Материалы по тегу: кластер

24.08.2022 [15:15], Сергей Карасёв

Шесть Raspberry Pi CM4 и шесть M.2 SSD на одной плате — DeskPi представила Super6C

Команда DeskPi анонсировала плату Super6C, предназначенную для установки модулей Raspberry Pi CM4. Новинка может применяться для построения домашних серверов, поддержания работы облачных приложений, изучения параллельных и распределённых вычислений и пр.

Решение выполнено в форм-факторе Mini-ITX с габаритами 170 × 170 × 21 мм. Допускается установка шести вычислительных модулей Raspberry Pi Compute Module 4 (CM4), которые монтируются параллельно самой плате. Для каждого из модулей доступен порт Micro-USB.

 Источник изображений: DeskPi

Источник изображений: DeskPi

На обратной стороне Super6C находятся шесть разъёмов для твердотельных накопителей M.2 2280 с интерфейсом PCIe 2.0 x1 и шесть слотов для карт microSD — по одному в расчёте на каждый модуль Raspberry Pi CM4. Есть два сетевых порта 1GbE с гнёздами RJ45. Новинка располагает выходами HDMI 2.0 и HDMI 1.4a, а также двумя портами USB 2.0 Type-A: все эти разъёмы реализованы за счёт первого модуля Raspberry Pi CM4.

На плате доступны коннекторы для трёх 12-В вентиляторов (для всей платы) и шести 5-В вентиляторов (по одному для каждого CM4-модуля). В комплект поставки входит блок питания мощностью 100 Вт. Плата DeskPi Super6C предлагается по ориентировочной цене $200.

Постоянный URL: http://servernews.ru/1072833
13.05.2022 [04:30], Владимир Мироненко

Google представила 9-Эфлопс ИИ-кластер на базе собственных чипов TPU v4

Google представила на конференции I/O 2022 облачные решения на базе собственного ИИ-ускорителя TPU v4, который более чем вдвое производительнее и втрое энергоэффективнее TPU v3. Компания предлагает кластеры, которые содержат сразу 4096 ускорителей, тогда как в прошлом поколении они включали не более 1024 чипов. Новые кластеры предлагают пропускную способность до 6 Тбит/с на хост, что позволяет быстро обучать самые большие модели.

 Изображения: Google

Изображения: Google

По словам компании, один кластер TPU v4 имеет производительность более 1 Эфлопс. Правда, в данном случае речь идёт о BF16- или INT8-вычислениях. Один облачный ускоритель TPU v4, оснащённый 32 Гбайт HBM2-памяти (1,2 Тбайт/с) выдаёт в этом режиме до 275 Тфлопс, потребляя в среднем 170 Вт. Сейчас компания занята установкой таких кластеров в собственных дата-центрах, причём питание многих из них будет на 90% поставляться из «зелёных» безуглеродных источников.

Один из таких ЦОД, который находится в округе Мейс (штат Оклахома), получил комплекс из восьми кластеров TPU v4 с суммарной производительностью порядка 9 Эфлопс. По словам компании, это самый производительный среди публично доступных ($3,22/час за чип) кластеров такого класса.

Постоянный URL: http://servernews.ru/1065836
11.01.2022 [16:02], Сергей Карасёв

NVIDIA купила Bright Computing, разработчика решений для управления НРС-кластерами

Компания NVIDIA сообщила о заключении соглашения по приобретению фирмы Bright Computing, разработчика специализированных программных продуктов для управления кластерами. О сумме сделки ничего не сообщается.

Bright Computing была выделена из состава нидерландской ClusterVision в 2009 году; последняя после банкротства в 2019 году была поглощена Taurus Group. Штаб-квартира Bright Computing базируется в Амстердаме. Основным направлением деятельности компании является разработка инструментов, позволяющих автоматизировать процесс построения и управления Linux-кластерами.

 Источник изображения: Bright Computing

Источник изображения: Bright Computing

В число клиентов Bright Computing входят более 700 корпораций и организаций по всему миру. Среди них упоминаются Boeing, Siemens, NASA, Университет Джонса Хопкинса и др. Отмечается, что NVIDIA и Bright сотрудничают уже более десяти лет. Речь идёт об интеграции ПО с аппаратными платформами и другими продуктами NVIDIA.

Поглощение Bright Computing, как ожидается, позволит NVIDIA предложить новые решения в области НРС, которые будут отличаться относительной простотой развёртывания и управления. Эти решения могут применяться в дата-центрах, в составе различных облачных платформ и edge-систем. В рамках сделки вся команда Bright Computing присоединится к NVIDIA.

Постоянный URL: http://servernews.ru/1057752
10.12.2021 [22:02], Алексей Степин

Гонка вооружений RISC-V началась: E4 Computer Engineering представила свой первый HPC-кластер

Архитектуре RISC-V прочат большое будущее, и не без оснований. Но чтобы получить процессоры для HPC-систем будущего завтра, разрабатывать их и ПО для них надо уже сегодня. Именно по этой причине будут появляться всё новые реализации кластерных систем на базе RISC-V. Буквально на днях SiFive совместно с AB Open объявила о создании первого мини-кластера на базе плат HiFive Unmatched.

Состоящая всего из четырёх таких плат система AB Open невелика (16 ядер U74 и 4 ядра S7), но уже позволяет проработать многие аспекты кластеризации и вести разработку соответствующего ПО. Однако другие разработчики уже начали новый виток «гонки вооружений» — E4 Computer Engineering показала более масштабный вариант такого кластера, который уже можно назвать настоящей, хотя и маленькой HPC-системой.

 Monte Cimone. Изображения: E4 Computer Engineering

Monte Cimone. Изображения: E4 Computer Engineering

Кластер под названием Monte Cimone включает в себя 6 узлов, каждый из которых содержит две Mini-ITX платы HiFive Unmatched с CPU SiFive Freedom U740 и 16 Гбайт DDR4-1866. В отличие от самой первой реализации, здесь со временем будет задействован слот PCIe 3.0 x8. Для хранения данных используются NVMe SSD ёмкостью 1 Тбайт, а UEFI-загрузчик размещён на micro SD. Два блока питания (250 Вт каждый) позволят использовать в системе различные PCIe-ускорители и адаптеры.

 В новом кластере используются системные платы HiFive Unmatched

В разработке системы участвовал факультет электрики, электроники и ИТ-инженерии Болонского университета ( DEI-UNIBO), отвечавший за создание программного стека и интеграцию нового кластера в системы университетского ЦОД Examon. Главной целью данной новинки является создание платформы для разработки, оптимизации и портирования сложного научного и инженерного ПО, которое будет использоваться в будущих суперкомпьютерах на базе RISC-V.

Специалисты итальянского некоммерческого консорциума CINECA уже портировали, протестировали и валидировали ключевые HPC-библиотеки OpenBLAS, FFTW, Netlib-LAPACK, Netlib-scaLAPACK, а также пакеты HPL и Quantum Espresso. В дальнейшем планируется перенести и оптимизировать MPI, инструменты разработки, драйверы и т.д., чтобы добиться стабильной и надёжной работы всего программно-аппаратного стека.

Постоянный URL: http://servernews.ru/1055717
09.12.2021 [00:26], Алексей Степин

AB Open создала мини-кластер на базе RISC-V процессоров SiFive

Одним из конкурентов чрезвычайно распространённой микроархитектуре Arm называют RISC-V. Компания SiFive продолжает разработки в этой области и на днях она совместно с AB Open продемонстрировала первый мини-кластер на базе плат HiFive Unmatched с процессором Freedom U740.

U740 — это достаточно производительный (уровня ARM Cortex-A7x) чип, который сочетает в себе четыре ядра U74 и одно ядро S7. Поскольку архитектура RISC-V метит уже и в HPC-решения, следующий шаг разработчиков не вызывает удивления — они опубликовали данные о кластерной системе на базе HiFive Unmatched. Концептуально эта новинка очень напоминает популярные сейчас микрокластеры на базе Raspberry Pi или NVIDIA Jetson.

 Изображения: AB Open

Изображения: AB Open

Целью проекта является теоретическая проверка работоспособности многопроцессорных систем на базе RISC-V, так что сверхвысокой производительностью первый в своём роде кластер похвастаться вряд ли может. Но он объединяет в стандартном 1U-корпусе четыре платы HiFive Unmatched и служебную плату HiFive1 Rev. B, которая отвечает за управление питанием и охлаждением, а также контролирует все остальные платы.

 Основные платы кластера SiFive

Основные платы кластера SiFive

На задней панели расположена коммутационная патч-панель Gigabit Ethernet, а на переднюю выведены индикаторы и консольные порты всех плат, включая управляющую. Есть также небольшой OLED-экран, способный отображать различные параметры. Данный кластер используется для разработки По. Кроме того, новинка будет полезна в отработке дизайнов процессоров RISC-V с большим количеством ядер.

Постоянный URL: http://servernews.ru/1055510
20.09.2021 [14:15], Сергей Карасёв

Представлено шасси 3U для монтажа модулей NVIDIA Jetson Nano/Xavier NX

Компания Myelectronics.nl анонсировала 19-дюймовое шасси формата 3U, предназначенное для построения кластерных систем на основе вычислительных модулей NVIDIA Jetson Nano или Xavier NX. Решение имеет размеры 135 × 483 × 36 мм и весит приблизительно 640 г. Шасси изготовлено из алюминия и окрашено в чёрный цвет.

 Здесь и ниже изображения Myelectronics.nl

Здесь и ниже изображения Myelectronics.nl

Могут монтироваться одноплатные компьютеры NVIDIA Jetson Nano 2GB Developer Kit, NVIDIA Jetson Nano Developer Kit и NVIDIA Jetson Xavier NX Developer Kit. Доступ к вычислительным модулям предоставляется с фронтальной части. Отмечается, что любой из мини-компьютеров может быть извлечён без необходимости демонтажа всего шасси. Более того, при этом даже не придётся отключать от питания другие узлы в составе кластера.

Система на базе новинки может применяться для решения различных задач в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Приобрести шасси можно по ориентировочной цене €175 (без НДС).

Постоянный URL: http://servernews.ru/1049419
03.09.2021 [19:29], Сергей Карасёв

Кластер ClusBerry Rack вмещает четыре модуля Raspberry Pi CM4 с «горячей» заменой

Компания Techbase анонсировала весьма любопытную новинку — компактный кластер под названием ClusBerry Rack на основе вычислительных модулей Raspberry Pi Compute Module 4 (Raspberry Pi CM4). Устройство, как ожидается, поступит в продажу позднее в текущем году.

ClusBerry Rack допускает установку четырёх плат Raspberry Pi CM4 с возможностью «горячей» замены. Каждый из таких узлов предоставляет 1GbE-порт (опционально — два), интерфейс HDMI, разъём USB 2.0, последовательный порт и сервисный коннектор Micro-USB.

 Здесь и ниже изображения CNX-Software

Здесь и ниже изображения CNX-Software

Система ClusBerry Rack может быть оснащена быстрым твердотельным накопителем M.2 NVMe. Возможности расширения реализованы на базе двух слотов mini PCIe: могут устанавливаться модемы 4G, 5G, NB-IoT, LoRa, ZigBee, Z-Wave, Sigfox, Wireless M-Bus, а также адаптеры Wi-Fi/Bluetooth.

Кластер предназначен для реализации тех или иных сетевых функций. Это может быть, например, маршрутизация трафика или организация хранилища NAS. Опционально может использоваться модуль безопасности TPM 2.0. Для подачи питания допускается применение технологии PoE. Цену новинки разработчик пока не называет.

Постоянный URL: http://servernews.ru/1048291
02.09.2021 [20:28], Андрей Галадей

С выходом Linux 5.15 скорость загрузки ядра на мейнфреймах и сверхкрупных кластерах IBM вырастет шестикратно

Ресурс Phoronix обратил внимание на любопытный патч для ядра Linux 5.15, который исправляет проблему длительной загрузки Linux на больших мейнфреймах и сверхкрупных кластерах на базе оборудования IBM. На это уходило порядка 30 минут и больше. Теперь такие системы будут загружаться примерно за 5 минут. Правда, без учёта инициализации самого железа, которая в данном случае сама по себе может длиться десятки минут.

Изменения в ядре включают в себя улучшения производительности Kernfs для функций, используемых, в частности, sysfs. Суть в том, что такие системы оснащены сотнями процессоров и десятками терабайт RAM, а память обрабатывается блоками по 256 Мбайт. Из-за этого ранее нужно было очень долго ждать, пока ядро «прожует» всю память. Причём для этого даже требовалось принудительно увеличивать время тайм-аута.

 fool.com

После выхода обновления Linux 5.15 операции, которые ранее выполнялись последовательно, будут делаться параллельно + были произведены оптимизации кеширования этих процессов. Всё это позволит увеличить скорость загрузки системы примерно в 6 раз. А поскольку подобные системы обычно используются для выполнения бизнес-критичных задач, для которых даже одна лишняя минута простоя обходится в круглую сумму, ускорение будет совсем нелишним.

Постоянный URL: http://servernews.ru/1048179
26.08.2021 [19:14], Сергей Карасёв

Плата Turing Pi V2 поможет сформировать кластер из Raspberry Pi CM4 и NVIDIA Jetson

Анонсирована плата Turing Pi V2, предназначенная для построения вычислительных кластеров, ориентированных на периферийные платформы, в том числе для систем машинного обучения и пр. В настоящее время завершена разработка дизайна новинки, а её фактические продажи планируется организовать в первом квартале следующего года.

Решение выполнено в формате Mini-ITX с размерами 170 × 170 мм. Предусмотрены четыре слота SO-DIMM, в которые могут устанавливаться вычислительные модули Raspberry Pi CM4 (через адаптер) и NVIDIA Jetson Nano/TX2 NX/Xavier NX. К примеру, при использовании модулей Jetson Xavier NX общее количество вычислительных ядер может достигать 24.

 Здесь и ниже изображения разработчиков

Здесь и ниже изображения разработчиков

Системная плата оборудована двумя разъёмами Mini PCIe и двумя портами SATA 3.0, к которым могут быть подключены накопители. Есть также два 1GbE-порта RJ45. Среди доступных интерфейсов упомянуты четыре порта USB 3.0, 40-контактная колодка GPIO и порт HDMI для вывода изображения.

Допускается подключение различных внешних модулей связи, в частности, 5G, LoRaWAN и Zigbee. Плата имеет собственный управляемый коммутатор с поддержкой VLAN, а также независимый BMC для удалённого управления, загрузки образов ОС и OTA-обновлений. Точную дату начала продаж и ориентировочную стоимость Turing Pi V2 разработчики обещают раскрыть в течение ближайших недель.

Постоянный URL: http://servernews.ru/1047640
07.08.2021 [21:52], Алексей Степин

Uptime Lab CM4 Blade добавляет Raspberry Pi поддержку NVMe и TPM 2.0

Число проектов на базе Raspberry Pi не поддаётся исчислению — настолько популярны эти маленькие, экономичные, но достаточно производительные микрокомпьютеры. У них есть свои недостатки, например, отсутствие «родной» поддержки NVMe-накопителей, но многие разработчики аппаратного обеспечения предлагают какие-либо решения для устранения недочётов «Малины».

Помимо обычных DIY-проектов, Raspberry Pi нередко используется для построения недорогих кластерных систем. Конечно, пропускная способность сети ограничена 1 Гбит/с, но более важный недостаток — отсутствие поддержки SSD «из коробки». Использование карт памяти или USB-накопителей не всегда слишком удачно: такие решения не отличается производительностью, да и изнашивается при активном обращении достаточно быстро.

 Uptime Lab CM4. Фото: Jeff Geerling

Uptime Lab CM4. Фото: Jeff Geerling

Но новая плата Uptime Lab CM4 Blade позволяет обойти ограничения. Благодаря поддержке компактного Compute Module 4 «малиновые» кластеры можно сделать ещё более компактными. В разработке уже находится корпус высотой 1U, способный вместить 16 таких «лезвий», дающих в сумме 64 ядра ARMv8, до 128 Гбайт оперативной памяти LPDDR4-3200 (при использовании версий с 8 Гбайт ОЗУ) и более 16 Тбайт дискового пространства.

Новинка весьма функциональна. Установленный на неё Raspberry Pi Compute Module 4 получает следующие возможности:

  • Разъём M.2 с поддержкой NVMe;
  • Модуль TPM 2.0;
  • Контроллер Gigabit Ethernet с поддержкой PoE+;
  • Разъём для подключения вентилятора с поддержкой ШИМ;
  • Порты HDMI, USB 2.0 и USB-C;
  • Поддержа прошивки eMMC;
  • Слот microSD (только для модулей CM4 Lite);
  • Разъёмы UART и GPIO, поддерживаются модули RTC и Zymkey 4i;
  • Индикаторы ID системы и активности NVMe-накопителя.
 Прототип 1U-кластера на базе Compute Module 4. Фото: Jeff Geerling

Прототип 1U-кластера на базе Compute Module 4. Фото: Jeff Geerling

Естественно, рекордов от NVMe-накопителя ожидать не стоит из-за использования единственной линии PCI Express 2.0. Примерная производительность, по данным Jeff Geerling, при чтении составит около 400-415 Мбайт/с, что, однако, на порядок быстрее показателей встроенной eMMC, предел для которой находится в районе 45 Мбайт/с.

В качестве модуля TPM 2.0 используется чип Infineon SLM9670, он совместим с Embedded Linux TPM Toolbox 2. Поддержки secure boot пока нет, так как модуль пока ещё не обучен общаться с загрузчиком Raspberry Pi.

Постоянный URL: http://servernews.ru/1046196
Система Orphus