Стартап Esperanto Technologies, по сообщению ресурса HPC Wire, готовит новый чип с архитектурой RISC-V, ориентированный на системы высокопроизводительных вычислений (НРС) и задачи ИИ. Изделие получит обозначение ET-SoC-2. Нынешний чип ET-SoC-1 объединяет 1088 энергоэффективных ядер ET-Minion и четыре высокопроизводительных ядра ET-Maxion. Решение предназначено для инференса рекомендательных систем, в том числе на периферии.

Чип ET-SoC-2 будет включать в себя новые высокопроизводительные ядра CPU на базе RISC-V с векторными расширениями. Точные данные о производительности не раскрываются, но говорится, что изделие обеспечит быстродействие с двойной точностью более 10 Тфлопс. Архитектура ET-SoC-2 предполагает совместную работу сотен и тысяч чипов для организации платформ НРС. При этом Esperanto делает упор на энергетической эффективности своих решений.

Источник изображения: Esperanto Technologies

По словам Дейва Дитцеля (Dave Ditzel), генерального директора Esperanto, чипы RISC-V смогут взять на себя функции и CPU, и GPU при обработке ресурсоёмких приложений, в частности, машинного обучения. Процессоры RISC-V отстают по производительности от чипов x86 и Arm, хотя разрыв постепенно сокращается. Дитцель сказал, что стойки с чипами ET-SoC-1 могут обеспечить производительность в петафлопсы. Однако проблема с внедрением RISC-V заключается в слабо развитой экосистеме ПО.

Китайская компания Metax, по сообщению ресурса ITHome, разработала ускоритель Xisi N100, предназначенный для решения задач, связанных с обработкой видеоматериалов, алгоритмами ИИ и пр. Новинка уже готова к серийному производству и в скором времени поступит на местный рынок.

Технических подробностей относительно Xisi N100 пока не слишком много. Известно, что основой ускорителя служит GPU с обозначением MXN100. Обеспечивается 128-канальное кодирование и 96-канальное декодирование. Заявлена поддержка форматов HEVC, H.264, AV1 и AVS2, а также разрешений вплоть до 8К.

Ускоритель выполнен в виде однослотовой карты расширения с интерфейсом PCIe. Применено пассивное охлаждение. Заявленное быстродействие достигает 160 TOPS при вычислениях INT8 и 80 Тфлопс на операциях FP16.

Источник изображений: ITHome

Metax намерена в 2025 году выпустить GPU для игровых приложений. Чип получит поддержку всех основных методов рендеринга графики и сможет использовать современные API. Кроме того, Metax обещает предоставить оптимизированное ПО и необходимые драйверы: это, как ожидается, поможет в продвижении продукта на коммерческом рынке.

Разработка собственных GPU важна для Китая в условиях торговой войны с США. Из-за американских санкций NVIDIA прекратила поставки в Поднебесную ускорителей A100 и H100: компании пришлось выпустить экспортные варианты названных изделий, не подпадающие под ограничения.

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

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

Источник изображений: Meta✴

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

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

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

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

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

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

Источник изображения: Meta✴

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

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

Компания Meta✴, по сообщению Reuters, была вынуждена пересмотреть конфигурацию своих дата-центров из-за отставания от конкурентов в плане развития ИИ-платформ. Компания, в частности, решила отказаться от дальнейшего внедрения инференс-чипов собственной разработки.

Отмечается, что до прошлого года Meta✴ применяла архитектуру, в которой традиционные CPU соседствуют с кастомизированными решениями. Однако выяснилось, что такой подход менее эффективен по сравнению с применением ускорителей (GPU). При этом ранее компания отказалась от ИИ-ускорителей Qualcomm, указав на недоработки ПО, которые, судя по всему, были устранены только недавно. А с Esperanto, вероятно, отношения у Meta✴ пока не сложились. Впрочем, теперь компании интересен генеративный ИИ, а не только рекомендательные системы, что накладывает иные требования к оборудованию.

Источник изображения: Meta✴

В течение почти всего 2022 года Meta✴ активно инвестировала в развите инфраструктуры, однако в конце года стало известно, что она приостановила строительство целого ряда ЦОД, а затем пересмотрела расходы на дата-центры. Компания решила кардинально переосмыслить архитектуру своих ЦОД, сделав ставку на СЖО. Как теперь выясняется, связано это с тем, что Meta✴ отказалась от собственных ИИ-чипов в пользу ускорителей NVIDIA: объём заказов последних исчисляется «миллиардами долларов». Соответствующую платформу Grand Teton компания показала в конце прошлого года.

Источник изображения: Meta✴

Но ускорители потребляют больше энергии и выделяют больше тепла, нежели CPU или узкоспециализированные ASIC. Кроме того, ускорители должны физически находиться довольно близко друг к другу, хотя с интерконнектом компания тоже уже экспериментирует. Всё это влияет на архитектуру ЦОД. Тем не менее, Meta✴ всё же разрабатывает некий секретный чип, который сгодится и для обучения ИИ-моделей, и для инференса. Ожидается, что это решение увидит свет в 2025 году. Пока что для обучения ИИ компания намерена использовать собственный ИИ-суперкомпьютер RSC и облачные кластеры Microsoft Azure.

Похожий путь избрала Microsoft, решившая создать свой ИИ-чип, не отказываясь пока от ускорителей NVIDIA. The Information добавляет, что вице-президент Microsoft по разработке «кремния» Жан Буфархат (Jean Boufarhat) присоединится к Meta✴. Он возглавит команду Facebook✴ Agile Silicon Team (FAST), чтобы помочь компании в реализации проектов по созданию чипов. Ранее Meta✴ переманила из Intel руководителя разработки сетевых решений для дата-центров. У Google и Amazon уже есть свои ИИ-чипы для обучения и инференса.

Японская компания NEC была одной из немногих, отстаивавших собственный уникальный путь в сфере развития вычислительных технологий со своими векторными процессорами SX-Aurora. Хотя данное направление до недавних пор активно развивалось, компания, похоже, не выдержала давления со стороны NVIDIA и AMD и объявила о прекращении разработок новых решений в серии Aurora.

Работы над усовершенствованием векторной архитектуры NEC продолжались до конца прошлого года, когда компания объявила о подготовке новых вычислительных узлов SX-Aurora TSUBASA C401-8 на базе ускорителей с 16 блоками Vector Engine 3.0 и 96 Гбайт интегрированной памяти HBM2. И хотя в августе этого года в Научном центре Университета Тохоку будет запущен новый суперкомпьютер на их основе, новых разработок в этой сфере не будет.

Вычислительный модуль SX-Aurora TSUBASA C401-8. Источник изображений здесь и далее: NEC

Как отметил Сатоши Мацуока (Satoshi Matsuoka), глава крупнейшего в Японии суперкомпьютерного центра RIKEN, где был создан суперкомпьютер Fugaku, NEC неслучайно объявила об отказе от разработки нового поколения процессоров SX-Aurora. Хотя в целях компании значилось 10-кратное повышение энергоэффективности, теперь NEC считает, что эта цель может быть достигнута с использованием стандартных коммерческих ускорителей.

Главной причиной называется появление решений AMD и NVIDIA, на голову превосходящих все наработки NEC. В частности, упоминается AMD Instinct MI300. При этом отмечено, что это решение «похоронило» бы даже новое поколение SX-Aurora, когда речь заходит о ПСП. Целью NEC был показатель 2+ Тбайт/с, в то время как новинка AMD, располагая памятью HBM3 с 8192-бит шиной, может обеспечить 6,8 Тбайт/с.

Планы NEC по развитию VE-архитектуры. Похоже, им уже не суждено сбыться

Также «естественным врагом» SX-Aurora является NVIDIA Grace Hopper с его мощной процессорной частью и развитой инфраструктурой NVLink, демонстрирующий к тому же выдающуюся энергоэффективность. Примечательно, что оба продукта от AMD и NVIDIA являются APU, то есть гибридными чипами, объединяющими ускорители и CPU собственной разработки, а также быструю память.

Финансовый кризис 2009 года ударил по разработкам NEC в области процессоростроения сильно, но ситуацию тогда спасла общая незрелость рынка GPGPU и технологии HBM. Сейчас на это надеяться нельзя, да и ситуация с точки зрения программной экосистемы в мире HPC говорит не в пользу NEC. По всей видимости, прямо на наших глазах ещё одна уникальная вычислительная архитектура становится достоянием истории.

При этом в Японии пока что сохраняется ещё одна уникальная отечественная архитектура — PEZY-SC. Arm-процессоры Fujitsu A64FX, ставшие основой Fugaku, тоже достаточно уникальны, однако их наследники в лице MONAKA переориентированы на более массовый сегмент. Таким образом, собственные массовые HPC-решения сейчас есть только у Китая, которому новейшие американские и британские ускорители достанутся в кастрированном виде.

В связи с санкционными ограничениями некоторые разновидности сложных микроэлектронных чипов запрещено экспортировать в Китайскую Народную Республику. Однако производители находят выход. В частности, компания NVIDIA анонсировала экспортный вариант ускорителя H100, не нарушающий никаких санкций. Модельный номер у такого варианта изменён на H800.

Введённые правительством США в 2022 году санкции сделали «невыездными» два наиболее продвинутых продукта NVIDIA: A100 и H100. Такие процессоры сегодня являются основой наиболее динамично развивающейся вычислительной отрасли — нейросетевой. Именно на кластерах из таких ускорителей «натаскивают» мощные нейросети вроде ChatGPT и подобных.

Ускоритель Hopper H100 в SXM-исполнении. Источник изображений здесь и далее: NVIDIA

Ещё осенью прошлого года NVIDIA анонсировала A800 — экспортный вариант A100, не попадающий под ограничения за счёт некоторого снижения пропускной способности NVLink, с 600 до 400 Гбайт/с. Сейчас пришло время архитектуры Hopper, которая запущена в массовое производство. По аналогии с флагманом Ampere модернизированный чип получил модельный номер H800. Ограничения в нём реализованы схожим образом: как известно, NVLink в H100 имеет производительность 900 Гбайт/с в базовом SXM-варианте.

H100 также существует в PCIe-варианте

Версия H800 использует примерно половину этого потенциала, что, впрочем, не делает её в Китае менее популярной: новинка уже используется китайскими облачными гигантами, такими, как Alibaba, Baidu и Tencent. Есть ли у H800 другие отличия от H100, не говорится — NVIDIA пока отказывается предоставлять такую информацию. Достоверно известно лишь то, что они полностью соответствуют всем санкционным ограничениям. Интересно, появится ли в будущем вариант H800 NVL на базе NVIDIA H100 NVL.

На весенней конференции GTC 2023 компания NVIDIA представила два новых ИИ-ускорителя, ориентированных на инференес: неприличной большой H100 NVL, фактически являющийся парой обновлённых ускорителей H100 в формате PCIe-карты, и крошечный L4, идущий на смену T4.

Изображения: NVIDIA

NVIDIA H100 NVL действительно выглядит как пара H100, соединённых мостиками NVLink. Более того, с точки зрения ОС они выглядят как пара независимых ускорителей, однако ПО воспринимает их как единое целое, а обмен данными между двумя картам идёт в первую очередь по мостикам NVLink (600 Гбайт/с). Новинка создана в первую очередь для исполнения больших языковых ИИ-моделей, в том числе семейства GPT, а не для их обучения.

NVIDIA H100 NVL

Однако аппаратно это всё же не просто пара обычных H100 PCIe. По уровню заявленной производительности NVL-вариант вдвое быстрее одиночного ускорителя H100 SXM, а не PCIe — 3958 и 7916 Тфлопс в разреженных (в обычных показатели вдвое меньше) FP16- и FP8-вычислениях на тензорных ядрах соответственно, что в 2,6 раз больше, чем у H100 PCIe. Кроме того, NVL-вариант получил сразу 188 Гбайт HBM3-памяти с суммарной пропускной способностью 7,8 Тбайт/с.

NVIDIA утверждает, что форм-фактор H100 NVL позволит задействовать новинку большему числу пользователей, хотя четыре слота и TDP до 800 Вт подойдут далеко не каждой платформе. NVIDIA H100 NVL станет доступна во второй половине текущего года. А вот ещё одну новинку, NVIDIA L4 на базе Ada, в ближайшее время можно будет опробовать в облаке Google Cloud Platform, которое первым получило этот ускоритель. Кроме того, он же будет доступен в рамках платформы NVIDIA Launchpad, да и ключевые OEM-производители тоже взяли его на вооружение.

NVIDIA L4

Сама NVIDIA называет L4 поистине универсальным серверным ускорителем начального уровня. Он вчетверо производительнее NVIDIA T4 с точки зрения графики и в 2,7 раз — с точки зрения инференса. Маркетинговые упражнения компании при сравнении L4 с CPU оставим в стороне, но отметим, что новинка получила новые аппаратные ускорители (де-)кодирования видео и возможность обработки 130 AV1-потоков 720p30 для мобильных устройств. С L4 возможны различные сценарии обработки видео, включая замену фона, AR/VR, транскрипцию аудио и т.д. При этом ускорителю не требуется дополнительное питание, а сам он выполнен в виде HHHL-карты.

Компания Pure Storage делает всё для популяризации СХД класса All-Flash, в том числе продвигает такие решения в сегменты, где традиционно господствовала «механика». Вместе с новой системой FlashBlade//E производитель анонсировал ускоритель DirectCompress Accelerator для сжатия данных на лету, способный в некоторых случаях улучшить эффективность компрессии почти на треть, а также разгрузить центральный процессор хранилища.

Источник изображений здесь и далее: Pure Storage

Pure Storage использует в своих флеш-массивах как сжатие на лету (inline), так и отложенное (post-process). В последнем случае речь идёт о дополнительной компрессии уже после записи данных и при высвобождении процессорных мощностей. Однако иногда этот процесс конфликтует со сбором мусора, что снижает степень компрессии. Ускоритель DirectCompress Accelerator (DCA) призван избежать таких ситуаций. Плата расширения (PCIe x8) на базе FPGA полностью избавляет CPU флеш-массива от сжатия данных в режиме inline.

Схемы сжатия в массивах Pure Storage: без ускорителя (сверху) и с платой DCA

Более того, разработчики сообщают, что применение DCA в некоторых случаях способно улучшить эффективность сжатия на 30 %, то есть выгадать серьёзный объём дополнительного пространства, а значит, уменьшить удельную стоимость хранения данных на флеш-массиве. В настоящее время ускоритель предлагается для массивов FlashArray//XL, включая приобретённые по подписке Evergreen. В дальнейшем Pure Storage планирует добавить поддержку DCA в другие серии массивов FlashArray.

Компания Pliops, разработавшая собственный вариант DPU-ускорителя XDP, объявила о расширении его функциональности. Нововведения должны повысить производительность NVMe SSD, продлить им жизнь и ускорить процесс восстановления в случае сбоя. Анонс Pliops говорит о новых службах XDP-RAIDplus, XDP-AccelDB и XDP-AccelKV, назначение которых понятно из названия.

XDP-RAIDplus предназначена для максимизации скорости ввода-вывода накопителей с интерфейсом NVMe, а также позволяет создавать защищённые массивы без потери эффективной ёмкости. Заявляется о 26,6 % прироста по объёму при использовании 6 дисков ёмкостью 15 Тбайт в сравнении с обычным RAID5. При этом в случае сбоя ускоритель перестраивает массив только в части, затронутой отказавшим и заменённым накопителем, а не целиком, что ускоряет процесс перестройки на 65 %, при этом меньше страдает производительность и минимизируется время простоя. Благодаря сочетанию этих функций стоимость владения флеш-массивом может снижаться на величину до 50 %.

Преимущества XDP-RAIDplus в сравнении с классическими решениями. Источник: Pliops

Функция XDP-AccelDB представляет собой движок-ускоритель для СУБД (MySQL/MariaDB, MongoDB) и программно определяемых хранилищ. Движок поддерживает атомарную запись, умную буферизацию и выравнивание данных, что позволяет говорить о 3,2-кратном увеличении количества транзакций за единицу времени, а также о трёхкратном снижении латентности. Наконец, XDP-AccelKV — ускоритель Key-Value хранилищ, предназначенный для решений типа RocksDB или WiredTiger. В сравнении с полностью программными решениями он, как утверждается, способен повысить производительность на порядок.