Dell Technologies объявила о планируемом отделении VMware. В результате сделки появятся две отдельные компании, которые продолжат совместно разрабатывать решения для клиентов в рамках заключённого коммерческого соглашения. Во владении Dell сейчас находится 80,6-% доля в VMware, при этом разница в рыночной оценке стоимости обеих компаний велика, и она не в пользу Dell.

Ожидается, что данная сделка будет завершена в четвёртом квартале 2021 года при соблюдении определённых условий, включая получение положительного судебного решения Налогового управления США с заключением о том, что сделка будет квалифицирована как не облагаемая федеральным подоходным налогом для акционеров Dell Technologies. Более простым вариантом была бы прямая продажа акций VMware, но в этом случае Dell будет вынуждена выплатить многомиллиардные отчисления государству.

После всестороннего анализа возможных стратегических вариантов стороны определили, что выделение VMware упростит структуру капитала и создаст дополнительную долгосрочную стоимость. При закрытии сделки VMware распределит специальные денежные дивиденды в размере $11,5–12 млрд среди всех акционеров VMware, включая саму Dell Technologies. Исходя из того, что в настоящее время Dell Technologies владеет 80,6 % акций VMware, она получит примерно $9,3–9,7 млрд. Компания намерена использовать полученные средства для выплаты долга, что обеспечит ей высокие инвестиционные рейтинги.

При закрытии сделки акционеры Dell Technologies получат примерно 0,44 акции VMware за каждую принадлежащую им акцию Dell Technologies, исходя из количества акций, находящихся в обращении сегодня. VMware перейдёт от многоклассовой к одноклассовой структуре акций, в то время как структура акций Dell Technologies останется прежней.

Сообщается, что Dell Technologies и VMware заключат коммерческое соглашение, которое сохранит уникальные и дифференцированные подходы компаний к совместной разработке критически важных решений и согласованию продаж и маркетинговой деятельности. VMware продолжит использовать финансовые сервисы Dell Financial Services для поддержки клиентов в проведении цифровой трансформации.

После завершения выделения Майкл Делл (Michael Dell) останется председателем и главным исполнительным директором Dell Technologies, а также председателем совета директоров VMware. Зейн Роу (Zane Rowe) останется временным генеральным директором VMware, а совет директоров VMware оставят без изменений.

Dell Technologies в будущем сосредоточится на:

• Дальнейшем укреплении лидирующих позиций в области технологических инфраструктур и на клиентских рынках.
• Выходу на новые области роста, такие как гибридное облако, периферия, 5G, телекоммуникации и управление данными.
• Обеспечению современного клиентского опыта по модели работы из любого места, в том числе быстрому переходу к облачным моделям эксплуатации и потребления в рамках инициативы APEX.

Тайваньская компания Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) приостановила поставку чипов по новым заказам китайской компании Phytium, которая на прошлой неделе была добавлена властями США в «чёрный» список Министерства торговли. Внесение компаний в этот перечень означает запрет для американских компаний на работу с ними и предоставление продуктов или услуг без получения соответствующих лицензий.

Иностранные компании, такие как TSMC, теоретически могут продолжать работать с компаниями из «чёрного списка», но США могут оказывать на них давление через их американских поставщиков. Например, когда США занесли Huawei в «чёрный» список, TSMC была вынуждена отказаться от сотрудничества с ней, поскольку многие ключевые технологии, лежащие в основе её производственных процессов, были разработаны американскими фирмами.

Пока неясно, оказывалось ли сейчас подобное давление на TSMC, и были ли ею прекращены поставки остальным шести суперкомпьютерным китайским фирмам из «чёрного» списка. Как сообщает South China Morning Post, TSMC выполнит заказы, размещённые Phytium до внесения в «чёрный список», но больше поставлять ей чипы не будет.

Прототип Tianhe-3. Фото: Xinhua

Предполагается, что Phytium стоит за развёртыванием систем высокопроизводительных вычислений для китайского военно-промышленного комплекса, использующего её разработки при создании гиперзвуковых ракет. Компания сотрудничает с Оборонным научно-техническим университетом Народно-освободительной армии Китая (NUDT), который ранее создал суперкомпьютеры Tianhe-1 и Tianhe-2, в своё время занимавшие первые строчки рейтинга TOP500.

Tianhe-3, один из трёх проектов китайских суперкомпьютеров экзафлопсного класса, должен был быть закончен в прошлом году, однако осенью было объявлено, что из-за пандемии коронавируса сроки сдвигаются. Летом 2020 года в распоряжении исследователей уже был прототип новой машины, имевший теоретическую производительность 3,146 Пфлопс. Он включал 512 плат с тремя процессорами Phytium MT2000+ и 128 плат с четырьмя Phytium FT2000+.

Точные параметры этих 7-нм Arm-чипов не приводятся, но в одной из свежих научных публикаций упоминается, что на каждый 64-ядерный FT2000+ в прототипе Tianhe-3 приходилось 64 Гбайт RAM. А каждый MT2000+ можно поделить на четыре NUMA-узла с 32 ядрами и 16 Гбайт RAM, то есть, судя по описанию, это 128-ядерный чип, о котором ранее ничего не было известно. Теперь же судьба этих CPU и суперкомпьютера Tianhe-3 и вовсе под вопросом.

Компания NVIDIA в рамках конференции GPU Technology Conference 2021 анонсировала ускорители A10 и A30, предназначенные для обработки приложений искусственного интеллекта и других задач корпоративного класса.

Модель NVIDIA A10 использует 72 ядра RT и может оперировать 24 Гбайт памяти GDDR6 с пропускной способностью до 600 Гбайт/с. Максимальное значение TDP составляет 150 Вт. Новинка выполнена в виде полноразмерной карты расширения с интерфейсом PCIe 4.0: в корпусе сервера устройство займёт один слот расширения. Производительность в вычислениях одинарной точности (FP32) заявлена на уровне 31,2 терафлопса. Новинку можно рассматривать как замену NVIDIA T4.

Модель NVIDIA A30, в свою очередь, получила исполнение в виде двухслотовой карты расширения с интерфейсом PCIe 4.0. Задействованы 24 Гбайт памяти HBM2 с пропускной способностью до 933 Гбайт/с. Показатель TDP равен 165 Вт. Обе новинки используют архитектуру Ampere с тензорными ядрами третьего поколения.

Решения подходят для применения в серверах массового сегмента, рабочих станциях, а также в составе платформы NVIDIA EGX и для периферийных вычислений.

Компания NVIDIA представила сегодня акселератор корпоративного класса A16: анонс новинки состоялся в рамках мероприятия GPU Technology Conference 2021. Ускоритель поможет в организации дистанционной работы, что актуально в текущей эпидемиологической обстановке. В такой ситуации востребованы платформы виртуальных рабочих столов (VDI).

В инфраструктуре VDI среды виртуальных рабочих мест размещаются на централизованном сервере и развёртываются по запросу. Для поддержания работы таких систем как раз и предназначен ускоритель NVIDIA A16. Решение объединяет четыре графических процессора с архитектурой Ampere. Также имеются аппаратные (де-)кодеры NVENC (x4) и NVDEC (x8).

Используется 64 Гбайт памяти GDDR6 — по 16 Гбайт на процессор.Устройство позволяет формировать виртуальные GPU (vGPU) с памятью объёмом 1, 2, 4, 8 или 16 Гбайт. Имеется поддержка технологий NVIDIA Virtual PC (vPC), Virtual Applications (vApps), RTX Workstation (vWS), Virtual Compute Server (vCS).

Ускоритель выполнен в виде карты расширения с интерфейсом PCIe 4.0. В компьютерном корпусе новинка займёт два слота. Для дополнительного питания служит 8-контактный разъём; заявленный показатель TDP — 250 Вт. Поставки акселератора NVIDIA A16 начнутся в текущем году. Более точные сроки начала продаж и стоимость разработчик раскроет позднее.

В рамках GTC’21 NVIDIA анонсировала Arm-процессоры Grace серверного класса, которые станут компаньонами будущих ускорителей компании. Это не означает полный отказ от x86-64, но это позволит компании предложить клиентам более глубоко оптимизированные, а, значит, и более быстрые решения. NVIDIA говорит, что новый CPU позволит на порядок повысить производительность систем на его основе в ИИ и HPC-задачах в сравнении с современными решениями.

Процессор назван в честь Грейс Хоппер (Grace Hopper), одного из пионеров информатики и создательницы целого ряда основополагающих концепций и инструментов программирования. И это имя нам уже встречалось в контексте NVIDIA — в конце 2019 года компания зарегистрировала торговую марку Hopper для MCM-решений.

Компания не готова раскрыть полные технически характеристики новинки, которая станет доступна в начале 2023 года, но приводит некоторые интересные детали. В частности, процессор будет использовать Arm-ядра Neoverse следующего поколения (надо полагать, уже на базе ARMv9), которые позволят получить в SPECrate2017_int_base результат выше 300. Для сравнения — система с парой современных AMD EPYC 7763 в том же бенчмарке показывает результат на уровне 800.

Вторая особенность Grace — использование памяти LPDRR5X (с ECC, естественно). В сравнении с DDR4 она будет иметь вдвое большую пропускную способность (ПСП) и в 10 раз меньшее энергопотребление. Число и скорость каналов памяти не уточняются, но говорится о суммарной ПСП в более чем 500 Гбайт/с на процессор. А у того же EPYC 7763 теоретический пик ПСП чуть больше 200 Гбайт/с. Очевидно, что другие процессоры к моменту выхода NVIDIA Grace тоже увеличат и производительность, и пропускную способность памяти. Гораздо более интересный вопрос, сколько линий PCIe 5.0 они смогут предложить. Если допустить, что у них будет 128 линий, то общая скорость для них составит чуть больше 500 Гбайт/с.

И NVIDIA этого мало — процессоры Grace получат прямое, кеш-когерентное подключение к GPU по NVLInk 4.0 (14x) с суммарной пропускной способностью боле 900 Гбайт/с. GPU тоже, как и прежде, будут общаться напрямую друг с другом по NVLink. Скорость связи между двумя CPU превысит 600 Гбайт/с, а в сборке из четырёх модулей CPU+GPU суммарная скорость обмена данными между системной памятью процессоров и GPU в такой mesh-сети составит 2 Тбайт/с. Но самое интересное тут то, что у памяти CPU (LPDDR5X) и GPU (HBM2e) в такой системе будет единое адресное пространство. Собственно говоря, таким образом компания решает давно назревшую проблему дисбаланса между скоростью обмена данными и доступным объёмом памяти в различных частях вычислительного комплекса.

Для сравнения можно посмотреть на архитектуру нынешних DGX A100 или HGX. У каждого ускорителя A100 есть 40 или 80 Гбайт набортной памяти HBM2e (1555 или 2039 Гбайт/с соответственно) и NVLInk-подключение на 600 Гбайт/c, которое идёт к коммутатору NVSwitch, имеющего суммарную пропускную способность 1,8 Тбайт/с. Всего таких коммутаторов шесть, а объединяют они восемь ускорителей. Внутри этой NVLInk-фабрики сохраняется достаточно высокая скорость обмена данными, но как только мы выходим за её пределы, ситуация меняется.

Схема NVIDIA DGX A100. Источник: Microway

Каждый ускоритель A100 имеет второй интерфейс — PCIe 4.0 x16 (64 Гбайт/с), который уходит к PCIe-коммутатору, каковых в DGX A100 имеется четыре. Коммутаторы, в свою очередь, объединяют между собой сетевые 200GbE-адаптеры (суммарно в дуплексе до 1,6 Тбайт/с для связи с другими DGX A100), NVMe-накопители и CPU. У каждого CPU может быть довольно много памяти (от 512 Гбайт), но её скорость ограничена упомянутыми выше 200 Гбайт/c.

Узким местом во всей этой схеме является как раз PCIe, поэтому переход исключительно на NVLInk позволит NVIDIA получить большой объём памяти при сохранении приемлемой ПСП, не тратясь лишний раз на дорогую локальную HBM2e у каждого GPU. Впрочем, если компания не переведёт на NVLink и собственные будущие DPU Bluefield-3 (400GbE), которые будут скармливать связке CPU+GPU по, например, GPUDirect Storage данные из внешних NVMe-oF хранилищ и объединять узлы DGX POD, то PCIe 5.0 в составе Grace стоит ждать. Это опять-таки упростит и повысит эффективность масштабирования.

В целом, всё это необходимо из-за быстрого роста объёма ИИ-моделей — в GPT-3 уже 175 млрд параметров, а в течение пары лет можно ожидать модели уже с 0,5-1 трлн параметров. Им потребуются не только новые решения для обучения, но и для инференса. То же касается и физических расчётов — модели становятся всё больше и требовательнее + ИИ здесь тоже активно внедряется. Параллельно с разработкой Grace NVIDIA развивает программную экосистему вокруг Arm и своих решений, готовя почву для будущих систем на их основе.

Одной из такой систем станет суперкомпьютер Alps в Швейцарском национальном компьютерном центре (Swiss National Computing Centre, CSCS), который придёт на смену Piz Daint (12 место в нынешнем рейтинге TOP500). Этот суперкомпьютер серии HPE Cray EX, в частности, сможет в семь раз быстрее обучить модель GPT-3, чем машина NVIDIA Selene (5 место в TOP500). Впрочем, на нём будут выполняться и классические HPC-задачи в области метеорологии, физики, химии, биологии, экономики и так далее. Ввод в эксплуатацию намечен на 2023 год. Тогда же в США появится аналогичная машина от HPE в Лос-Аламосской национальной лаборатории (LANL). Она дополнит систему Crossroads, использующую исключительно процессоры Intel Xeon Sapphire Rapids.

Идея «сопроцессора данных», озвученная всерьёз в 2020 году компанией Fungible, продолжает активно развиваться и прокладывать себе дорогу в жизнь. На конференции GTC 2021 корпорация NVIDIA анонсировала новое поколение «умных» сетевых карт BlueField-3, способное работать на скорости 400 Гбит/с.

Изначально серия ускорителей BlueField разрабатывалась компанией Mellanox, и одной из целей создания столь продвинутых сетевых адаптеров стала реализация концепции «нулевого доверия» (zero trust) для сетевой инфраструктуры ЦОД нового поколения. Адаптеры BlueField-2 были анонсированы в начале прошлого года. Они поддерживали два 100GbE-порта, микросегментацию, и могли осуществлять глубокую инспекцию пакетов полностью автономно, без нагрузки на серверные ЦП. Шифрование TLS/IPSEC такие карты могли выполнять на полной скорости, не создавая узких мест в сети.

Кристалл BlueField-3 не уступает в сложности современным многоядерным ЦП — 22 млрд транзисторов

Но на сегодня 100 и даже 200 Гбит/с уже не является пределом мечтаний — провайдеры и разработчики ЦОД активно осваивают скорости 400 и 800 Гбит/с. Столь скоростные сети требуют нового уровня производительности от DPU, и NVIDIA вскоре сможет предложить такой уровень: на конференции GTC 2021 анонсировано новое, третье поколение карт BlueField.

Если BlueField-2 могла похвастаться массивом из восьми ядер ARM Cortex-A72, объединённых когерентной сетью, то BlueField-3 располагает уже шестнадцатью ядрами Cortex-A78 и в четыре раза более мощными блоками криптографии и DPI. Совокупно речь идёт о росте производительности на порядок, что позволяет новинке работать без задержек на скорости 400 Гбит/с — и это первый в индустрии адаптер класса 400GbE со столь продвинутыми возможностями, поддерживающий, к тому же, стандарт PCI Express 5.0. Известно, что столь быстрым сетевым решениям PCIe 5.0 действительно необходим.

С точки зрения поддерживаемых возможностей BlueField-3 обратно совместим с BlueField-2, что позволит использовать уже имеющиеся наработки в области программного обеспечения для DPU. Одновременно с анонсом нового DPU компания представила и открытую программную платформу DOCA, упрощающую разработку ПО для таких сопроцессоров, поскольку они теперь занимаются не просто обработкой сетевого трафика, а оркестрацией работы серверов, приложений и микросервисов в рамках всего дата-центра.

В настоящее время NVIDIA сотрудничает с такими крупными поставщиками серверных решений, как Dell EMC, Inspur, Lenovo и Supermicro, со стороны разработчиков ПО интерес к BlueField проявляют Canonical, VMWare, Red Hat, Fortinet, NetApp и ряд других компаний. О массовом производстве BlueField-3 речи пока не идёт, поставка малыми партиями ожидается в первом квартале 2022 года, но карты BlueField-2 доступны уже сейчас. А в 2024 году появятся BlueField-4 с портами 800 Гбит/с.

В прошлом году VMware выпустила первую экспериментальную версию ESXi для Arm-процессоров. Следует отметить, что перенос ESXi на Arm является огромной технической задачей не только потому, что ESXi — большая кодовая база со множеством технических тонкостей, но и потому что семантика, лежащая в основе процессоров Arm, сильно отличается от архитектуры x86.

Как сообщили в VMware, это потребовало тщательного тестирования и доработки, чтобы гарантировать, что ESXi работает как на Arm, так и на x86-платформах, сохраняя при этом высокие стандарты ESXi. Тем не менее, работа на Arm-версией продолжается, и на днях компания представила очередной минорный релиз ESXi Arm Edition 1.3.

Источник изображения: vmware.com

Обновление включает в себя несколько новых функций и компонентов, и требует новой установки. Как сообщила компания, обновление представляет собой оценочную программу, предназначенную для корпоративных архитекторов, которые рассматривают возможность виртуализации рабочих нагрузок на Arm, а также для команд разработчиков и тестировщиков, ищущих способ развернуть свои рабочие среды на Arm, и для профессионалов, которые просто хотят изучить возможности ESXi-Arm.

Основные особенности ESXi Arm fling v1.3:

• Улучшенная совместимость оборудования (различные исправления ошибок и улучшения);
• Добавлена экспериментальная поддержка процессоров Ampere Altra (только для систем с одним сокетом);
• Поддержка ACPI для виртуальных машин;
• Поддержка NVMe и PVSCSI Boot в vEFI;
• Возможность обходного решения для загрузки ISO на некоторых серверах Arm;
• Устранение сбоя VMM для новых гостевых ОС и систем на базе Neoverse N1;
• Улучшенная виртуализация гостевого контроллера прерываний;
• Улучшенная виртуализация PMU;
• Улучшенная поддержка ВМ, использующих прямой порядок байтов (big endian).

Американская компания Cisco, один из крупнейших в мире поставщиков сетевого оборудования, завершила сделку по поглощению Acacia Communications — разработчика оптических компонентов. Слияние позволит Cisco укрепить позиции на рынке кремниевой фотоники.

Напомним, что Cisco сообщила о планах по покупке Acacia ещё в 2019 году. Тогда говорилось, что сумма сделки составит приблизительно $2,6 млрд. Однако первоначальные условия впоследствии изменились. Так, в январе нынешнего года Acacia объявила о расторжении договора с Cisco: причиной стало то, что сделка в обозначенные сроки не получила одобрения Государственного управления по регулированию рынка Китайской Народной Республики (SAMR). В свою очередь, Cisco обратилась в суд, настаивая на завершении слияния.

Источник изображения: Cisco

Позднее компании смогли найти общий язык, правда, сумма сделки значительно выросла, составив $4,5 млрд. И вот теперь сообщается, что слияние завершено. Поглощение поможет Cisco расширить ассортимент продукции для построения высокоскоростных сетей передачи данных. Речь, в частности, идёт об оборудовании класса 400G и выше.

Корпорация Microsoft начала поставки любопытного серверного решения — центра обработки данных Azure Modular Data Center (MDC), все составляющие которого заключены в стандартный 40-футовый контейнер. Такое исполнение позволяет перевозить систему на различных видах транспорта и быстро вводить в эксплуатацию.

ЦОД может быть развёрнут в любом месте, где есть подходящая площадка для установки контейнера и электрическая сеть необходимой мощности. Более того, питание может подаваться от дизельных генераторов. ЦОД и всё его оборудование сконструированы так, чтобы пережить и транспортировку, и эксплуатацию в не самых благоприятных условиях.

Система позволяет получить доступ к вычислительным мощностям облака Azure. Контейнерный ЦОД может функционировать в суровом климате, обеспечивая бесперебойную работу критически важной инфраструктуры. Платформа MDC может использоваться, к примеру, в центрах гуманитарной помощи, передвижных пунктах управления, а также на территориях предприятий добывающей промышленности.

MDC может работать как полностью автономно, так и в связке с «большим» облаком Azure. Причём предусмотрена возможность использования спутниковых средств связи — на случай перебоев в основном интернет-канале. Собственно говоря, именно в рамках совместного со SpaceX проекта Azure Space и были анонсированы эти ЦОД.

Внутри контейнера размещены три серверных блока, каждый из которых содержит две стойки 42U с коммутаторами и контроллерами. На каждый блок приходится 8 серверов и 48 узлов хранения. Все они работают под управлением Azure Stack Hub. Доступ к такому ЦОД предоставляется на условиях аренды, как и в случае более простых и компактных устройств серии Azure Stack Edge.

Ранее мы уже писали об экспериментальнои проекте ZLUDA, развивающем открытую реализацию CUDA для GPU Intel, которая позволила бы нативно исполнять CUDA-приложения на ускорителях Intel без каких-либо модификаций. При этом её разработка ведётся независимо и от Intel, и от NVIDIA.

Новинка построена на базе интерфейса Intel oneAPI Level Zero, и может работать на картах Intel UHD/Xe с неплохим уровнем производительности. Однако у первой версии был ряд ограничений. Вчера же вышла вторая версия, которая получила ряд улучшений. Кроме того, автор проекта объявил о переходе на модель непрерывного выпуска релизов.

Основной упор в новой версии сделан на улучшение поддержки Geekbench и работы в Windows-окружении. Собственно говоря, автор прямо говорит, что оптимизация под Geekbench пока является основной целью, а другие CUDA-приложения могут не работать. Кроме того, такое ПО, запущенное с помощью ZLUDA будет работать медленнее, чем на картах NVIDIA, в силу разности архитектур GPU и необходимости эмуляции некоторых возможностей. Подробности приведены на странице проекта.