Компания NEC сообщила о том, что с января следующего года заказчикам по всему миру станет доступен акселератор Vector Engine 2.0 серии SX-Aurora TSUBASA, анонсированный ещё летом.

Изделие Type 20B выполнено в виде двухслотовой карты расширения с интерфейсом PCIe. Оно содержит восемь векторных блоков с частотой 1,6 ГГц, обеспечивающих производительность на уровне 2,45 Тфлопс FP64, и 48 Гбайт памяти HBM2 с пропускной способностью приблизительно 1,53 Тбайт/с. При этом энергопотребление находится на уровне 200 Вт. Также есть версия ускорителя Type 20A, которая имеет 10 векторных блоков и производительность 3,07 Тфлопс FP64.

Благодаря векторной архитектуре крупные объёмы данных можно обрабатывать в пределах каждого цикла. Это открывает широкие возможности при решении задач в области искусственного интеллекта, машинного обучения, интенсивных научных вычислений и пр.

Векторный ускоритель Vector Engine 2.0 может использоваться в составе стандартных серверов и рабочих станций с архитектурой х86 от сторонних поставщиков оборудования. Таким образом, заказчики смогут сформировать вычислительную платформу в соответствии со своими требованиями и объёмом финансирования. Данное решение, по словам NEC, ориентировано на предприятия малого и среднего бизнеса, у которых есть потребность в формировании платформы высокопроизводительных вычислений (HPC).

Группа компаний РСК, российский разработчик HPC-решений, представила на всемирной виртуальной суперкомпьютерной выставке SC20 целый ряд новых решений.

В частности, было объявлено, что высокоплотные и энергоэффективные вычислительные узлы «РСК Торнадо» будут поддерживать 10-нм серверные процессоры Intel с кодовым наименованием Ice Lake-SP, намеченные к выпуску в начале 2021 года. Как ожидается, новые чипы получат поддержку интерфейса PCI Express 4.0 и памяти Intel Optane DC второго поколения.

Также была представлена интеллектуальная СХД Tornado AFS с поддержкой функции высокой доступности для создания систем хранения с большим объемом данных. Решение отличается высокой надёжностью и доступностью данных благодаря объединению узлов Tornado AFS в функциональные пары, так как в случае выхода из строя одного из узлов работа обеспечивается с помощью второго.

Это обеспечивает надёжное хранение данных объёмом до 2 Пбайт в форм-факторе 2U с помощью 64-х NVMe SSD в форм-факторе E1.L. Также используются процессоры семейства Intel Xeon Scalable 2-го поколения, твердотельные диски Optane SSD и модули энергонезависимой PMem-памяти Optane DC Persistent Memory (DCPMM). В RSC Tornado AFS используется 100 % жидкостное охлаждение в режиме «горячая вода» с показателем эффективности использования электроэнергии PUE на уровне 1,04.

РСК подтвердила заявленную ранее поддержку DAOS в решениях RSC Storage on-Demand и объявила о переходе на обновлённую платформу оркестрации «РСК БазИС» для создания высокопроизводительных составных архитектур хранения данных. Это позволит вместо жёсткого регламентирования конфигурации применять компонуемый подход для управления DAOS. Использование высокопроизводительных адаптеров с поддержкой RDMA, NVMe-накопителей и памяти Optane DCPMM позволит произвести такую дезагрегацию и дальнейшую компоновку «по запросу» без снижения производительности.

Такой подход позволит заметно увеличить допустимый объем системы хранения данных благодаря отмене ограничений по объёму PMem в DAOS. При этом благодаря компонуемости, неиспользуемые в какой-то момент времени диски можно подключить к другому серверу на основе DAOS или Lustre. В дополнение можно разделить серверы с DAOS и серверы c NVMe-дисками на два пула, тем самым максимально устранив ограничения аппаратной архитектуры сервера (нехватку линий шины PCIe, используемой как накопителями, так и сетевыми адаптерами, а также физических ограничений шасси сервера по размещению дополнительных устройств и их охлаждению).

РСК также разработала пользовательский интерфейс для RSC Storage on-Demand, позволяющий быстро создать сложную многоуровневую компонуемую систему хранения «по требованию». Новый интерфейс поддерживает создание параллельных файловых систем Lustre, распределённых объектных систем хранения DAOS и их комбинаций.

Лидером в области использования графических архитектур для вычислений долгое время была NVIDIA, однако давний соперник в лице AMD вовсе не собирается сдавать свои позиции. В ответ на анонс архитектуры Ampere и ускорителей нового поколения A100 на её основе компания AMD сегодня ответила своим анонсом первого в мире ускорителя на основе архитектуры CDNA — сверхмощного процессора Instinct MI100.

Достаточно долго подход к проектированию графических чипов оставался унифицированным, однако быстро выяснилось, что то, что хорошо для игр, далеко не всегда хорошо для вычислений, а некоторые возможности для областей применения, не связанных с рендерингом 3D-графики, попросту избыточны. Примером могут служить модули растровых операций (RBE/ROP) или наложения текстур. Произошло то, что должно было произойти: слившиеся на какое-то время воедино ветви эволюции «графических» и «вычислительных» процессоров вновь начали расходиться. И новый процессор AMD Instinct MI100 относится к чисто вычислительной ветви развития подобного рода чипов.

Теперь AMD имеет в своём распоряжении две основных архитектуры, RDNA и CDNA, которые и представляют собой вышеупомянутые ветви развития GPU. Естественно, новый процессор Instinct MI100 унаследовал у своих собратьев по эволюции многое — в частности, блоки исполнения скалярных и векторных инструкций: в конце концов, всё равно, работают ли они для расчёта графики или для вычисления чего-либо иного. Однако новинка содержит и ряд отличий, позволяющих ей претендовать на звание самого мощного и универсального в мире ускорителя на базе GPU.

Схема эволюции графических процессоров: налицо дивергенция признаков

AMD в последние годы существенно укрепила свои позиции, и это отражается в создании собственной единой IP-инфраструктуры: новый чип выполнен с использованием 7-нм техпроцесса и все системы интерконнекта, как внутренние, так и внешние, в MI100 базируются на шине AMD Infinity второго поколения. Внешние каналы имеют ширину 16 бит и оперируют на скорости 23 Гт/с, однако если в предыдущих моделях Instinct их было максимум два, то теперь количество каналов Infinity Fabric увеличено до трёх. Это позволяет легко организовывать системы на базе четырёх MI100 с организацией межпроцессорного общения по схеме «все со всеми», что минимизирует задержки.

Ускорители Instinct MI100 получили третий канал Infinity Fabric

Общую организацию внутренней архитектуры процессор MI100 унаследовал ещё от архитектуры GCN; его основу составляют 120 вычислительных блоков (compute units, CU). При принятой AMD схеме «64 шейдерных блока на 1 CU» это позволяет говорить о 7680 процессорах. Однако на уровне вычислительного блока архитектура существенно переработана, чтобы лучше отвечать требованиям, предъявляемым современному вычислительному ускорителю.

В дополнение к стандартным блокам исполнения скалярных и векторных инструкций добавился новый модуль матричной математики, так называемый Matrix Core Engine, но из кремния MI100 удалены все блоки фиксированных функций: растеризации, тесселяции, графических кешей и, конечно, дисплейного вывода. Универсальный движок кодирования-декодирования видеоформатов, однако, сохранён — он достаточно часто используется в вычислительных нагрузках, связанных с обработкой мультимедийных данных.

Структурная схема вычислительных модулей в MI100

Каждый CU содержит в себе по одному блоку скалярных инструкций со своим регистровым файлом и кешем данных, и по четыре блока векторных инструкций, оптимизированных для вычислений в формате FP32 саналогичными блоками. Векторные модули имеют ширину 16 потоков и обрабатывают 64 потока (т.н. wavefront в терминологии AMD) за четыре такта. Но самое главное в архитектуре нового процессора — это новые блоки матричных операций.

Наличие Matrix Core Engines позволяет MI100 работать с новым типом инструкций — MFMA (Matrix Fused Multiply-Add). Операции над матрицами размера KxN могут содержать смешанные типы входных данных: поддерживаются режимы INT4, INT8, FP16, FP32, а также новый тип Bfloat16 (bf16); результат, однако, выводится только в форматах INT32 или FP32. Поддержка столь многих типов данных введена для универсальности и MI100 сможет показать высокую эффективность в вычислительных сценариях разного рода.

Использование Infinity Fabric 2.0 позволило ещё более увеличить производительность MI100

Каждый блок CU имеет свой планировщик, блок ветвления, 16 модулей load-store, а также кеши L1 и Data Share объёмами 16 и 64 Кбайт соответственно. А вот кеш второго уровня общий для всего чипа, он имеет ассоциативность 16 и объём 8 Мбайт. Совокупная пропускная способность L2-кеша достигает 6 Тбайт/с.

Более серьёзные объёмы данных уже ложатся на подсистему внешней памяти. В MI100 это HBM2 — новый процессор поддерживает установку четырёх или восьми сборок HBM2, работающих на скорости 2,4 Гт/с. Общая пропускная способность подсистемы памяти может достигать 1,23 Тбайт/с, что на 20% быстрее, нежели у предыдущих вычислительных ускорителей AMD. Память имеет объём 32 Гбайт и поддерживает коррекцию ошибок.

Общая блок-схема Instinct MI100

«Мозг» чипа Instinct MI100 составляют четыре командных процессора (ACE на блок-схеме). Их задача — принять поток команд от API и распределить рабочие задания по отдельным вычислительным модулям. Для подключения к хост-процессору системы в составе MI100 имеется контроллер PCI Express 4.0, что даёт пропускную способность на уровне 32 Гбайт/с в каждом направлении. Таким образом, «уютнее всего» ускоритель Instinct MI100 будет чувствовать себя совместно с ЦП AMD EPYC второго поколения, либо в системах на базе IBM POWER9/10.

Избавление от лишних архитектурных блоков и оптимизация архитектуры под вычисления в как можно более широком числе форматов позволяют Instinct MI100 претендовать на универсальность. Ускорители с подобными возможностями, как справедливо считает AMD, станут важным строительным блоком в экосистеме HPC-машин нового поколения, относящихся к экзафлопсному классу. AMD заявляет о том, что это первый ускоритель, способный развить более 10 Тфлопс в режиме двойной точности FP64 — пиковый показатель составляет 11,5 Тфлопс.

Удельные и пиковые показатели производительности MI100

В менее точных форматах новинка пропорционально быстрее, и особенно хорошо ей даются именно матричные вычисления: для FP32 производительность достигает 46,1 Тфлопс, а в новом, оптимизированном под задачи машинного обучения bf16 — и вовсе 92,3 Тфлопс, причём, ускорители Instinct предыдущего поколения таких вычислений выполнять вообще не могут. В зависимости от типов данных, превосходство MI100 перед MI50 варьируется от 1,74х до 6,97x. Впрочем, NVIDIA A100 в этих задача всё равно заметно быстрее, а вот в FP64/FP32 проигрывают.

NVIDIA представила новую версию ускорителя A100 с увеличенным вдвое объёмом HBM2e-памяти: 80 Гбайт вместо 40 Гбайт у исходной A100, представленной полгода назад. Вместе с ростом объёма выросла и пропускная способность — с 1,555 Тбайт/с до 2 Тбайт/с.

В остальном характеристики обоих ускорителей совпадают, даже уровень энергопотребления сохранился на уровне 400 Вт. Тем не менее, объём и скорость работы быстрой набортной памяти влияет на производительность ряда приложений, так что им такой апгрейд только на пользу. К тому же MIG-инстансы теперь могут иметь объём до 10 Гбайт. PCIe-варианта ускорителя с удвоенной памятью нет — речь идёт только об SXM3-версии, которая используется в собственных комплексах NVIDIA DGX и HGX-платформах для партнёров.

NVIDIA A100 80 Гбайт

Последним ориентировочно в первом квартале следующего года будут предоставлены наборы для добавления новых A100 в существующие решения, включая варианты плат на 4 и 8 ускорителей. У самой NVIDIA обновлению подверглись, соответственно, DGX A100 POD и SuperPOD for Enterprise. Недавно анонсированные суперкомпьютеры Cambridge-1 и HiPerGator на базе SuperPOD одними из первых получат новые ускорители с 80 Гбайт памяти. Ожидается, что HGX-решения на базе новой A100 будут доступны от партнёров компании — Atos, Dell Technologies, Fujitsu, GIGABYTE, Hewlett Packard Enterprise, Inspur, Lenovo, Quanta и Supermicro — в первой половине 2021 года.

Но, пожалуй, самый интересный анонс касается новой рабочей станции NVIDIA DGX STATION A100, которую как раз и можно назвать настольным «суперкомпьютером». В ней используются четыре SXM3-ускорителя A100 с не требующей обслуживания жидкостной системой охлаждения и полноценным NVLink-подключением. Будут доступны две версии, со 160 или 320 Гбайт памяти с 40- и 80-Гбайт A100 соответственно. Базируется система на 64-ядерном процессоре AMD EPYC, который можно дополнить 512 Гбайт RAM.

Для ОС доступен 1,92-Тбайт NVMe M.2 SSD, а для хранения данных — до 7,68 Тбайт NVMe U.2 SSD. Сетевое подключение представлено двумя 10GbE-портами и выделенным портом управления. Видеовыходов четыре, все mini Display Port. DGX STATION A100 отлично подходит для малых рабочих групп и предприятий. В том числе благодаря тому, что функция MIG позволяет эффективно разделить ресурсы станции между почти тремя десятками пользователей. В продаже она появится у партнёров компании в феврале следующего года.

Вероятно, все выпускаемые сейчас A100 c увеличенным объёмом памяти идут на более важные проекты. Новинкам предстоит конкурировать с первым ускорителем на базе новой архитектуры CDNA — AMD Instinct MI100.

Мощные многоядерные процессоры, могущие служить основой суперкомпьютерных комплексов и кластерных систем могут разрабатывать, а тем более производить, не так уж много стран. Но любое государство, претендующее на независимость в IT, хорошо понимает, что в современном мире такая возможность может оказаться ключевой. Именно поэтому создан консорциум European Processor Initiative, именно для этого КНР, Япония и Россия разрабатывают свои многоядерные чипы. Теперь в игру вступает и Южная Корея.

Концепция процессора для сферы супервычислений может отличаться кардинально: так, Европа и Япония предпочитают архитектуру ARM, Европа присматривается и к RISC-V, а Россия делает основную ставку на VLIW (семейство «Эльбрус»). Японские процессоры Fujitsu A64FX тоже основаны на ARM, но заметно отличаются от всех остальных чипов: набор инструкций SVE, HBM-память и встроенный интерконнект.

Южнокорейский институт электроники и телекоммуникаций (ETRI), ведущий свой проект совместно с ARM, объявил о том, что стал ещё на шаг ближе к созданию собственного уникального процессора класса HPC. Уникальность южнокорейской разработки в том, что она должна обеспечивать как высокую производительность в традиционных суперкомпьютерных задачах, обычно использующих вычисления двойной точности (FP64), так и невысокий уровень энергопотребления в «низкоточных» задачах (инференс, машинное обучение и тому подобные сценарии).

Спецификации, поставленные перед южнокорейскими разработчиками, довольно серьёзны: финальный вариант процессора должен обеспечивать 2,5-кратное превосходство над классическими ускорителями (обычно на базе графических чипов), но при этом быть на 60% экономичнее них. Это должно достигаться за счёт уникальной реализации управления питанием и тактовыми частотами отдельных компонентов процессора. Речь идёт как об аппаратной составляющей, так и о разработке собственного программного стека, позволяющего тонко манипулировать режимами работы нового ЦП.

Заявлена возможность интеграции собственных блоков ускорителей, совместимых с уже существующими фреймворками за счёт поддержки OpenMP и OpenCL. Процессор в полной мере сохранит классический режим вычислений с двойной точностью. Текущий прототип получил название K-AB21, причём AB означает «Artificial Brain» (искусственный мозг) — разработчики заявляют, что за счет активного использования матричных ядер (XPU) им удалось достичь производительности 16 Тфлопс на процессор. Это обещает до 1600 Тфлопс на стойку. Процессор с такой производительностью должен открыть Южной Корее дорогу к собственным суперкомпьютерам экзафлопсного класса.

Компоновкой K-AB21 отчасти напоминает Fujitsu A64FX, поскольку также предусматривает наличие пула HBM2 в виде четырёх сборок, однако это не единственная его память. HBM выступает скорее в роли ещё одного уровня кеша, а основной объём составляют модули DDR5. Вычислительная часть состоит из классических ARM-ядер Zeus и многопоточных масштабируемых ядер XPU собственной разработки ETRI. Их-то разработчики и называют «матричными ядрами», поскольку работа с матричной математикой главная задача этих ядер.

Группы таких ядер, называемые доменами XEMC на схеме (всего их в каждом процессоре 4), имеют свой MMU, а также собственные подсистемы кешей и программируемых блоков логики с поддержкой SMT. За соединение частей процессора между собой отвечает внутренняя сеть с ячеистой (mesh) топологией. Текущая реализация K-AB21 также включает в себя шесть контроллеров шины PCI Express 5.0, каждый на 16 линий.

В настоящее время разработчики заняты финализацией отдельных элементов дизайна K-AB21, но в целом разработка близка к завершению. Полноценная реализация «в кремнии» ожидается к концу 2021 года, что для проекта такого масштаба достаточно быстро и позволит Южной Корее вовремя войти в эру суперкомпьютеров экза-класса.

В настоящее время самым мощным южнокорейским кластером является Nurion, занимающий 17 место в Top500. Однако это система Cray CS500 на базе Intel Xeon Phi 7250, которая целиком базируется на технологиях США, а выпуск собственного HPC-процессора позволит Южной Корее стать более независимой в этом аспекте.

Финальная партия Intel Xeon Phi была отгружена летом этого года, хотя сам закат продуктов на базе архитектуры MIC (Many Integrated Core) начался за несколько лет до этого. Теперь же можно сказать, что в их истории поставлена последняя точка — из основной ветки ядра Linux 5.10 поддержка этих процессоров убрана уже в rc2.

В ядре Linux поддержка MIC появилась в 2013 году, и Intel очень активно развивала её, почти втрое увеличив объём кодовой базы. Однако в последние годы развитие прекратилось и код остался фактически заброшенным. Связано это, понятное дело, с уходом ускорителей с рынка, где они не стали массовыми, проиграв конкуренцию NVIDIA как в HPC, так и в остальных сегментах.

Intel последовательно отменила выпуск следующего поколения MIC и продуктов всех прошлых поколений Xeon Phi, переключившись на создание универсальной архитектуры GPU. HPC-ускорители на её базе должны появиться в скором времени. Шине Intel Omni-Path, которая была непосредственно интегрирована в некоторые поздние модели Xeon Phi, повезло больше — после отказа Intel разработки были переданы свежесозданной Cornelis Networks.

Тем не менее, кое-какое наследие MIC в ядре всё же может сохраниться. Речь идёт подсистеме VOP (VirtIO over PCIe), которая решает некоторые проблемы виртуализации PCI Express и для устройств других вендоров. Однако в текущем она ориентирована только на поддержку продуктов и драйверов Intel, и сможет вернуться в ядро Linux лишь после доработки.

Мир сетевых карт становится умнее. Это следующий шаг в дезагрегации ресурсов центров обработки данных. Наличие расширенных возможностей сетевых карт позволяет разгрузить центральный процессор, при этом специализированные сетевые адаптеры обеспечивают более совершенные функции и безопасность. В этой новости мы познакомим вас сразу с двумя адаптерами: Silicom SmartNIC N5010 и Inventec SmartNIC C5020X.

Silicom FPGA SmartNIC N5010 предназначена для систем крупных коммуникационных провайдеров. Операторы все чаще стремятся заменить проприетарные форм-факторы от поставщиков телекоммуникационного оборудования на более стандартные варианты. В рамках этого мы видим, что производители ПЛИС не прочи освоить и эту нишу.

В Silicom FPGA SmartNIC N5010 используется Intel Stratix 10 DX с 8 Гбайт памяти HBM. Поскольку пропускная способность памяти становится все большим аспектом производительности системы, HBM будет продолжать распространяться за пределы графических процессоров и FPGA. В SmartNIC и DPU память HBM может использоваться для размещения индексных таблиц поиска и других функций для интенсивных сетевых нагрузок. Помимо HBM SmartNIC N5010 имеет еще 32 Гбайт памяти DDR4 ECC. SmartNIC N5010 потребляет до 225 Вт, что предполагает несколько вариантов исполнения карты, в том числе и с активным охлаждением.

Самая интересная особенность новой карты — 4 сетевых порта по 100 Гбит/с. На плате SmartNIC N5010 установлены две базовые сетевые карты Intel E810 (Columbiaville). На приведенной схеме можно заметить, что используется интерфейс PCIe Gen4 x16, причем их тут сразу два. Для работы четырех 100GbE-портов уже недостаточно одного интерфейса PCIe 4.0 x16. Второй порт PCIe 4.0 x16 может быть подключен через дополнительный кабель к линиям второго процессора, чтобы избежать межпроцессорного взаимодействия для передачи данных.

Вторая новинка, Inventec FPGA SmartNIC C5020X, совмещает на одной плате процессор Intel Xeon D и FPGA Intel Stratix 10. Этот адаптер предназначен для разгрузки центрального процессора в серверах крупных облачных провайдеров. На плате установлен процессор Intel Xeon D-1612 с 32-Гбайт SSD и 16 Гбайт DDR4, подключение к ПЛИС Intel Stratix 10 DX 1100 осуществляется через PCIe 3.0 x8. Нужно отметить, что FPGA Stratix имеет свои собственные 16 Гбайт памяти DDR4, а также обеспечивает сетевые подключения 25/50 Гбит/с и оснащен интерфейсом PCIe 4.0 x8, через который адаптер подключается к хосту.

У Inventec уже есть решение на базе Arm (Inventec X250), которое использует ПЛИС Arria 10 GX660 вместе с сетевым адаптером Broadcom Stingray BCM8804, которое имеет аналогичный форм-фактор и TPD не более 75 Вт. Однако для некоторых организаций наличие единой x86 платформы, включая SmartNIC, упрощает развертывание, поэтому вариант C5020X для таких компаний более предпочтителен.

Решение получилось очень интересным, однако вряд ли его можно назвать адаптером для массового рынка, как Intel Columbiaville. На примере этого адаптера Intel показала, что может объединить элементы своего портфеля для создания комплексных решений. Inventec FPGA SmartNIC C5020X является хорошей альтернативой предложению на базе Broadcom, что позволит крупным облачным провайдерам диверсифицировать свои платформы.

Несмотря на то, что обе новинки классифицируются как «умные» сетевые адаптеры SmartNIC, вторая, пожалуй, уже ближе к DPU, если сравнивать её с адаптерами NVIDIA DPU, в которых сетевая часть дополнена Arm-процессором и GPU-ускорителем. В данном случае есть и x86-ядра общего назначения, и ускоритель, хотя и на базе ПЛИС. Впрочем, устоявшегося определения DPU и списка критериев соответствия этому классу процессоров пока нет.

Президент неправительственной организации радиолюбителей Amateur Radio Digital Communications (ARDC) из Калифорнии (США) Фил Карн (Phil Karn, KA9Q), подтвердил, что ARDC получила $108 млн от Amazon за 4 млн адресов IPv4.

С момента выделения любительскому радио в середине 1980-х годов сети 44 (44.0.0.0/8), также известной как AMPRNet, она использовалась радиолюбителями для проведения научных исследований и экспериментов с цифровыми коммуникациями по радио с целью продвижения современного уровня любительских радиосетей и обучения радиолюбителей этим методам. Этот процесс координирует некоммерческая организация ARDC.

Блок (44.192.0.0/10) примерно из четырех млн IP-адресов AMPRNet из 16 млн доступных был продан Amazon организацией ARDC в середине 2019 года, но лишь сейчас была объявлена стоимость сделки. Amazon заплатила ARDC примерно $27 за каждый IPv4-адрес.

«Соглашение о неразглашении информации с Amazon, которое касалось продажи наших избыточных IP-адресов, требовало от нас не сообщать точные суммы в долларах до тех пор, пока мы не обязаны по закону раскрывать их в наших ежегодных налоговых декларациях, аудиторских и финансовых отчетах. Они только что были обнародованы и доступны в Интернете на веб-сайте генерального прокурора Калифорнии (поскольку ARDC зарегистрирована в Калифорнии). Вы также можете получить некоторую справочную информацию в нашей статье в Википедии», — сообщил Фил Карн в посте на сайте AMSAT Bulletin Board (AMSAT-BB).

Он пообещал, что организация будет ежегодно выделять из полученной суммы порядка $5 млн на интернет- и радиолюбительские цифровые коммуникационные проекты. «На сегодняшний день мы выделили около $2,5 млн в виде грантов, так что мы только начинаем», — добавил глава ARDC.

Компания IBM, изначально сделавшая себе имя благодаря выпуску корпоративного оборудования, делает ещё один шаг в сторону от этого наследия, углубляясь в мир облачных сервисов. Сегодня компания объявила о решении выделить подразделение управляемых инфраструктурных услуг в отдельную публичную компанию с годовой выручкой в $19 млрд, чтобы сосредоточиться на новых возможностях гибридных облачных приложений и искусственного интеллекта.

Как сообщил генеральный директор IBM Арвинд Кришна (Arvind Krishna), процесс создания новой компании с условным названием NewCo (новая компания) будет завершён к концу 2021 года. У неё будет 90 тыс. сотрудников, 4600 крупных корпоративных клиентов в 115 странах, портфель заказов в размере $60 млрд, «и более чем в два раза больше, чем у ближайшего конкурента» присутствие в области инфраструктурных услуг.

Gleb Garanich/Reuters

В число конкурентов новой компании входят BMC и Microsoft. Остающийся у IBM после выделения новой компании бизнес в настоящее время приносит её около $59 млрд годового дохода.

Услуги инфраструктуры включают в себя ряд управляемых сервисов, основанных на устоявшейся инфраструктуре и связанной с ней цифровой трансформации. Они включают в себя, в том числе тестирование и сборку, а также разработку продуктов и лабораторные сервисы.

Этот шаг является значительным сдвигом для компании и подчеркивает большие изменения в том, как ИТ-инфраструктура предприятия развивалась и, похоже, продолжит меняться в будущем.

IBM делает ставку на то, что устаревшая инфраструктура и ее обслуживание, продолжая приносить чистую прибыль, не будут расти, как это было в прошлом, и по мере того, как компания продолжит модернизацию или «цифровую трансформацию», она будет всё больше обращаться к внешней инфраструктуре и использованию облачных сервисов как для ведения своего бизнеса, так и для создания сервисов, взаимодействующих с потребителями.

Объявление было сделано через год после того, как IBM приобрела компанию Red Hat, предлагающую ПО с открытым исходным кодом, за $34 млрд, рассчитывая перевести большую часть своего бизнеса в облачные сервисы.

«Я очень рад предстоящему пути и огромной ценности, которую мы создадим, если две компании будут сосредоточены на том, что у них получается лучше всего, — отметил в своем заявлении Арвинд Кришна. — Это принесёт пользу нашим клиентам, сотрудникам и акционерам и выведет IBM и NewCo на траекторию улучшенного роста».

«IBM сосредоточена на возможности создания гибридного облака стоимостью $1 трлн, — сказал Кришна. — Потребности клиентов в покупке приложений и инфраструктурных услуг разнятся, в то время как внедрение нашей гибридной облачной платформы ускоряется. Сейчас подходящее время для создания двух лидирующих на рынке компаний, сосредоточенных на том, что у них получается лучше всего. IBM сосредоточится на своей открытой гибридной облачной платформе и возможностях ИИ. NewCo будет более гибко проектировать, управлять и модернизировать инфраструктуру самых важных организаций мира. Обе компании будут двигаться по траектории улучшенного роста с большей способностью сотрудничать и использовать новые возможности, создавая ценность для клиентов и акционеров».

На конференции GTC 2020 компания NVIDIA анонсировала два новых ускорителя: RTX A6000 и A40. Оба являются практически идентичными копиями, но отличаются исполнением — A40 представляет собой привычную полноразмерную двухслотовую карту для серверов с пассивным охлаждением и энергопотреблением 300 Вт.

A40 базируется на 8-нм чипе GA102 (10752 CUDA-ядра, 336 Tensor-ядер и 84 RT-ядра), дополненным 48 Гбайт памяти GDDR6 ECC и 384-бит шиной. Наличие NVLink3 позволяет объединить две карты, получив 96 Гбайт общей RAM. Для подключения к хостовой системе используется PCIe 4.0 x16. Увы, частот памяти и ядра, а также уровень производительности компания пока не приводит.

Новинка ориентирована на 3D/CAM и другие системы моделирования и визуализации в виртуализированных окружениях — как и у старшего собрата в A40 есть поддержка до 7 vGPU с объёмом памяти от 1 до 48 Гбайт. А вот поддержки MIG, судя по всему, пока нет. Тем не менее, прочие функциональные блоки никуда не делись, так что карту можно использовать для вычислений и машинного обучения. Также есть один блок кодирования и два блока декодирования видео, которые поддерживают в том числе и AV1.

Из любопытных особенностей отметим, что для питания используется CPU-коннектор ESP (4+4), а не восьмиконтактный PCIe. Кроме того, карта имеет три видеовыхода DisplayPort 1.4, которые по умолчанию отключены — в сервере они всё равно не нужны. Их можно принудительно включить, но тогда будет недоступна функция vGPU. Также в A40 имеется отдельный крипточип CEC 1712 для Secure Boot и прочих функций безопасности, а сама она соответствует NEBS Level 3, что даёт возможность сертифицировать устройства с ней для использования в промышленных (и прочих неблагоприятных) условиях.

Поставки новинки начнутся в первом квартале следующего года. Впрочем, как и прежде, она будет ориентирована на OEM-поставщиков оборудования, поэтому увидим мы её скорее в составе готовых продуктов и облаках, а не на полках магазинов.