Сотрудничество между HIVE Digital Technologies и Колумбийским университетом привело к результату, который мир вычислений ИИ редко видит на развивающихся рынках: к твердым доказательствам. Исследователи кафедры промышленной инженерии и исследований операций Колумбийского университета запускали итеративные задачи обучения ИИ на GPU‑кластере HIVE в Асунсьоне, Парагвай — более чем в 5 000 милях от их лаборатории в Нью‑Йорке — и результаты оказались достаточно хорошими, чтобы подать работу на NeurIPS, одну из самых конкурентных конференций по исследованиям ИИ в мире.
Summary
Ключевые выводы
- GPU A40 HIVE в Парагвае достигли сопоставимой производительности с более современными GPU H100 после оптимизации кода исследователями Колумбийского университета.
- Исследование было подано на NeurIPS — ведущую ежегодную конференцию по машинному обучению, проводимую каждый декабрь и входящую вместе с ICLR и ICML в тройку наиболее значимых мировых площадок для исследований в области ИИ.
- Исследователи Колумбийского университета успешно выполняли межконтинентальные запуски обучения ИИ удаленно на расстоянии более 5 000 миль от Нью‑Йорка до Асунсьона.
- Подстанция мощностью 100 МВт HIVE в Игуаcу, Парагвай, по ожиданиям, будет введена под напряжение к сентябрю 2026 года, при этом строительство нового дата‑центра уровня Tier‑III начнется осенью 2026 года и будет готово к вводу в эксплуатацию во второй половине 2027 года.
- Исследование было сосредоточено на оптимизаторе Muon и передовых методах предобучения нейронных сетей, актуальных для будущей разработки крупных языковых моделей.
HIVE и Колумбийский университет подтверждают эффективность инфраструктуры GPU для ИИ в Парагвае
Ключевой вывод прост, но значим: география больше не должна ограничивать, где проводится серьезная работа по ИИ. В течение двух месяцев исследователи Колумбийского университета оптимизировали свой код обучения специально для узлов GPU A40 HIVE в Асунсьоне. Когда они измерили пропускную способность, задержку и производительность в токенах в секунду по сравнению с эталонными показателями H100 — текущим отраслевым стандартом среди GPU, — результаты совпали после нормализации с учетом исходных характеристик производительности каждой аппаратной платформы.
Это не незначительная сноска. GPU H100 представляют собой флагманский центр обработки данных Nvidia, и сокращение разрыва в производительности с использованием более старого оборудования A40 за счет оптимизации на уровне программного обеспечения напрямую подтверждает аргумент HIVE о том, что грамотная инженерия может извлечь значительную ценность из существующей инфраструктуры.
Межконтинентальное обучение ИИ от Нью‑Йорка до Асунсьона
Технический интерес к этому сотрудничеству обусловлен межконтинентальным масштабом. Запуск задач обучения ИИ удаленно не является чем‑то необычным в пределах одного дата‑центра или кампусной сети. Делать это надежно на расстоянии более 5 000 миль, с итеративными циклами обучения, зависящими от низкой задержки обратной связи, — совершенно иная задача. Команда Колумбийского университета справилась с ней, установив конкретный базовый уровень производительности для GPU‑кластера HIVE в Асунсьоне, который компания теперь может использовать как ориентир для будущих коммерческих нагрузок ИИ.
Сопоставимая производительность A40 HIVE и более новых GPU H100
Результат о паритете производительности имеет значение, выходящее за рамки одного исследования. Он показывает, что клиенты, оценивающие инфраструктуру HIVE в Парагвае для задач ИИ — особенно для предобучения крупных языковых моделей масштабом до 1,4 миллиарда параметров, как в данном исследовании, — не должны автоматически предполагать, что разрыв в поколениях аппаратного обеспечения означает разрыв в возможностях. Команда Колумбийского университета также провела тесты пропускной способности и задержки при обслуживании модели с 1,4 млрд параметров и выполнила стандартные бенчмарки с использованием моделей LLaMA, сформировав более широкую картину производительности кластера.
Передовые исследования предобучения и оптимизации нейронных сетей
Научное содержание проекта выходит за рамки простой проверки инфраструктуры. Исследование команды Колумбийского университета находится на пересечении теории оптимизации и практического крупномасштабного обучения ИИ — области, привлекающей серьезное внимание по мере того, как затраты на предобучение LLM продолжают стремительно расти.
Фокус на оптимизаторе Muon и продвинутых методах предобучения
Исследование анализировало оптимизатор Muon и его варианты, рассматривая предобучение нейронных сетей в условиях общей геометрии и большого шума. На практике Muon — это матрично‑осведомленный оптимизатор, то есть он учитывает структуру матриц весов при обновлении градиентов, а не обрабатывает все параметры одинаково, как это делают более простые оптимизаторы. Исследователи из Колумбийского университета разработали и проанализировали ускоренный алгоритм, который соответствовал производительности Muon как в теоретических, так и в практических условиях, что является значимым вкладом в понимание того, как методы предобучения следующего поколения ведут себя в крупномасштабных сценариях.
Выводы исследователей Колумбийского университета
Доцент кафедры IEOR Колумбийского университета описал более широкое значение работы: она продвигает понимание матрично‑осведомленных оптимизаторов, таких как Muon и родственные масштаб‑инвариантные методы, проясняя их теоретические основы и оценивая их в реальных условиях обучения нейронных сетей. Исследование подчеркивает их потенциальную значимость для будущего предобучения LLM — именно тех нагрузок, которые будут определять спрос на инфраструктуру ИИ в ближайшие годы.
Подача этой работы на NeurIPS — который вместе с ICLR и ICML считается одной из трех основных высокоэффективных площадок для исследований в области машинного обучения в мире — показывает, что качество исследования подвергается серьезной процедуре рецензирования, а не просто распространяется как маркетинговое доказательство концепции.
Стратегическое развитие инфраструктуры ИИ в Парагвае
Сотрудничество с Колумбийским университетом было запланировано не случайно. HIVE находится в процессе масштабного наращивания инфраструктуры в Парагвае, что превращает эту научную веху в коммерческий фундамент, а не в изолированное академическое упражнение.
Строительство подстанции на 100 МВт и дата‑центра уровня Tier‑III
В Игуаcу, Парагвай, HIVE строит подстанцию мощностью 100 мегаватт, при этом строительные работы уже завершены. Компания планирует ввод в эксплуатацию этим летом, а подстанция, как ожидается, будет под напряжением к сентябрю 2026 года. Строительство нового дата‑центра уровня Tier‑III на той же площадке запланировано на осень 2026 года.
Планируемые сроки ввода в эксплуатацию и начала работы
Дата‑центр уровня Tier‑III имеет целевую дату готовности к оказанию услуг во второй половине 2027 года, что дает HIVE четкий горизонт для превращения показателей производительности, установленных в этом исследовании, в полностью функционирующий центр высокопроизводительных вычислений и ИИ. Данные о токенах в секунду, задержке и пропускной способности, собранные в ходе исследования Колумбийского университета, теперь служат технической основой для проектирования этого объекта и его коммерционного позиционирования.
Стратегическую логику стоит рассмотреть внимательно. Парагвай располагает избытком энергии, основанным на гидроэлектрогенерации — чистой, стабильной и относительно недорогой. HIVE, основанная в 2017 году как одна из первых публичных компаний, добывающих цифровые активы с использованием зеленой энергии, управляет дата‑центрами в Канаде, Швеции и Парагвае с явным акцентом на экологическую устойчивость. Перенос нагрузок ИИ на ту же инфраструктурную базу является естественным продолжением бизнес‑модели, а исследование Колумбийского университета теперь предоставляет тот тип независимой проверки производительности, который корпоративные клиенты обычно требуют перед тем, как выделять бюджеты на вычислительные ресурсы.
Мнения руководства об инновациях и глобальной стратегии в области ИИ
Председатель совета директоров Фрэнк Холмс о распределенной инфраструктуре ИИ
Председатель совета директоров Фрэнк Холмс сформулировал результат в терминах того, что он опровергает: «Он показывает, что высокопроизводительные вычисления не обязаны быть ограничены географией». Холмс указал на сочетание энергетического потенциала Парагвая, его стратегического положения и теперь уже подтвержденного примера эффективности как на основу видения компании по прямому подключению страны к глобальной экономике ИИ. «HIVE гордится тем, что помогает воплотить это будущее в жизнь», — добавил он.
Генеральный директор Айдын Килич о валидации исследований и видении будущего
Президент и генеральный директор Айдын Килич сосредоточился на том, что означает результат паритета A40 и H100 для более широкой инвестиционной гипотезы HIVE: «Отличная инженерия может раскрыть значительную ценность». Килич отметил, что история компании в области аппаратных инноваций — включая создание BuzzMiner в сотрудничестве с Intel Corporation и превращение в одного из крупнейших участников программ управления спросом в Швеции, помогающих балансировать национальную электрическую сеть, — отражает устойчивую модель извлечения операционной эффективности за счет технической изобретательности, а не просто за счет внедрения новейшего оборудования.
Такой подход важен как для инвесторов, так и для потенциальных облачных клиентов. Если HIVE может сокращать разрыв в производительности за счет оптимизации кода, а не капитальных затрат на новейшее поколение GPU, то юнит‑экономика ее инфраструктуры в Парагвае выглядит значительно более привлекательной — особенно с учетом того, что спрос на экономичные вычисления для ИИ продолжает опережать глобальное предложение премиальных мощностей H100.
FAQ
Какое было основное достижение исследовательского сотрудничества HIVE с Колумбийским университетом?
Сотрудничество продемонстрировало межконтинентальное обучение ИИ: исследователи Колумбийского университета в Нью‑Йорке успешно запускали рабочие нагрузки ИИ на GPU‑кластере HIVE в Асунсьоне, Парагвай, на расстоянии более 5 000 миль. Ключевым техническим результатом стало то, что GPU A40 HIVE достигли производительности более новых GPU H100 после оптимизаций кода, разработанных командой Колумбийского университета.
Где и когда будут введены в эксплуатацию новый дата‑центр ИИ и подстанция HIVE в Парагвае?
Подстанция мощностью 100 МВт в Игуаcу, Парагвай, по ожиданиям, будет введена в эксплуатацию летом 2026 года и под напряжением к сентябрю 2026 года. Строительство нового дата‑центра уровня Tier‑III на той же площадке запланировано на осень 2026 года, с датой готовности к оказанию услуг во второй половине 2027 года.
Какие передовые исследования в области ИИ были проведены с использованием инфраструктуры HIVE?
Исследователи кафедры промышленной инженерии и исследований операций Колумбийского университета изучали предобучение нейронных сетей с использованием теории оптимизации в условиях общей геометрии и большого шума. Работа была сосредоточена на оптимизаторе Muon и связанных с ним матрично‑осведомленных методах, оценивая алгоритмы предобучения для крупных языковых моделей до 1,4 миллиарда параметров на узлах GPU A40 HIVE в Асунсьоне.
Как HIVE оценивает роль Парагвая в глобальном ландшафте инфраструктуры ИИ?
Руководство HIVE рассматривает Парагвай как стратегически расположенный узел для глобальных вычислений ИИ, ссылаясь на его гидроэнергетический потенциал, географическое положение и теперь уже подтвержденный базовый уровень производительности как на ключевые преимущества. Цель компании — обеспечить прямое участие Парагвая в глобальной экономике ИИ через распределенную, энергоэффективную инфраструктуру высокопроизводительных вычислений.
{«@context»:»https://schema.org»,»@type»:»FAQPage»,»mainEntity»:[{«@type»:»Question»,»name»:»Какое было основное достижение исследовательского сотрудничества HIVE с Колумбийским университетом?»,»acceptedAnswer»:{«@type»:»Answer»,»text»:»Сотрудничество продемонстрировало межконтинентальное обучение ИИ: исследователи Колумбийского университета в Нью‑Йорке успешно запускали рабочие нагрузки ИИ на GPU‑кластере HIVE в Асунсьоне, Парагвай, на расстоянии более 5 000 миль. Ключевым техническим результатом стало то, что GPU A40 HIVE достигли производительности более новых GPU H100 после оптимизаций кода, разработанных командой Колумбийского университета.»}},{«@type»:»Question»,»name»:»Где и когда будут введены в эксплуатацию новый дата‑центр ИИ и подстанция HIVE в Парагвае?»,»acceptedAnswer»:{«@type»:»Answer»,»text»:»Подстанция мощностью 100 МВт в Игуаcу, Парагвай, по ожиданиям, будет введена в эксплуатацию летом 2026 года и под напряжением к сентябрю 2026 года. Строительство нового дата‑центра уровня Tier‑III на той же площадке запланировано на осень 2026 года, с датой готовности к оказанию услуг во второй половине 2027 года.»}},{«@type»:»Question»,»name»:»Какие передовые исследования в области ИИ были проведены с использованием инфраструктуры HIVE?»,»acceptedAnswer»:{«@type»:»Answer»,»text»:»Исследователи кафедры промышленной инженерии и исследований операций Колумбийского университета изучали предобучение нейронных сетей с использованием теории оптимизации в условиях общей геометрии и большого шума. Работа была сосредоточена на оптимизаторе Muon и связанных с ним матрично‑осведомленных методах, оценивая алгоритмы предобучения для крупных языковых моделей до 1,4 миллиарда параметров на узлах GPU A40 HIVE в Асунсьоне.»}},{«@type»:»Question»,»name»:»Как HIVE оценивает роль Парагвая в глобальном ландшафте инфраструктуры ИИ?»,»acceptedAnswer»:{«@type»:»Answer»,»text»:»Руководство HIVE рассматривает Парагвай как стратегически расположенный узел для глобальных вычислений ИИ, ссылаясь на его гидроэнергетический потенциал, географическое положение и теперь уже подтвержденный базовый уровень производительности как на ключевые преимущества. Цель компании — обеспечить прямое участие Парагвая в глобальной экономике ИИ через распределенную, энергоэффективную инфраструктуру высокопроизводительных вычислений.»}}]}
Статья подготовлена при содействии искусственного интеллекта и проверена редакционной командой.
