惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

GbyAI
GbyAI
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
IT之家
IT之家
K
KPMG report finds enterprise disconnect between AI and its ROI | CIO
N
News | PayPal Newsroom
Cloudbric
Cloudbric
Webroot Blog
Webroot Blog
www.infosecurity-magazine.com
www.infosecurity-magazine.com
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
Spread Privacy
Spread Privacy
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
V
Vulnerabilities – Threatpost
Attack and Defense Labs
Attack and Defense Labs
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
P
Proofpoint News Feed
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
S
Secure Thoughts
T
Tor Project blog
Latest news
Latest news
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
V2EX - 技术
V2EX - 技术
Exploit-DB.com RSS Feed
Exploit-DB.com RSS Feed
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
S
Securelist
T
Tenable Blog
N
Netflix TechBlog - Medium
Google Online Security Blog
Google Online Security Blog
博客园 - Franky
T
Troy Hunt's Blog
量子位
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
T
Threat Research - Cisco Blogs
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
H
Heimdal Security Blog
D
Docker
W
WeLiveSecurity
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
G
Google Developers Blog
博客园 - 叶小钗
腾讯CDC
The Hacker News
The Hacker News
WordPress大学
WordPress大学
人人都是产品经理
人人都是产品经理
Project Zero
Project Zero
Martin Fowler
Martin Fowler

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Новый GPU в противовес NVIDIA? Bolt Graphics Zeus
skovalev (Se · 2026-04-30 · via Все публикации подряд на Хабре

Время на прочтение6 мин

Охват и читатели812

Мнение

22 апреля 2026 года Bolt Graphics объявила об успешном финальном этапе проектирования тестового чипа Zeus на производственных мощностях TSMC. Напомню, это стартап из Калифорнии, основанный в 2020 году. Создатель компании до текущей деятельности занимался проектированием дата-центров и облачной инфраструктуры, но впоследствии переключился на создание GPU для рендеринга.

Что это, значимая новость для индустрии или очередной «прожект»? Новые GPU, имена и конкуренция мэтрам — это всегда хорошо для конечного клиента и двигает рынок вперед. Рассмотрим стадию создания продукта, его технические характеристики и место под солнцем в новостной статье.

Что означает tape-out

Это момент, когда команда разработчиков чипа отправляет финальную версию дизайна на заводское производство. Буквально: работа над схемой закончена, файлы с топологией уходят на фабрику и изменить уже ничего нельзя. Фабрика запускает производство и спустя время появляются первые образцы — их называют первым кремнием (first silicon) или инженерными семплами.

Tape-out — это не готовый продукт и не гарантия работающего чипа. Первый кремний очень часто имеет недоработки, иногда — фатальные, иногда — исправимые. Важно знать, что разрыв между этапом tape-out и коммерческими поставками может доходить до года и даже большего срока.

Однако это означает, что компания-разработчик железа уже потратила реальные деньги на производство. Tape-out на TSMC 12nm может стоить несколько миллионов долларов. Можно сказать, что это переход из категории «анонс» в категорию «проект». В случае Bolt Graphics — именно поэтому текущая апрельская новость интереснее всех предыдущих их заявлений. Для них это конкретный технический шаг вперед, но до массового производства еще далеко: компания ориентируется на Q4 2027.

Технические характеристики

Zeus — это несколько моделей, ориентированных на разные сегменты рынка.

Bolt Zeus 1c26-032

Bolt Zeus 2c26-064

Bolt Zeus 2x26-128

Bolt Zeus 4c26-256

Форм-фактор

Однослотовая PCIe

Двухслотовая PCIe

Двухслотовая PCIe

Двухслотовая PCIe

Мощность

120 Вт

250 Вт

250 Вт

500 Вт

FP64/FP32/FP16 TFLOPS

5/10/20

10/20/40

10/20/40

20/40/80

INT16/INT8 TFLOPS

307,2 / 614,4

614,4 / 1 228,8

614,4 / 1 228,8

1 228,8 / 2 457,6

Кеш

128 МБ

256 МБ

256 МБ

512 МБ

Память

32 ГБ LPDDR5X

64 ГБ LPDDR5X

128 ГБ LPDDR5X

256 ГБ LPDDR5X

Расширение памяти

до 160 ГБ, два слота DDR5 SO-DIMM

до 320 ГБ, четыре слота DDR5 SO-DIMM

до 384 ГБ, четыре слота DDR5 SO-DIMM

до 2304 ГБ, восемь слотов DDR5 SO-DIMM

Сетевые интерфейсы

400 GbE (QSFP-DD)

400 GbE (QSFP-DD)

400 GbE (QSFP-DD)

6x 800 GbE (OSFP)

Вместо распространенной в индустрии GDDR-памяти Zeus использует LPDDR5X плюс расширяемые DDR5 SO-DIMM — это дешевле, чем GDDR7 или HBM3e. Но все еще позволяет иметь большой объем до 384 ГБ. Однако пропускная способность памяти оценивается не более 300 ГБ/сек. Тогда как в GDDR7 это показатель в несколько раз выше.

В архитектуре заявлены встроенные ядра RISC-V, которые берут на себя управление пересечениями лучей с треугольниками — это главная вычислительная операция в трассировке путей. Вместо того чтобы гонять эту задачу через шейдерные ALU, Bolt предлагает специализированные аппаратные блоки. Насколько это эффективно на практике — покажут только независимые бенчмарки на реальном железе.

Еще одна нетривиальная особенность: заявлены встроенные интерфейсы 400GbE и 800GbE для прямого соединения GPU без InfiniBand. Это потенциально интересно для кластеров рендер-ферм и HPC, где стоимость сетевой инфраструктуры — существенная статья расходов.

Что касается техпроцесса: тестовый чип изготовлен на 12nm FFC TSMC. Компания упоминает, что архитектура масштабируется на 5nm, но продакшен-версия пока привязана к 12nm. Для справки: RTX 4090 выпускалась на N5P (4nm class), RTX 5090 — на N4P. Это означает, что тактовые частоты и плотность транзисторов у Zeus будут скромнее.

Конкуренты

Bolt Graphics сравнивает Zeus в основном с RTX 5090. В позиционировании NVIDIA это консьюмерская карта, а не профессиональные ускорители вроде H200 или MI350X.

По заявлениям компании

  • Zeus 1c26 (120 Вт) vs RTX 5090 (575 Вт) — примерно в 2,5 раза быстрее в трассировке путей;

  • Zeus 2c26 (250 Вт) vs RTX 5090 — в 5 раз быстрее в трассировке путей;

  • Zeus 4c vs RTX 5090 — до 10–13 раз быстрее в трассировке, в 6 раз в HPC-задачах, и совершенно фантастические 300x в симуляциях ЭМ-волн.

Все эти цифры получены из «pre-silicon benchmarks in emulation» — то есть из симуляций на FPGA, а не с реального кремния. Это важная оговорка.

Арендуйте GPU за 1 рубль!

Выберите нужную конфигурацию в панели управления Selectel. *

Подробнее →

«А что с инференсом?»

Самая интересная и одновременно самая проблемная часть истории Zeus обнаруживается в инференсе.

Инференс LLM — сегодня крупнейший и наиболее платежеспособный сегмент спроса на ускорители. «Тяжелый люкс» и уже стандарт индустрии здесь — это NVIDIA B300, NVIDIA H200 или хотя бы NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell

Zeus в этом контексте выглядит неоднозначно. С одной стороны, возможность иметь 128 ГБ LPDDR5X на двухчиплетной или 256 ГБ LPDDR5X на четырехчиплетной карте — это потенциально интересно для инференса с большими моделей даже без квантизации. С другой стороны, LPDDR5X дает принципиально меньшую пропускную способность, чем HBM и даже GDDR7. А этот параметр принципиальный для инференса.

Еще одна проблема для инференса — это не железо, а программный стек. PyTorch, vLLM, TensorRT-LLM, FlashAttention — не пустые слова, весь современный инференс-стек заточен под CUDA или хотя бы ROCm. Bolt Graphics предлагает собственный рендерер Glowstick и API на базе RISC-V, но ни слова про поддержку стандартных ML-фреймворков в публичных материалах нет. Без этого Zeus для инференса слабоприменим вне зависимости от характеристик железа.

Сама компания в своих материалах честно и не позиционирует Zeus как ускоритель для инференса, что означает отсутствие предложения в самом горячем сегменте рынка.

Состоится ли Zeus

В 2023 году на CES Bolt Graphics анонсировала первые продукты: мобильный GPU Lightning и десктопные GPU Thunder. Компания заявляла о высокой производительности и сравнивала устройства с NVIDIA RTX 4090. 

На CES 2024 Thunder был анонсирован повторно — уже «latest edition» (самая новая версия). Компания также обещала прототипные чипы на 5nm с поставками в конце 2024 года.

В реальности: ни один из этих продуктов не появился в коммерческой продаже. Нет публичных обзоров, нет независимых бенчмарков. Ни один публичный источник не сообщает о реально поставленных чипах Lightning или Thunder кому-либо из заказчиков. На сайте компании эти продукты также сложно найти.

Итак, сейчас анонсирован tape-out тестового чипа на 12nm. Это уже конкретный результат, которого у предыдущих продуктов не было публично. Девкиты планируются на конец 2026 года, массовое производство — на 2027 год.

Tape-out на TSMC — это не просто пресс-релиз, ведь потрачены реальные деньги. Значит, инвесторы продолжают вкладываться. Архитектурная ставка на специализированные блоки трассировки лучей теоретически обоснована — NVIDIA сама отчасти движется в эту сторону. Зарубежный рынок рендер-ферм, VFX-студий и HPC действительно платит много и реально ограничен в доступе к compute, в частности — на фоне конкуренции с задачами инференса.

Но история компании не вселяет уверенности. Сроки постоянно сдвигаются: в начале 2025 года компания обещала девкиты в 2025, сейчас это конец 2026, при этом производство сдвинулось с 2026 на 2027 год. Все цифры производительности по-прежнему основаны на эмуляции, а не на реальном кремнии.

Отдельная проблема — программный стек. NVIDIA потратила 15 лет на построение CUDA-экосистемы, AMD тратит годы на ROCm и все еще догоняет. У Bolt Graphics менее ста сотрудников, собственный рендерер (не путать с «рендер») Glowstick и API на базе RISC-V. Для нишевого применения в рендеринге этого может хватить, для HPC — уже сомнительно, для инференса — утопия.

И конкуренты, мягко говоря, не стоят на месте и вообще не собираются останавливаться. К 2027 Nvidia будет как минимум с GPU Rubin, максимум — выпустит следующее поколение. AMD перевалит в индексах GPU MI за цифру 400. Рынок, в который Zeus хочет войти, к тому моменту будет другим.

Реалистичный сценарий: если Zeus доберется до рынка, он найдет нишу в специализированных рендер-фермах и конкретных HPC-задачах вроде ЭМ-симуляций — там, где важны огромные объемы памяти и специфические паттерны вычислений. Еще одним важнейшим фактором будет цена изделий и соотношение с их производительностью. Очевидно, что получить более выгодную цену на масштабах производства миллионов GPU у конкурентов стартапа значительно проще, чем у новичка на несколько десятков тысяч.

Стать широким конкурентом для NVIDIA в инференсе или общем HPC без серьезного инвестирования в программный стек и масштабы производства точно не получится. Общий GPU-рынок никаких инъекций, к сожалению не почувствует.

Однако мы продолжаем следить за новинками рынка в надежде, что когда-нибудь у NVIDIA и AMD появится достойный конкурент, а Selectel напишет, что знали про них еще на заре появления первых устройств.