HP пoкупaeт лeгeндaрную Silicon Graphics. Кoрпoрaтивнoe пoдрaздeлeниe HP, тoчнee, тeпeрь уже отдельная компания HPE, потратит на поглощение 275 миллионов долларов. Предполагается, что опыт и технологии Silicon Graphics помогут укрепить позиции Hewlett-Packard на рынке высокопроизводительных систем. Эту часть своего бизнеса сама HPE оценивает в 11 миллиардов и считает рост на 6-8 процентов в год недостаточным.

Еще более перспективная область – анализ больших данных. И в той, и в другой сфере Silicon Graphics — один из признанных экспертов. При этом надо заметить, что момент для поглощения выбран очень удачно: старейший разработчик и производитель мощных вычислительных систем несколько лет кряду терпит убытки, а продажи упали на порядки.

Расцвет Silicon Graphics пришелся на конец прошлого века – основанная в 80-х годах, компания фактически создала рынок графических вычислений и трехмерной графики. Мощные компьютеры собственной разработки, например, стали стандартом де-факто в кинематографе. Именно на рабочих станциях Silicon Graphics создавались культовые «Джонни Мнемоник», «Газонокосильщик» и «Люди в черном». Более того, это же относится вообще ко всем фильмам, номинированным на «Оскар» за спецэффекты с 1995 по 2002 годы.

В общем, чтобы понять, насколько компания была значительной во всех смыслах этого слова, достаточно сказать, что ее тогдашний кампус в Силиконовой долине теперь смог вместить огромный Google. Однако потом дела пошли хуже, Silicon Graphics не выдержала конкуренции с более бюджетными решениями и в итоге в 2009 году даже прошла через процедуру банкротства и смены владельца, после чего окончательно переключилась на разработку высокопроизводительных рабочих станций, программ анализа больших данных и визуализации результатов таких вычислений.

И вот теперь, как уже это назвали в отраслевой прессе, в бурной истории Silicon Graphics поставлена точка. Как ожидается, окончательно сделка будет закрыта Hewlett-Packard в первом квартале 2017 финансового года.

***

Tesla готова выпустить новую версию системы автопилотирования для своих электромобилей. По данным издания «Электрек», TeslaAutopilot 2.0 построен на новом, расширенном, наборе сенсоров. В частности, к фронтальному радару добавятся еще четыре — по углам автомобиля. Работать они будут в связке с новой тройной фронтальной камерой.

Интересно, что речь вновь не идет об использовании лидаров – оптических сканирующих устройств, фактически лазерных радаров. Именно лидар — самая заметная часть большинства прототипов самоуправляемых автомобилей. Считается, что они дают очень высокую точность распознавания объектов и могут быть более чем компактными. Если тестовые автомобили оборудуют преимущественно габаритными лидарами, закрепленными на крыше, то для серийных робомобилей уже разработаны устройства, которые можно встроить даже в зеркало заднего вида.

Какие-то эксперименты и в области оптических сенсоров в Tesla, очевидно, проводят – на днях рядом со штаб-квартирой компании был замечен автомобиль с лидаром на крыше. Однако официально глава Tesla Илон Маск настаивает на том, что обычные радары практичнее, поскольку могут работать в любых условиях, включая дождь, снег или туман. Так что и TeslaAutopilot 2.0 будет работать на основании данных, собираемых именно радарами.

А задача по обработке этих данных, по слухам, может быть возложена на новейший NVIDIA DRIVE PX 2 (это устройство уже назвали первым автомобильным суперкомпьютером). Относительно компактная система, разработанная специально для построения систем автопилотирования, была представлена на выставке CES в Лас-Вегасе в начале года и будет доступна автоконцернам уже этой осенью.

В общем, новый автопилот от Tesla обещает быть значительно эффективнее текущей версии. И есть ощущение, что информация про это обновление утекла именно сейчас неслучайно. Дело в том, что за последнее время произошло сразу несколько аварий с участием Tesla в режиме автопилота, и в результате одной из них погиб водитель. После разбирательства компания Илона Маска признала, что причиной трагедии стал именно автопилот, который не смог различить белый грузовик на фоне яркого неба.