Железо

Российский нейрочип от НТЦ «Модуль» НИИАС строит для РЖД комплекс «ЧИЖ», который сшивает картинку с четырёх камер и ищет объекты на путях. Держалось всё на Jetson Nano, а в марте 2022-го NVIDIA с российского рынка ушла. Подобрали отечественную замену, запустили и увидели, что Jetson быстрее примерно в пять раз. Дальше хуже: YOLOv4 на новом железе не поднимается вовсе, часть слоёв ускоритель не поддерживает. Детектор переучили на YOLOv5. Обычно такое в пресс-релизы не попадает, и тем интереснее читать. Цифры по остальному полю автор тоже не подслащивает: у чипа 2019 года 512 гигафлопс, а сопоставимой публичной метрики с нынешними Jetson Orin Nano и Huawei Ascend нет вовсе, свести их в один ряд не получается. При этом из всех российских разработок для нейросетей это единственный кремний, который можно купить и поставить в промышленную систему прямо сейчас.

Интересное в мире хай-тек 30 сентября 2026 Кратко о событиях за прошедший день 💠 В драйвер Intel Media Driver 2026Q3 для Linux добавили поддержку ускорения кодирования и декодирования видео для ускорителей Crescent Island на архитектуре Xe3P. Серверный ИИ-чип оснащен 32 ядрами Xe и до 480 ГБ памяти LPDDR5X при TDP 350 Вт. 🧮 Microsoft начала распространение Windows 11 26H2. Обновление устанавливается поверх версий 24H2 и 25H2 через небольшой пакет активации KB5121794 весом в несколько мегабайт. В апдейт вошли настраиваемая панель задач, ИИ-функции в «Проводнике», улучшенный поиск и отображение загрузки NPU в «Диспетчере задач». ⌨️ В Google Play появится гибкая система оплаты для ИИ-сервисов и приложений. Разработчикам станут доступны покупка подписок «корзиной», кросс-сервисные бандлы со скидками и оплаты по мере использования (для списания за токены). Все опции уже запустили в режиме раннего доступа. 🍎 По данным Bloomberg, новый CEO Apple Джон Тернус планирует оптимизировать структуру компании для ускорения анонсов устройств. Стратегия включает отказ от жесткой привязки к весенним и осенним презентациям, сокращение среднего звена менеджмента и сокращение маркетинговых бюджетов. Руководство рассчитывает поднять доходы от текущих продуктов и ускорить разработку новинок для конкуренции в сегменте ИИ. 🎮 Вышла версия менеджера эмуляторов EmuDeck 2.7 для SteamOS, Linux и Windows. Обновление добавляет автоматическую настройку геймпадов AutoMap до четырех игроков, поддержку RetroAchievements в Dolphin, перенос настроек между ОС и пресеты 1080p/4K для сторонних систем на SteamOS (включая Steam Machine). #хайтекзадень

AirPods 5 впервые получили 2/10 по ремонтопригодности iFixit Специалисты разобрали новые наушники и выяснили, что батареи теперь можно заменить намного легче. Внутри стоят элементы с контактами вместо припаянных проводов, сами AirPods аккуратно открываются со стороны динамика. Разборку получилось повторить с обычным феном и зажимом, но ремонт всё ещё требует осторожного нагрева, так как пластик легко повредить. Батареи в левом и правом наушниках отличаются по полярности и расположению контактов, поэтому менять их местами нельзя. Но с зарядным кейсом всё оказалось сложнее. Даже с профессиональными инструментами открыть его без повреждений не получилось, внутри вместо винтов используется сварка пластика. Запчастей и инструкций для AirPods 5 компания пока не предлагает.

AMD распродала все процессоры EPYC 9006, которые выпустит в 2027 году — на них будут работать ИИ-агенты AMD уже распродала всю квоту серверных EPYC 9006 на 2027 год, а заказчики начали бронировать поставки на 2028-й. Спрос резко вырос из-за ИИ-агентов: им нужно больше CPU, чтобы не простаивали дорогие GPU. Morgan Stanley прогнозирует поставки до 6,75 млн чипов и выручку AMD около $51 млрд, при этом серверные процессоры уже подорожали более чем на 40%. Главным ограничением могут стать дефицит кремниевых пластин и сроки поставок, которые растянулись до шести месяцев. Ожидается, что доля CPU в ИИ-серверах продолжит расти, поскольку агентские нагрузки требуют в разы больше процессорных ядер. #amd #amdepyc #ииагент #иибум 📎Подробнее 🔖 3DNews в TG | MAX | VK

Samsung представила Galaxy Tab S12+ и Tab S12 Ultra Планшеты работают на One UI 9 с Android 17, поддержку обновлений Samsung обещает на семь лет. Photoshop и Notability уже предустановлены, также доступна шестимесячная пробная подписка Google AI Pro. Для охлаждения используется новая испарительная камера, звук стал четырёхканальным с поддержкой пространственного аудио. Каналов теперь вдвое больше, чем у прошлого поколения. S Pen входит в комплект обеих моделей. Для планшетов также доступны клавиатуры-чехлы, одна из которых получила отдельную клавишу Galaxy AI. Новинки выйдут в сером и серебристом цветах, продажи начнутся 7 октября на отдельных рынках. Основные характеристики: • Дисплей: 12,6”, 2800 × 1752 Dynamic AMOLED 2X, 120 Гц / 14,6”, 2960 × 1848 Dynamic AMOLED 2X, 120 Гц • Чипсет: MediaTek Dimensity 9500 • Камеры: 13 Мп + 12 Мп селфи / 13 Мп + 8 Мп ширик + 12 Мп селфи • Память: 12+256, 12+512 ГБ / 12+256, 12+512, 16+1024 ГБ • Связь: 5G, Wi-Fi 6E, Bluetooth 6.0 / 5G, Wi-Fi 7, Bluetooth 6.0 • Аккумулятор и зарядка: 10 600 мАч, 45 Вт / 11 600 мАч, 45 Вт • Защита: IP68 • Цена: от $1 199 (~99 500 ₽) / от $1 399 (~116 100 ₽)

Халявные GPU от Google. Я уже писал, что сейчас можно просто взять свой любой Google аккаунт и купить подписку Pro на месяц за 2 евро или за 2 доллара, зависит от региона. Я прикупил себе такой дополнительный и уже сжег все лимиты в нем в антигравити. И только я собрался его грохнуть, как тут увидел, что у Google есть аттракцион невиданной щедрости. Не понимаю, почему о нем никто не пишет. В общем, вы на халяву можете получить себе достаточно большое количество часов GPU в Google Colab. Подробнее с этого мест: Google добавил Colab в Google AI Plus / Pro / Ultra. То есть подписка теперь оплачивает не только Gemini, AI Studio, Antigravity и прочие сервисы, но и некоторое количество реального облачного CPU/GPU/TPU времени. Сколько для Pro (за 2 доллара)? Для Google AI Pro официальный лимит сейчас составляет 200 Colab Compute Units - CCU в месяц. Для Ultra - 1000 или 2000 CCU, в зависимости от варианта Ultra. У Plus - меньший объём. Google не публикует постоянную таблицу типа A100 = ровно X CCU/час. Но свежие измерения твиттарских для Google AI Pro в конце сентября показывают примерно 5.3-6.8 CCU/час для A100. Это даёт грубо 29-38(!!) часов A100 в месяц из 200 CCU, если A100 доступна и если текущая ставка не изменится. Ultra официально получает Premium GPU и более длительное фоновое выполнение. Я мухой метнулся в Google Colab, создал там новый колаб и быстро пошел в ресурсы и действительно, есть A100 (для Баяр Н100). Бахнул !nvidia-smi - есть железка на 40 Гиг Врам. Смотрите скрин. А справа пишет: You are subscribed to Colab Pro. Learn more (https://colab.research.google.com/signup?utm_source=resource_tab&utm_medium=link&utm_campaign=payg_learn_more) Available: 197.85 compute units Зашел опять в ресурсы, поставил ДАЙ ПАМЯТЬ! Получил 80 VRAM и сообщение: Usage rate: approximately 6.77 per hour Дальше делите 200 на 6.77 сами - получите часы Можно вонзить Комфи и ну генерировать все что шевелится и имеет веса. В чем подвох? Можно так: Antigravity/Codex на компьютере -> Colab CLI -> облачная A100 -> результат обратно на компьютер. Но есть нюанс конкретно для Windows: официальный Colab CLI на данный момент поддерживает Linux и macOS, Windows пока официально не поддерживается. https://developers.googleblog.com/colab-is-now-part-of-your-google-ai-plan/ @cgevent

Запускаем Cyrix MediaGX: на что действительно был способен первый APU из 1997 Чтобы собрать ноутбук конца девяностых, в него надо было напихать два моста, видеочип, RAMDAC, мультиконтроллер, формирователь частоты, аудиокодек и ещё горсть мелкой логики сверху. Cyrix посмотрел на этот зоопарк иутрамбовал всю машину в пять чипов, засунув в один корпус ядро, видео, контроллер памяти и PCI. Индустрия придёт к тому же лет через десять. На десктопе MediaGX не взлетел. Баги, никакого AGP, игры ругаются на драйвер, и любители собрать что-нибудь игровое расходятся. Дальше начинается самое обидное. В CPU Queen чип набирает 255 попугаев и оказывается позади Celeron, у которого кэша второго уровня нет вообще. VIA C3 из таких же тонких клиентов обходит его вдвое. А в тесте на плавающую точку MediaGX падает в самый низ таблицы, ниже Pentium 66, хотя именно на сопроцессорах Cyrix когда-то сделал себе имя. И вот это ядро, родом из 1995 года, спокойно доживает на конвейере до 2020-го почти без изменений.

Бывший инженер Microsoft Дэйв Пламмер подключил к интернету восстановленный PDP-11/83 Minerva, машину середины 1980-х с 4 мегабайтами оперативной памяти под управлением 2.11BSD. Сейчас она обслуживает веб-страницу с аналогом команды top, где снимок состояния обновляется каждые 5 секунд. В списке процессов висят inetd, веб-сервер httpd, FTP-сервер ftpd и sendmail. Трафик к странице разгоняют Varnish, Caddy и Cloudflare, которые кэшируют HTML и данные системного монитора. Исходным сервером остаётся сам PDP-11, он обрабатывает запросы к монитору процессов и счётчику посетителей. Minerva собрана на базе MicroPDP-11/83 1985 года, который DEC называла самым мощным на тот момент 16-разрядным компьютером компании с шиной Q-bus. Внутри стоят процессорный комплекс Mentec M11, два корпуса Q-bus, контроллеры DEC и Emulex, жёсткие диски RA82 и RA92, накопители RL02, дисководы RX50 и ленточный привод TKZ50. Ядро BSD Пламмер доработал сам, чтобы оно понимало реализацию вычислений с плавающей запятой на процессоре Mentec. Установленная 2.11BSD закрывает ветку 2BSD для PDP-11. Связь PDP-11 с UNIX появилась ещё в 1970 году, когда первая конфигурация укладывалась в 24 КБ оперативной памяти, из которых 16 КБ забирала система и 8 КБ оставалось программам пользователя. Интерес Пламмера к наблюдению за процессами вырос из университетского PDP-11/40, где он запускал ps и top. Спустя десятилетия он написал Task Manager для Windows, а теперь вернул монитор процессов обратно на старое железо. Примерно 400 строк рабочего кода на C для этого сочинил ИИ. Гостевой доступ к Minerva открыт через Telnet. Пламмер попросил посетителей не считать компьютер полигоном для взлома. Повреждённую систему можно поднять с магнитной ленты, только возвращать ретрокомпьютер в рабочее состояние придётся вручную.

Бенчмарки железа для ИИ-шек Artificial Analysis сделал AA-AgentPerf-Local – открытый бенчмарк, который прогоняет записанные сессии реальных агентов: 8 задач, 168 ходов модели, контекст разрастается до ~56K токенов. Каждый ход генерирует ровно столько токенов, сколько в записи, так что все железки делают одинаковую работу. Можно запустить у себя против любого OpenAI-совместимого сервера. Что тестировали: – Железо: DGX Spark (128 GB), AMD Ryzen AI Halo (128 GB), MacBook Pro M5 Pro (64 GB), RTX 5090 (32 GB) – Модели: Qwen3.5-9B, Qwen3.8-27B, Qwen3.6-35B-A3B, Ling 3.0 Flash (124B / 5B активных), всё в 4 битах – Все 14 конфигов одинаково настроенные. Результаты: – RTX 5090 рвёт всех, если модель влезает в 32 GB – быстрее остальных в 3.5+ раза. Причина простая: 1,792 GB/s пропускной способности памяти против 256–307 GB/s у систем с unified memory. Но посмотрим, что будет на Mac Studio. – Скорость больше всего зависит от активных параметров: MoE Qwen3.6-35B-A3B самая быстрая везде, в 2.5–3.3 раза быстрее плотной 27B – DGX Spark и Ryzen AI Halo стоят одинаково ($4,000 MSRP), память почти одинаковая, но Spark быстрее в 1.4–1.7 раза на трёх моделях из четырёх. Больше вычислений на префилл + зрелый CUDA – MacBook Pro M5 Pro – единственный ноутбук, и он в пределах 2–9% от Halo на двух моделях, при этом сейчас самый дешёвый из четвёрки ($3,700) – Спекулятивное декодирование даёт +30–120% к скорости декода 27B сверх теоретического потолка по памяти Прикол, что даже когда 73–93% промпта берётся из кэша, новые токены съедают 22–41% всего времени. Агент ведь постоянно читает результаты тулов – за сессию ~196K новых входных токенов против ~31K выходных. Когда тул возвращает большой файл, Halo думает до 24 секунд, MacBook – до 39, а 5090 – около 2. Короче, для локальных агентов смотреть надо не только на скорость генерации, но и на скорость чтения контекста – именно там unified memory сейчас проседает. Если модель влезает в 32 GB – брать 5090 и не мучиться, если нужны большие MoE – Spark. А мак норм как компромисс, если он и так уже на столе :) https://artificialanalysis.ai/articles/aa-agentperf-local

⚡️ DeepSeek перенесла DeepGEMM на Huawei Ascend и выжала из железа 99,8% DeepSeek выложила DeepGEMM-Ascend, порт своей библиотеки матричных ядер на NPU Huawei Ascend 950. API остался тем же, что у оригинального DeepGEMM, а сами ядра переписаны под особенности Ascend. Поддерживаются GEMM в FP4, FP8 и BF16, grouped GEMM для MoE, MQA logits и слитые операторы MegaMoE. Плотный GEMM почти упирается в теоретический потолок: FP4 даёт 1701 TFLOPS (98,3% от пика), FP8 861 TFLOPS (99,5%), BF16 431 TFLOPS (99,8%). Внутри JIT-компиляция, конвейеризация на корутинах и тонкая обёртка над матричными инструкциями Ascend. Нужны CANN 9.20, torch_npu и Python 3.10+. Лицензия MIT. https://github.com/deepseek-ai/DeepGEMM-Ascend

Домашний стартап Skild AI запускает пилотные испытания четвероногих роботов в международном аэропорту PIT в рамках программы xBridge 🤖 🤍Инженеры решили проверить, на что способны робопсы в условиях реального пассажирского терминала с его хаотичным трафиком, багажом и бесконечным потоком людей. 🤍В отличие от стерильных лабораторных условий, аэропорт — это суровая проверка на прочность для любой автономной навигации. Здесь алгоритмам приходится мгновенно реагировать на меняющуюся обстановку и объезжать живые препятствия. 🤍Пул тестируемых сценариев поможет понять, насколько технология готова к рутинной эксплуатации в транспортной сфере, а не простому шоу на выставке. 🤍Подробнее — в источнике. 🇷🇺 Как проходят испытания автономных робот собак в России можно почитать здесь. ————————— 🤖Подписывайтесь на лучший канал PRO Роботов 📲Мы в MAX