Компания NVIDIA сообщила о том, что её платформа CUDA-Q будет использоваться в суперкомпьютерных центрах по всему миру. Она поможет ускорить исследования в области квантовых вычислений, что в перспективе позволит решать наиболее сложные научные задачи.

Технология CUDA-Q предназначена для интеграции CPU, GPU и квантовых процессоров (QPU) и разработки приложений для них. Она даёт возможность выполнять сложные симуляции квантовых схем. О намерении использовать CUDA-Q в составе своих НРС-систем объявили организации в Германии, Японии и Польше.

В частности, Юлихский суперкомпьютерный центр в Германии (JSC) намерен использовать квантовое решение производства IQM Quantum Computers в качестве дополнения к Jupiter — первому европейскому суперкомпьютеру экзафлопсного класса. Этот комплекс будет смонтирован в Юлихском исследовательском центре (FZJ). Суперкомпьютер Jupiter получит приблизительно 24 тыс. гибридных суперчипов NVIDIA GH200 Grace Hopper.

Источник изображений: NVIDIA

Ещё одной гибридной системой, объединяющей классические и квантовые технологии, станет комплексе ABCI-Q, который расположится в суперкомпьютерном центре ABCI (AI Bridging Cloud Infrastructure) Национального института передовых промышленных наук и технологий Японии (AIST). В состав суперкомпьютера войдут QPU разработки QuEra, а также более 2000 ускорителей NVIDIA H100. Ввод ABCI-Q в эксплуатацию состоится в начале 2025 года. Применять систему планируется при проведении исследований в области ИИ, энергетики, биологии и пр.

Вместе с тем Познаньский центр суперкомпьютерных и сетевых технологий (PSNC) в Польше приобрёл две квантовые вычислительные системы британской компании ORCA Computing. Они интегрированы в существующую HPC-инфраструктуру PSNC, которая в числе прочего использует изделия NVIDIA Hopper. Узлы на базе QPU помогут в решении задач в области химии, биологии и машинного обучения.

Компания NVIDIA сообщила о том, что её система DGX SuperPOD ляжет в основу нового вычислительного комплекса для задач ИИ, который будет использоваться различными правительственными учреждениями США для проведения исследований в области климатологии, здравоохранения и кибербезопасности.

Внедрением суперкомпьютера занимается MITRE — американская некоммерческая организация, специализирующаяся в области системной инженерии. Она ведёт разработки и исследования в интересах госорганов США, включая Министерство обороны (DoD), Федеральное управление гражданской авиации (FAA) и пр.

Система DGX SuperPOD станет основой вычислительной платформы MITRE Federal AI Sandbox, доступ к ресурсам которой будет предоставляться различным организациям на федеральном уровне. Государственные учреждения смогут сообща использовать суперкомпьютер для обучения больших языковых моделей (LLM), развёртывания генеративных приложений и других современных ИИ-решений.

Источник изображения: NVIDIA

В состав MITRE Federal AI Sandbox войдут 32 системы NVIDIA DGX H100, а общее количество ускорителей NVIDIA H100 составит 256 штук. Производительность на операциях ИИ будет достигать примерно 1 Эфлопс. Быстродействие FP64 — приблизительно 17 Пфлопс. Ввод суперкомпьютера в эксплуатацию состоится позднее в текущем году.

«Развёртывание MITRE DGX SuperPOD поможет ускорить реализацию инициатив федерального правительства США в области ИИ. Технологии ИИ обладают огромным потенциалом для улучшения государственных услуг в гражданской области и решения серьёзных проблем, в том числе в сфере кибербезопасности», — сказал Энтони Роббинс (Anthony Robbins), вице-президент NVIDIA.

Согласно данным компании Mercury Research, которая отслеживает рынки полупроводников и компонентов для ПК, Intel продолжает доминировать на рынке чипов для ПК, но AMD завоёвывает позиции на рынках чипов для серверов, десктопов и мобильных устройств, пишет AnandTech.

В I квартале 2024 года AMD достигла рекордно высокой доли на рынках процессоров с архитектурой x86 для десктопов и серверных процессоров x86 благодаря успеху продуктов серии Ryzen 8000 и процессоров EPYC Genoa. Хотя доля AMD на рынке настольных компьютеров и ноутбуков в последние годы колебалась, компания неуклонно расширяет присутствие на рынке серверов как по объёмам поставок, так и по росту доходов.

В I квартале 2024 года доля AMD на рынке процессоров для серверов увеличилась до 23,6 %, что означает прирост на 0,5 % последовательно и на 5 % год к году, обусловленный ростом числа платформ на базе процессоров AMD EPYC Genoa. Intel продолжает доминировать на рынке серверов с долей 76,4 %, но прогресс AMD вполне очевиден.

Источник изображения: The Register/Mercury Research

Доля выручки AMD на рынке серверов на платформе x86 достигла 33 %, что на 5,2 % больше год к году и на 1,2 % больше, чем в предыдущем квартале. Это означает, что компания набирает обороты в производстве hi-end устройств с современными процессорами. Учитывая, что на данный момент у Intel нет прямых конкурентов 96-ядерным и 128-ядерным (Bergamo) процессорам AMD, неудивительно, что AMD удалось добиться увеличения доли на рынке чипов для серверов.

«Как мы отметили во время нашего финансового отчёта за I квартал, продажи серверных процессоров выросли по сравнению с прошлым годом благодаря росту внедрения на предприятиях и расширению облачных развертываний», — указала AMD в своём заявлении.

Компания Everspin Technologies сообщила о том, что её чипы магниторезистивной памяти с произвольным доступом (MRAM) войдут в состав вычислительных накопителей IBM FlashCore Modules (FCM) четвёртого поколения. Это обеспечит дополнительный уровень защиты данных при отключении питания.

Речь идёт о применении изделий Everspin Persyst EMD4E001G ёмкостью 1 Гбит. Эти высокопроизводительные энергонезависимые чипы выполнены по технологии STT-MRAM (запись данных с помощью переноса спинового момента).

Источник изображения: Everspin

Изделия Everspin используют интерфейс DDR4. Заявленная скорость передачи информации в режимах чтения и записи достигает 2,7 Гбайт/с. В случае внезапного сбоя питания критически важные данные могут быть быстро перенесены в память STT-MRAM, что обеспечит их сохранность.

Что касается FCM4, то это проприетарные накопители IBM, выполненные на 176-слойных чипах TLC NAND. Вместимость составляет 4,8, 9,6, 19,2 или 38,4 Тбайт. Реализована технология защиты от вредоносного ПО, работающая на уровне прошивки. Накопители анализируют I/O-операции с помощью ИИ-алгоритмов, оперативно выявляя проникновение программ-вымогателей и других зловредов.

Согласно прогнозам Technavio, показатель CAGR (среднегодовой темп роста в сложных процентах) на мировом рынке MRAM составит 37,39 % до 2026 года. Таким образом,  прирост продаж в денежном выражении с 2021-го по 2026 год достигнет $1,43 млрд.

Компания CoreWeave, специализирующаяся на предоставлении облачных услуг для решения ИИ-задач, по сообщению Datacenter Dynamics, намерена активно развивать бизнес в Великобритании. В ближайшее время в соответствующие проекты планируется инвестировать £1 млрд (приблизительно $1,25 млрд).

Отмечается, что CoreWeave уже открыла представительство в Лондоне, которое станет европейской штаб-квартирой компании. В 2024 году CoreWeave намерена запустить в Великобритании два дата-центра с последующим развитием инфраструктуры в 2025-м. Подробности об этих ЦОД пока не раскрываются.

Майк Интратор (Mike Intrator), соучредитель и генеральный директор CoreWeave, заявил, что укрепление присутствия в Великобритании является важной вехой на пути дальнейшего развития компании. CoreWeave рассчитывает разворачивать облачные сервисы на местном рынке, предоставляя клиентам вычислительные ресурсы для внедрения приложений ИИ.

Источник изображения: CoreWeave

Стартап CoreWeave, основанный в 2017 году, изначально занимался майнингом криптовалют. Затем компания переориентировалась на вычисления общего назначения и хостинг проектов генеративного ИИ. Недавно CoreWeave привлекла финансирование в размере $1,1 млрд, получив оценку в $19 млрд. CoreWeave заявляет, что её сервисы с ускорителями NVIDIA позволяют клиентам выполнять задачи более эффективно и с повышенной производительностью, нежели традиционные публичные облака.

На сегодняшний день CoreWave предоставляет услуги из трёх ЦОД-регионов. Это площадки US East в Уихокене (Нью-Джерси), US West в Лас-Вегасе (Невада) и US Central в Чикаго (Иллинойс). К концу 2024 года компания рассчитывает управлять в общей сложности 28 дата-центрами. В частности, CoreWeave намерена потратить не менее $1,6 млрд на ЦОД в городе Плано (Техас).

Южнокорейский стартап Deepx, занимающийся разработкой специализированных чипов для задач ИИ, сообщил о проведении раунда финансирования Series C, в ходе которого на развитие получено $80,5 млн. В инвестиционной программе принимают участие SkyLake Equity Partners, BNW Investments, AJU IB и TimeFolio Asset Management.

Deepx была основана в 2018 году бывшим инженером Apple и Cisco Локвоном Кимом (Lokwon Kim). В настоящее время в Deepx работает около 65 человек. Компания подала примерно 260 патентных заявок в США, Китае и Южной Корее на различные разработки, связанные с ИИ. Полученные средства Deepx намерена направить на ускорение разработки и коммерциализации своих продуктов. Отмечается, что стартап ведёт переговоры более чем со 100 потенциальными клиентами и стратегическими партнёрами.

Источник изображения: Deepx

Deepx проектирует ИИ-процессоры для разных сфер применения. Это, в частности, изделия DX-V1 и DX-V3 для бытовой электроники, DX-M1 для промышленных роботов и периферийных вычислений, а также DX-H1 для серверов. Производительность этих чипов на ИИ-операциях варьируется от 5 до 400 TOPS. Архитектура решений Deepx предусматривает сокращение интенсивности обмена данными с памятью DRAM, что позволяет повысить общую эффективность вычислений.

Помимо аппаратных компонентов, Deepx предоставляет программную платформу DXNN, которая позволяет автоматически компилировать модели ИИ в формат, поддерживаемый чипами компании. Причём компилятор производит оптимизацию (квантование) моделей для улучшения производительности.

Корпорация FujiFilm, по сообщению ресурса StorageNewsletter, с 1 июля нынешнего года повысит цены на ленточные картриджи семейства LTO Ultrium. Изменение связано прежде всего с удорожанием материалов, которые применяются при производстве такой продукции.

Говорится, что стоимость картриджей FujiFilm LTO Ultrium 9 поднимется на 15 %. Эти изделия способны хранить 18 Тбайт данных, тогда как вместимость со сжатием достигает 45 Тбайт. В устройствах применятся лента на основе феррита бария (BaFe), покрытие формируется с использованием фирменной технологии NANOCUBIC.

Рост цен также затронет картриджи FujiFilm предыдущих поколений — LTO Ultrium 8 и LTO Ultrium 7, которые подорожают сразу на 40 %. Изделия стандарта LTO-8 имеют «чистую» ёмкость 12 Тбайт и могут хранить до 30 Тбайт данных в сжатом виде. В случае LTO-7 показатели составляют соответственно 6 и 15 Тбайт.

Источник изображения: FujiFilm

Исследования говорят о том, что при хранении «холодных» данных ленточные накопители оказываются дешевле и намного экологичнее традиционных HDD. Кроме того, при переходе на LTO возможно снижение объёмов электронных отходов. Если HDD эксплуатируются в среднем 5 лет, то срок службы ленточных накопителей вдвое больше — 10 лет.

В соответствии с текущими планами, каждое последующее поколение LTO предусматривает удвоение ёмкости. С появлением LTO-10 вместимость картриджа вырастет до 36 Тбайт, а объём хранимых в сжатом виде данных — до 90 Тбайт. Картриджи 14-го поколения обеспечат объём до 576 Тбайт и 1,44 Пбайт соответственно.

Компания SpiNNcloud Systems анонсировала «нейроморфный суперкомпьютер» — гибридную высокопроизводительную вычислительную ИИ-систему, основанную, по словам компании, на принципах работы человеческого мозга. Утверждается, что это первое коммерчески доступное решение данного типа.

Изделие базируется на архитектуре, разработанной Стивом Фербером (Steve Furber), одним из создателей оригинального процессора Arm. Идея заключается в применении большого количества маломощных чипов для более эффективной обработки ИИ-задач и других рабочих нагрузок.

SpiNNaker2 представляет собой специализированную серверную плату с 48 чипами, каждый из которых насчитывает 152 ядра Arm. Таким образом, общее количество ядер составляет 7296. В состав чипов также входят различные дополнительные узлы, включая распределённые GPU-подобные блоки для ускорения обработки нейроморфных, гибридных и обычных моделей ИИ.

Источник изображений: SpiNNcloud Systems

В одну стойку могут монтироваться до 90 плат SpiNNaker2. Масштабирование осуществляется путём объединения таких стоек в кластер. В результате, как утверждается, возможно эмулирование в реальном времени как минимум 10 млрд взаимосвязанных нейронов. На операциях машинного обучения производительность может достигать 0,3 Эопс (10¹⁸ операций в секунду). Для сравнения — исследовательский нейроморфный компьютер Intel Hala Point поддерживает до 1,15 млрд нейронов и производительность до 30 Попс.

От традиционных ИИ-платформ на базе GPU новое решение отличается универсальностью, говорит компания. Благодаря использованию многочисленных асинхронных блоков с низким энергопотреблением достигается более эффективное управление рабочими нагрузками.

Со II половины 2024 года изделия SpiNNaker2 будут доступны в составе облачной платформы. В I половине 2025-го планируется организовать поставки самостоятельных систем. В число первых заказчиков SpiNNaker2 вошли Национальные лаборатории Сандия (Sandia National Laboratories), Технический университет Мюнхена (TUM) и Гёттингенский университет (Universität Göttingen).

Компания Eviden (дочерняя структура Atos) анонсировала серверы серии BullSequana AI, предназначенные для решения ИИ-задач. В зависимости от модификации и уровня производительности устройства подходят для различных сценариев использования — от НРС-платформ до периферийных вычислений.

Наиболее производительными серверами семейства являются решения BullSequana AI 1200H. Они могут применяться в составе облачных и гибридных инфраструктур, а также в дата-центрах заказчиков. По сути, это суперкомпьютер корпоративного уровня, специально разработанный для ресурсоёмких задач, таких как точная настройка ИИ-систем или обучение больших языковых моделей (LLM).

Конфигурация BullSequana AI 1200H включает суперчипы NVIDIA Grace Hopper, а также интерконнект NVIDIA Quantum-2 InfiniBand. Задействовано программное обеспечение Eviden Jarvice XE, Eviden Smart Energy Management Suite, Eviden Smart Management Center и NVIDIA AI Enterprise.

Источник изображения: Eviden

Серверы BullSequana AI 1200H, насчитывающие в общей сложности 1456 ускорителей NVIDIA H100, выбраны для модернизации французского суперкомпьютера Jean Zay. Производительность этого НРС-комплекса увеличится более чем в три раза — с 36,85 до 125,9 Пфлопс.

Кроме того, в новое семейство серверов вошли производительные устройства BullSequana AI 800, системы BullSequana AI 600 с воздушным и гибридным охлаждением, модели BullSequana AI 200 для частных и гибридных облачных сред, а также BullSequana AI 100 для периферийных вычислений.

Источник изображения: Eviden

В целом, как отмечается, каждая модель BullSequana AI предлагает различные уровни производительности, масштабируемости и гибкости. Таким образом, заказчики могут подобрать наиболее подходящий для себя вариант в зависимости от конкретного варианта использования, бюджета и размера бизнеса.

Banana Pi, по сообщению ресурса CNX Software, начала поставки одноплатного компьютера BPI-F3, особенностью которой является использование процессора SpacemiT K1 на открытой архитектуре RISC-V. Изделие подходит для работы с приложениями ИИ. Новинка была анонсирована в феврале этого года.

Чип SpacemiT K1 объединяет восемь 64-бит RISC-V ядер, неназванный графический блок с поддержкой OpenCL 3.0, OpenGL ES3.2 и Vulkan 1.2, а также нейропроцессорный модуль (NPU) с производительностью до 2 TOPS. Говорится о возможности кодирования/декодирования материалов H.265, H.264, VP9, VP8.

Источник изображения: Banana Pi

Объём оперативной памяти LPDDR4 может составлять 2 или 4 Гбайт, вместимость флеш-модуля eMMC — 8 или 16 Гбайт. Есть слот для карты microSD и коннектор M.2 Key-M для SSD с интерфейсом PCIe 2.1 x1 или SATA. Опционально могут быть добавлены флеш-чипы SPI NAND на 32 Мбайт и SPI NOR на 4 Мбайт.

В оснащение входят два порта 1GbE (RJ-45) на контроллере Realtek RTL8211F с опциональной поддержкой PoE (через плату RT5400), а также адаптеры Wi-Fi 5 (2,4/5 ГГц) и Bluetooth 4.2 на базе Realtek RTL8852BS. Дополнительно предлагается модем 4G в виде модуля mPCIe (плюс слот для SIM-карты).

Доступны четыре порта USB 3.0 Type-A, разъём USB 2.0 Type-C и коннектор HDMI 1.4 (до 1080p60). Поддерживаются интерфейсы MIPI DSI (4 линии) и 2 × MIPI-CSI (4 линии). Кроме того, упомянуты 26-контактная колодка GPIO, инфракрасный порт и разъём для подсоединения вентилятора. Питание (12 В / 3 A) подаётся через DC-гнездо. Габариты составляют 148 × 100 мм, вес — около 200 г. Цена начинается примерно с $63.