akcelerator AI

NVIDIA niedawno uchyliła rąbka tajemnicy na temat budowy i architektury akceleratorów GPU Rubin, które stanowią "mózgi" całej platformy AI NVIDIA Vera Rubin. To właśnie na nich uruchamiane są najbardziej zaawansowane modele sztucznej inteligencji Mixture of Experts oraz systemy Agentic AI. Przyjrzyjmy się szczegółowo jednym z najbardziej zaawansowanych akceleratorów AI na świecie, które wyznaczają kierunek rozwoju współczesnej sztucznej inteligencji.

Nowa lista TOP500 przyniosła informację, której wielu się spodziewało, ale mało kto obstawiał ją w tej formie. Chiński superkomputer LineShine wskoczył na pierwsze miejsce z wynikiem 2,198 eksaflopsa w teście HPL, zrzucając amerykańskiego El Capitana na drugą pozycję. Liczba robi wrażenie, lecz jeszcze ciekawsza okazuje się, że można to zrobić bez GPU, bez zachodnich akceleratorów i po latach chińskiej ciszy w publicznych zgłoszeniach.

Wyścig o pamięci HBM zrobił się dla branży AI równie ważny jak premiera kolejnego GPU. Bez odpowiedniej przepustowości nawet najdroższy akcelerator potrafi dławić się na własnym głodzie danych, a wtedy rośnie pobór mocy, koszt platformy i frustracja klientów. Samsung dobrze to widzi, dlatego po starcie komercyjnego HBM4 dorzuca następny ruch i wysyła próbki HBM4E. To jest temat dla producentów serwerów i układów AI.

Ostatnie raporty finansowe NVIDII jasno pokazywały, że przedsiębiorstwo zamierza konsekwentnie rozwijać dział Data Center, a cała firma zostanie dostosowana pod rozwój akceleratorów dla sztucznej inteligencji. Praktycznie każdy kwartał od dłuższego czasu kończy się rekordowymi wynikami właśnie dla Data Center, jednocześnie konsekwentnie spychając inne działy na dalszy plan. Doskonale widać to w najnowszym raporcie, gdzie NVIDIA zaprzestała publikowania konkretnych wyników m.in. dla działu Gaming...

Micron to obecnie jedna z największych firm, która odpowiada za produkcję zarówno pamięci HBM (w tym najnowszych generacji HBM4 oraz HBM4e) jak również GDDR7 (najnowsza generacja dla konsumenckich kart graficznych). Obecnie sytuacja na rynku jest jednak jaka jest i większość mocy przerobowych takich firm jak Micron idzie na produkcję pamięci dla akceleratorów AI. Według koreańskich źródeł, producent może opracowywać nowy typ pamięci, będących czymś pomiędzy GDDR7 oraz HBM(4).

Przepustowość pamięci od kilku lat jest jednym z głównych ograniczeń wydajności akceleratorów AI. Im większy model językowy, tym więcej danych procesor musi przetwarzać w krótkim czasie, i tym bardziej widoczna staje się przepaść między możliwościami obliczeniowymi układów a tym, jak szybko pamięć nadąża z dostarczaniem danych. Rambus, firma specjalizująca się w licencjonowaniu IP dla układów scalonych, ogłosiła właśnie kolejny krok w tym wyścigu.

Na przełomie stycznia oraz lutego, firmy Intel oraz AMD publikowały swoje raporty finansowe za czwarty kwartał 2025 roku oraz cały poprzedni rok. O ile u Intela było co najwyżej średnio pod względem zysków i marży, tak AMD chwaliło się rekordowymi wynikami. Teraz przyszła pora na NVIDIĘ, która opublikowała raport finansowy za czwarty kwartał roku fiskalnego 2026 oraz cały FY2026. O ile w dziale Data Center producent nie musi się obawiać spadków, tak w sektorze Gaming pojawiły się spadki, które...

Intel od lat szuka swojego miejsca na rynku akceleratorów AI. Gaudi 3 nie spełnił celów sprzedażowych, projekt Falcon Shores GPU anulowano, a plany przejęcia SambaNova - startupu z oryginalną architekturą chipów do inferencji - ostatecznie nie doszły do skutku. Zamiast akwizycji firma ogłosiła wieloletnią współpracę, a Intel Capital wziął udział w rundzie finansowania wartej ponad 350 milionów dolarów. Czy to przemyślana strategia, czy kolejna spóźniona decyzja?

Niedawno firmy Intel oraz AMD opublikowały swoje raporty finansowe, przypadające na okres trzeciego kwartału roku 2025, a więc za miesiące od początku lipca do końca września. Teraz do grona doszła NVIDIA, jednak w przypadku tego przedsiębiorstwa, okres liczony jest nieco inaczej, mowa bowiem o trzecim kwartale roku fiskalnego 2026, a więc od 28 lipca 2025 do 27 października 2025 roku. Nikt nie powinien być zaskoczony rezultatami - NVIDIA się bowiem nie zatrzymuje, a końca gigantycznego zainteresowania...

Jakiś czas temu informowaliśmy, że w fabrykach TSMC trwa preprodukcja nadchodzących układów NVIDIA Vera Rubin. Teraz, podczas konferencji GTC w Waszyngtonie, doniesienia te zostały potwierdzone. CEO Jensen Huang zaprezentował prototyp Vera Rubin Superchip, czyli akceleratora o rozmiarach płyty głównej w formacie ATX, który ma wyznaczyć nowy kierunek dla wysokowydajnych chipów AI. Sprawdźmy więc, co jeszcze pokazała NVIDIA.

NVIDIA na początku XXI wieku opierała produkcję chipów głównie na partnerstwie z amerykańskim IBM. W kolejnej dekadzie kluczowym dostawcą stało się tajwańskie TSMC, choć przy kartach graficznych z serii GeForce RTX 3000 firma nawiązała burzliwą współpracę z koreańskim Samsungiem. Obecnie, według doniesień, relacje między TSMC a NVIDIA mają przejść istotne zmiany, co wpłynie na strategie produkcyjne i dostępność najświeższych procesów litograficznych.

Rynek akceleratorów AI rozwija się w niespotykanym dotąd tempie. Producenci układów graficznych prześcigają się w zapowiedziach coraz wydajniejszych architektur, skracając cykle produkcyjne do absolutnego minimum. Obecne nowości szybko stają się standardem, a pojawiają się już ich następcy. To pokazuje, jak wielkie jest zapotrzebowanie na moc obliczeniową w obecnej rewolucji związanej z AI, zmuszając cały łańcuch dostaw do pracy na najwyższych obrotach

Wprowadzenie nowej generacji rozwiązań infrastrukturalnych przyciąga uwagę środowisk zajmujących się przetwarzaniem danych, a także optymalizacją zasobów obliczeniowych. Nowa platforma stanowi odpowiedź na rosnące potrzeby firm w zakresie skalowalności, niezawodności, jak również i integracji z nowoczesnymi technologiami. Projekt wpisuje się w szerszy kontekst zmian zachodzących w obszarze systemów klasy korporacyjnej.