Опасения некоторых инвесторов относительно назревания классического «пузыря» в сфере искусственного интеллекта то и дело разбиваются заявлениями о новых крупных сделках, демонстрирующих заинтересованность участников рынка в развитии профильной вычислительной инфраструктуры. Amazon до конца следующего года планирует закупить у Nvidia более 1 млн различных чипов для своей облачной инфраструктуры.
Гид по выбору OLED-монитора в 2026 году: эволюция в деталях
Обзор Samsung Galaxy Z TriFold: тройной складной смартфон по цене квартиры в Воркуте
Ryzen и 16 Гбайт DDR5: как сэкономить на памяти так, чтобы не лишиться 15 % производительности
Компьютер месяца, спецвыпуск: эпоха отката, или Как дефицит чипов памяти влияет на выбор железа для игрового ПК
Обзор Ryzen 7 9850X3D: три процента за двадцать баксов
Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше
Об этом сообщило агентство Reuters со ссылкой на официальное заявление обеих компаний. Финансовая сторона сделки не раскрывается, но Amazon достаточно охотно говорит о том, какие именно чипы Nvidia понадобятся облачному подразделению компании AWS. Помимо 1 млн графических процессоров для ускорения работы систем ИИ, американский облачный гигант закупит у Nvidia полный спектр сопутствующих решений, представленных на этой неделе. По крайней мере, сетевые коммутаторы Spectrum и новые чипы Groq (LPU) для работы с инференсом этому клиенту Nvidia тоже понадобятся в больших количествах. Поставки начнутся в этом году и продолжатся до конца следующего, как минимум.
Йен Бак (Ian Buck), вице-президент Nvidia по продуктам для гиперскейлеров и высокопроизводительным вычислениям, заявил следующее: «Инференс — это сложно, невероятно сложно. Чтобы быть лучшим в инференсе, требуется не один чип. Мы в действительности используем все семь чипов». В рамках указанной сделки Nvidia также поставит сетевое оборудование серий Connect X и Spectrum X в центры обработки данных AWS. Это особенно важно, поскольку исторически AWS использовала разработанные на заказ сетевые решения, а потому интеграция компонентов Nvidia потребует аналогичного индивидуального подхода.
Добавить комментарий