Ко всем новостям
🇷🇺ServerNewsAI-адаптировано

AMD Instinct MI300: новый взгляд на ускорители

На прошлой неделе AMD анонсировала ускорители серии MI300. В том числе в формате гетерогенного APU, совмещённого с процессорной частью Zen 4. В их основе лежит архитектура CDNA3, благодаря которой новинки могут по-настоящему соперничать с решениями NVIDIA С инженерно-технической точки зрения MI300 развивает идеи, заложенные ещё в серии MI200 . Но упаковка и конструкция продуктов в поколении CDNA3 стала значительно более сложной и продвинутой. С появлением MI300, наконец, можно говорить о по-настоящему гетерогенной архитектуре, активно использующей как горизонтальную, так и вертикальную интеграцию модулей. Достигнуто это благодаря применению технологий упаковки, использующих продвинутую подложку-интерпозер CoWoS. Чип может содержать до восьми модулей ускорителей (XCD) и четыре модуля ввода-вывода (IOD), включающих системную инфраструктуру и объединяющих чиплеты в единое целое посредством интерконнекта Infinity Fabric. Модули IOD отвечают и за взаимодействие с восемью сборками высокопроизводительной памяти HBM3. Все 12 модулей работают как единое целое с программной точки зрения и насчитывают совокупно до 153 млрд транзисторов. Итоговая сборка сравнима по сложности с Ponte Vecchio . Непосредственно на интерпозере размещаются модули IOD и сборки HBM3, а уже поверх IOD устанавливаются вычислительные чиплеты. Они соединяются с нижележащими чиплетами посредством технологии, отработанной AMD в решениях с 3D V-Cache. Площадки Bond Pad Via (BPV) в нижней части XCD точно совмещаются с посадочными местами на вершине IOD, куда выведены пронизывающие кристалл по вертикали TSV-соединения. Любопытно, что верхние чиплеты могут устанавливаться в двух положениях: обычном и развёрнутыми на 180°. MI300 существует в двух ипостасях: «чистый» ускоритель MI300X, который включает восемь XCD, и гибрид MI300A, где есть шесть модулей XCD, дополненных тремя модулями CCD, которые в сумме дают 24 x86-ядра Zen 4. Чиплетов во втором случае уже 13, но транзисторов несколько меньше (146 млрд), поскольку ядра Zen проще XCD. Вместимость кеша Infinity Cache в обоих случаях составляет 256 Мбайт. Не меняется и конфигурация сборок HBM3, лишь их объём, составляющий либо 16, либо 24 Гбайт на блок. Теплопакет у новинок AMD примерно одинаков: 750 Вт у MI300X в конструктиве OAM и 760 Вт у гибридного MI300A, больше похожего на обычный EPYC Genoa . Модули XCD в архитектуре CDNA 3 меньше аналогичных «строительных блоков» CDNA 2. Они содержат меньше исполнительных блоков (CU), но это позволяет компоновать решения MI300 более гибко, так что в итоге общее количество CU может достигать 304, что на 40 % больше аналогичного показателя MI250X. Часть ресурсов в XCD общая для всех CU: планировщик, аппаратный организатор очередей, 4 Мбайт кеша L2. Также здесь имеется четыре движка Asynchronous Compute Engines (ACE), обслуживающих 40 CU. По умолчанию активно только 38 CU. Два отключены для увеличения выхода годных кристаллов, но вполне вероятно, что для особо требовательных заказчиков будут отобраны 40-блочные кристаллы. В CDNA3 AMD полностью переработало архитектуру памяти, начиная с кешей L2 и заканчивая переходом на HBM3. Это позволило избежать потенциально узких мест: так, пропускная способность L2 в XCD достигает 51,6 Тбайт/с, Infinity Cache может передавать данные на скорости 17,2 Тбайт/с, и он же общается со сборками HBM3 на скорости до 5,3 Тбайт/с. В случае с MI300A унифицированная архитектура памяти позволяет избежать «длинных путей» при обмене данными между CPU и GPU — HBM-пул у APU единый, к нему равноправно может обращаться любой из компонентов ускорителя, будь то XCD или CCD. Это существенно отличается от более гетерогенного подхода NVIDIA в GH200 . 💡 Где захостить и как запустить: рассчитать точные требования к объёму VRAM под разные типы квантования этой модели (4-bit Q4, FP8, FP16), оценить скорость генерации токенов в секунду и подобрать совместимый сервер с GPU можно на ServerSales в интерактивном подборщике AI-моделей или каталоге GPU-серверов.

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.

Первоисточник материала
Новость опубликована в издании ServerNews.
Вы можете прочитать полную версию статьи и комментарии на сайте источника.
Читать на ServerNews
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

Россия4.3

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

В наличииGPU
Timeweb Cloud

Timeweb Cloud

Россия4.8

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

В наличииGPU
Hostkey

Hostkey

Россия4.3

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

Каталог серверов ServerSales

Ищете точную конфигурацию под ваш бюджет?

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

Другие новости индустрии

🇷🇺Хабр / Хостинг

Сколько ресурсов ест ИИ‑агент на сервере: замеры на двадцати агентах

Год назад я поднял первого агента на сервере и закладывал память как под обычный скрипт. Через месяц на той же машине жило двадцать, а ещё через неделю она легла целиком. Ниже — цифры, которые я снял на живых машинах, и три ошибки, каждая из которых стоила мне рабочего дня. Это не обзор хостингов. Это замеры своего хозяйства: сколько на самом деле ест агент, почему разброс в семь раз и что ломается раньше памяти. Читать далее 💡 **Где захостить и как запустить:** рассчитать точные требования к объёму VRAM под разные типы квантования этой модели (4-bit Q4, FP8, FP16), оценить скорость генерации токенов в секунду и подобрать совместимый сервер с GPU можно на **ServerSales** в интерактивном [подборщике AI-моделей](/ai) или [каталоге GPU-серверов](/gpu).

🌐Hugging Face Blog

**Знайте, кто когда говорил: создайте искусственный интеллект с несколькими говорящими в реальном времени с помощью NVIDIA Nemotron 3 Diarization**

Рассмотрим стенограмму встречи, разговора с клиентом или подкаста, в которой каждое предложение верно, но ни одно из них не приписано говорящему. Вы можете прочитать слова, но не можете достоверно сказать, кто взял на себя обязательство, кто высказал возражение или какой участник перебил. Поиск, сводки, действия, аналитика разговоров и память голосового агента становятся менее полезными. Диаризация говорящих определяет временные интервалы, в течение которых каждый говорящий активен, включая интервалы, когда люди переговариваются друг с другом. Эти временные метки говорящего затем можно объединить с автоматическим распознаванием речи (ASR) для создания стенограммы, приписываемой говорящему. NVIDIA Nemotron 3 Diarization is an open-weight, 100M-parameter model that ranks #1 on VoiceArena's Diarization-Bench leaderboard with a 14.72% Diarization Error Rate (DER). Supporting up to eight speakers across live and recorded conversations, it handles overlapping speech, chunked processing for flexible recording lengths, and customizable streaming latency. Рисунок 1. Nemotron 3 Diarization №1 в таблице лидеров VoiceArena Diarization-Bench. Earlier models like NVIDIA Streaming Sortformer established this approach for four-speaker diarization, including the streaming diar_streaming_sortformer_4spk-v2.1 checkpoint used as the baseline below. Nemotron 3 Diarization расширяет поддержку до восьми динамиков и повышает точность и пропускную способность, измеренную в следующих оценках. Как работает Nemotron 3 Диаризация Одна модель для оффлайн и потоковых разговоров Системы диаризации должны решать две взаимосвязанные проблемы. Во-первых, они должны распознать речь и назначить ее нужному говорящему. Second, they must preserve that assignment throughout the conversation, even after silence, interruptions, or long gaps between a speaker's turns. Потоковая передача усложняет вторую проблему. Автономная модель может проверить всю запись сразу. Потоковая система получает лишь небольшой фрагмент нового аудио и ограниченный контекст. Without an effective memory mechanism, the speaker assigned to one output channel in the current chunk can be assigned to a different channel in the next. Nemotron 3 Diarization следует подходу Sortformer, который упорядочивает выходные динамики по времени их первого появления. Первый новый голос становится первым каналом динамика, следующий новый голос становится вторым и так далее. This arrival-time ordering makes the model's generic speaker labels stable and removes the need to solve a new speaker permutation for every chunk. 💡 **Где захостить и как запустить:** рассчитать точные требования к объёму VRAM под разные типы квантования этой модели (4-bit Q4, FP8, FP16), оценить скорость генерации токенов в секунду и подобрать совместимый сервер с GPU можно на **ServerSales** в интерактивном [подборщике AI-моделей](/ai) или [каталоге GPU-серверов](/gpu).

🌐Data Center DynamicsAI-адаптация

Техас тормозит дата-центры: власти приостановили выдачу разрешений под аудит ERCOT

Губернатор Техаса Грег Эбботт распорядился временно заморозить выдачу новых разрешений на подключение крупных дата-центров к электросетям штата. Причиной стал масштабный аудит энергосистемы, который проводит техасский системный оператор ERCOT (Electric Reliability Council of Texas). Энергетическая инфраструктура региона испытывает экстремальные нагрузки из-за лавинообразного роста числа ЦОД, ориентированных на облачные вычисления и тяжелые AI-нагрузки. Проверка ERCOT должна оценить реальные резервы мощности и предотвратить дефицит электроэнергии в пиковые периоды. Завершение аудита и публикация отчета запланированы на декабрь текущего года. * **Причины моратория:** Дефицит свободных мощностей в сети ERCOT на фоне бурного строительства дата-центров. * **Сроки:** Заморозка разрешений действует до завершения проверки в декабре. * **Влияние на рынок:** Задержка ввода в эксплуатацию новых серверных площадок и необходимость пересмотра графиков деплоя инфраструктуры. 🔍 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:Энергетический кризис в ключевых хабах дата-центров тормозит масштабирование инфраструктуры и заставляет операторов пересматривать географию новых проектов.