Napier: ускоритель на логарифмах бросает вызов NVIDIA

Стартап Tensordyne показал Napier — ИИ-ускоритель, который считает не как все. Вместо привычного умножения чисел он работает на логарифмах: умножение превращается в сложение, а оно дешевле и по площади кристалла, и по энергии. Освободившееся место отдали под сверхбыструю память. Заявка дерзкая — потеснить NVIDIA на инференсе больших моделей.

Краткое содержание

• логарифмическая математика: умножение превращается в сложение, а сумматоры меньше и экономичнее множителей;
• 256 МБ памяти SRAM на кристалле (по заявлению — впятеро больше, чем у NVIDIA Blackwell) и 144 ГБ HBM3E;
• техпроцесс TSMC 3 нм, 138 млрд транзисторов, ставка только на инференс больших моделей;
• воздушное охлаждение стойки при 120 кВт; бета — начало 2027 года, поставки — к середине 2027-го.

Как считать на логарифмах и зачем

Обычный ускоритель тратит большую часть кремния на блоки умножения — именно умножения матриц лежат в основе нейросетей. Tensordyne зашла с другой стороны. В логарифмической системе счисления умножение двух чисел превращается в сложение их логарифмов, а сумматор по площади и энергопотреблению в разы скромнее умножителя. Высвобожденное место инженеры пустили под память прямо на кристалле.

Результат — 256 МБ сверхбыстрой памяти SRAM в самом чипе. По заявлению Tensordyne, это впятеро больше, чем у NVIDIA Blackwell. Для инференса больших моделей такой запас дорогого стоит: чем больше данных лежит рядом с вычислителем, тем реже приходится ходить во внешнюю память и тем выше реальная скорость.

Что на кристалле и в стойке

Napier — это не только арифметический трюк, но и плотная начинка. Ключевые цифры одного чипа:

• техпроцесс TSMC 3 нм, 138 млрд транзисторов;
• 2,1 петафлопса на кристалл, тактовая частота ускорителя 1,33 ГГц;
• 256 МБ памяти SRAM и 144 ГБ памяти HBM3E на чип;
• фирменная межчиповая связь TDN Link с задержкой меньше микросекунды.

Из чипов собирается стоечная система TDN72: 42 ТБ HBM3E и около 120 кВт на стойку. Любопытно, что охлаждение здесь воздушное, а не жидкостное — нетипично для такой плотности. Управляющие процессоры — Intel Xeon; шасси и часть инфраструктуры делает HPE, а вывести 3-нанометровый кристалл на TSMC помог Broadcom.

Где подвох: софт, сроки и поставки

Главный вопрос — не железо, а программная экосистема. У NVIDIA есть CUDA, под которую написано почти всё в мире ИИ. Tensordyne предлагает свой набор инструментов, компиляцию из PyTorch и собственный язык, но переучивать команды и переносить готовый стек — отдельная работа, и она может оказаться дороже самого ускорителя.

Второй момент — сроки. Пока это только изготовленный кристалл и дорожная карта: бета-программы намечены на начало 2027 года, поставки систем — к середине 2027-го. Эффектные сравнения с NVIDIA и Groq, которыми компания размахивает на старте, — пока маркетинговые обещания без независимых замеров. Для российского закупщика добавляется третий слой: это венчурный американский продукт, и легальная поставка в РФ под большим вопросом.

Для каких задач Компактный GPU-сервер до 2 видеокарт для начальных задач в AI и графике. Оптимален для инференса, визуализации, VFX и рендеринга в студиях и лабораториях, где важна гибкость.

Подробнее

Видеокарты

RTX / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 282 ГБ

Процессоры

Threadripper PRO

Количество ядер до 96

RAM до 1024 ГБ DDR5

Форм-фактор 4.5U

Для каких задач Универсальная платформа на 4–6 GPU для локального обучения моделей и генеративных задач. Подходит для команд, которым важна надёжность сервера и свобода выбора графики — от RTX 5090 до PRO RTX 6000.

Подробнее

Видеокарты

RTX / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 576 ГБ

Процессоры

Threadripper PRO

Количество ядер до 96

RAM до 1024 ГБ DDR5

Форм-фактор 6.5U

Для каких задач Сервер промышленного уровня на 8 GPU с кластерной архитектурой. Предназначен для дата-центров и AI-ферм, где требуется масштабируемость и полная загрузка ресурсов под обучение LLM и R&D.

Подробнее

Видеокарты

RTX PRO 6000 / RTX 5090

Объем видеопамяти до 768 ГБ

Процессоры

AMD Epyc, Intel Xeon

Количество ядер до 320

RAM до 3072 ГБ DDR5

Форм-фактор 6U

Для каких задач Серия серверов для кластеризации на 4 GPU. Предназначены для дата-центров и AI-ферм, где требуется повышенная плотность для обучение LLM и R&D.

Подробнее

Видеокарты

L40s / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 564 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 128

RAM до 1536 ГБ DDR5

Форм-фактор 2U

Для каких задач Серия серверов для кластеризации на 8 GPU. Предназначены для дата-центров и AI-ферм, где требуется повышенная плотность для обучение LLM и R&D.

Подробнее

Видеокарты

L40s / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 1128 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 256

RAM до 2048 ГБ DDR5

Форм-фактор 4U

Для каких задач HGX объединяет 8 видеокарт NVIDIA H200, достигая экстремальной плотности производительности. Благодаря внутренней связности NVSwitch мгновенно интегрируется в масштабные вычислительные кластеры.

Подробнее

Видеокарты

NVIDIA H200 SXM

Объем видеопамяти до 1128 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 256

RAM до 2048 ГБ DDR5

Форм-фактор 5U