З'явилася нова інформація про APU «Sound Wave» від AMD, яка стверджує, що чип буде  орієнтований на машинне навчання, з «поліпшеними обчислювачами RDNA 3.5».

Цю інформацію опублікував блогер Moore's Law is Dead у своєму відеоролику на YouTube, де він наводить довгий список оновлених специфікацій, датованих «кінцем березня 2025 року». Примітно, що вперше чутки про цей APU з'явилися в березні 2024 року. Тоді стверджували, що процесор Sound Wave від AMD буде являти собою мобільний чипсет Zen 6. Однак тепер MILD вважає, що цей APU базуватиметься на архітектурі Arm, аналогічно лінійці Snapdragon X від Qualcomm.

Стверджується, що APU Sound Wave від AMD буде побудований на 3-нм техпроцесі TSMC та орієнтований на тепловий пакет 5-10 Вт, а до його складу ввійдуть два продуктивні ядра, чотири ефективні ядра (всього шість) і 4 МБ L3-кешу. Крім того, чип отримає чотири ядра RDNA 3.5 з «поліпшеною ML-продуктивністю», які неофіційно дістали назву «RDNA 3.5+», щоб позначити відмінність від поточних обчислювачів RDNA 3.5, доступних у чипах.

Судячи з усього, основна увага приділяється можливостям обчислень з використанням штучного інтелекту, про що свідчить передбачуваний «движок 4-го покоління AI Engine» з 16 ГБ оперативної пам'яті LPDDR5X-9600, призначений, як стверджується, для систем «Standard».

Цікавим моментом для APU Sound Wave є те, що він нібито буде оснащений 16 МБ кешу Memory Access at Last Level (MALL) (відомого користувачам AMD як Infinity Cache), що незвично для 5-10 Вт APU.

Зазначається, що рушій штучного інтелекту, CPU і GPU працюватимуть на одному контролері, тому додаткова пропускна здатність 16 МБ Infinity Cache, розподілена між ними, може виявитися корисною навіть на такому чипі.

Крім того, обчислювачі RDNA 3.5+ можуть стати важливим фактором у робочих AI-навантаженнях, залежно від того, наскільки вони дійсно оптимізовані для машинного навчання. Слід мати на увазі, що заявлена дата виходу APU Sound Wave - 2026 рік, тому навряд чи найближчим часом буде представлена офіційна інформація від AMD. І тепер залишається лише гадати, чи буде це оптимізований APU на базі Arm, чи чип, який покладе початок Zen 6, як передбачалося раніше.

Одним із перспективних напрямків впровадження технології штучного інтелекту є роботи. Тому не дивно, що на сцену нещодавньої конференції GTC глава NVIDIA Джесен Хуанг (Jensen Huang) запросив робота. Річ у тім, що у своєму ключовому виступі він познайомив з цікавими ініціативами в цьому напрямку.

Так NVIDIA представила портфель технологій для прискорення розроблення гуманоїдних роботів, включно з NVIDIA Isaac GR00T N1, першою у світі відкритою базовою моделлю з можливістю повного налаштування, яка дозволяє узагальнити мислення і навички гуманоїдів.

Інші технології включають фреймворки для моделювання та креслення, такі як NVIDIA Isaac GR00T Blueprint для генерації синтетичних даних, а також Newton, фізичний рушій з відкритим вихідним кодом, що розробляється спільно з Google DeepMind і Disney Research, спеціально для створення роботів.

Доступний вже зараз GR00T N1 - перший із сімейства моделей, що повністю налаштовуються, які NVIDIA попередньо навчить і надасть розробникам робототехніки в усьому світі, прискорюючи трансформацію галузей, що відчувають глобальну нестачу робочої сили, яку оцінюють у понад 50 млн осіб.

«Ера універсальної робототехніки настала», - сказав Дженсен Хуанг (Jensen Huang), засновник і генеральний директор NVIDIA. «З NVIDIA Isaac GR00T N1 і новими фреймворками для генерації даних і навчання роботів розробники робототехніки в усьому світі відкриють наступний рубіж в епоху AI».

Базова модель GR00T N1 має двосистемну архітектуру, натхненну принципами людського пізнання. «Система 1» - це модель швидких дій, що відображає людські рефлекси або інтуїцію. «Система 2» - це модель повільного мислення для обдуманого, методичного прийняття рішень.

Завдяки мовній моделі бачення Система 2 розмірковує про своє оточення та отримані інструкції, щоб спланувати дії. Потім Система 1 перетворює ці плани на точні, безперервні рухи робота. Система 1 навчається на демонстраційних даних людини й величезній кількості синтетичних даних, що генеруються платформою NVIDIA Omniverse.

GR00T N1 може легко узагальнювати загальні завдання - як-от захоплення, переміщення об'єктів однією або двома руками та передавання предметів з однієї руки в іншу - або виконувати багатоетапні завдання, які потребують тривалого контексту і комбінації загальних навичок. Ці можливості можуть застосовуватися в таких галузях, як обробка матеріалів, пакування та контроль.

Розробники та дослідники можуть навчати GR00T N1 за допомогою реальних або синтетичних даних для конкретного гуманоїдного робота або завдання.

У своєму виступі на GTC Дженсен Хуанг продемонстрував, як робот-гуманоїд компанії 1X автономно виконує завдання з прибирання будинку за допомогою політики, побудованої на GR00T N1. Автономні можливості робота - результат співпраці 1X і NVIDIA в галузі навчання AI.

«Майбутнє гуманоїдів - це адаптивність і навчання», - сказав Бернт Борніч (Bernt Børnich), генеральний директор 1X Technologies. Ми розробляємо власні моделі, але GR00T N1 від NVIDIA значно підвищує ефективність мислення і навичок роботів. З мінімальною кількістю даних після навчання ми повністю розгорнули NEO Gamma, просуваючи нашу місію зі створення роботів, які будуть не просто інструментами, а компаньйонами, здатними допомагати людям у значущих і невимірних аспектах».

Серед інших провідних світових розробників гуманоїдів, які отримали ранній доступ до GR00T N1, - Agility Robotics, Boston Dynamics, Mentee Robotics і NEURA Robotics.

NVIDIA оголосила про співпрацю з Google DeepMind і Disney Research у розробці Newton - фізичного рушія з відкритим вихідним кодом, який дає змогу роботам вчитися справлятися зі складними завданнями з більшою точністю.

Створений на базі фреймворку NVIDIA Warp, Newton буде оптимізовано для навчання роботів і сумісний з такими фреймворками для моделювання, як MuJoCo від Google DeepMind і NVIDIA Isaac Lab. Крім того, три компанії планують дозволити Newton використовувати фізичний рушій Disney.

Google DeepMind і NVIDIA співпрацюють у розробці MuJoCo-Warp, який, як очікується, прискорить робочі навантаження машинного навчання робототехніки у понад 70 разів і буде доступний розробникам через бібліотеку MJX з відкритим вихідним кодом Google DeepMind, а також через Newton.

Disney Research стане однією з перших компаній, що використовують Newton для розвитку своєї платформи роботів-персонажів, на якій працюють розважальні роботи нового покоління, такі як виразні дроїди BDX, натхненні «Зоряними війнами», які з'явилися на сцені під час виступу Дженсена Хуанга на GTC.

«Дроїди BDX - це тільки початок. Ми прагнемо оживити нових персонажів так, як світ ще не бачив, і ця співпраця з Disney Research, NVIDIA та Google DeepMind є ключовою частиною цього бачення», - сказав Кайл Лафлін (Kyle Laughlin), старший віцепрезидент Walt Disney Imagineering з досліджень і розробок. «Ця співпраця дасть нам змогу створити нове покоління роботизованих персонажів, які будуть виразнішими й цікавішими, ніж будь-коли раніше, і спілкуватимуться з нашими гостями так, як може тільки Disney».

NVIDIA і Disney Research разом з Intrinsic оголосили про додаткову співпрацю зі створення конвеєрів OpenUSD і найкращих практик для роботи з даними з робототехніки.

Великі, різноманітні та високоякісні набори даних дуже важливі для розробки роботів, але їхнє отримання вимагає великих витрат. Для гуманоїдів реальні дані про демонстрацію людини обмежені 24 годинами на добу.

Анонсований NVIDIA Isaac GR00T Blueprint для генерації синтетичних маніпуляційних рухів допомагає розв'язати цю проблему. Побудоване на основі базових моделей світу Omniverse і NVIDIA Cosmos Transfer, креслення дає змогу розробникам генерувати експоненціально великі обсяги синтетичних даних руху для завдань маніпуляції на основі невеликої кількості людських демонстрацій.

Використовуючи перші доступні компоненти, NVIDIA згенерувала 780 000 синтетичних траєкторій - еквівалент 6500 годин або дев'яти безперервних місяців демонстраційних даних людини - всього за 11 годин. Потім, об'єднавши синтетичні дані з реальними, NVIDIA підвищила продуктивність GR00T N1 на 40% порівняно з використанням тільки реальних даних.

Щоб надати спільноті розробників цінні тренувальні дані, NVIDIA випускає набір даних GR00T N1 як частину більшого набору даних фізичного AI з відкритим вихідним кодом, який також був анонсований на GTC і тепер доступний на Hugging Face.

Тренувальні дані NVIDIA GR00T N1 і сценарії оцінювання завдань тепер доступні для завантаження на Hugging Face і GitHub. NVIDIA Isaac GR00T Blueprint для генерації синтетичних маніпуляційних рухів також тепер доступний у вигляді інтерактивної демонстрації на build.nvidia.com або для завантаження з GitHub.

Персональний AI-суперкомп'ютер NVIDIA DGX Spark, також анонсований на GTC, надає розробникам готову систему для розширення можливостей GR00T N1 для нових роботів, завдань і оточення без великого призначеного для користувача програмування.

Очікується, що фізичний рушій Newton буде доступний пізніше цього року.

Китайські вчені розробили органічний так званий молекулярний жорсткий диск для архівування даних з багатобітовими зашифрованими молекулами, які записуються і зчитуються за допомогою атомно-силового мікроскопа.

Присвячена цій ідеї концепція представлена в статті Nature «Молекулярна логіка жорсткого диска для шифрованого зберігання масивних даних», опублікованій у лютому, і говорить, що «молекулярна електроніка вирізняється надзвичайним потенціалом для зберігання інформації надвисокої щільності та логічних додатків».

Стандартний магнітний HDD проти концепції молекулярного HDD

Основний блок HDD складається з ~200 металоорганічних комплексних молекул (OCM), розгорнутих у конфігурації моношару самозбірки (SAM). Вони зчитуються і записуються за допомогою провідного наконечника атомно-силового мікроскопа (C-AFM), радіус передньої частини якого становить 25 нм. Цифрова інформація записується шляхом зміни фізико-хімічних станів молекул, які зберігаються у вигляді їхнього окиснювально-відновного стану і стану накопичення іонів, а зчитується шляхом вимірювання крихітних бітових струмів у матеріалі.

C-AFM наконечник і схема поверхні запису

Наконечник C-AFM використовується в скануванні з високою роздільною здатністю для торкання і вимірювання висоти поверхні матеріалу в наномасштабі, а також його електропровідності. Наконечник знаходиться на кінці кантилевера та переміщається вгору і вниз у міру проходження поверхні під ним. Дзеркало на вершині кантилевера переміщується, змінюючи положення відбитого лазерного променя, спрямованого на нього, що вказує на відхилення наконечника. Відбите лазерне світло вимірюється фотодіодом.

Між наконечником і досліджуваним матеріалом прикладається напруга, і вимірюються локальні електричні струми в пікоамперах і мікроамперах.

Молекули, що несуть інформацію, виготовлені з «редокс-активного катіона перехідного металу (Rux+), органічних лігандів карбазолілтерпіридину (CTP) і терпіріділфосфонату (TPP), а також аніонів галогенів (Cl-), що дрейфують», позначених як RuXLPH.

Ліганди - це іони або нейтральні молекули, які зв'язуються з центральним атомом або іоном металу. Іон - це атом або молекула, яка втратила або набула один або кілька електронів і тому має чистий електричний заряд. Катіон - це позитивно заряджений іон, а аніон - негативно заряджений. Це означає, що окисно-відновний катіон перехідного металу - це позитивно заряджений іон перехідного металу, в цьому випадку рутенію (RU), який може набирати або втрачати електрони в окисно-відновній реакції. Вираз «Rux+» позначає позитивний заряд (+), а X вказує на стан окиснення від +2 до +8.

Ця молекула може мати до 96 станів провідності, що приблизно відповідає станам напруги в багаторівневих комірках NAND. У шестирівневій комірці NAND 6 біт і 64 стани, а у флешпам'яті гептарівня - 7 біт і 128 станів. 96 станів провідності «дають змогу зберігати щонайменше 6 біт для додатків архівування даних високої щільності». За словами дослідників, «об'єм диска, необхідний для зберігання тієї самої кількості інформації за допомогою молекулярного жорсткого диска на основі моношару RuXLPH, може бути ефективно скорочений до 16,7% (1/6) порівняно з традиційними бінарними магнітними жорсткими дисками». Це в розрахунку на одну пластину.

Можна домогтися ще більшої кількості станів провідності, що ще більше підвищить рівень бітів. Пристрій, створений дослідниками, має «наднизьке енергоспоживання в діапазоні пВт/біт».

У статті розглядається застосування шифрування до збережених даних для підвищення безпеки. Крім того, вони припускають створити нову дискету. «У майбутньому, поєднуючи продуману стратегію синтезу молекул, складання молекул за розділами та використання гнучких підкладок, молекулярні HDD можуть навіть перетворитися на дискети для портативних цифрових ґаджетів із високою щільністю і високим ступенем захисту».

За всіх переваг запропонованої концепції у неї є і низка спірних моментів, які ставлять під сумнів її реалізованість. Дійсно, дослідники відкривають перспективу створення дискової системи зберігання даних, яка за щільністю зрівняється зі стрічковими архівами або навіть перевершить їх. Однак термін служби наконечника атомно-силового мікроскопа нині вимірюється 50-200 годинами в режимі переривчастого торкання (постукування) проти 5-50 годин у режимі безперервного торкання.

Якщо не вдасться створити довговічний наконечник C-AFM, то це, видно, стане фатальним недоліком концепції молекулярного жорсткого диска.

Другий момент полягає в тому, що пристрій має «наднизьке енергоспоживання в діапазоні пВт/біт», але це для читання і запису, а не для обертання диска, яке вимагало б більше енергії.

Проблема підвищення енергоефективності дата-центрів стає дедалі гострішою зі зростанням популярності технології штучного інтелекту, що призводить до різкого підвищення споживаної потужності.

Близько 40% споживаної дата-центрами енергії йде на охолодження мікропроцесорів. Але нові методи охолодження з використанням іонного вітру можуть різко скоротити споживання енергії. Вони засновані на використанні електростатичних полів для прямого і енергоефективного перетворення електричного струму в повітряний потік. Низька швидкість генерованого повітряного потоку досі перешкоджала широкому застосуванню. Тепер компанія Ionic Wind Technologies, що є дочірнім підприємством Empa, зробила прорив: її підсилювач повітряного потоку прискорює іонний вітер набагато сильніше, ніж раніше, завдяки новим електродам у поєднанні з оптимізованою для потоку формою корпусу. Якщо, скажімо, замінити звичайні вентилятори в дата-центрах на запатентовану технологію, можна заощадити до 60% енергії на охолодження.


«Ми прискорюємо повітря, безпосередньо заряджаючи його електрикою. Оскільки електричний струм перетворюється безпосередньо в повітряний потік, відпадають енерговитратні та галасливі проміжні етапи з використанням мотора, ротора або лопатей вентилятора», - пояснює основний принцип роботи іонного вітру засновник компанії Star-up Донато Рубінетті (Donato Rubinetti). Цей принцип уже був успішно використаний у процесі нетеплового сушіння фруктів, розробленому в компанії Empa. У рамках проєкту Innosuisse технологію було доопрацьовано таким чином, що потік повітря можна було збільшити більш ніж утричі.

В основі запатентованого підсилювача повітряного потоку для іонного вітру лежать так звані голчасті електроди. Вони генерують іонний вітер набагато ефективніше, ніж дроти, що використовувалися раніше. Крім того, голчасті наконечники встановлені в корпусі, який використовує ефект Коанде. Цей гідродинамічний принцип також використовується в крилах літаків або вентиляторах Dyson - він використовує локальну різницю тисків для збільшення обсягу повітряних потоків. «У поєднанні ці дві інновації є величезним кроком уперед і утворюють так званий іонний підсилювач вітру, який відкриває абсолютно нові сфери застосування зі значно кращою продуктивністю», - каже Донато Рубінетті.

Досі як голчасті електроди для іонного вітру використовували лише стандартні продукти типу будівельних цвяхів. «Наші голчасті наконечники, виготовлені на замовлення, дають змогу вдвічі збільшити швидкість повітряного потоку, як порівняти зі звичайними електродами, - і з меншими витратами енергії», - повідомив Донато Рубінетті. «Наконечник не є нескінченно загостреним, але все ж має вигин на самому кінці. Це відіграє надзвичайно важливу роль у продуктивності голчастих електродів». Спочатку підсилювач повітряного струму був змодельований за допомогою дротів. Однак у лабораторії вони реагували не так, як було розраховано на комп'ютері, тому команда Рубінетті перейшла на голчасті наконечники.

Примітно, що цей тип електродів не тільки створює дуже сильну асиметрію в електростатичному полі, що спрямовує повітряний потік і тим самим посилює його; наконечники також можна розмістити в корпусі набагато компактніше, ніж дроти. «З цього моменту йшлося про систематичну оптимізацію наконечників», - згадує Донато Рубінетті.

Однак виготовлення голчастих наконечників за індивідуальними мірками виявилося справою нелегкою. Він отримав пораду і підтримку від фахівців майстерні Empa в Санкт-Галлені, які також виготовляли вольфрамові наконечники для експериментів і пропонували способи зниження витрат. «Для нас, як для компанії-початківця, дуже важливо мати можливість у майбутньому виробляти наконечники з ідентичними властивостями у великих кількостях і за низькою ціною», - підкреслив Рубінетті.

За його словами, технологія підходить для галузей, де використовуються системи охолодження, процеси сушіння та очищення повітря. «Я бачу потенціал скрізь, де необхідно переміщати повітря з невеликою різницею тисків. Однак, перш за все в охолодженні комп'ютерів, серверів або центрів обробки даних». У запатентованому підсилювачі іонного вітру повітряні потоки можуть переміщатися на 60% ефективніше. А залежно від сфери застосування можна заощадити ще більше енергії.

Компанія Ionic Wind Technologies уже отримала приз «Startfeld Rohdiamant» від Кантонального банку Санкт-Галлера за найкращу бізнес-ідею. Крім того, програма фінансування Venture Kick і Gebert Rüf Stiftung надають фінансову підтримку проєкту в рамках програми InnoBooster, щоб довести продукт до ринкової зрілості. «Ми самі виробляємо підсилювачі повітряного потоку і хочемо в майбутньому продавати компоненти. Однак, оскільки у нас є патенти та інші ідеї, можливе також використання моделі ліцензування», - заявив Донато Рубінетті, якого наразі також фінансують Швейцарським національним науковим фондом (SNSF) і Innosuisse як стипендіата BRIDGE, він займається реалізацією своїх ідей в Empa. 

Цікаві дані про найближчі перспективи ринку флешпам'яті були наведені на нещодавній конференції для інвесторів, яку організувала SanDisk.

Оглядаючи 30-річну історію флешпам'яті, аналітики SanDisk розбили цей відрізок часу на три періоди: до 2005 року, з 2005 до 2025 рр. і після 2025 року. По суті, періодом становлення цього ринку стали останні 20 років, коли з'явилися перші iPhone та iPad, що привернули увагу масового споживача до обсягу вбудованого сховища цих пристроїв. Крім того, до значущих подій даного періоду віднесли й появу перших QLC eSSD, які дозволили значно розширити горизонти флешпам'яті.

А попереду на нас чекає ще більш динамічна епоха штучного інтелекту, де флешпам'ять буде активно використовуватися як у процесі навчання AI-моделей, так і при формуванні ними висновків. Завдяки чому обсяг сегмента має більш ніж подвоїтися лише за найближчі чотири роки.

Детальніший аналіз напрямків, що найбільш динамічно розвиваються, показав, що найшвидше зростатиме навчання AI-моделей із показником 29% CAGR. Слідом за ним із 20% - AI-смартфони з функціональністю висновків на кордоні. А замикає трійку лідерів напрямок AI PC та ігрових систем із показником 14%.

Анонсований на CES 2025 ноутбук ASUS Zenbook A14 опинився поміж перших у категорії Copilot+ PC, а тепер він дістався і до України.

На присвячиній цій новинці онлайн-презентаці Іван Омельченко, PR-менеджер з київського офісу ASUS, детально продемонстрував особливости цього ноутбука. Представляючи модель Zenbook A14, він насамперед звернув увагу на її рекордно малу вагу в категорії 14-дюймових Copilot+ PC - 980 грамів. Цього вдалося досягти, зокрема, і завдяки використанню в корпусі ноутбука фірмового матеріалу Ceraluminum. Останній вирізняється поєднанням міцності та легкості, забезпечуючи при цьому приємні відчуття від дотику.

Цікаво, що корпус із Ceraluminium проходить ретельні лабораторні випробування, щоб відповідати суворим реальним умовам експлуатації. Стійкість до подряпин перевіряють, помістивши ноутбук разом із ключами та монетами всередину барабана, що обертається. Ударостійкість тестується випробуванням з падінням ноутбука з висоти 50 см, а зносостійкість оцінюється шляхом натирання матеріалу 18 000 разів в одному й тому ж місці, щоб перевірити, чи не потьмяніє колір. Таке ретельне тестування гарантує, що Zenbook A14 не матиме подряпин, залишатиметься стійким до ударів і збереже свій початковий колір впродовж довгих років експлуатації.

Ще одна цікава відмінність Zenbook A14 - його неперевершена автономність, адже цей ноутбук оснащено енергоефективним процесором серії Snapdragon X і акумулятором високої місткості - 70 Вт год. Заявлено, що пристрій може працювати до 32 години в режимі безперервного відтворення відео.

Інноваційна система охолодження з двома легкими вентиляторами та тепловою трубкою дає змогу максимально щільно розмістити ключові компоненти ноутбука для тихого й ефективного охолодження. Завдяки їй TDP процесора досягає 45 Вт, крім того, підтримується безшумний режим роботи Whisper Mode під час невеликих навантажень. Zenbook A14 не втрачає продуктивності навіть в автономному режимі, тому він підходить для довгих перельотів, подорожей чи насичених зустрічами днів.

Завдяки NPU Qualcomm Hexagon із продуктивністю 45 TOPS для прискорення штучного інтелекту Zenbook A14 пропонує сучасні функції Copilot+ PC, як-от аналітика в реальному часі, інструменти підвищення продуктивності та покращений відгук для ефективної роботи в багатозадачному середовищі. Користувачі отримують бездоганне відтворення відео, ефективне завантаження застосунків і миттєве перемикання між завданнями.

Zenbook A14 підтримує технологію Windows Phone Link для взаємодії смартфонів на базі Android або iOS з ОС Windows. Крім того, він також використовує технологію Snapdragon Seamless, яка створює екосистему, дозволяючи користувачам перемикатися між сумісними пристроями на базі платформи Snapdragon без перерви в роботі. Вона підвищує продуктивність завдяки можливості легкого обміну файлами, дзеркального відображення екрана та синхронізації між мобільними пристроями та ноутбуком.

Новий ноутбук оснащений інтелектуальними функціями захисту приватності, такими як адаптивне блокування (Adaptive Lock) та адаптивне затемнення (Adaptive Dimming), що захищають конфіденційну інформацію, коли користувач відходить від пристрою. Крім того, чип безпеки Microsoft Pluton забезпечує додатковий рівень захисту на апаратному рівні. Завдяки функції ключів доступу Windows, вхід у систему стає ще більш захищеним.

Працювати на Zenbook A14 справді зручно завдяки великому тачпаду з підтримкою інтелектуальних жестів, стійким до забруднень клавішам з оптимальними глибиною ходу (1,3 мм) і міжклавішними інтервалами, а також повному набору портів, що дає змогу користувачам підключати до ноутбука різноманітні без використання адаптерів. Покращеній ергономіці також сприяє фірмовий шарнір ASUS EasyLift для зручного відкриття й надійного утримання екрана, а також збалансований розподіл ваги між різними частинами ноутбука. Під час презентації було продемонстровано, що ноутбук легко відкривається одним пальцем завдяки продуманості конструкції. І навіть невелика тряска не змінює кут розкриття екрана.

Використання 14-дюймового OLED-дисплею з тонкими рамками (технологія NanoEdge) та роздільною здатністю Full HD формує зображення з дійсно вражаючою глибиною кольорів і контрастністю, а два потужних динаміки забезпечують високоякісне звучання. Аудіосистема ноутбука з технологією Snapdragon Sound підтримує звук високої роздільної здатності (24 біти, 192 кГц) і відрізняється наднизьким рівнем затримки, що означає бездоганну синхронізацію звуку із зображенням. Вона також пропонує функцію шумопридушення, яка зменшує фоновий шум під час голосових дзвінків.

Як зазначив представник виробника, модель ASUS Zenbook A14 (UX3407) вже доступна в Україні за рекомендованою ціною 72499 грн в конфігурації з процесором Snapdragon X Elite, 32 гігабайтами оперативної пам’яті LPDDR5X і SSD місткістю 1 ТБ.

AI-проєкт, що вийшов останнім часом на передній план, привернув увагу всіх, хто стежить за сегментом штучного інтелекту. І одним із важливих факторів, що викликали такий інтерес, стали заявлені на неймовірно низькому рівні витрати на створення AI-моделі.

Аналітики з SemiAnalysis присвятили цьому проєкту досить розгорнуте дослідження, з частиною якого пропоную познайомитися. А саме, звідки взялися обчислювальні ресурси для створення моделі.

High-Flyer - це китайський хедж-фонд, який рано почав використовувати штучний інтелект у своїх торгових алгоритмах. Вони рано усвідомили потенціал AI в галузях, не пов'язаних із фінансами, а також критичну важливість масштабування. У результаті вони постійно збільшували постачання графічних процесорів. Після експериментів із моделями, що використовують кластери з тисяч графічних процесорів, High-Flyer інвестувала в 10 000 графічних процесорів A100 у 2021 році, до введення будь-яких обмежень на експорт. Це принесло свої плоди. У міру вдосконалення High-Flyer зрозуміла, що настав час виділити «DeepSeek» у травні 2023 року з метою більш цілеспрямованого розвитку можливостей AI. High-Flyer самостійно фінансувала компанію, оскільки зовнішні інвестори на той час не виявляли особливого інтересу до AI, а головною проблемою того була відсутність бізнес-моделі. Сьогодні High-Flyer і DeepSeek часто обмінюються ресурсами, як людськими, так і обчислювальними.

Зараз DeepSeek перетворилася на серйозну, узгоджену компанію і в жодному разі не є «побічним проєктом», як стверджує багато хто в ЗМІ. І є впевненість, що їхні інвестиції в GPU становлять понад 500 млн дол., навіть з урахуванням експортного контролю.

Аналіз SemiAnalysis показує, що загальний обсяг капітальних витрат на сервери для DeepSeek становить ~1,6 млрд дол., водночас значні витрати на експлуатацію таких кластерів становлять 944 млн дол. Аналогічно, усі AI-лабораторії та гіпермасштабовані кластери мають набагато більше GPU для різних завдань, включно з дослідженнями та навчанням, ніж вони виділяють на окремі тренування, оскільки централізація ресурсів є складним завданням. При цьому X.AI є унікальною AI-лабораторією, в якій всі GPU знаходяться в одному місці.

Ціна й ефективність DeepSeek викликали ажіотаж, причому головним заголовком стала цифра в 6 млн дол., у яку обійшлося навчання DeepSeek V3. Але це неправильно, тому що схоже на те, як якби було вказано конкретну частину специфікації матеріалів для продукту і її приписали до всієї вартості. Вартість попереднього навчання - це дуже вузька частина загальної вартості.

Вартість попереднього навчання не є фактичною сумою, витраченою на модель. Причому витрати на обладнання значно перевищують 500 млн дол. за всю історію компанії. Для створення архітектурних інновацій під час розроблення моделі значні витрати йдуть на тестування нових ідей та архітектур. Так багатоспрямована латентна увага, ключове нововведення DeepSeek, зажадало кілька місяців розробки та коштувало цілій команді значний обсяг людино-годин і годин роботи GPU.

Тому заявлена DeepSeek вартість у 6 млн дол. відноситься тільки до вартості GPU для попереднього навчання, що становить лише частину загальної вартості моделі. Насправді виключені такі важливі частини головоломки, як R&D і сукупна вартість володіння самим обладнанням. Для довідки, навчання Claude 3.5 Sonnet коштувало десятки мільйонів доларів, і якби це була загальна вартість, необхідна Anthropic, то вони не залучили б мільярди від Google і десятки мільярдів від Amazon. Тому що їм доводиться експериментувати, вигадувати нові архітектури, збирати й очищати дані, платити співробітникам і багато іншого.

Коли мова заходить про комп'ютери, у більшості це поняття пов'язане з десктопами або ноутбуками. Але сьогодні комп'ютинг набув такого широкого застосування, що часто наявність мінікомп'ютера в тому чи іншому рішенні викликає здивування.

Відомий виробник мініатюрних комп'ютерів Raspberry Pi розповів про найцікавіші проєкти із застосуванням Compute Module. А одним з найбільш незвичайних серед них став, мабуть, пивний диспенсер iPourIt.

Зіткнувшись із ситуацією, коли після тривалого стояння в черзі за певним сортом пива, він зміг зробити замовлення, але бажаного напою вже не було у продажу, Бретт Джонс (Brett Jones), технічний директор iPourIt, вирішив, що має бути кращий спосіб. Тому він розробив автоматизовану систему, що дає змогу клієнтам обирати пиво й оплачувати його за допомогою RFID-пристрою, прив'язаного до їхнього рахунку. І варто визнати, що ця система дуже швидко завоювала популярність серед підприємців, оскільки дає змогу прискорити обслуговування, зменшити кількість відходів і навіть заощадити місце. На сьогодні, у 220 точках Північної Америки можна знайти 5800 кранів iPourIt.

До 2019 року вік деяких із перших терміналів iPourIt сягнув восьми років, і їхнє обслуговування та відновлення ставало дорогим. До цього моменту вони працювали на базі різних пристроїв на базі Android, і настав час замінити їх більш послідовною і надійною технологією. І вибір припав на платформу Raspberry Pi 4 і Compute Module 3+.

Вся система перейшла з бездротового зв'язку на PoE (Power-over-Ethernet), спростивши при цьому проводку. Кожен сенсорний екран оснащений модулем CM3+ для управління ним, а кожні дванадцять кранів управляються одним Raspberry Pi 4. Система забезпечує дуже точне дозування і тепер охоплює також дозування спиртних напоїв і лікерів.

«Наразі ми, ймовірно, на 20% дешевші, ніж наш найближчий конкурент, тож із погляду ціни те, як було розроблено Compute Module 3+, справді дало нам змогу знизити вартість придбання для наших операторів», - сказав Даррен Ніколсон (Darren Nicholson), виконавчий директор iPourIt.

Homey Pro - ще один цікавий проєкт із застосуванням Compute Module від Raspberry Pi. Голландська компанія Athom випустила 2014 року Homey - розумну колонку і домашній хаб. Згодом з'явилися і більш потужні пристрої з розширеними можливостями. Зокрема Homey Bridge, випущений у 2022 році для додавання локального бездротового підключення до попередніх моделей.

Розробляючи нову модель Homey Pro, компанія Athom хотіла, щоб вона працювала з максимальною кількістю комунікаційних систем, включно із Zigbee, Z-Wave, Wi-Fi, Bluetooth, 433 МГц RF, інфрачервоним портом і Thread - без потреби в додатковому мості. Вмістити все в пристрої стало непростим завданням.

«Ми не хотіли, щоб він мав вигляд ігрового роутера з усіма цими антенами, що стирчать», - каже Еміль Нійссен (Emile Nijssen) з Athom. «Тому на це пішло багато часу. Крім того, ми хотіли отримати прибуток від Homey Bridge. Тому під час розроблення цього пристрою, який є ніби полегшеною версією Homey Pro, навіть якщо дивитися на нього збоку, ми вже думали про те, як згодом ми зможемо встановити на нього нашу власну плату-носій, на якій можна буде розмістити, наприклад, обчислювальний модуль».

Вибір Compute Module 4 дозволив Athom швидше вийти на ринок, оскільки їй не потрібно було «винаходити колесо», щоб змусити працювати невеликий Linux-комп'ютер. Інтеграція була простою завдяки документації по Raspberry Pi і надійній підтримці програмного забезпечення.

Останнім часом квантові комп'ютери опинилися у фокусі ІТ-індустрії, викликавши інтерес як широкого кола фахівців, так і інвесторів. Однак днями по цьому сегменту було завдано абсолютно несподіваного удару.

Акції D-Wave Quantum та її аналогів впали після того, як генеральний директор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) припустив, що квантові комп'ютери з'являться лише через десятиліття. У відповідь генеральний директор D-Wave Алан Барац заявив CNBC, що Хуанг «глибоко помиляється», і що його компанія має великих клієнтів, які платять вже сьогодні.

Напередодні Дженсена Хуана запитали про стратегію Nvidia щодо квантових обчислень. Він сказав, що компанія може виробляти звичайні чипи, які потрібні поряд з чипами для квантових обчислень, але цим «комп'ютерам знадобиться в мільйон разів більше так званих кубітів, ніж вони мають зараз». Виведення «дуже корисних квантових комп'ютерів» на ринок може зайняти від 15 до 30 років, заявив Хуанг аналітикам.

Зауваження Хуана призвели до падіння акцій в індустрії, що зароджується, а акції D-Wave впали на 36% в середу.

«Причина, по якій він помиляється, полягає в тому, що ми в D-Wave сьогодні є комерційною компанією», - зазначив Алан Барац в інтерв'ю CNBC. Він сказав, що компанії, включаючи Mastercard і NTT Docomo «вже сьогодні використовують наші квантові комп'ютери у своїх бізнес-операціях». «Не через 30 років, не через 20 років, не через 15 років, - акцентував Барац. - А прямо зараз, сьогодні».

Слід зазначити, доходи D-Wave все ще мінімальні. Продажі в останньому кварталі впали на 27% до 1,9 млн дол. з 2,6 млн дол. роком раніше.

Квантові обчислення обіцяють розв'язувати проблеми, які є складними для сучасних процесорів, такі як злам шифрування, генерація випадкових чисел і великомасштабні симуляції. Технологи працювали над цим десятиліттями, а компанії, серед яких Nvidia, Microsoft та IBM, сьогодні працюють над цим разом з дослідниками зі стартапів та університетів.

D-Wave була серед низки компаній, до яких у грудні відродився інтерес з боку інвесторів, коли Google оголосила про прорив у власних дослідженнях. Тоді Google заявила, що завершила розробку 100-кубітного чіпа, що є другим з шести кроків у її стратегії побудови квантової системи з 1 мільйоном кубітів.

Акції D-Wave злетіли на 178% в грудні після зростання на 185% місяцем раніше. Ціні папери Rigetti Computing, яка працює у тому ж сегменті, впали на 45% в середу, до того ж минулого місяця зростання було в п'ять разів. Ще один гравець - IonQ - показав падіння на 39% учора, при тому, що у грудні акції компанії виросли на 14% після зростання на 143% в листопаді.

Алан Барац визнав, що один з підходів до квантових обчислень, який називається gate-based, може бути реалізований через десятиліття. Але він сказав, що D-Wave використовує підхід на основі annealing, який може бути розгорнутий вже зараз.

Хоча «коментарі Хуана, можливо, і не зовсім не відповідають дійсності для квантових комп'ютерів з вентильною моделлю, вони на 100% не відповідають дійсності для квантових комп'ютерів з відпалюванням», - зазначив Алан Баратц.

Навіть після зниження в середу, акції D-Wave зросли приблизно на 600% за останній рік, що дає компанії ринкову капіталізацію в 1,6 млрд дол.

Квантові обчислення також стимулювалися інтересом інвесторів до штучного інтелекту - технології, яка призвела до стрімкого зростання попиту на графічні процесори Nvidia, що використовують звичайні транзистори замість кубітів. Ринкова капіталізація Nvidia за останній рік зросла на 168% до 3,4 трлн дол.

Однак, Барац заявив, що системи D-Wave можуть розв'язувати проблеми, які виходять за рамки можливостей найшвидших систем, оснащених платформами Nvidia.

Не вщухає дискусія про можливе витіснення жорстких дисків твердотільними накопичувачами.

Провідні виробники обох типів накопичувачів наводять аргументи на користь своїх рішень. Одним із головних аргументів щодо SSD є їхня краща енергоефективність у порівнянні з HDD. І особливо коли йдеться про платформи гіперскейлерів, де навіть невелика різниця на одному пристрої розростається у вельми істотню економію.

З іншого боку представники галузі дискових накопичувачів заявляють, що SSD не замінять зовсім HDD. Ось такі три моменти наводить компанія Seagate.

По-перше, ціни на SSD не зрівняються з показниками жорстких дисків найближчим часом. До 2027 року перевага буде зберігатися на рівні більш ніж у 6:1 (на ТБ). Однак одразу ж можна побачити й протилежний погляд: хоча твердотільні накопичувачі дорожчі, загальна вартість володіння, що враховує споживання електроенергії та площу ЦОД, буде на користь саме цих компонентів (як показано у звіті Solidigm).

По-друге, потужності заводів з виробництва SSD не зрівняються з показниками щодо HDD. За прогнозами TrendForce та IDC, у 2027 році буде потрібно 3686 EB сукупної потужності сукупно всіх накопичувачів. Індустрія NAND може створити 963 EB з них, а виробники жорстких дисків - 2723 EB. Якщо замінити диски на NAND, то прогнозована вартість становитиме 206 млрд дол. І Seagate стверджує, що до 2027 року цього просто не станеться.

По-третє, твердотільні накопичувачі погано підходять для робочих навантажень, пов'язаних з Nearline HDD, оскільки ця основна частина корпоративних робочих навантажень не потребує швидкості SSD. Цікавим є використання компанією Seagate слова «потребують». Якщо підприємства і компанії, що гіпермасштабуються, зможуть отримати таку швидкість і більш ефективно використовувати серверну інфраструктуру ЦОД за допомогою SSD, економлячи при цьому на електроенергії та площі датацентрів, то вони цілком можуть сказати, що твердотільні накопичувачі їм потрібні більше, ніж HDD.

Аргумент полягає не в тому, що потужності фабрик з виробництва SSD ніколи не зрівняються з HDD, а в тому, що потужності фабрик NAND не зрівняються з HDD до 2027 року. Якщо у SSD є серйозні ринкові можливості для заміни Nearline HDD - 2 723 EB у 2027 році за даними Seagate, - то виробники NAND нарощуватимуть потужності фабрик з часом, після 2027 року.

У середньостроковій перспективі, до 2029 року, аналітики прогнозують зростання продажів HDD у штуках та обсягах. Твердотільні накопичувачі, на мій погляд, не конкуруватимуть із жорсткими дисками для вторинного зберігання даних з урахуванням анонсів HAMR та інших HDD.

Можна припустити, що потреби ринку в місткості зберігання даних зростатимуть швидше, ніж обсяги виробництва SSD, і що останні будуть збільшені.

Здається, суперечки про те, що твердотільні накопичувачі будуть канібалізувати жорсткі диски, триватимуть і протягом 2025 року, коли на ринку з'являться SSD PCIe Gen 5 місткістю 122 ТБ і стануть доступні реальні цифри TCO. Думка прихильників SSD посилюватиметься, спонукаючи аналітиків змінювати свій погляд.