A arquitetura de chips de supercomputação AI de nova geração foi oficialmente lançada, atingindo avanços notáveis nos indicadores de desempenho. Em comparação com a geração anterior, o custo na fase de inferência foi reduzido a um décimo, o que representa um ponto de virada para a economicidade do deployment de modelos em larga escala. Ao mesmo tempo, a quantidade de GPUs necessárias para o treinamento foi reduzida em 75%, o que significa que as empresas podem realizar as mesmas tarefas computacionais com menos hardware. A eficiência energética aumentou em cinco vezes, o que implica uma redução significativa no consumo de energia e na pressão de dissipação de calor sob a mesma capacidade de processamento.

As inovações no nível da arquitetura técnica também são notáveis — pela primeira vez, foi implementada a capacidade de computação confidencial em nível de rack, com uma largura de banda de interconexão entre GPUs atingindo impressionantes 260 TB/s, uma taxa de fluxo de dados suficiente para suportar cenários de computação paralela em escala ultra grande. Toda a plataforma foi completamente redesenhada, abandonando os tradicionais cabos flexíveis e soluções de ventilação, adotando uma organização de hardware mais compacta e eficiente. O núcleo do motor é composto por seis componentes modulares, oferecendo maior flexibilidade para personalização e expansão. O lançamento desta geração de produtos, sem dúvida, irá reformular a estrutura de custos e a forma de deployment do mercado de poder de computação AI.