Первый чип OpenAI Jalapeño в тестах оказался лучше устройств Nvidia
OpenAI на конференции Hot Chips 25 августа впервые раскрыла результаты тестирования Jalapeño — собственного чипа для вывода ИИ-моделей. По данным компании, система превосходит топовые решения Nvidia по числу обрабатываемых токенов на пользователя и по производительности на киловатт энергии. Тесты проводились на бенчмарке InferenceX от SemiAnalysis, который измеряет полный цикл обработки запроса к ИИ-модели.
«Итог таков: результаты показывают значительный прирост производительности относительно текущего уровня технологий, — заявил на пресс-конференции глава направления аппаратного обеспечения OpenAI Ричард Хо. — Jalapeño способен обслуживать больше ИИ-нагрузки на единицу энергии и одновременно быстрее возвращать ответы. Чип эффективен при обслуживании большого числа клиентов, но подходит и для задач с низкой задержкой».
Сравнение проводилось с системой Nvidia Blackwell — на момент полноценного развертывания Jalapeño конкуренты успеют выпустить новые поколения чипов.
По оценке Хо, первые поставки в небольших объемах начнутся в конце 2026 года, а масштабное развертывание — в 2027 году. Jalapeño рассчитан на энергопотребление 700 Вт, тогда как системы сравнения GB200 и GB300 потребляют 1200–1400 Вт.
На трех открытых моделях — GPT-OSS 120B, DeepSeek R1 670B и Kimi K2.5 1T — Jalapeño показал прирост производительности на ватт в 1,5–1,9 раза и снижение сквозной задержки в 1,7–3,6 раза относительно систем сравнения.
Для интерактивных нагрузок с высокими требованиями к скорости отклика преимущество достигало 2,1–4,1 раза. На модели Kimi K2.5 1T, самой крупной из протестированных, чип обеспечил примерно в 1,5 раза более высокую пиковую производительность на ватт и в 3,4 раза меньшую задержку.
Чип разрабатывался в тесном сотрудничестве с Broadcom, о проекте объявили в октябре 2025 года. OpenAI использовала собственные модели в процессе проектирования: путь от архитектуры до тейпаута занял девять месяцев.
С помощью Codex и модели GPT-Astra команда за два месяца довела до высокой производительности три открытые модели, изначально не входившие в план разработки, а отдельные блоки внимания и MoE, оптимизированные ИИ, работали в 1,5–1,8 раза быстрее версий, написанных инженерами.
В OpenAI называют Jalapeño первым поколением многолетней аппаратной платформы: второе поколение чипа уже в разработке, третье находится на стадии проектирования.
Компания заявляет, что подход к параллельной разработке моделей, чипов, памяти и сетевой инфраструктуры позволяет снижать стоимость обслуживания ИИ-нагрузок быстрее, чем растут расходы на инфраструктуру, и одновременно продолжит закупать ускорители Nvidia и других поставщиков.
Подпишитесь на «Инк» в Telegram. Там мы пишем нескучным языком о самом важном для предпринимателей. Подписаться.
