Операторам дата-центров и суперкомпьютеров не хватает инструментов для корректного измерения энергоэффективности их оборудования и оценки прогресса на пути к экоустойчивым вычислениям. Как утверждает NVIDIA, нужна новая система оценки показателей при использовании оборудования в реальных задачах.

Для оценки эффективности ЦОД существует как минимум около трёх десятков стандартов, некоторые уделяют внимание весьма специфическим критериям вроде расхода воды или уровню безопасности. Сегодня чаще всего используется показатель PUE (power usage effectiveness), т.е. отношение энергопотребления всего объекта к потреблению собственно IT-инфраструктуры. В последние годы многие операторы достигли практически идеальных значений PUE, поскольку, например, на преобразование энергии и охлаждение нужно совсем мало энергии.

В эпоху роста облачных сервисов оценка PUE показала довольно высокую эффективность, но в эру ИИ-вычислений этот индекс уже не вполне соответствует запросам отрасли ЦОД — оборудование заметно изменилось. NVIDIA справедливо отмечает, что PUE не учитывает эффективность инфраструктуры в реальных нагрузках. С таким же успехом можно измерять расход автомобилем бензина без учёта того, как далеко он может проехать без дозаправки. При этом среднемировой показатель PUE дата-центров остаётся неизменным уже несколько лет, а улучшать его всё дороже.

Источник изображений: NVIDIA

Что касается энергопотребления, разное оборудование при одинаковых затратах может давать самые разные результаты. Другими словами, если современные ускорители потребляют больше энергии, это не значит, что они менее эффективны, поскольку они дают несопоставимо лучший результат в сравнении со старыми решениями. NVIDIA неоднократно приводила подобные сравнения и между своими GPU с обычными CPU, а теперь предлагает распространить этот подход на ЦОД целиком, что справедливо, учитывая стремление NVIDIA сделать минимальной единицей развёртывания целую стойку.

Как считают в NVIDIA, оценивать качество ЦОД можно только с учётом того, сколько энергии тратится для получения результата. Так, ЦОД для ИИ могут полагаться на MLPerf-бенчмарки, суперкомпьютеры для научных исследований могут требовать измерения других показателей, а коммерческие дата-центры для стриминговых сервисов — третьих. В идеале бенчмарки должны измерять прогресс в ускоренных вычислениях с использованием специализированных сопроцессоров, ПО и методик. Например, в параллельных вычислениях GPU намного энергоэффективнее обычных процессоров

Отмечается, что с 2003 года производительность ускорителей выросла приблизительно в 7 тыс. раз, а соотношение цены и производительности стало в 5,6 тыс. раз лучше. А с учётом того, что современные ЦОД достигли PUE на уровне приблизительно 1,2, подобная метрика практически исчерпала себя, теперь стоит ориентироваться на другие показатели, релевантные актуальным проблемам.

Хотя напрямую сравнить некоторые аспекты невозможно, сегментировав деятельность ЦОД на типы рабочих нагрузок, возможно, удалось бы получить некоторые результаты. В частности, операторам ЦОД нужен пакет бенчмарков, измеряющих показатели при самых распространённых рабочих ИИ-нагрузках. Например, неплохой метрикой может стать Дж/токен. Впрочем, NVIDIA грех жаловаться на недостойные оценки — в последнем рейтинге Green500 именно её системы заняли лидерские позиции.

Администрация общих служб США (GSA) реализовала на аукционе НРС-систему под названием Cheyenne, которая была введена в строй в Центре суперкомпьютерных вычислений NCAR-Wyoming (NWSC) штата Вайоминг в 2016 году. Стоимость лота составила $480 085, тогда как затраты на строительство машины оцениваются как минимум в $25 млн.

Cheyenne стал одним из последних суперкомпьютеров компании Silicon Graphics International (SGI). Корпорация HPE приобрела эту фирму после того, как Cheyenne был смонтирован, но до фактического запуска системы в эксплуатацию. На момент начала работы производительность комплекса составляла 5,34 Пфлопс, что соответствовало 20 месту в актуальном тогда списке ТОР500.

Cheyenne представляет собой кластер SGI ICE XA с 4032 узлами, каждый из которых содержит два процессора Intel Xeon E5-2697v4 Broadwell (18C/36; 2,3 ГГц). Таким образом, суммарное количество ядер достигает 145 152. Применяется оперативная память DDR4-2400 ECC общей ёмкостью 313 Тбайт (4890 модулей на 64 Гбайт). В состав машины изначально входило хранилище данных вместимостью 40 Пбайт. Энергопотребление — приблизительно 1,7 МВт. Задействована система жидкостного охлаждения.

Источник изображения: GSA

Две стойки управления с воздушным охлаждением состоят из 26 серверов типоразмера 1U (20 со 128 Гбайт ОЗУ и ещё 6 с 256 Гбайт ОЗУ), 10 коммутаторов и двух блоков питания. Суперкомпьютер эксплуатировался с 12 января 2017 года по 31 декабря 2023-го, решая задачи в области изменений климата и в других сферах, связанных с науками о Земле. Cheyenne превзошёл свой запланированный срок службы: в заявлении NWSC говорилось, что он будет эксплуатироваться до 2021 года. Однако к концу 2023-го количество сбоев и проблем стало слишком большим.

В описании лота говорится, что «примерно 1 % узлов столкнулись с отказами за последние шесть месяцев», в основном из-за модулей памяти. Кроме того, система испытывает ограничения по техническому обслуживанию из-за неисправных быстроразъёмных соединений, вызывающих протечки воды. Таким образом, «учитывая затраты и время простоя, связанные с устранением проблем», дальнейшее использование комплекса признано нецелесообразным, в связи с чем он пущен с молотка.

Вместе с тем, как отмечает Tom's Hardware, новый владелец суперкомпьютера может реализовать его основные компоненты на вторичном рынке. Например, стоимость чипов Xeon E5-2697 v4 на eBay составляет около $50, а модулей DDR4-2400 ECC ёмкостью 64 Гбайт — примерно $65. То есть, по самым скромным подсчётам, только эти компоненты могут принести новому владельцу суперкомпьютера приблизительно $700 тыс. без учёта затрат на демонтаж и вывоз машины массой 43 т, а также на тестирование компонентов. Впрочем, массовый выброс на рынок CPU и RAM в таких объёмах приведёт к снижению цен.

Французское национальное агентство по высокопроизводительным вычислениям (GENCI) и Национальный центр научных исследований (CNRS) заключили соглашение с компанией Eviden (дочерняя структура Atos) о модернизации НРС-комплекса Jean Zay. Ожидается, что производительность этого суперкомпьютера увеличится приблизительно в 3,5 раза. В рамках проекта Eviden оборудует комплекс 1456 ускорителями NVIDIA H100 в дополнение к 416 ускорителям NVIDIA A100 и 1832 ускорителям NVIDIA V100, которые задействованы в настоящее время.

Модернизация предполагает использование 14 стоек суперкомпьютерной платформы Eviden BullSequana XH3000. В общей сложности будут задействованы 364 двухпроцессорных узла на базе Intel Xeon Sapphire Rapids с 48 ядрами. Каждый сервер получит 512 Гбайт оперативной памяти и четыре ускорителя NVIDIA H100 SXM5. Говорится об использовании адаптеров NVIDIA ConnectX-7.

Источник изображения: Eviden

Проект также предусматривает комплексное обновление подсистемы хранения данных. Она будет состоять из флеш-массива вместимостью 4,3 Пбайт со скоростями чтения/записи свыше 1 Тбайт/с и дискового массива ёмкостью 39 Пбайт со скоростями чтения/записи более 300 Гбайт/с. Компоненты СХД поставит компания DataDirect Networks (DDN). Для обоих уровней хранения предусмотрено использование файловой системы Lustre.

Фото: Photothèque CNRS/Cyril Frésillon

Ожидается, что модернизация позволит увеличить пиковую производительность Jean Zay с 36,85 до 125,9 Пфлопс. Проект получил финансирование в рамках национальной инвестиционной программы «Франция 2030». Усовершенствованный суперкомпьютер будет использоваться для решения ресурсоёмких задач, в том числе в области ИИ.

Отмечается, что Jean Zay — это один из наиболее экологичных суперкомпьютеров в Европе. Отчасти это достигается благодаря использованию генерируемого машиной тепла для обогрева более 1000 зданий в кампусе Париж-Сакле.

Компания Cerebras Systems, известная своими разработками в области сверхбольших ИИ-процессоров, рассказала о третьем поколении чипов Wafer Scale Engine. В своё время компания произвела фурор, представив процессор, занимающий всю площадь кремниевой пластины (46225 мм2). В первом поколении WSE речь шла о 1,2 трлн транзисторов при 400 тыс. ядер и 18 Гбайт сверхбыстрой памяти. WSE-2 состоял из 2,6 трлн транзисторов, имел 850 тыс. ядер и 40 Гбайт интегрированной памяти.

В WSE-3 разработчики перешли на использование 5-нм техпроцесса TSMC, что позволило разместить на пластине такого же размера уже 4 трлн транзисторов, составляющих 900 тыс. ядер и 44 Гбайт SRAM. Суммарная пропускная способность набортной памяти достигает 21 Пбайт/с, а внутреннего интерконнекта — 214 Пбит/с.

Источник изображений: Cerebras

Казалось бы, выигрыш в количестве ядер по сравнению с WSE-2 не так уж велик, однако на этот раз Cerebras сделала упор на архитектуру. Если верить заявлениям разработчиков, WSE-3 практически вдвое быстрее WSE-2 при сопоставимом уровне энергопотребления (15 кВт) и той же цене: 125 Пфлопс против 75 Пфлопс в разреженных FP16-вычислениях. WSE-3 в 62 раза быстрее NVIDIA H100, хотя и сам чип WSE-3 в 57 раз больше.

WSE-3 по-прежнему требует специфического окружения. Он станет сердцем новой системы CS-3 (23 кВт), содержащей всю необходимую сопутствующую инфраструктуру, включая СЖО, подсистемы питания, а также сетевого интерконнекта Ethernet. Последний не изменился и состоит из 12 каналов со скоростью 100 Гбит/с. Для подготовки «сырых» данных по-прежнему будет использоваться внешний суперсервер. А для их хранения будут использоваться узлы MemoryX ёмкостью до 1200 Тбайт (1,2 Пбайт).

Главной задачей CS-3 станет «натаскивание» сверхбольших языковых моделей, в 10 раз превышающих по количеству параметров GPT-4 и Google Gemini. Cerebras говорит о 24 трлн параметров, причём без необходимости различных ухищрений для эффективного распараллеливания процесса обучения, что требуется в случае с GPU-кластерами. По словам компании, для обучения Megatron 175B на таких кластерах требуется 20 тыс. строка кода Python/C++/CUDA, а в случае WSE-3 потребуется лишь 565 строк на Python.

CS-3 поддерживает масштабирование вплоть до 2048 систем. Такая конфигурация вкупе с MemoryX сможет обучить модель типа Llama 70B всего за день. Первый суперкомпьютер на базе CS-3 — 8-Эфлопс Condor Galaxy 3 — будет скромнее и получит всего 64 стойки CS-3, которые разместятся в Далласе (США). В совокупности с уже имеющимися кластерами на базе CS-1 и CS-2 вычислительная мощность систем Cerebras должна достигнуть 16 Эфлопс. В сотрудничестве c группой G42 запланировано создание ещё шести систем CS-3, что в сумме позволит довести производительность до 64 Эфлопс.

Condor Galaxy 3 будет отличаться от предшественников ещё одним нововведением: в рамках сотрудничества с Qualcomm Cerebras установит в новом кластере существенное число инференс-ускорителей Qualcomm Cloud AI100 Ultra. Каждый такой ускоритель имеет 64 ядра, 128 Гбайт памяти LPDDR4x, потребляет 140 Вт и развивает 870 Топс на INT8-операциях. Причём програмнный стек полностью интегрирован, что позволит в один клик запустить обученные WSE-3 модели на ускорителях Qualcomm.

Сотрудничество Cerebras и Qualcomm носит официальный характер, его целью является оптимизация ИИ-моделей для запуска на AI100 Ultra с учетом различных продвинутых техник, таких как разреженные вычисления, спекулятивное исполнение (сочетание малых LLM для получения быстрого результата с проверкой большой LLM), использование «сжатого» формата MxFP6 для весов и других. Благодаря мощностям, предоставляемым WSE-3, цикл разработки, оптимизации и тестирования таких моделей удастся существенно ускорить, что в итоге должно обеспечить десятикратное улучшение удельной производительности новых решений.

21 декабря в Суперкомпьютерном центре Барселоны — Centro Nacional de Supercomputación (BSC-CNS) — в торжественной обстановке официально запустили европейский суперкомпьютер MareNostrum 5 производительностью 314 Пфлопс. В церемонии, посвящённой машине, созданной в рамках проекта European High Performance Computing Joint Undertaking (EuroHPC JU), принял участие председатель правительства Испании.

MareNostrum 5 представляет собой крупнейшую инвестицию, когда-либо сделанную Европой в научную инфраструктуру Испании — суммарно €202 млн, из которых €151,4 млн ушло на приобретение суперкомпьютера. Финансирование было проведено EuroHPC JU через Фонд ЕС «Соединение Европы» и программу исследований и инноваций «Горизонт 2020», а также государствами-участниками: Испанией (через Министерство науки, инноваций и университетов и правительство Каталонии), Турцией и Португалией.

С запуском MareNostrum 5 заметно укрепились позиции BSC в качестве одного из ведущих суперкомпьютерных центров мира с более чем 900 сотрудниками, занимающимися исследования в области информатики, наук о жизни и о Земле, а также вычислительных систем для науки и техники. Обладая максимальной общей производительностью 314 Пфлопс, MareNostrum 5 присоединяется к двум другим системам EuroHPC: Lumi (Финляндия) и Leonardo (Италия), тоже являющихся суперкомпьютерами предэкзафлопсного класса, единственными системами такого уровня в Европе.

Источник изображений: BSC

Eviden (Atos) была выбрана в качестве основного поставщика, но в создании машины приняли участие Lenovo, IBM, Intel и NVIDIA, а также Partec. Как отмечено в пресс-релизе, уникальная архитектура MareNostrum 5 была создана для того, чтобы предоставить исследователям лучшие из доступных технологий. Это гетерогенная машина, сочетающая в себе две отдельные системы: раздел общего назначения (GPP), предназначенный для классических вычислений, и GPU-раздел (ACC), ориентированный на ИИ. Обе системы по отдельности входят в первую двадцатку TOP500, занимая 19-е и 8-е места соответственно.

Раздел общего назначения (GPP) является крупнейшим в мире x86-кластером на базе Intel Xeon Sapphire Rapids. Эта часть суперкомпьютера имеет пиковую производительность 45,9 Пфлопс. Система, произведённая Lenovo, специально разработана для решения сложных научных задач с разделением ресурсов, что обеспечивает большую гибкость и повышает эффективность системы, поскольку разные пользователи или проекты могут использовать её одновременно. GPP имеет 6408 стандарных узлов следующей конфигурации:

• 2 × Intel Xeon 8480+ (56 ядер, 2 ГГц);
• 256 Гбайт DDR5 (216 узлов с 1 Тбайт RAM);
• NVMe SSD на 960 Гбайт;
• 1 × InfiniBand NDR200, общий для двух узлов (SharedIO, 100 Гбит/с на узел).

Дополнительно система имеет 72 узла с двумя 56-ядерными Xeon Max (1,7 ГГц) и набортной памятью HBM2e объёмом 128 Гбайт.

GPU-раздел (ACC) производства Eviden является третьим по мощности в Европе и восьмым в мире по версии TOP500, с пиковой производительностью 260 Пфлопс. Он основан на 4480 ускорителях NVIDIA H100. Раздел имеет 1120 узлов, каждый из которых включает:

• 2 × Intel Xeon 8460Y+ (32 яда, 2,3 ГГц);
• 512 Гбайт DDR5;
• 4 × NVIDIA H100 с 64 Гбайт HBM3;
• NVMe SSD на 460 Гбайт;
• 4 × InfiniBand NDR200.

Общая ёмкость хранилища MareNostrum 5 составляет 650 Пбайт, из которых, 402 Пбайт приходятся на LTO, 248 Пбайт — на HDD, а остальное — на NVMe SSD. Задействована ФС IBM Spectrum Scale. Машина использует интерконнект InfiniBand NDR200, объединяющий более 8000 узлов. Можно заметить, что NVIDIA предоставила BSC не совсем стандартные решения. В будущем ожидается появление ещё одного GPP-раздела на базе NVIDIA Grace, а вот расширение ACC узлами с Xeon Emerald Rapids и Rialto Bridge не состоится.

Благодаря увеличенной вычислительной мощности MareNostrum 5 позволяет решать всё более сложные задачи. Например, климатические модели получат более высокое разрешение, что сделает прогнозы гораздо более точными и надёжными. Также появится возможность решать гораздо более сложные проблемы в области ИИ и Big Data. Отдельное внимание уделено поддержке европейских медицинских исследований в области создания новых лекарств, разработки вакцин и моделирования распространения вирусов.

Суперкомпьютер также станет важнейшим инструментом для материаловедения и инженерии, включая проектирование и оптимизацию самолётов, развитие более безопасной, экологически чистой и эффективной авиации. Аналогичным образом, машина будет использоваться для моделирования процессов энергогенерации, включая ядерный синтез.

В ближайшие месяцы MareNostrum 5 объединится с двумя квантовыми компьютерами: первой системой испанской суперкомпьютерной сети (RES), которая является частью инициативы Quantum Spain, и одним из первых европейских квантовых компьютеров EuroHPC JU. Оба квантовых компьютера будут одними из первых, которых запустили в Южной Европе.

AWS и NVIDIA анонсировали сразу несколько новых совместно разработанных решений для генеративного ИИ. Основным анонсом формально является появление ИИ-облака DGX Cloud в инфраструктуре AWS, вот только облако это отличается от немногочисленных представленных ранее платформ DGX Cloud тем, что оно первом получило гибридные суперчипах GH200 (Grace Hoppper), причём в необычной конфигурации.

Изображения: NVIDIA

В основе AWS DGX Cloud лежит платформа GH200 NVL32, но это уже не какой-нибудь сдвоенный акселератор вроде H100 NVL, а целая, готовая к развёртыванию стойка, включающая сразу 32 ускорителя GH200, провязанных 900-Гбайт/с интерконнектом NVLink. В состав такого суперускорителя входят 9 коммутаторов NVSwitch и 16 двухчиповых узлов с жидкостным охлаждением. По словам NVIDIA, GH200 NVL32 идеально подходит как для обучения, так и для инференса действительно больших LLM с 1 трлн параметров.

Простым перемножением количества GH200 на характеристики каждого ускорителя получаются впечатляющие показатели: 128 Пфлопс (FP8), 20 Тбайт оперативной памяти, из которых 4,5 Тбайт приходится на HBM3e с суммарной ПСП 157 Тбайтс, и агрегированная скорость NVLink 57,6 Тбайт/с. И всё это с составе одного EC2-инстанса! Да, новая платформа использует фирменные DPU AWS Nitro и EFA-подключение (400 Гбит/с на каждый GH200). Новые инстансы, пока что безымянные, можно объединять в кластеры EC2 UltraClasters.

Одним из таких кластеров станет Project Ceiba, очередной самый мощный в мире ИИ-суперкомпьютер с FP8-производительность 65 Эфлопс, объединяющий сразу 16 384 ускорителя GH200 и имеющий 9,1 Пбайт памяти, а также агрегированную пропускную способность интерконнекта на уровне 410 Тбайт/с (28,8 Тбайт/с NVLink). Он и станет частью облака AWS DGX Cloud, которое будет доступно в начале 2024 года. В скором времени появятся и EC2-инстансы попроще: P5e с NVIDIA H200, G6e с L40S и G6 с L4.

Ежегодно американский журнал Time публикует список из лучших изобретений человечества в самых разных сферах. В нынешнем году в рейтинг вошли 200 продуктов и технологий, которые сгруппированы более чем в 35 категорий. Это, в частности, ПО, связь, виртуальная и дополненная реальность, ИИ, потребительская электроника, чистая энергии, здравоохранение, безопасность, робототехника и многое другое.

Одним из направлений являются экспериментальные системы и устройства. В данной категории победителем назван вычислительный комплекс Frontier — самый мощный суперкомпьютер 2023 года. Исследователи уже используют его для самых разных целей: от изучения чёрных дыр до моделирования климата. «Специалисты сравнивают это с эквивалентом высадки на Луну с точки зрения инженерных достижений. Это больше, чем чудо. Это статистическая невозможность», — сказал Ник Дюбе (Nic Dubé), руководитель проекта в HPE.

Источник изображения: ORNL

Система Frontier, созданная специалистами HPE, установлена в Национальной лаборатории Окриджа (ORNL) Министерства энергетики США. Она занимает первое место в рейтинге TOP500 с производительностью 1,194 Эфлопс. В составе системы применяются процессоры AMD EPYC Milan, ускорители Instinct MI250X и интерконнект Cray Slingshot. В общей сложности задействованы 8 699 904 вычислительных ядра. Теоретическое пиковое быстродействие достигает 1,680 Эфлопс.

Компания Cerebras Systems анонсировала суперкомпьютер Condor Galaxy 1 (CG-1), предназначенный для решения ресурсоёмких задач с применением ИИ. Это одна из первых действительно крупных машин на базе уникальных чипов Cerebras. В проекте стоимостью $100 млн приняла участие холдинговая группа G42 из ОАЭ, которая занимается технологиями ИИ и облачными вычислениями. G42 является основным заказчиком комплекса.

В текущем виде комплекс CG-1, расположенный в Санта-Кларе (Калифорния, США), объединяет 32 системы Cerebras CS-2 и обеспечивает производительность на уровне 2 Эфлопс (FP16). В IV квартале ткущего года будут добавлены ещё 32 системы Cerebras CS-2, что позволит довести быстродействие до 4 Эфлопс (FP16). Ожидаемый уровень энергопотребления составит порядка 1,5 МВт или более.

Источник изображений: Cerebras (via ServeTheHome)

В системах Cerebras CS-2 применяются гигантские чипы Wafer-Scale Engine 2 (WSE-2), насчитывающие 2,6 трлн транзисторов. Такие чипы имеют 850 тыс. тензорных ядер и несут на борту 40 Гбайт памяти SRAM. Системы выполнены в формате 15 RU и укомплектованы шестью блоками питания мощностью 4 кВт каждый. Задействована технология жидкостного охлаждения. Отдельно отмечается, что программный стек позволит без проблем и существенных модификаций кода работать с ИИ-моделями.

После ввода в строй второй очереди комплекс CG-1 суммарно получит 54,4 млн ИИ-ядер, 2,56 Тбайт SRAM и внутренний интерконнект со скоростью 388 Тбит/с. Их дополнят 72 704 ядра AMD EPYC Milan и 82 Тбайт памяти для хранения параметров. По словам создателей, мощностей суперкомпьютера хватит для обучения модели с 600 млрд параметров и на очередях длиной до 50 тыс. токенов. При этом производительность масштабируется практически линейно.

Cerebras и G42 будут предоставлять доступ к CG-1 по облачной схеме, что позволит заказчикам использовать ресурсы ИИ-суперкомпьютера без необходимости управлять моделями или распределять их по узлам и ускорителям. CG-1 — первый из трёх ИИ-суперкомпьютеров нового поколения. В I полугодии 2024 года будут построены комплексы CG-2 и CG-3, полностью аналогичные CG-1, которые будут объединены в распределённый ИИ-кластер. А к концу следующего года у Cerebras будет уже девять систем CG.

Для Cerebras это означает, что компания более не является стартапом, поскольку в её решения заказчики поверили и без участия в индустриальных тестах вроде MLPerf. Кроме того, теперь компания является не просто очередным производителем «железа», а предоставляет услуги, которые и помогут ей заработать в будущем.

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.

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.