Выберите ваш город

Компания Positron AI разработала ускоритель Atlas, превосходящий NVIDIA H200

Опубликовано 29.07.2025
4 мин
279
Компания Positron AI разработала ускоритель Atlas, превосходящий NVIDIA H200  Изображение 1

Одной из ключевых проблем современных ИИ-систем является их уровень энергопотребления. Многие компании ищут различные варианты для решения задачи высокого энергопотребления, в том числе рассматривая и тестируя ИИ-ускорители, не являющиеся продуктами лидеров рынка искусственного интеллекта - AMD или NVIDIA. Именно таким образом внимание гиперскейлеров привлекло решение Atlas от Positron AI, которое обещает превзойти NVIDIA H200 по производительности, потребляя лишь 30% от энергии, необходимой H200. Давайте разберемся в разработках Positron более подробно.

Популярные видеокарты NVIDIA

Новый
NVIDIA A100 40Gb
19.5 TFLOPS/ 40 ГБ HBM2e/ PCIe Gen4

от 543 577

18 889 ₽/мес в лизинг

от 445 555

+ 98 022 НДС

Новый
NVIDIA T4 16Gb
2560/ 320/ 8.1 TFLOPS/ 16 ГБ GDDR6/ PCIe Gen3 x16

от 118 935

4 133 ₽/мес в лизинг

от 97 488

+ 21 447 НДС

Новый
NVIDIA L20 48Gb
48 ГБ GDDR6/ PCIe Gen4

от 574 916

19 978 ₽/мес в лизинг

от 471 243

+ 103 673 НДС

Новый
NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition
96 ГБ GDDR7 с поддержкой ECC/ До 600 Вт/ 1792 ГБ/с/ 512-бит/ 5.4"×12"

от 1 517 710

52 740 ₽/мес в лизинг

от 1 244 025

+ 273 685 НДС

Производительность и энергопотребление Atlas в сравнении с NVIDIA H200

Positron — американская компания, основанная в 2023 году, которая разрабатывает ИИ-ускорители, ориентированные исключительно на задачи вывода (инференса). В отличие от универсальных графических процессоров (GPU), предназначенных для обучения и вывода ИИ, технических вычислений и широкого спектра других рабочих нагрузок, аппаратное обеспечение Positron создано именно для эффективного выполнения задач вывода при минимальном энергопотреблении. Решение первого поколения от Position AI называется Atlas. Оно объединяет восемь акселераторов Archer и разработано с целью превзойти системы NVIDIA на архитектуре Hopper по производительности и энергопотреблению.

Согласно сравнению (важно отметить, что оно было проведено самой компанией Positron), Atlas способен выдавать около 280 токенов в секунду на одного пользователя для модели Llama 3.1 8B при вычислениях в формате BF16 и мощности 2000 Вт. В то же время восьмимодульный сервер NVIDIA DGX H200 в том же сценарии достигает лишь около 180 токенов в секунду на пользователя, потребляя колоссальные 5900 Вт энергии. Это делает Atlas втрое более эффективным как с точки зрения производительности на ватт по сравнению с системой NVIDIA DGX H200. Разумеется, данная оценка производительности и энергопотребления ещё требует независимой проверки.

Positron AI

Источник изображений: Positron AI

Системы Atlas и акселераторы Archer AI от Positron AI совместимы с широко используемыми инструментами ИИ, такими как Hugging Face, и обрабатывают запросы на вывод через эндпоинт, совместимый с API OpenAI, что позволяет пользователям внедрять их без значительных изменений в своих рабочих процессах.

Будущие продукты Positron AI

Компания также работает над своим чипом для вывода ИИ второго поколения под названием Asimov, который должен стать ключевым компонентом восьмимодульного ускорителя Titan, выход которой ожидается в 2026 году. Данное решение должно составить конкуренцию системам на базе платформ NVIDIA Vera Rubin.

Positron AI

Источник изображений: Positron AI

Asimov будет оснащен 2 ТБ памяти на один ASIC и, судя по изображению, опубликованному компанией, не будет использовать память HBM, а перейдет на иной тип памяти. Он также будет обладать внешней пропускной способностью сети 16 Тбит/с. Ожидается, что Titan — на базе восьми ускорителей Asimov с общей памятью 16 ТБ — сможет запускать модели с числом параметров до 16 триллионов на одной машине. Согласно Positron AI, система также будет поддерживать одновременное выполнение нескольких моделей, устраняя ограничение «одна модель на один GPU».

Заключительные слова

Растущие энергетические потребности индустрии ИИ вызывают тревогу, поскольку некоторые массивные кластеры, используемые для обучения ИИ-моделей, потребляют столько же энергии, сколько целые города. Ситуация только ухудшается, поскольку ИИ-модели становятся сложнее, использование ИИ растет, а значит, энергопотребление дата-центров также стремительно увеличивается. Сегодня компании ищут разные способы контролировать энергопотребление, и вполне возможно, что если у Positron получится реализовать свои планы, на рынке ИИ-решений появится ещё один заметный игрок.

Источник

Автор

СЕРВЕР МОЛЛ

Поделиться
Комментарии
(0)
Ещё не добавлено ни одного комментария
Написать комментарий
Поля, отмеченные *, обязательны для заполнения
Для AI
Новый
Nvidia DGX Spark GB10 1NVMe
1x NVIDIA GB10 Grace CPU (10 ядер Cortex-X925, 10 ядер Cortex-A725) / 128GB / 1x БП

от 599 000

20 815 ₽/мес в лизинг

от 490 984

+ 108 016 НДС

Для AI
Новый
NVIDIA DGX B300
CPU:
2x Intel Xeon 6776P (64c/128t, 2.3GHz-3.9GHz, 350W)
RAM:
2000GB (DDR5 ECC REG)
GPU:
8 x NVIDIA B300 SXM

от 118 611 206

4 121 739 ₽/мес в лизинг

от 97 222 300

+ 21 388 906 НДС

Для AI
Новый
NVIDIA DGX H200
CPU:
2x Intel Xeon Platinum 8480C (56c/112t, 2GHz-3.8GHz, 350W)
RAM:
2000GB (DDR5 ECC REG)
GPU:
8 x NVIDIA H200

от 65 305 746

2 269 375 ₽/мес в лизинг

от 53 529 300

+ 11 776 446 НДС

Для AI
Новый
NVIDIA DGX A100 2NVMe
CPU:
2x AMD EPYC 7742 (64c/128t, 2.25GHz-3.4GHz, 225W)
RAM:
2000GB (DDR4 ECC REG)
GPU:
8 x NVIDIA A100

от 16 162 926

561 662 ₽/мес в лизинг

от 13 248 300

+ 2 914 626 НДС

client consultations icon-delivery discount icon-facebook franchise icon-google_plus it-solutions icon-jivosite icon-menu icon-up icon-message payment icon-recall shops-local shops-network icon-solutions icon-support tasks icon-twitter Group 8 icon-user icon-viber icon-vk icon-watsup icon-watsup-2
Мы используем файлы 'cookie', чтобы обеспечить максимальное удобство пользователям.