Ко всем новостям
🌐PhoronixAI-адаптировано

Ядро Linux 7.4 получит официальную поддержку SoC Google Tensor G5

Инсайт ServerSales • Влияние на рынок

Интеграция поддержки Tensor G5 в mainline-ядро Linux сокращает разрыв между проприетарным железом и открытым ПО, упрощая разработку и поддержку систем на базе чипов Google.

В грядущем релизе ядра Linux 7.4 ожидается включение поддержки аппаратной платформы Google Tensor G5, на которой будут базироваться будущие устройства Pixel 10. Это важный шаг для экосистемы мобильного Linux и энтузиастов, занимающихся портированием ОС на ARM-архитектуры. Основные моменты интеграции: * Аппаратная поддержка: Включение в mainline-ядро упрощает разработку кастомных прошивок и повышает стабильность работы драйверов для новых чипов Google. * Развитие ARM-стека: Постоянное обновление поддержки мобильных SoC в основном дереве ядра Linux критически важно для унификации драйверов и безопасности. * Перспективы: Наличие поддержки в mainline позволяет сообществу быстрее адаптировать дистрибутивы под специфическое железо Tensor, что снижает фрагментацию кода. 🔍 Как выбрать сервер: Если вы занимаетесь разработкой под ARM, тестированием мобильных решений или сборкой Android-проектов, подобрать актуальные конфигурации серверов для CI/CD и высокопроизводительных вычислений можно в каталоге ServerSales (/catalog).

Где захостить и как запустить

Планируете развернуть эту нейросеть?

На ServerSales вы можете рассчитать точные требования к VRAM под разные типы квантования (4-bit Q4 / FP8 / FP16), оценить скорость генерации (токенов/сек) и сразу подобрать проверенный сервер с GPU от ведущих провайдеров.

Рассчитать VRAM под AIКаталог GPU
Теги:#Серверы#ИИ и GPU
Первоисточник материала
Новость опубликована в издании Phoronix.
Вы можете прочитать полную версию статьи и комментарии на сайте источника.
Читать на Phoronix
Проверенные провайдеры под задачи материала

Надежные облачные платформы и серверы в РФ

Весь каталог
SelectelTier III • 152-ФЗ
★ 4.9

Крупнейший IaaS-провайдер РФ: облачные VPS, Bare Metal серверы и GPU-кластеры для ИИ.

Бонус до 3 000 ₽ на облачную платформу
Перейти в Selectel
Timeweb CloudNVMe • Anti-DDoS
★ 4.8

Скоростные VPS от 299 ₽/мес, почасовая тарификация, готовые образы и GPU RTX 4090 / A100.

Скидка 20% на первый заказ VPS
Перейти в Timeweb Cloud
Рекомендуемые конфигурации по теме
В наличииGPU
Hostkey

Hostkey

Россия★ 4.3

GPU RTX 3090 24GB

CPU

8 ядер

RAM

64 ГБ

Диск

500 ГБ NVMe

Канал

1 Гбит/с

GPU

NVIDIA RTX 3090 (24 ГБ GDDR6X)

39 ₽/час

24 999 ₽/мес

Выбрать
В наличииGPU
Timeweb Cloud

Timeweb Cloud

Россия★ 4.8

GPU RTX A5000 24GB

CPU

8 ядер

RAM

64 ГБ

Диск

500 ГБ NVMe

Канал

1 Гбит/с

GPU

NVIDIA RTX A5000 (24 ГБ GDDR6X)

36 ₽/час

24 999 ₽/мес

Выбрать
В наличииGPU
Hostkey

Hostkey

Россия★ 4.3

GPU RTX 4090 24GB

CPU

16 ядер

RAM

128 ГБ

Диск

1000 ГБ NVMe

Канал

1 Гбит/с

GPU

NVIDIA RTX 4090 (24 ГБ GDDR6X)

47 ₽/час

32 999 ₽/мес

Выбрать
Каталог серверов ServerSales

Ищете точную конфигурацию под ваш бюджет?

Используйте наш интерактивный мастер подбора: рассчитайте точные ресурсы CPU, RAM и диска за 3 шага.

Мастер подбораСмотреть каталог

Другие новости индустрии

🌐Data Center DynamicsAI-адаптация

Applied Digital расширяет мощности ЦОД в Северной Дакоте: плюс 75 МВт под ИИ-инфраструктуру

Компания Applied Digital завершила строительство второго здания на кампусе дата-центра в Эллендейле, штат Северная Дакота, добавив 75 МВт полезной мощности. Суммарная проектная мощность этого крупного инфраструктурного узла теперь достигает 250 МВт. Такой рост критически важен для развертывания плотных кластеров тяжелых ускорителей (NVIDIA H100/H200 и будущих поколений), которым требуются колоссальные энергетические ресурсы и современные инженерные системы охлаждения. Расширение мощностей в Северной Дакоте отражает общемировой тренд на децентрализацию ИИ-облаков и перенос энергоемких вычислений в локации с доступной электроэнергией. 🔍 Как выбрать сервер: Сравнить актуальные конфигурации серверов на базе этого оборудования и найти минимальные цены от проверенных провайдеров РФ и Европы можно в каталоге ServerSales (/catalog).

💡 Инсайт:Масштабное расширение ИИ-датацентров на 75 МВт подтверждает жесткий дефицит энергетических мощностей для высокопроизводительных кластеров.
🌐PhoronixAI-адаптация

AMD ROCm против Vulkan в Llama.cpp: что быстрее для локального инференса на Radeon

Свежие тесты производительности в Lemonade (локальный AI-сервер на базе Llama.cpp) показывают актуальный расклад сил между бэкендами AMD ROCm и Vulkan на картах Radeon. Несмотря на то, что Vulkan обеспечивает отличную кроссплатформенность, ROCm остается предпочтительным выбором для серверных задач, где критически важна пропускная способность памяти и низкие задержки при работе с LLM. Ключевые выводы из бенчмарков: * **ROCm:** Показывает более стабильную работу с тяжелыми моделями и лучшую оптимизацию под архитектуру CDNA/RDNA, что критично для инференса с высоким количеством токенов в секунду. * **Vulkan:** Выигрывает в гибкости, позволяя запускать модели на широком спектре GPU, но часто проигрывает в чистой производительности из-за отсутствия глубокой оптимизации под специфические тензорные ядра AMD. * **Рекомендация:** Для продакшн-инференса на картах AMD выбор ROCm остается безальтернативным из-за поддержки библиотек оптимизации и более эффективного управления VRAM. 💡 Где захостить и как запустить: Рассчитать точный VRAM под кванты этой модели, скорость генерации (токенов/сек) и выбрать подходящий сервер с GPU можно у нас на ServerSales в калькуляторе AI-моделей (/ai) или каталоге GPU (/gpu).

💡 Инсайт:Выбор между ROCm и Vulkan определяет не только скорость генерации, но и стабильность работы инфраструктуры при масштабировании локальных LLM на GPU от AMD.
🌐Data Center DynamicsAI-адаптация

Новый суперкомпьютер HoreKa 2 в Германии: 33 петафлопс на связке AMD Turin и NVIDIA GB200

Технологический институт Карлсруэ (KIT) представил суперкомпьютер HoreKa 2 пиковой производительностью 33 петафлопс. Гибридная вычислительная архитектура системы построена на базе новейших процессоров AMD EPYC поколения Turin и ускорителей NVIDIA GB200, что обеспечивает мощную аппаратную базу для ресурсоемких научных симуляций и масштабных задач искусственного интеллекта. Ключевые особенности платформы: - Гибридные узлы, оптимизированные как для традиционных HPC-расчетов, так и для интенсивного обучения LLM и инференса. - Высокая плотность вычислений и передовые коммуникационные интерфейсы для минимизации оверхеда при межмодульном обмене. - Повышенная энергоэффективность за счет современных архитектур чипов от AMD и NVIDIA. 🔍 Как выбрать сервер: Сравнить актуальные конфигурации серверов на базе этого оборудования и найти минимальные цены от проверенных провайдеров РФ и Европы можно в каталоге ServerSales (/catalog).

💡 Инсайт:Запуск HoreKa 2 демонстрирует переход европейских научных центров на гибридные кластеры с передовыми GPU NVIDIA и процессорами AMD EPYC для гибридных HPC и AI-нагрузок.