересмотреть.

    Где растут доходы быстрее всего

    Выручка от логических компонентов за прошлый год выросла на 40% и достигла $302 млрд. Аналитики допускают, что рост цен опережал физические объёмы производства. Это означает, что денежный рост был выше реального выпуска.

    Сегмент памяти показал рост на 35% и принёс $223,1 млрд. Во втором полугодии ускорилось повышение цен. Это создаёт предпосылки для ещё более сильной динамики в текущем году.

    Политика и циклы никуда не делись

    Нойффер отметил, что цикличность рынка сохранится и в будущем. Однако общий масштаб отрасли стал значительно больше. Торговое противостояние США и Китая нанесло ущерб рынку, но эффект оказался слабее ожиданий.

    Глава SIA считает, что американской полупроводниковой индустрии потребуется дополнительная государственная поддержка. Речь идёт о финансировании исследований и разработок. Он также подчеркнул важность открытой иммиграционной политики для привлечения специалистов.

  • Искусственный интеллект провалил Последний экзамен человечества

    Искусственный интеллект провалил Последний экзамен человечества

    Ученые со всего мира проверили пределы возможностей ИИ. Обновлённый тест Humanity’s Last Exam был описан в материале The Conversation, а результаты опубликованы в Nature. Итоги оказались неожиданно слабыми даже для самых мощных моделей.

    Над бенчмарком работала группа из почти тысячи исследователей. Они создали предельную проверку для машинного интеллекта. Название теста сразу задало тон — «Последний экзамен человечества».

    В экзамен вошли 2500 сложных вопросов. Они охватывают математику, биологию, физику и гуманитарные науки. Даже модели уровня GPT-5 и Gemini 2.5 Pro набрали около 25 процентов.

    Зубрежка вместо мышления

    ИИ уверенно справляется со школьными и типовыми заданиями. Но в этом тесте он оказался беспомощным. Причина — способ обучения нейросетей.

    Если ответ есть в интернете или обучающих данных, модель его находит. Но вопросы экзамена не имеют готовых решений. Они требуют логики и применения знаний в новых условиях.

    Примером стал перевод надписи на древнем языке. Таких текстов нет в учебниках. Здесь и выяснилось, что за «интеллектом» часто скрывается память.

    Гонка за баллами

    После публикации теста разработчики начали натаскивать модели. Новые версии, такие как GPT-5.2 и Gemini 3 Pro, уже показывают 30–38 процентов. Ученые подчеркивают: это не рост интеллекта.

    Авторы статьи отмечают: «Человеческий интеллект первичен, язык — это инструмент». У моделей язык и есть интеллект, под ним ничего нет. Высокие баллы не означают умение принимать сложные решения.

    Исследователи советуют не доверять бенчмаркам слепо. Экзамен показал, что до гибкого человеческого разума машинам ещё далеко.

  • Провал Baikal M: Россия осталась без чипов

    Провал Baikal M: Россия осталась без чипов

    Согласно публикации «Коммерсанта», производство российских процессоров Baikal M фактически провалилось. Гендиректор «Байкал Электроникс» Андрей Евдокимов сообщил, что компания не смогла наладить выпуск чипов из-за дефицита необходимых компонентов.

    Евдокимов уточнил, что остановлен трехлетний эксперимент по корпусированию Baikal M на заводе GS Nanotech. Он отметил: кристаллов либо нет, либо их слишком мало для полноценной сборки и передачи партнерам.

    GS Nanotech, по данным издания, смогла получить лишь 74–85% годных чипов. Для выхода на уровень 98% требовалось намного больше кристаллов. Предприятие собирало только «десятки» процессоров в месяц.

    Эксперты подчеркивают, что Baikal M сильно уступает западным аналогам и используется лишь в узких областях. Тимофей Хорошев заявил, что процессор является «нишевым продуктом», интересным в основном госструктурам.

    Ранее «Байкал Электроникс» сообщала, что процессор может применяться в ПК, мультимедиа и сетевом оборудовании. В 2020 году Baikal M получил статус отечественной интегральной схемы для участия в госзакупках, однако массового производства так и не появилось.