Итальянский нефтегазовый гигант Eni запустил вычислительный комплекс HPC6. На сегодняшний день это самый мощный суперкомпьютер в Европе и один из самых производительных в мире: в свежем рейтинге TOP500 он занимает пятую позицию.

О подготовке HPC6 сообщалось в начале 2024 года. В основу системы положены процессоры AMD EPYC Milan и ускорители AMD Instinct MI250X. Комплекс выполнен на платформе HPE Cray EX4000 с хранилищем HPE Cray ClusterStor E1000 и интерконнектом HPE Slingshot 11.

В общей сложности в состав HPC6 входят 3472 узла, каждый из которых несёт на борту 64-ядерный CPU и четыре ускорителя. Таким образом, суммарное количество ускорителей Instinct MI250X составляет 13 888. Суперкомпьютер обладает FP64-быстродействием 477,9 Пфлопс в тесте Linpack (HPL), тогда как пиковый теоретический показатель достигает 606,97 Пфлопс. Максимальная потребляемая мощность системы составляет 10,17 МВА.

Комплекс HPC6 смонтирован на площадке Eni Green Data Center в Феррера-Эрбоньоне: это, как утверждается, один из самых энергоэффективных и экологически чистых дата-центров в Европе. Новый суперкомпьютер оснащён системой прямого жидкостного охлаждения, которая способна рассеивать 96 % вырабатываемого тепла. ЦОД, где располагается HPC6, оборудован массивом солнечных батарей мощностью 1 МВт.

Источник изображения: Eni

Как отмечает ресурс Siliconangle, на создание суперкомпьютера потрачено более €100 млн. Применять комплекс планируется, в частности, для оптимизации работы промышленных предприятий, повышения точности геологических и гидродинамических исследований, разработки источников питания нового поколения, оптимизации цепочки поставок биотоплива, создания инновационных материалов и моделирования поведения плазмы при термоядерном синтезе с магнитным удержанием.

Участники проекта lowRISC по созданию 64-бит чипов RISC-V, как сообщает ресурс CNX Software, анонсировали аппаратную платформу Sonata v1.0 для разработчиков встраиваемых систем и всевозможных устройств Интернета вещей (IoT).

Новинка поддерживает технологию CHERIoT (Capability Hardware Extension to RISC-V for IoT). Напомним, летом уходящего года lowRISC, а также Capabilities Limited, Codasip, FreeBSD Foundation, SCI Semiconducto и Кембриджский университет создали альянс CHERI для продвижения средств надёжной защиты памяти от атак. Специальные механизмы исключают ряд потенциальных уязвимостей, таких как переполнение буфера или некорректная работа с указателями. Отмечалось, что первыми новую технологию могут получить процессоры RISC-V.

В основе платформы Sonata v1.0 лежит FPGA AMD Xilinx Artix-7 (XC7A35T-1CSG324C). Изделие содержит Soft-процессорное ядро AMD MicroBlaze с архитектурой RISC и 400 Кбайт распределённой памяти RAM. Ещё одной составляющей платы является микроконтроллер Raspberry Pi RP2040 (два ядра Cortex-M0+ с частотой 133 МГц), который отвечает за IO-функции. Есть 64 Мбит памяти HyperRAM (Winbond W956D8MBYA5I), 256 Мбит памяти SPI-флеш (Winbond W25Q256JVEIQ) для FPGA AMD Artix-7 или Raspberry Pi RP2040, ещё 64 Мбит SPI-флеш (Winbond W25Q64JVZEIQ) для RP2040 и 256 Мбит памяти SPI-флеш (Winbond W25Q256JVEIQ) для FPGA.

Источник изображения: lowRISC

В арсенале Sonata v1.0 — встроенный цветной ЖК-дисплей с диагональю 1,8″, сетевой порт 10/100MbE, два разъёма USB Type-C (для программирования и подачи питания) и слот microSD. Реализованы последовательные интерфейсы RS-232 и RS-485, 40-контактный разъём Raspberry Pi, две 10-контактные колодки Ibex JTAG, две 4-контактные колодки Ibex UART и пр. Размеры составляют 125 × 80 мм.

Разработчики могут получить доступ к подробной документации и дополнительным ресурсам на сайтах lowRISC и GitHub, чтобы в полной мере использовать возможности платформы Sonata v1.0. Цена новинки — примерно $413.

Аналитическая компания SemiAnalysis опубликовала результаты исследования, длившегося пять месяцев и выявившего большие проблемы в ПО AMD для работы с ИИ, из-за чего на данном этапе невозможно в полной мере раскрыть имеющийся у ускорителей AMD Instinct MI300X потенциал. Проще говоря, из-за забагованности ПО AMD не может на равных соперничать с лидером рынка ИИ-чипов NVIDIA. При этом примерно три четверти сотрудников последней заняты именно разработкой софта.

Как сообщает SemiAnalysis, из-за обилия ошибок в ПО обучение ИИ-моделей с помощью ускорителей AMD практически невозможно без значительной отладки и существенных трудозатрат. Более того, масштабирование процесса обучения как в рамках одного узла, так и на несколько узлов показало ещё более существенное отставание решения AMD. И пока AMD занимается обеспечением базового качества и простоты использования ускорителей, NVIDIA всё дальше уходит в отрыв, добавляя новые функции, библиотеки и повышая производительность своих решений, отметили исследователи.

Источник изображений: SemiAnalysis

На бумаге чип AMD Instinct MI300X выглядит впечатляюще с FP16-производительностью 1307 Тфлопс и 192 Гбайт памяти HBM3 в сравнении с 989 Тфлопс и 80 Гбайт памяти у NVIDIA H100. К тому же чипы AMD предлагают более низкую общую стоимость владения (TCO) благодаря более низким ценам и использованию более дешёвого интерконнекта на базе Ethernet. Но проблемы с софтом сводят это преимущество на нет и не находят реализации на практике. При этом исследователи отметили, что в NVIDIA H200 объём памяти составляет 141 Гбайт, что означает сокращение разрыва с чипами AMD по этому параметру.

Кроме того, внутренняя шина xGMI лишь формально обеспечивает пропускную способность 448 Гбайт/с для связки из восьми ускорителей MI300X. Фактически же P2P-общение между парой ускорителей ограничено 64 Гбайт/с, тогда как для объединения H100 используется NVSwitch, что позволяет любому ускорителю общаться с другим ускорителем на скорости 450 Гбайт/с. А включённый по умолчанию механизм NVLink SHARP делает часть коллективных операций непосредственно внутри коммутатора, снижая объём передаваемых данных.

Как отметили в SemiAnalysis, сравнение спецификаций чипов двух компаний похоже на «сравнение камер, когда просто сверяют количество мегапикселей», и AMD просто «играет с числами», не обеспечивая достаточной производительности в реальных задачах. Чтобы получить пригодные для аналитики результаты тестов, специалистам SemiAnalysis пришлось работать напрямую с инженерами AMD над исправлением многочисленных ошибок, в то время как системы на базе NVIDIA работали сразу «из коробки», без необходимости в дополнительной многочасовой отладке и самостоятельной сборке ПО.

В качестве показательного примера SemiAnalysis рассказала о случае, когда Tensorwave, крупнейшему провайдеру облачных вычислений на базе ускорителей AMD, пришлось предоставить целой команде специалистов AMD из разных отделов доступ к оборудованию с её же ускорителями, чтобы те устранили проблемы с софтом. Обучение с использованием FP8 в принципе не было возможно без вмешательства инженеров AMD. Со стороны NVIDIA был выделен только один инженер, за помощью к которому фактически не пришлось обращаться.

У AMD есть лишь один выход — вложить значительные средства в разработку и тестирование ПО, считают в SemiAnalysis. Аналитики также предложили выделить тысячи чипов MI300X для автоматизированного тестирования, как это делает NVIDIA, и упростить подготовку окружения, одновременно внедряя лучшие настройки по умолчанию. Проблемы с ПО — основная причина, почему AMD не хотела показывать результаты бенчмарка MLPerf и не давала такой возможности другим.

В SemiAnalysis отметили, что AMD предстоит немало сделать, чтобы устранить выявленные проблемы. Без серьёзных улучшений своего ПО AMD рискует еще больше отстать от NVIDIA, готовящей к выпуску чипы Blackwell следующего поколения. Для финальных тестов Instinct использовался специально подготовленный инженерами AMD набор ПО, который станет доступен обычным пользователям лишь через один-два квартала. Речь не идёт о Microsoft или Meta✴, которые самостоятельно пишут ПО для Instinct. Один из автором исследования уже провёл встречу с главой AMD Лизой Су (Lisa Su), которая пообещала приложить все усилия для исправления ситуации.

Vultr, крупнейший в мире частный облачный провайдер, сообщил о проведении раунда финансирования на $333 млн. Инвестиционную программу возглавили LuminArx Capital Management и AMD Ventures, а банк Goldman Sachs & Co. LLC выступил в качестве финансового консультанта.

Vultr управляет облачной платформой, объединяющей на сегодняшний день 32 дата-центра в различных регионах. Компания предлагает инстансы, стоимость которых начинается с $2,5/мес. Доступны разные варианты инфраструктуры, включая серверы bare-metal, платформу Kubernetes, а также несколько типов хранилищ данных. В начале уходящего года Vultr запустил собственную сеть доставки контента (CDN) для поддержания работы современных нагруженных сервисов.

Источник изображения: Vultr

По результатам проведённого раунда финансирования провайдер Vultr получил оценку в $3,5 млрд. Привлечённые средства будут использованы для глобального расширения инфраструктуры ИИ. Речь идёт о приобретении дополнительных ускорителей на базе GPU с целью развития облачных вычислений.

По всей видимости, Vultr продолжит закупать ИИ-оборудование AMD. В сентябре 2024-го облачный провайдер объявил о том, что в его инфраструктуре появились ускорители AMD Instinct MI300X. Изделия интегрируются с Vultr Kubernetes Engine for Cloud GPU для формирования кластеров Kubernetes с ускорением на базе GPU. А недавно Vultr представил облачный ИИ-кластер на основе Instinct MI300X. В создании платформы принимают участие Broadcom и Juniper Networks. Кластер располагается в дата-центре Vultr Centersquare в Лайле (юго-западный пригород Чикаго; Иллинойс; США).

Российский облачный провайдер mClouds объявил о запуске новой платформы на базе GPU для решения ресурсоёмких задач, таких как проектирование в BIM и CAD, рендеринг и обработка видео, машинное обучение, работа с нейросетями и пр.

В основу платформы положены процессоры AMD EPYC 9374F поколения Genoa. Эти чипы насчитывают 32 ядра (64 потока инструкций) с тактовой частотой 3,85 ГГц и возможностью повышения до 4,1 ГГц. Стандартный показатель TDP равен 320 Вт.

Доступны три базовые конфигурации облачной GPU-платформы: с ускорителями NVIDIA A16 (64 Гбайт памяти) для задач BIM и CAD, NVIDIA L40S (48 Гбайт) для сложных вычислений и рендеринга, а также с NVIDIA L4 (24 Гбайт) для нейросетевого обучения и аналитики. При этом можно добавлять необходимые ресурсы — vCPU, RAM и SSD. Доступны также средства резервного копирования и антивирусная защита Kaspersky Endpoint Security. Провайдер mClouds предлагает гибкие варианты конфигурирования под собственные нужды.

Платформа размещена в аттестованном московском дата-центре NORD4 уровня Tier III Gold. Доступность сервиса заявлена на отметке 99,9998 % (по итогам 2023 года), а время реагирования на инциденты составляет менее 15 минут. В тарифы при аренде мощностей на базе GPU входят защита от DDoS-атак, каналы связи с пропускной способностью до 120 Мбит/с на каждый сервер, ОС Windows Server или Linux.

Источник изображения: mClouds

«Наша платформа на базе AMD EPYC и NVIDIA выводит вычислительные возможности клиентов на совершенно новый уровень. Мы предоставляем клиентам не просто облачные ресурсы, а инструмент, который поможет им оставаться конкурентоспособными в условиях цифровой трансформации и ускорения внедрения ИИ в бизнесе», — говорит Александр Иванников, директор по развитию провайдера облачной инфраструктуры mClouds.

Крупнейший в мире частный облачный провайдер Vultr объявил о заключении соглашения о четырёхстороннем стратегическом сотрудничестве с целью развёртывания нового суперкомпьютерного кластера. В проекте принимают участие AMD, Broadcom и Juniper Networks. Применяются ускорители AMD Instinct MI300X и открытый программный стек ROCm. Данные о количестве ускорителей и общей производительности платформы пока не раскрываются.

Кластер размещён в дата-центре Vultr Centersquare в Лайле (юго-западный пригород Чикаго; Иллинойс; США). Новая НРС-система построена с использованием Ethernet-коммутаторов Broadcom и оптимизированных для ИИ-задач сетевых Ethernet-решений Juniper Networks. Благодаря этим компонентам, как утверждается, возможно построение безопасной высокопроизводительной инфраструктуры. Кластер ориентирован прежде всего на обучение ИИ-моделей и ресурсоёмкие нагрузки инференса.

«Сотрудничество с AMD, Broadcom и Juniper Networks позволяет предприятиям и специалистам в области ИИ использовать весь потенциал ускоренных вычислений при одновременном обеспечении гибкости, масштабируемости и безопасности», — говорит Джей Джей Кардвелл (J.J. Kardwell), генеральный директор Vultr.

Источник изображения: AMD

О доступности Instinct MI300X в своей облачной инфраструктуре компания Vultr сообщила в сентябре нынешнего года. Ускорители AMD интегрируются с Vultr Kubernetes Engine for Cloud GPU для формирования кластеров Kubernetes, использующих ускорители. Предложение ориентировано на задачи ИИ и НРС.

Vultr ставит своей целью сделать высокопроизводительные облачные вычисления простыми в использовании и доступными для предприятий и разработчиков по всему миру. На сегодняшний день экосистема Vultr включает 32 облачные зоны, в том числе площадки в Северной Америке, Южной Америке, Европе, Азии, Австралии и Африке.

Стартап Liquid AI, специализирующийся на разработке моделей генеративного ИИ с принципиально новой архитектурой, объявил о проведении раунда финансирования Series A, в ходе которого на развитие привлечено $250 млн. Деньги в числе прочих предоставила AMD.

Liquid AI, связанная с Массачусетским технологическим институтом (MIT), базируется в Бостоне. Её специализация — ИИ-модели LFM, или Liquid Foundation Models. Утверждается, что такие решения по производительности идентичны или превосходят традиционные большие языковые модели (LLM), представленные на рынке.

Источник изображения: Liquid AI

В основе современных популярных чат-ботов, таких как OpenAI ChatGPT и Google Gemini, лежит генеративный предобученный трансформер — Generative Pre-trained Transformer (GPT): для обучения применяются обширные массивы информации. Модели LFM, в свою очередь, основаны на концепции «жидких» нейронных сетей. Для работы LFM требуется меньше памяти по сравнению с GPT, что открывает новые возможности при использовании ИИ на платформах с ограниченными аппаратными ресурсами.

В частности, Liquid AI предлагает три варианта моделей: LFM-1B с 1,3 млрд параметров для маломощных устройств, таких как смартфоны, LFM-3B с 3,1 млрд параметров для периферийных развертываний и LFM-40B Mixture of Experts с 40 млрд параметров для решения сложных задач. Такие модели могут использоваться корпоративными клиентами разного масштаба.

В 2023 году в ходе посевного раунда стартап Liquid AI получил $46,6 млн. В программе Series A, помимо AMD, приняли участие OSS Capital, Duke Capital Partners и PagsGroup. Полученные средства будут использованы для дальнейшей разработки LFM разного размера. Кроме того, компания намерена предлагать решения, оптимизированные для конкретных отраслей, таких как потребительская электроника, биотехнологии, телекоммуникации, финансовые услуги и электронная коммерция.

Облачная платформа AWS анонсировала инстансы второго поколения с FPGA на борту. Экземпляры EC2 F2 ориентированы на решение задач в области геномики, обработки мультимедийных материалов, больших данных, спутниковой связи, компьютерных сетей, моделирования кремниевых чипов и видеотрансляций в реальном времени.

В новых инстансах применяются FPGA AMD Virtex UltraScale+ HBM VU47P. Эти изделия содержат 2,852 млн логических ячеек и 9024 DSP. Заявленная ИИ-производительность достигает 28 TOPS при вычислениях INT8. Кроме того, в состав EC2 F2 входят процессоры AMD EPYC поколения Milan.

Новые инстансы доступны в вариантах f2.12xlarge и f2.48xlarge — с 48 и 192 vCPU и 2 и 8 FPGA соответственно. Каждая ПЛИС оперирует 16 ГиБ памяти HBM и 64 ГиБ памяти DDR4. Таким образом, в случае f2.12xlarge используется в сумме 32 ГиБ HBM и 128 ГиБ DDR4, а в случае f2.48xlarge — 128 ГиБ и 512 ГиБ соответственно.

Источник изображения: AWS

Конфигурация f2.12xlarge включает 512 ГиБ системной памяти и два накопителям NVMe SSD суммарной вместимостью 1900 ГиБ. Пропускная способность сетевого подключения составляет 25 Гбит/с, пропускная способность EBS-томов — 15 Гбит/с. У экземпляра f2.48xlarge объём памяти составляет 2048 ГиБ, общая вместимость NVMe SSD — 7600 ГиБ. Пропускная способность сетевого подключения и EBS-томов достигает 100 Гбит/с и 60 Гбит/с соответственно. Для этого экземпляра предусмотрена поддержка AWS Cloud Digital Interface (CDI) для надёжной передачи несжатого видео (задержка между инстансами заявлена на уровне 8 мс).

Исследователи Лёвенского католического университета (Бельгия), Любекского университета (Германия) и Бирмингемского университета (Великобритания) обнаружили, что система защиты виртуальных машин от атак с использованием вредоносного гипервизора AMD SEV-SNP (Secure Nested Paging), не так безопасна, как утверждает разработчик, пишет The Register.

Технологии Secure Encrypted Virtualization (SEV) предоставляют доверенную среду исполнения (TEE), призванную обеспечить защиту виртуальных машин от незаконных попыток вмешательства со стороны тех, кто имеет доступ к оборудованию ЦОД. Механизм SEV-SNP реализован в процессорах AMD EPYC, начиная с 7003 (Milan). Аналогичные механизмы есть и у конкурентов: Intel Software Guard Extensions (SGX) и Trusted Domain Extensions (TDX), а также Arm Confidential Compute Architecture (CCA). Все эти технологии отвечают за шифрование памяти и изоляцию ресурсов.

Исследователи разработали способ обхода SEV-SNP, который они назвали BadRAM (CVE-2024-21944 и AMD-SB-3015). Для атаки требуется оборудование стоимостью около $10, включая Raspberry Pi Pico, разъём DDR и батарею на 9 В. Атака BadRAM требует наличие физического доступа к оборудованию. Она основана на манипуляциях с чипом SPD (Serial Presence Detect), который передаёт данные о модуле DDR4/DDR5 во время загрузки системы. Манипулируя SPD, злоумышленники создают адреса-фантомы для физической памяти, благодаря которым можно незаметно получить доступ к данным в виртуальной машине.

Источник изображения: badram.eu

«Мы удваиваем видимый в системе объём DIMM, чтобы обмануть контроллер памяти CPU и заставить его использовать дополнительные «фантомные» биты адресации, — объясняют авторы исследования. — Два разных физических адреса теперь ссылаются на одно и то же местоположение DRAM». С помощью таких фантомов злоумышленники могут обойти защиту памяти, раскрывая конфиденциальные данные или вызывя сбои. BadRAM позволяет подделать критически важные отчёты удалённой аттестации и вставлять необнаруживаемые бэкдоры в любую виртуальную машину, защищённую SEV-SNP.

Атака может быть реализована и без физического доступа к оборудованию, поскольку некоторые поставщики DRAM оставляют чип SPD разблокированным, что противоречит спецификациям JEDEC. Авторы исследования обнаружили по крайней мере два DDR4-модуля Corsair без должной защиты SPD. Память DDR3 тоже может быть взломана путём замены чипа SPD.

Источник изображения: badram.eu

«BadRAM полностью подрывает доверие к технологии защищённой зашифрованной виртуализации AMD (SEV-SNP), которая широко используется крупными поставщиками облачных услуг, включая Amazon AWS, Google Cloud и Microsoft Azure», — сообщил The Register Джо Ван Балк (Jo Van Bulck), профессор лаборатории DistriNet на кафедре компьютерных наук KU Leuven.

Исследователи отметили, что решения SGX и TDX Intel не имеют такой уязвимости, поскольку в них реализованы контрмеры против создания псевдонимов (alias) памяти. Arm CCA, судя по спецификации, тоже не имеет проблем, но для проверки этого у исследователей не было коммерческих чипов. Полный доклад об атаке исследователи планируют представить в мае 2025 года на конференции IEEE Symposium on Security and Privacy.

Источник изображения: AMD

Исследователи уведомили AMD о найденных проблемах в феврале 2024 года. «AMD рекомендует использовать модули памяти, которые блокируют SPD, а также следовать передовым практикам в области физической безопасности систем. AMD также выпустила обновления прошивок защиты от уязвимости», — сообщили в AMD ресурсу The Register в ответ на просьбу прокомментировать публикацию исследователей.

Компания OnLogic анонсировала компактный компьютер ML100G-42, ориентированный на коммерческое и промышленное применение. Устройство может использоваться на производствах, в системах индустриальной автоматизации, в секторе логистики и поставок продукции и пр.

В основу новинки положена аппаратная платформа AMD: задействован процессор Ryzen 7 8840U (8 ядер; 16 потоков; до 5,1 ГГц) с графическим контроллером AMD Radeon 780M (RDNA3) и NPU XDNA. Чип довольствуется пассивным охлаждением, а ребристая поверхность алюминиевого корпуса компьютера выполняет функции радиатора для отвода тепла. Объём оперативной памяти DDR5-5600 может достигать 96 Гбайт (2 × 48 Гбайт).

Источник изображения: OnLogic

Новинка способна нести на борту два SSD формата M.2 с интерфейсом PCIe 4.0 (NVMe) вместимость до 2 Тбайт каждый. При необходимости может быть добавлен ИИ-ускоритель Hailo в виде модуля М.2. Кроме того, предусмотрен дополнительный слот M.2 2230 E-key (PCIe x1 / USB 2.0) для адаптера Wi-Fi. В оснащение входят сетевые контроллеры 2.5 GbE и 1GbE.

Во фронтальной части расположены порт USB 3.2 Gen2 Type-A, два разъёма USB4 Type-C (с поддержкой DP1.4a), стандартное аудиогнездо на 3,5 мм. Сзади сосредоточены два интерфейса HDMI, два гнезда RJ-45 для сетевых кабелей, два порта USB 2.0 и DC-гнездо для подачи питания. Опционально могут быть добавлены два последовательных порта RS-232.

Габариты составляют 142 × 61,5 × 107 мм. Возможен монтаж на стену и DIN-рейку, а также установка при помощи крепления VESA. Диапазон рабочих температур — от 0 до +50 °C. Гарантирована совместимость с Red Hat Linux и Ubuntu. Цена начинается примерно с $1300.