На мероприятии TT-Deploy JP компания Tenstorrent установила новые рекорды на языковых и видеомоделях, представила IP процессора RISC-V TT-Ascalon S для агентного ИИ, а также присоединилась к суверенной гетерогенной инференс-платформе компании ai& с суперкластерами Tenstorrent Galaxy™ — универсальной системой, которая может интегрироваться рядом с GPU или работать автономно.
30 июня 2026 г.
ТОКИО, ЯПОНИЯ — 30 июня 2026 г. — Компания Tenstorrent, специализирующаяся на разработке вычислительных систем для ИИ под руководством генерального директора Джима Келлера (Jim Keller), сегодня на конференции TT-Deploy JP установила новые рекорды производительности в работе с языковыми и видеомоделями, представила IP процессора RISC-V TT-Ascalon S для агентного ИИ и рассказала о своем крупнейшем на сегодняшний день развертывании — универсальной гетерогенной ИИ-системе в Японии. В основе каждого решения лежит единый фундамент: единая архитектура, которая выполняет основные рабочие нагрузки ИИ быстрее, чем графические процессоры (GPU), и масштабируется от лицензируемого ядра до суперкластера Tenstorrent Galaxy™ по стандартному Ethernet.
Это делает сетевую ИИ-архитектуру Tenstorrent совершенно новым типом решения — открытым, универсальным, гибким для гетерогенных или автономных развертываний и поддерживаемым экспертами в области ИИ, — способным противостоять постоянным изменениям в индустрии искусственного интеллекта.
Новые отраслевые рекорды: от языковых моделей до видео
Продолжая опираться на достигнутую производительность, компания Tenstorrent представила новые бенчмарки для LLM и видео с синхронизацией губ (lip-sync) и аудио. На новейших моделях, которые предприятия внедряют прямо сейчас, суперкластеры Tenstorrent Galaxy Blackhole демонстрируют следующие показатели:
- Kimi K2.6: 900 токенов/сек/пользователь, в 3 раза быстрее, чем GPU
- DeepSeek-R1-0528 671B: 400+ токенов/сек/пользователь по сравнению с 350+ на TT-Deploy SF
- LTX 2.3 Fast: генерация видео примерно за 6 секунд при 144 кадрах, 1080p, со звуком и синхронизацией губ, в 4 раза быстрее, чем GPU
Различные семейства моделей, единая архитектура и емкость, которая растет практически линейно по мере добавления кластеров Galaxy. Производительность Tenstorrent позволяет предприятиям эффективно масштабировать ресурсоемкие задачи инференса.
TT-Ascalon S: Tenstorrent расширяет линейку TT-Ascalon моделью TT-Ascalon S, адаптированной для новых рабочих нагрузок агентного ИИ
Представляя сегодня на TT-Deploy JP процессор TT-Ascalon S, компания Tenstorrent анонсировала плотный по вычислительной мощности RISC-V CPU для агентного ИИ. Агентный ИИ по-новому задействует центральный процессор, где узким местом являются не столько чистые вычислительные мощности, сколько оркестрация, ввод-вывод и задержки, и TT-Ascalon S создан именно для этого:
- Плотность: Созданный на базе TT-Ascalon X, процессор TT-Ascalon S целенаправленно имеет примерно на 50% меньшую площадь кристалла, обеспечивая примерно на 140% большую производительность на мм².
- Эффективность: Компактный, энергоэффективный дизайн для уровней выполнения с высокой пропускной способностью.
- Задержка: Ascalon S оптимизирован под смешанные, насыщенные ветвлениями шаблоны выполнения с поддержкой различных инструментов, характерные для сред выполнения ИИ-агентов, что помогает обеспечить более предсказуемое исполнение.
Помимо агентного ИИ, TT-Ascalon S применим в высокоэффективных серверах, сетевых и СХД SoC, а также в периферийных системах дата-центров. Будучи лицензируемым RISC-V IP, он позволяет заказчикам переносить тот же архитектурный фундамент в свои собственные кремниевые разработки.
Создан для интеграции или автономной работы
Связующим звеном между ускорителями и центральным процессором выступает технология Networked AI от Tenstorrent. Эта архитектура объединяет вычисления, память и сетевые функции по стандартному Ethernet с открытым программным стеком. Суперкластеры Tenstorrent Galaxy могут работать автономно или встраиваться в существующий парк GPU без замены имеющейся инфраструктуры. Заказчики могут наращивать мощности, не делая ставку на одну конкретную модель, рабочую нагрузку или вендора; системы продолжают работать по мере изменения моделей, а инфраструктура остается в руках клиента. Для предприятий и государств, строящих частную ИИ-инфраструктуру нового поколения, такая независимость и гибкость имеют ключевое значение.
«Мы создали единую архитектуру, которая выполняет любые задачи, интегрируется рядом с любым уже имеющимся у вас оборудованием и масштабируется от лицензируемого ядра до суперкластера. Именно это позволяет компании или целой стране контролировать свой ИИ и адаптироваться к единственной постоянной величине в сфере ИИ — изменениям. Мы рады столь широкому партнерству в Японии с ключевыми игроками, такими как ai&, Rapidus, Preferred Networks, Socionext и Turing», — заявил Джим Келлер, генеральный директор Tenstorrent.
Масштабное развертывание по всей Японии
По всей Японии Tenstorrent обеспечивает поставщикам облачных услуг, дата-центрам и частным инфраструктурам всё необходимое — от лицензируемых IP до крупномасштабных суперкластеров.
Крупнейшее на сегодняшний день развертывание осуществляется совместно с ai&, вертикально интегрированной платформой передового ИИ в Японии. Компания ai& запустила свою гетерогенную инференс-платформу для развития суверенного ИИ в стране. Суперкластеры Tenstorrent Galaxy поддерживают ключевые рабочие нагрузки инференса и агентных систем, обеспечивая такие сценарии использования для клиентов, как чаты, RAG, компьютерное зрение и посттренировка, которые выполняются полностью внутри страны. Они развернули более 120 систем Tenstorrent Galaxy, что представляет собой крупнейший масштаб суверенных ИИ-вычислений в регионе.
«Компания ai& убеждена, что лучшая инференс-инфраструктура направляет каждую рабочую нагрузку на тот кремний, который для нее лучше всего подходит. Суперкластеры Tenstorrent Galaxy доказали свою эффективность именно на тех задачах, которые важны нашим корпоративным клиентам, и это развертывание представляет собой крупнейшую инфраструктуру суверенных ИИ-вычислений в Японии. Мы с нетерпением ждем результатов этого партнерства», — отметил Дэвид Беннетт (David Bennett), генеральный директор и соучредитель ai&.
Этот успех опирается на прочный фундамент в стране. Компания Turing, базирующаяся в Токио компания по разработке технологий автономного вождения, продемонстрировала в качестве доказательства концепции чип Tenstorrent Blackhole, работающий внутри беспилотного автомобиля. Кроме того, в рамках национальной 2-нанометровой программы с участием Rapidus, принятой NEDO и возглавляемой LSTC, Tenstorrent предоставляет процессорный чиплет RISC-V. Офис Tenstorrent Japan работает в Токио с 2023 года, управляет центром обработки данных ИИ в Осаке и привлекает до 200 японских инженеров-кремниещиков в свои проектные команды.
На мероприятии TT-Deploy JP экосистема предстала на сцене в полном составе, включая партнеров ai&, Rapidus, Preferred Networks, Socionext и Turing, а также живые демонстрации от ai&, BOS и Turing.
О компании Tenstorrent
Tenstorrent — это компания, занимающаяся разработкой ИИ-вычислений под руководством генерального директора Джима Келлера — архитектора чипов Apple A4/A5, AMD Zen и системы Full Self-Driving компании Tesla. Компания создает ИИ-процессоры и системы на базе архитектуры RISC-V для разработчиков, предприятий и суверенной инфраструктуры по всему миру. Помимо серверов и рабочих станций, Tenstorrent лицензирует свой RISC-V процессор TT-Ascalon и ИИ-ядра Tensix разработчикам чипов, включая Samsung и LG. При поддержке Bezos Expeditions, Samsung, LG Electronics, Hyundai Motor Group, Fidelity и других инвесторов Tenstorrent привлекла более 1 млрд долларов США и ведет операционную деятельность в Санта-Кларе, Остине, Торонто, Белграде, Токио и Бангалоре.
tenstorrent.com
Контакты для прессы:
Justin MauldinSalient PRachievemore@salientpr.com737.234.0936
ai& и Tenstorrent запускают JapanFold, привнося в Японию открытые технологии суверенного поиска лекарств
3 сентября 2026 г.
Stealthium и Tenstorrent объявляют о партнерстве для обеспечения наблюдаемости во время выполнения для ИИ-инфраструктуры
30 июля 2026 г.
Джим Келлер: «ИИ по-прежнему подчиняется старым законам вычислений»
25 июня 2026 г.
