Главные новинки серверного оборудования в 2025 году

Однако, есть и другие важные вопросы, которые двигают вперед разработку новых технологий - в частности, необходимость повышения энергоэффективности дата-центров и преодоление ограничений традиционных архитектур. В этой статье мы рассмотрим основные новинки в области серверных технологий за 2025 год, и начнем с одного из ключевых компонентов любой системы - процессоров.

Серверные процессоры

Доминирующий тренд в данной области – это переход от универсальных CPU к гибридным подходам. Лидеры отрасли (Intel и AMD) представили решения, сочетающие высокопроизводительные (P-cores) и энергоэффективные (E-cores) ядра в рамках одной платформы:

• Intel Sierra Forest: вторая генерация E-core процессоров Intel, изготовленная по улучшенному Intel 3 процессу. Предлагает до 288 E-ядер (Intel Xeon 6 серии с кодовым именем Sierra Forest), фокусируясь на максимальной плотности вычислений и энергоэффективности для облачных рабочих нагрузок высокой плотности (виртуализация, веб-сервисы, микросервисы). Также, данные процессоры обладают поддержкой DDR5-6400 и PCIe 5.0/6.0 (в зависимости от SKU).

• AMD Zen 5c (Prometheus): специализированная версия архитектуры Zen 5, оптимизированная для плотности и использующая техпроцесс TSMC N4P. Предназначена для линейки AMD EPYC, при этом предлагая большее количество ядер на сокет по сравнению со стандартными Zen 5 (ядро "Nirvana") при сохранении совместимости с платформой SP6. Основными клиентами, на которых ориентированы эти процессоры, являются облачные провайдеры, требующие максимальной плотности виртуальных машин.

Также, обороты продолжает набирать архитектура ARM, а также серверные решения на ARM процессорах, особенно в сегменте энергоэффективных вычислений и специфичных нагрузок.

Среди новинок - NVIDIA Grace CPU Superchips, полноценные серверные процессоры на ARMv9, которые представляют собой комбинацию двух 72-ядерных чипов Grace в формате Superchip через NVLink-C2C (144 ядра). Фокус данных решений на высокой пропускной способности памяти (LPDDR5x с ECC) и энергоэффективности делает их оптимальным выбором для научных вычислений, обработки больших данных и систем с ускорителями.

Также, Ampere Computing представила обновленные SKU процессоров AmpereOne с новыми кастомными ядрами на архитектуре ARM, изготовленными по техпроцессу TSMC N5. Их ключевыми преимуществами стали увеличенная тактовая частота и улучшенная производительность в ряде облачных рабочих нагрузок. При этом, сохранился акцент на высокой плотности ядер (до 256 ядер анонсировано для будущих решений) и отсутствии SMT.

Ещё один важный тренд - повышенная энергоэффективность. Все ведущие производители делают значительный акцент на снижение энергопотребления (TDP) и повышение производительности на ватт. Это достигается за счет:

• Перехода на более тонкие техпроцессы (TSMC N3E/N2, Intel 18A).

• Улучшенных алгоритмов управления питанием и состоянием простоя (C-states).

• Оптимизации архитектуры ядра для целевых рабочих нагрузок.

• Интеграции контроллеров памяти и I/O на кристалл.

Серверная память

В сфере оперативной памяти для серверных решений заметной тенденцией стало внедрение CXL (Compute Express Link). В 2025 году он фактически стал мейнстримом, особенно версии 1.1 и 2.0. Так, производители серверов (Dell PowerEdge серии R760, HPE ProLiant Gen12, Lenovo ThinkSystem SR680 V3) начали широко предлагать конфигурации с поддержкой модулей CXL Type 3 (Memory Expanders). Это позволяет существенно увеличить объем доступной памяти за пределами ограничений стандартных DIMM-слотов (например, добавление сотен ГБ или ТБ памяти на сервер). Среди ключевых поставщиков таких модулей - компании Samsung, Micron и SK Hynix. Задержки доступа выше, чем у локальной DDR5, но оптимизации ПО и контроллеров снижают этот разрыв для подходящих рабочих нагрузок (in-memory databases, большие аналитические наборы данных). Также, популярность набирает стандартизация подключения ускорителей (GPU, FPGA, SmartNICs) и специализированных процессоров через CXL, обеспечивающего когерентность памяти с CPU и более низкие задержки по сравнению с PCIe.

Следует упомянуть и повышение скорости и плотности DDR5. Новые серверные платформы на базе Intel Xeon 6 (Granite Rapids/Sierra Forest) и AMD EPYC (Zen 5/Prometheus) стандартно поддерживают DDR5-6400. Также, уже анонсированы модули DDR5-7200 для высокопроизводительных сегментов (ожидаются во второй половине 2025).

Ещё одна важная тенденция - увеличение плотности DIMM, которое ознаменовано появлением модулей DDR5 DIMM емкостью 128 ГБ (на основе чипов 32Gb) и 256 ГБ (на основе чипов 64Gb). Это позволяет достигать 8 ТБ+ памяти на двухсокетном сервере без использования CXL.

Одновременно с этим, память High Bandwidth Memory третьего поколения с расширенной пропускной способностью (HBM3E) стала де-факто стандартом для топовых GPU для ИИ (NVIDIA Blackwell, AMD Instinct MI400) и высокопроизводительных CPU (NVIDIA Grace, некоторые SKU AMD EPYC и Intel Xeon для HPC/AI). Данный тип памяти предлагает пропускную способность свыше 1.2 ТБ/с на устройство. SK Hynix и Samsung ведут производство 12- и 16-слойных (12Hi, 16Hi) стеков HBM3E.

Ускорители (GPUs, DPUs, IPUs, AI ASICs)

В первую очередь нужно отметить развитие графических процессоров (GPUs) для ИИ и HPC. Архитектура Blackwell стала основой для новейших ускорителей NVIDIA GB200 / B200 / B100., и обладает следующими ключевыми характеристиками:

• Чипы, изготовленные по техпроцессу TSMC 4NP.

• Значительное увеличение производительности FP8/FP4 (критично для ИИ-тренировки и вывода) по сравнению с Hopper (до 5x заявлено для вывода LLM).

• Вторая генерация трансформаторных движков.

• Увеличенная пропускная способность NVLink (до 1.8 ТБ/с между GPU в NVLink Domain).

• Улучшенная надежность (на уровне чипа) с технологией RAS.

• Форм-факторы: PCIe карты (B100, B200) и комплексные решения HGX B100/B200 (8 GPU) и GB200 NVL72 (36 GPU Grace CPU + 72 GPU Blackwell, соединенные через NVLink).

Однако, свое новое поколение ускорителей разрабатывает и AMD. Instinct MI400 Series на новой архитектуре CDNA 4 имеет несколько преимуществ:

• Поддержка расширенного набора инструкций для ИИ (включая FP8, FP4).

• Значительное увеличение плотности матричных ядер (Matrix Cores).

• Улучшенная пропускная способность Infinity Fabric (до 288 ГБ/с на линию).

• Техпроцесс TSMC N3.

• Акцент на открытость ПО (ROCm).

Собственные решения есть и у Intel. Intel Gaudi 3 позиционируется как конкурентное решение по соотношению цены и производительности для тренировки и вывода ИИ-моделей. Среди важных характеристик:

• Улучшенные матричные движки.

• Поддержка FP8.

• Интеграция 128 ГБ HBM2e памяти на ускоритель.

• 24 200GbE порта RoCEv2 на OCP-модуле для горизонтального масштабирования.

DPU/IPU (Data Processing Unit / Infrastructure Processing Unit) сейчас становятся неотъемлемой частью современных серверов для разгрузки CPU и оптимизации инфраструктуры. Свои вариации данных устройств можно также найти у всех крупных производителей.

• NVIDIA BlueField-4 - следующее поколение DPU от NVIDIA. Ожидается значительное увеличение производительности сетевой обработки (800GbE), ускорение безопасности (криптография), обработки хранилищ и возможностей Zero-Trust. Помимо этого, обещается интеграция с архитектурой NVIDIA AI Enterprise.

• Intel Mount Evans (E2000) - это IPU на базе архитектуры ARM, разработанный совместно с Google. Внедряется облачными провайдерами и OEM для виртуализации сетевых функций, управления хранилищами и повышения безопасности.

• AMD Pensando DPU - продолжение развития линейки после приобретения компании Pensando AMD в 2022 году. Относительно возможностей применения, эти DPU нацелены на программно-определяемые сети, безопасность и ускорение хранилищ для облачных и корпоративных сред.

Заслуживают внимания и AI ASIC / NPU - в данной области продолжается активное развитие специализированных чипов для ИИ-вывода и тренировки от крупных облачных провайдеров (Google TPU v6, AWS Trainium/Inferentia 3, Microsoft Azure Maia) и независимых компаний (Groq, SambaNova, Tenstorrent). Основной фокус на ближайшее время – дальнейшее снижение стоимости вывода (TCO) и повышение эффективности для специфичных моделей ИИ.

Другие важные тренды

Жидкостное Охлаждение (Liquid Cooling) переживает стадию перехода от экспериментальной опции к массовому внедрению. Активно развиваются следующие решения:

• Прямое чиповое охлаждение (D2C - Direct-to-Chip): Стандарт для высокопроизводительных GPU и CPU в стеках ИИ/HPC.

• Иммерсионное охлаждение: Набирает популярность в крупных дата-центрах для достижения максимальной плотности и снижения PUE. Стандартизация (OCP Immersion) упрощает внедрение.

Раз уж мы упомянули PUE, то нельзя не сказать, что энергоэффективность остается критическим KPI. Новое оборудование проектируется с акцентом на оптимальное соотношение производительности на ватт, а интеллектуальные системы управления питанием и охлаждением приобретают всё большую популярность.

Наконец, нужно кратко сказать и об уровне оптимизации всей инфраструктуры под ИИ - серверные платформы, сети и системы хранения проектируются с учетом требований распределенных ИИ-кластеров с тысячами GPU/ASIC. В данной парадигме, снижение задержек межсерверной коммуникации становится ключевой задачей.

Заключение

Учитывая описанные тенденции и большой ассортимент, выбрать или сконфигурировать сервер, который будет актуальным ближайшее время, становится всё более сложной задачей. При выборе платформы важно ориентироваться не только на характеристики процессоров, но и на такие параметры, как масштабируемость, энергоэффективность и стоимость обслуживания.

2025 год подтвердил ускорение темпов инноваций в серверном оборудовании, движимых экспоненциальным ростом спроса на вычислительные ресурсы для ИИ и аналитики. Гетерогенные процессорные архитектуры, революция в подходах к организации памяти благодаря CXL, и появление нового поколения высокопроизводительных и специализированных ускорителей (GPU, DPU, AI ASIC) формируют ландшафт современных и будущих дата-центров. Ключевые цели отрасли – преодоление "стены памяти", снижение энергопотребления и стоимости владения (TCO), а также предоставление гибких, оптимизированных платформ для разнообразных рабочих нагрузок, от традиционной виртуализации до экзафлопсных вычислений ИИ. Внедрение жидкостного охлаждения и оптимизация всей инфраструктуры стали обязательными условиями для реализации потенциала новейшего оборудования.