Компания NVIDIA анонсировала вычислительную платформу нового типа DGX GH200 AI Supercomputer для генеративного ИИ, обработки огромных массивов данных и рекомендательных систем. HPC-платформа станет доступна корпоративным заказчикам и организациям в конце 2023 года. Платформа представляет собой готовый ПАК и включает, в частности, наборы ПО NVIDIA AI Enterprise и Base Command.

Для платформы предусмотрено использование 256 суперчипов NVIDIA GH200 Grace Hopper, объединённых при помощи NVLink Switch System. Каждый суперчип содержит в одном модуле Arm-процессор NVIDIA Grace и ускоритель NVIDIA H100. Задействован интерконнект NVLink-C2C (Chip-to-Chip), который, как заявляет NVIDIA, значительно быстрее и энергоэффективнее, нежели PCIe 5.0. В результате, скорость обмена данными между CPU и GPU возрастает семикратно, а затраты энергии сокращаются примерно в пять раз. Пропускная способность достигает 900 Гбайт/с.

Источник изображений: NVIDIA

Технология NVLink Switch позволяет всем ускорителям в составе системы функционировать в качестве единого целого. Таким образом обеспечивается производительность на уровне 1 Эфлопс (~ 9 Пфлопс FP64), а суммарный объём памяти достигает 144 Тбайт — это почти в 500 раз больше, чем в одной системе NVIDIA DGX A100. Архитектура DGX GH200 AI Supercomputer позволяет добиться 10-кратного увеличения общей пропускной способности по сравнению с HPC-платформой предыдущего поколения.

Ожидается, что Google Cloud, Meta✴ и Microsoft одними из первых получат доступ к суперкомпьютеру DGX GH200, чтобы оценить его возможности для генеративных рабочих нагрузок ИИ. В перспективе собственные проекты на базе DGX GH200 смогут реализовывать крупнейшие провайдеры облачных услуг и гиперскейлеры. Для собственных нужд NVIDIA до конца 2023 года построит суперкомпьютер Helios, который посредством Quantum-2 InfiniBand объединит сразу четыре DGX GH200.

Компания NVIDIA на выставке Computex 2023 представила архитектуру MGX, которая открывает перед разработчиками серверного оборудования новые возможности для построения HPC-систем, платформ для ИИ и метавселенных. Утверждается, что MGX закладывает основу для быстрого создания более 100 вариантов серверов при относительно небольших затратах.

Концепция MGX предусматривает, что разработчики на первом этапе проектирования выбирают базовую системную архитектуру для своего шасси. Далее добавляются CPU, GPU и DPU в той или иной конфигурации для решения определённых задач.

Таким образом, на базе MGX может быть построена серверная система для уникальных рабочих нагрузок в области наук о данных, больших языковых моделей (LLM), периферийных вычислений, обработки графики и видеоматериалов и пр. Говорится также, что благодаря гибридной конфигурации на одной машине могут выполняться задачи разных типов, например, и обучение ИИ-моделей, и поддержание работы ИИ-сервисов.

Источник изображений: NVIDIA

Одними из первых системы на архитектуре MGX выведут на рынок компании Supermicro и QCT. Первая предложит решение ARS-221GL-NR с NVIDIA Grace, а вторая — сервер S74G-2U на базе NVIDIA GH200 Grace Hopper. Эти платформы дебютируют в августе нынешнего года. Позднее появятся MGX-платформы ASRock Rack, ASUS, Gigabyte, Pegatron и других производителей.

Архитектура MGX совместима с нынешним и будущим оборудованием NVIDIA, включая H100, L40, L4, Grace, GH200 Grace Hopper, BlueField-3 DPU и ConnectX-7. Поддерживаются различные форм-факторы систем: 1U, 2U и 4U. Возможно применение воздушного и жидкостного охлаждения.

Японский телекоммуникационный оператор KDDI выбрал шведскую компанию Ericsson в качестве партнёра для развёртывания первых в Японии подземных базовых станций 5G, сообщил ресурс DatacenterDynamics.

Как и везде, в Японии большинство базовых станций связи установлены на отдельных башнях или крышах зданий для обеспечения связи на больших территориях. Вместе с тем существуют ограничения на установку базовых станций в живописных местах. В июле 2021 года Министерство внутренних дел и коммуникаций Японии (MIC) ввело в действие новые регуляции, что сделало возможным строительство и эксплуатацию подземных базовых станций.

Источник изображения: Ericsson

Ericsson сообщила, что подземные базовые станции позволят провайдерам связи размещать оборудование в существующих подземных пространствах, а оптоволоконные сети и силовая инфраструктура будут подключаться на уровне поверхности земли, что обеспечит возможность беспроблемного получения разрешения на установку и быстрого развёртывания, гарантируя при этом отсутствие визуального воздействия на городской ландшафт.

По словам Ericsson, её подземные антенны способны работать в ограниченном пространстве, например, в канализационных люках, где установка стандартных базовых станций невозможна. Благодаря установке под землёй, антенна обеспечивает оптимальные характеристики излучения (MIMO) в условиях плотной застройки, и при этом менее чувствительна к ветровой нагрузке. KDDI отметила, что подземные базовые станции могут быть развёрнуты на улицах, площадях, в торговых центрах и других местах, где разрешение на установку наружных антенн невозможно получить.

Робот Meta✴ Bombyx — это специальное устройство, способное прокладывать оптоволоконные кабели, передвигаясь по линиям электропередач. Bombyx переводится с латыни как «мотылёк шелкопряда». Разработка робота была начата Facebook✴ и ULC Robotics ещё в 2018 году. Теперь Meta✴ сделала ставку на сторонний бизнес, который готов взять реализацию проекта на себя — робота лицензируют для дальнейшей разработки японской IT-компанией.

Лицензию получит японская Hibot, обладающая десятилетиями опыта в разработке роботов различного назначения. В компании уже заявили, что считают большой честью получение лицензии и намерены работать над проектом уже существующими партнёрами и теми, кто пожелает присоединиться к разработке. Робот Bombyx поддержит прокладку оптических линий в труднодоступных местностях, где проникновение интернета оставляет желать лучшего.

Источник изображения: Meta✴

В дополнение к возможности прокладки кабеля, Hibot будет использовать инновационные технологии Meta✴ для создания машины, пригодной для проверки уже существующей инфраструктуры и, возможно, для модернизации электросетей. Хотя оптоволоконные кабели являются недорогими и эффективным решением для создания информационных сетей, сама прокладка обычно обходится значительно дороже самого кабеля и представляет собой относительно сложный процесс.

Источник изображения: Meta✴

В случае Bombyx кабель обвивается вокруг проводов на линиях электропередач. При этом снятие напряжения не требуется, а протяжённость кабеля может быть весьма велика. Правда, речь идёт о специальном кабеле в кевларовой рубашке, который значительно легче традиционных вариантов (менее 13 кг/км). Bombyx может преодолевать препятствия, используя механизмы машинного зрения и сенсоры для ориентации в пространстве.

Корпорация Intel в ходе конференции ISC 2023, как сообщает AnandTech, поделилась информацией о проекте Aurora по созданию суперкомпьютера с производительностью экзафлопсного уровня. Эта система создаётся для Аргоннской национальной лаборатории Министерства энергетики США.

Изначально анонс HPC-комплекса Aurora состоялся ещё в 2015 году с предполагаемым запуском в 2018-м: ожидалось, что машина обеспечит быстродействие на уровне 180 Пфлопс. Однако реализация проекта значительно затянулась, а технические параметры платформы неоднократно менялись. Пока что развёрнуты тестовый кластер Sunspot.

Как теперь сообщается, в конечной конфигурации Aurora объединит 10 624 узла, каждый из которых будет включать два процессора Xeon Max и шесть ускорителей Ponte Vecchio. Таким образом, общее количество CPU будет достигать 21 248, число GPU — 63 744. Быстродействие FP64, как и было заявлено ранее, превысит 2 Эфлопс.

Источник изображений: Intel (via AnandTech)

Каждый процессор оперирует 64 Гбайт памяти HBM, ускоритель — 128 Гбайт. В сумме это даёт соответственно 1,36 Пбайт и 8,16 Пбайт памяти HBM с пиковой пропускной способностью 30,5 Пбайт/с и 208,9 Пбайт/с. В дополнение система сможет использовать 10,9 Пбайт памяти DDR5 с пропускной способностью до 5,95 Пбайт/с. Вместимость подсистемы хранения данных составит 230 Пбайт со скоростью работы до 31 Тбайт/с.

На сегодняшний день Intel поставила более 10 тыс. «лезвий» для Aurora, а это означает, что практически все узлы готовы к окончательному монтажу. Ввод суперкомпьютера в эксплуатацию намечен на текущий год. Для НРС-платформы готовится специализированная научная модель генеративного ИИ — Generative AI for Science, насчитывающая около 1 трлн параметров. Применять Aurora планируется для решения наиболее ресурсоёмких задач в различных областях.

Meta✴ анонсировала свой первый кастомизированный процессор, разработанный специально для ИИ-нагрузок. Изделие получило название MTIA v1, или Meta✴ Training and Inference Accelerator: оно оптимизировано для обработки рекомендательных моделей глубокого обучения.

Проект MTIA является частью инициативы Meta✴ по модернизации архитектуры дата-центров в свете стремительного развития ИИ-платформ. Утверждается, что чип MTIA v1 был создан ещё в 2020 году. Это интегральная схема специального назначения (ASIC), состоящая из набора блоков, функционирующих в параллельном режиме.

Источник изображений: Meta✴

Известно, что при производстве MTIA v1 используется 7-нм технология. Конструкция включает 128 Мбайт памяти SRAM. Чип может использовать до 64/128 Гбайт памяти LPDDR5. Задействован фреймворк машинного обучения Meta✴ PyTorch с открытым исходным кодом, который может применяться для решения различных задач в области компьютерного зрения, обработки естественного языка и пр.

Процессор MTIA v1 имеет размеры 19,34 × 19,1 мм. Он содержит 64 вычислительных элемента в виде матрицы 8 × 8, каждый из которых объединяет два ядра с архитектурой RISC-V. Тактовая частота достигает 800 МГц, заявленный показатель TDP — 25 Вт.

Meta✴ признаёт, что у MTIA v1 присутствуют «узкие места» при работе с ИИ-моделями большой сложности: требуется оптимизация подсистем памяти и сетевых соединений. Однако в случае приложений низкой и средней сложности платформа, как утверждается, обеспечивает более высокую эффективность по сравнению с GPU.

В дальнейшем в семействе MTIA появятся более производительные изделия, но подробности о них не раскрываются. Ранее говорилось, что Meta✴ создаёт некий секретный чип, который подойдёт и для обучения ИИ-моделей, и для инференса: это решение может увидеть свет в 2025 году.

Компания Ampere анонсировала процессоры серии AmpereOne, предназначенные для использования в серверах и оборудовании для дата-центров. Утверждается, что по сравнению с изделиями предыдущих поколений — Ampere Altra и Ampere Altra Max — новые чипы обеспечивают более высокие показатели производительности и энергоэффективности, а также обладают улучшенной масштабируемостью.

Процессоры AmpereOne основаны на кастомизированных ядрах собственной разработки Ampere с набором инструкций Arm. Задействована чиплетная компоновка. Изготавливаются решения на предприятии TSMC на основе комбинации технологий с нормами 5 и 7 нм.

Источник изображений: Ampere

В семейство AmpereOne вошли пять моделей — со 136, 144, 160, 172 и 192 ядрами. Каждое ядро способно обрабатывать один поток инструкций. Объём кеша L2 составляет 2 Мбайт в расчёте на ядро; размер кеша L1 — 16 Кбайт для инструкций и 64 Кбайт для данных. Кроме того, есть 64 Мбайт системного кеша. Тактовая частота достигает 3,0 ГГц.

Конструкция AmpereOne включает восемь каналов памяти DDR5 с поддержкой ECC: сервер может быть оборудован 16 слотами DIMM с возможностью использования до 8 Тбайт ОЗУ. Доступны 128 линий PCIe 5.0. Упомянута поддержка Armv8.6+ и SBSA 5. Чипы имеют исполнение FCLGA (5964-Pin).

Ampere отмечает, что процессоры AmpereOne ориентированы прежде всего на облачные платформы и среды виртуализации. Они обеспечивают высокую плотность вычислений и возможность формирования виртуальных машин, использующих от одного vCPU. Кроме того, достигается высокая производительность при ИИ-нагрузках (BF16). Заявленное энергопотребление AmpereOne составляет 1,8 Вт в расчёте на ядро, или от 200 до 350 Вт на сокет в зависимости от модификации решения.

Компания Meta✴ представила специализированный чип MSVP, или Meta✴ Scalable Video Processor, спроектированный для ускорения выполнения операций, связанных с обработкой видеоматериалов. Это могут быть задачи по транскодированию роликов или потоковая передача контента.

По данным Meta✴, пользователи соцсети Facebook✴ тратят 50 % своего времени на просмотр в общей сложности примерно 4 млрд видеороликов ежедневно. Эти материалы сжимаются после загрузки, а затем преобразовываются в другие форматы и передаются пользователям. Сложность заключается в том, чтобы быстро уменьшить размер файла, сохранить его на серверах Facebook✴ и передать в потоковом режиме с максимально возможным качеством для того или иного устройства, например, смартфона, планшета или ПК.

Источник изображения: Meta✴

Эти задачи берёт на себя процессор MSVP. Он представляет собой интегральную схему специального назначения (ASIC). Чип предназначен для высококачественного транскодирования материалов для сервисов «видео по запросу», а также для оптимизации потоковых трансляций.

В перспективе подобные процессоры, как ожидается, помогут организовать работу с видеороликами, созданными посредством генеративного ИИ. Кроме того, такие чипы будут использоваться в составе платформ AR/VR. Решение MSVP обеспечивает производительность транскодирования на уровне 4K@15в максимальном качестве в режиме «один поток на входе и пять на выходе». В стандартном качестве возможна работа в формате 4K@60.

Компания Micron Technology анонсировала SSD семейств 6500 ION и XTR, предназначенные для применения в ЦОД. Изделия используют для обмена данными интерфейс PCIe 4.0 x4 (спецификация NVMe 2.0), благодаря чему достигаются высокие скоростные показатели. При этом решения серии XTR отличаются улучшенной долговечностью.

Накопители Micron 6500 ION выполнены на основе чипов памяти TLC NAND (Micron 232L Performance TLC). Разработчик утверждает, что по стоимости эти устройства сравнимы с SSD на базе QLC NAND. Вместимость составляет 30,72 Тбайт. Таким образом, операторы дата-центров получат эффективное решение для построения массивов хранения большой ёмкости.

Заявленная скорость последовательного чтения данных достигает 6,8 Гбайт/с, скорость последовательной записи — 5,0 Гбайт/с. Показатель IOPS при произвольных чтении и записи информации блоками по 4 Кбайт — до 1 млн и 200 тыс. соответственно. Накопители могут выдерживать до одной полной перезаписи в сутки (показатель DWPD). Предусмотрены два варианта исполнения: SFF U.3 толщиной 15 мм и E1.L толщиной 9,5 мм.

Источник изображений: Micron

Решения Micron XTR, в свою очередь, используют чипы памяти Micron 176L SLC. SSD доступны в формате SFF U.3 толщиной 15 мм. Вместимость составляет 960 Гбайт и 1,92 Тбайт. Скорость последовательного чтения в обоих случаях достигает 6,8 Гбайт/с, скорость последовательной записи — 5,3 и 5,6 Гбайт/с соответственно. Величина IOPS при чтении — до 900 тыс., при записи — до 250 тыс. и 350 тыс. Эти накопители обеспечивают высочайшую надёжность: значение DWPD равно 60 при последовательной записи и 35 при произвольной записи.

Хотя в генеративных ИИ-моделях вроде GPT-4 или Midjourney отдельные эксперты усматривают много угроз человечеству, далеко не все обращают внимание на важный фактор — не исключено, что скоро ИИ и люди будут конкурировать за обычную пресную воду. Как сообщает The Register, по прогнозам учёных, её будет всё больше требоваться для охлаждения ЦОД.

Проблема привлекла внимание учёных Калифорнийского университета в Риверсайде и Техасского университета в Арлингтоне. По оценкам исследователей, обучение языковой модели уровня GPT-3 требует использования около 700 тыс. литров воды — столько тратится на выпуск 320 электромобилей Tesla. Более того, на простой диалог из 20-50 вопросов ChatGPT требуется около 500 мл воды, а с развитием ИИ потребление воды такими системами достигнет огромных масштабов — если заранее не принять меры по оптимизации охлаждения ЦОД.

Источник изображения: Drew Dizzy Graham/unsplash.com

При этом эксперты обещают, что к середине века огромные территории в США будут страдать от засухи. Уже сейчас ЦОД крайне неохотно делятся информацией о потреблении воды, при этом используя разные системы подсчёта и, как Google, пытаясь скрыть следы в судебном порядке. В результате учёным приходится при расчётах пользоваться преимущественно косвенными данными. Впрочем, утверждается, что можно повсеместно использовать модель, разработанную SPX Cooling Technologies, и это позволит определить, сколько воды уходить на обучение и эксплуатацию языковых моделей.

Но, как считают в Dell'Oro Group, проблема на деле не в ИИ — он не испытывает настоящей жажды. В первую очередь речь идёт о рационализации систем терморегулирования. Даже от того, где находится ЦОД с ИИ, может значительно меняться потребление воды. Многие ЦОД используют не жидкостное охлаждение, а другие варианты. Например, в прошлом месяце Microsoft говорит об использовании систем с нулевым водопотреблением в ЦОД Аризоны — но они потребляют больше энергии.

Предлагается немало вариантов — от воздушного до водяного или погружного охлаждения, каждый из которых имеют свои преимущества и недостатки. Впрочем, вендоры вроде Submer и LiquidStack предлагают системы иммерсионного охлаждения, обеспечивающие PUE на уровне менее 1,05, тогда как системы воздушного охлаждения обычно обеспечивают лишь 1,4–1,5.

Источник изображения: redcharlie | @redcharlie1/unsplash.com

В научной работе приводятся не только возможные пути оптимизации систем охлаждения, но и рекомендации для того, чтобы ЦОД в принципе выделяли меньше тепла. В частности, речь идёт о том, что дата-центры стоит строить в местах с прохладным климатом вместо жарких азиатских стран, а некоторые задачи можно выполнять во второй половине дня, когда становится прохладнее. Хотя это ограничивает использование солнечных элементов питания, сам собой напрашивается вывод о применении резервных аккумуляторных источников вместо генераторов для накопления энергии днём.

Учёные считают, что залогом эффективного использования энергетических систем и охлаждения является большая прозрачность деятельности ЦОД. В Европе, например, пересматривают поправки к Директиве об энергоэффективности, которые заставят отчитываться по многим параметрам всё ЦОД кроме самых мелких. Как заявил один из учёных, «индустрия ЦОД столь скрытна, что иногда трудно получить подходящие данные для построения моделей». Впрочем, учёные опасаются, что у гиперскейлеров может не хватить времени на внедрение качественной отчётности — индустрия ИИ развивается чересчур быстро.