（原标题：俄罗斯自研Arm CPU：48 个 Cortex-A75内核）

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俄罗斯服务器供应商 Graviton宣布推出首款采用俄罗斯自主研发处理器的 AI 和 HPC 服务器。该设备最多可支持 8 个计算 GPU，用于处理人工智能和超级计算机工作负载。该供应商没有推荐任何特定的 GPU（尽管很容易猜到），可能是因为在制裁期间购买它们是非法的。此外，该机器是否能达到具有竞争力的性能数字尚不清楚。

据ServerNews报道，Graviton S2124B 服务器基于两个未公开的 48 核 CPU，运行速度为 2 GHz，配备 DDR4-3200 内存。该处理器的基本规格可能表明它是Baikal Electronics BE-S1000服务器级芯片，包含 48 个 Arm Cortex-A75 内核，支持 2 路和 4 路对称多处理器 (SMP) 配置。

此特定版本的 BE-S1000 似乎将 CPU 时钟频率降低到比其原始频率低 500 MHz 的水平，这可能是将其设计从台积电的 16FFC 移植到不同代工厂的不同生产节点的结果。Baikal 也有可能降低了运行时钟以提高产量或降低功耗。

将声称的性能数字除以八，我们可以确定 Graviton 打算在其 S2124B 机器中安装的 GPU（在所有情况下，我们都将参考张量核心性能）。每个加速器的性能数字——超级计算的 60 FP64 TFLOPS 计算能力和 AI 的 3340 FP8/INT8 TFLOPS/TOPS 性能——指向 Nvidia 的 H100 PCIe GPU。使用 S2124B 的用户将不得不依赖 Nvidia 的 CUDA 生态系统。然而，如果没有 Nvidia 的支持，不太可能实现峰值性能。此外，考虑到 CPU 是基于 Arm 的并且相对未知，这些 Hopper 加速器实际上能提取多少性能还有待观察。

除了两个 CPU 和八个 GPU 加速器外，Graviton 的 S2124B 还可以集成 12 个 SATA 驱动器或 12 个 NVMe U.3 SSD。

Graviton S2124B 服务器目前已开放订购，客户也可以申请测试机会，但价格未知。此外，目前还不清楚 Graviton 是否可以提供 Nvidia H100 GPU。

Graviton 服务器和网络系统负责人 Alexander Filchenkov 表示：“我们为始终如一地提供及时满足市场需求的 IT 解决方案而感到自豪。这次，我们利用国产处理器成功开发和制造了对复杂计算至关重要的服务器。该产品代表着推进国产计算技术的重要一步，将使我们的客户能够有效应对数据处理挑战。”

Graviton开始供应基于国产处理器的HPC

俄罗斯计算机设备制造商“Graviton”开始供应基于国产处理器的S2124B服务器，最多支持8个图形加速器。该模型专注于执行人工智能任务和高性能计算。S2124B 服务器计划于 2025 年初纳入俄罗斯工业和贸易部的登记册。该设备将被列为国产化第一级无线电电子产品。

Graviton S2124B 服务器非常适合人工智能任务（特别是机器学习、语言模型）以及各种应用中的高性能计算。它能够为高性能计算 (HPC) 工作负载提供高达 480 Tflops 的 FP64 格式处理能力，以及高达 26,726 Tflops 的 FP8 和 INT8 格式处理能力。这使得服务器适用于需要处理大量数据的场景。

Graviton S2124B服务器的订单已经开放，并且也正在接受客户的测试申请。

服务器安装在单个 4U 机箱中。其主要特点是能够安装多达 8 个图形加速卡，每个图形加速卡的散热套件高达 350 W。加速器通过带有内置 PCI-E 扩展器的转接板连接。在前面板上，可以安装最多 12 个 SATA Graviton 驱动器或专门为此机箱设计的背板，用于安装 12 个 U.3 类型的 NVMe Graviton 驱动器。最适合人工智能相关任务。

“我们不断为市场提供及时满足其需求的 IT 解决方案，对此我们感到非常自豪。这次我们能够开发和生产国产处理器上复杂计算所需的服务器。该产品将是国内计算技术发展的重要一步，将使我们的客户能够有效应对数据处理领域的挑战。” Graviton 服务器和网络系统负责人 Alexander Filchenkov 评论道。

S2124B服务器将于2025年初纳入俄罗斯工业和贸易部俄罗斯工业产品登记册，并归类为国产化一级无线电电子产品。今天它已经可以订购，并且可以通过 Graviton 产品的官方经销商购买。

https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/russian-firm-starts-shipments-of-hpc-system-based-on-homegrown-cpu-but-cannot-really-avoid-using-a-foreign-gpu

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