Компания Huawei получила в своё распоряжение 2 596 148 429 267 413 814 265 248 164 610 048 адресов IPv6 — более 2,5 дециллионов (один дециллион — 10³³). Столько выделил китайскому техногиганту азиатский интернет-регистратор Asia Pacific Network Information Center (APNIC), сообщает The Register.

Это своего рода рекорд для APNIC. Для удовлетворения потребностей Huawei регистратор обратился к организации Internet Assigned Numbers Authority (IANA), контролирующей распределение адресов по всему миру. Для удовлетворения запроса APNIC запросила второй блок /12. Он состоит из более 83 дециллионов адресов. Впрочем, на долю Huawei приходится лишь подмножество — блок /17. Всего пространство IPv6 вмещает более 340 ундециллионов адресов (340∙10³⁶), но многие зарезервированы или не могут использоваться по разным причинам.

Хотя выделенное Huawei количество адресов выглядит невероятно большим, но в общем объёме адресного пространства оно практически теряется. Конечно, у компании вряд ли когда-нибудь будет такое количество устройств для подключения. Впрочем, даже если из общего числа будут использоваться далеко не все, можно предположить, что у компании большие планы. По данным APNIC, в Huawei намерены использовать выделенные IPv6 для «глобального внедрения облачных сервисов и CDN».

Истчоник изображения: engin akyurt/unsplash.com

Сейчас Китай активно продвигает использование устройств Интернета вещей. Пара миллиардов из них уже функционирует, а в ближайшие годы их число должно вырасти до 30 млрд. Huawei Cloud управляет 33 облачными регионами, поэтому в его распоряжении имеется немало физических устройств и виртуальных машин. Впрочем, имеющихся в запасе компании адресных ресурсов теперь с лихвой хватит на покрытие её потребностей. Фактически даже если бы каждое интернет-устройство на Земле получило бы адрес IPv6, Huawei не смогла бы потратить и малой доли своих невообразимых ресурсов.

Примечательно, что буквально в ноябре главный научный сотрудник APNIC (Asia Pacific Network Information Centre) Джефф Хьюстон (Geoff Huston) заявил, что перспективы перехода на протокол IPv6 не особенно привлекательны из-за меняющейся структуры сети. По словам эксперта, переход от IPv4 к IPv6 не обеспечит принципиально новых функциональных возможностей. Однако некоторые всё равно запасаются адресами. Так, в октябре прошлого года американский регистратор ARIN выделил банку Capital One блок 2630::/16. Банк получил вдвое больше адресов, чем Huawei, отмечает The Register.

Компания Schneider Electric опубликовала два доклада подведомственного Sustainability Research Institute (SRI), связанные с воздействием искусственного интеллекта (ИИ) на обеспечение экоустойчивости, в частности, на потребление электроэнергии, сообщает Inside HPC.

Первый материал, Artificial Intelligence and Electricity: A System Dynamics Approach, изучает четыре возможных сценария развития потребления энергии в связи с ИИ в следующие десять лет. С учётом растущей обеспокоенности экспертов растущим потреблением ИИ-систем, представители SRI и Университета Твенте (Нидерланды) построили динамическую модель системы, предсказывающую различные сценарии спроса на электричество в связи с ИИ — это позволит разрабатывать стратегии устойчивого развития ИИ и схемы минимизации воздействия на окружающую среду в связи с его прогрессом.

Эти сценарии не являются «предсказаниями» — скорее инструментами для понимания комплексных факторов, формирующих наше будущее: от действительно устойчивого развития ИИ до более радикальных вариантов будущего вплоть до энергетических кризисов вследствие эволюции ИИ-систем в начале 2030-х годов. Доклад также содержит рекомендации для законотворцев и лиц, принимающих решения, по выбору пути, сочетающем прогресс в области ИИ с экологической и энергетической устойчивостью.

Источник: Schneider Electric

Второй доклад, AI-Powered HVAC in Educational Buildings: A Net Digital Impact Use Case, подготовленный SRI и Королевским мельбурнским технологическим институтом (RMIT), демонстрирует, каким образом управляемые ИИ системы отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха (HVAC) могут повысить энергоэффективность зданий и способствовать охране окружающей среды.

В докладе отмечается, что на HVAC приходится 35–65 % всего энергопотребления зданий. В ходе исследования изучались более 87 образовательных объектов в Стокгольме. С 2019 по 2023 годы было зафиксировало сокращение углеродных выбросов в CO2-эквиваленте на 64,8 тонн в год. Это примерно в 60 раз больше, чем углеродный след внедрённых в систему управления зданиями ИИ и IoT. Более того, точно такая же система в Бостоне (США) позволит снизить углеродные выбросы в семь раз в сравнении со Стокгольмом. Это показывает важность внедрения ИИ в окружениях, требующих усиленного отопления, охлаждения или кондиционирования воздуха.

В ноябре сообщалось, что ИИ вообще и генеративный ИИ в частности привели к стремительному росту энергопотребления ЦОД — по прогнозам агентства Gartner, в следующие два года рост составит 160 %. В результате ожидается, что 40 % существующих ИИ ЦОД будут ограничены в энергоресурсах к 2027 году.

Министр инноваций, науки и промышленности Канады Франсуа-Филипп Шампань (François-Philippe Champagne) официально заявил о старте реализации Канадской стратегии суверенных ИИ-вычислений (Canadian Sovereign AI Compute Strategy). Она предусматривает выделение до $2 млрд, сообщает HPC Wire.

Предполагается, что стратегия будет способствовать достижению трёх ключевых целей:

• до $700 млн будет выделено на развитие местных лидеров ИИ-отрасли с привлечением инвестиций на создание новых и расширение имеющихся ЦОД в рамках инициативы AI Compute Challenge;
• до $1 млрд потратят на создание публичной суперкомпьютерной инфраструктуры;
• до $300 млн потратят на обеспечения доступа к вычислительным мощностям малым и средним предприятиям в рамках инициативы AI Compute Access Fund.

Публичные консультации, посвящённые стратегии, проводились летом 2024 года. Были получены отзывы от более чем 1 тыс. заинтересованных сторон, в том числе от представителей науки, промышленности, общественности и др. Кроме того, власти страны приняли ряд мер по ответственному созданию и внедрению ИИ в экономику Канады, сформировав Канадский институт безопасности ИИ, подготовив Закон об искусственном интеллекте и данных (законопроект C-27) и предложив Добровольный кодекс ответственной разработки и управления передовыми системами генеративного ИИ.

Источник изображения: Marc-Olivier Jodoin/unsplash.com

Все $2 млрд выделят из государственного бюджета 2024 года в рамках стратегии, удовлетворяющей кратко-, средне- и долгосрочные потребностям исследователей и разработчиков в ИИ-вычислениях. До $700 млн получат представители промышленности, академических кругов и бизнеса, занимающиеся созданием канадских ИИ ЦОД. Среди заявок на финансирование приоритет будет отдаваться высокомаржинальным проектам. До $1 млрд выделят на создание суверенной суперкомпьютерной инфраструктуры, а также безопасного ЦОД. До $300 млн выделят в Фонд доступа к ИИ-вычислениям, более подробная информация котором появится после официального старта программы весной 2025 года.

В 2022–2023 гг. количество специалистов в стране выросло на 29 %, достигнув 140 тыс., причём по скорости прироста Канада занимает первое место среди стран «Большой семёрки» (G7). В Канаде работают 10 % ведущих мировых исследователей систем искусственного интеллекта. С 2019 года она также занимет первое место среди стран G7 по количеству посвящённых ИИ научных статей на душу населения. А количество поданных канадскими изобретателями патентов в области ИИ в 2022–2023 гг. увеличилось на 57 %.

Французская корпорация Schneider Electric, по сообщению ресурса Datacenter Dynamics, совместно с NVIDIA разрабатывает эталонную архитектуру охлаждения для дата-центров, рассчитанных на решение ИИ-задач. Речь, в частности, идёт о ЦОД с суперускорителями GB200 NVL72 (Blackwell).

О том, что Schneider Electric и NVIDIA объединили усилия с целью оптимизации инфраструктуры ЦОД, стало известно в марте нынешнего года. Тогда говорилось, что стороны создадут первые в своём роде общедоступные эталонные проекты дата-центров, призванные переопределить стандарты развёртывания и эксплуатации ИИ.

Как теперь стало известно, эталонный дизайн охлаждения Schneider Electric предусматривает применение специализированных блоков распределения охлаждающей жидкости (CDU), а также решений прямого жидкостного охлаждения Direct-To-Chip (DTC). Говорится, что такие системы обеспечат возможность охлаждения стоек с вычислительным оборудованием суммарной мощностью до 132 кВт. Финансовые условия сотрудничества не раскрываются.

Источник изображения: Schneider Electric

В октябре нынешнего года Schneider Electric приобрела контрольный пакет акций компании Motivair Corporation, которая специализируется на системах жидкостного охлаждения для HPC- и ИИ-платформ. Не исключено, что изделия Motivair будут применяться в составе эталонных СЖО для серверов на базе Blackwell.

Апарна Прабхакар (Aparna Prabhakar), старший вице-президент подразделения электропитания Schneider, сообщила, что компания совместно с NVIDIA работает над несколькими вариантами систем охлаждения, которые можно масштабировать в зависимости от количества установленных серверов и потребляемой ими энергии. Это, как ожидается, поможет в развёртывании дата-центров нового поколения, ориентированных на ресурсоёмкие ИИ-вычисления.

Компания Pasqal поставила в Юлихский суперкомпьютерный центр в Германии (JSC) 100-кубитный квантовый компьютер на нейтральных атомах. Установка системы выполнена в рамках проекта HPCQS, реализуемого Европейским совместным предприятием по развитию высокопроизводительных вычислений (EuroHPC JU).

Инициатива HPCQS (High Performance Computer and Quantum Simulator hybrid) нацелена на интеграцию квантовых систем с европейской инфраструктурой суперкомпьютеров. Это, как ожидается, позволит создать мощную вычислительную платформу для решения сложных задач в различных областях, таких как здравоохранение, энергетика, автомобилестроение, финансы, торговля и кибербезопасность.

Источник изображения: Pasqal

Проект HPCQS поддерживается предприятием EuroHPC JU и шестью европейскими странами — Австрией, Францией, Германией, Ирландией, Италией и Испанией. Новая система станет частью Унифицированной инфраструктуры квантовых вычислений Юлиха (Jülich UNified Infrastructure for Quantum Computing, JUNIQ).

Система Pasqal использует нейтральные атомы для формирования кубитов. Такие атомы не имеют электрического заряда, благодаря чему слабо взаимодействуют с внешними электромагнитными полями — это позволяет улучшить стабильность. Атомы захватываются и манипулируются с помощью лазера, что даёт возможность проводить высокоточные квантовые операции. Кроме того, системы на базе нейтральных атомов относительно просто масштабируются.

В JSC комплекс Pasqal будет сопряжён с суперкомпьютером JURECA DC. Квантовый компьютер планируется применять для выполнения сложного моделирования в физике и химии, а также для квантового машинного обучения. Нужно отметить, что весной нынешнего года JSC получил 5-кубитную систему Spark немецко-финского производителя IQM Quantum Computers. Кроме того, ранее консорциум EuroHPC объявило о планах по созданию двух дополнительных квантовых компьютеров.

Стартап xAI, курируемый Илоном Маском (Elon Musk), планирует на порядок расширить свой ИИ-кластер Colossus в Мемфисе (Теннесси, США), включающий в настоящее время 100 тыс. NVIDIA H100. Как пишет HPCwire, об этом заявил Брент Майо (Brent Mayo), старший менеджер xAI по строительству объектов и инфраструктуры.

По словам Майо, стартап уже приступил к работам по расширению ИИ-кластера до не менее чем 1 млн ускорителей совместно с NVIDIA, Dell и Supermicro. Для содействия проекту xAI была создана оперативная группа под руководством главы Торговой палаты Мемфиса Теда Таунсенда (Ted Townsend), готовая оказать помощь в решении проблем в любое время суток. Проект знаменует собой крупнейшее капиталовложение в истории региона.

Заявление о старте работ над расширением ИИ-кластера последовало после появления сообщений о том, что xAI удалось привлечь ещё $6 млрд инвестиций. Новые вливания могут увеличить оценку рыночной стоимости стартапа до $50 млрд. Точные цифры будут объявлены немного позже.

Источник изображения: Supermicro

Colossus используется для обучения моделей ИИ для чат-бота Grok, разработанного xAI, который уступает по возможностям и аудитории лидеру рынка OpenAI ChatGPT, а также Google Gemini. Стартап выпустил свою первую большую языковую модель Grok-1 в конце 2023 года, в апреле 2024 года вышла модель Grok-1.5, а Grok-2 — в августе.

Colossus был построен в рекордные сроки — всего за три месяца. Гендиректор NVIDIA, Дженсен Хуанг (Jensen Huang), заявил, что «в мире есть только один человек, который мог бы это сделать». Хуанг назвал Colossus «несомненно самым быстрым суперкомпьютером на планете, если рассматривать его как один кластер», отметив, что ЦОД такого размера обычно строится три года.

Активисты из числа жителей Мемфиса раскритиковали проект из-за повышенной нагрузки на местные энергосети и требований, которые ИИ-кластер предъявляет к региональной энергосистеме. «Мы не просто лидируем; мы ускоряем прогресс беспрецедентными темпами, обеспечивая при этом стабильность энергосети, используя Megapack», — заявил в ответ Брент Майо на мероприятии в Мемфисе, пишет Financial Times.

Компания iGenius, специализирующаяся на ИИ-моделях для отраслей со строгим регулированием, анонсировала вычислительную платформу Colosseum. Это, как утверждается, один из самых мощных в мире ИИ-суперкомпьютеров на платформе NVIDIA DGX SuperPOD с тысячами ускорителей GB200 (Blackwell).

Известно, что комплекс Colosseum располагается в Европе. Полностью характеристики суперкомпьютера не раскрываются. Отмечается, что он обеспечивает производительность до 115 Эфлопс на операциях ИИ (FP4 с разреженностью). Говорится о применении передовой системы жидкостного охлаждения. Для питания используется энергия из возобновляемых источников в Италии.

По информации Reuters, в состав Colosseum войдут около 80 суперускорителей GB200 NVL72. Таким образом, общее количество ускорителей Blackwell достигает 5760. Общее энергопотребление системы должно составить почти 10 МВт. Стоимость проекта не называется. Но глава iGenius Ульян Шарка (Uljan Sharka) отмечает, что компания в течение 2024 года привлекла на развитие примерно €650 млн и намерена получить дополнительное финансирование для проекта Colosseum. При этом подчёркивается, что iGenius — один из немногих стартапов в области ИИ в Европе, капитализация которого превышает $1 млрд.

Источник изображения: iGenius

iGenius планирует применять Colosseum для ресурсоёмких приложений ИИ, включая обучение больших языковых моделей (LLM) с триллионом параметров, а также работу с открытыми моделями генеративного ИИ. Подчёркивается, что создание Colosseum станет основой для следующего этапа сотрудничества между iGenius и NVIDIA в области ИИ для поддержки задач, требующих максимальной безопасности данных, надёжности и точности: это может быть финансовый консалтинг, обслуживание пациентов в системе здравоохранения, государственное планирование и пр.

Модели iGenius AI, созданные с использованием платформы NVIDIA AI Enterprise, NVIDIA Nemotron и фреймворка NVIDIA NeMo, будут предлагаться в виде микросервисов NVIDIA NIM. По заявлениям iGenius, Colosseum поможет удовлетворить растущие потребности в ИИ-вычислениях. Colosseum также будет служить неким хабом, объединяющим предприятия, академические учреждения и государственные структуры.

Нужно отметить, что около месяца назад компания DeepL, специализирующаяся на разработке средств автоматического перевода на основе ИИ, объявила о намерении развернуть платформу на базе NVIDIA DGX GB200 SuperPod в Швеции. DeepL будет применять этот комплекс для исследовательских задач, в частности, для разработки передовых ИИ-моделей.

В Великобритании введён в эксплуатацию суперкомпьютер Isambard 3, предназначенный для ресурсоёмких приложений ИИ и задач НРС. Реализация проекта обошлась приблизительно в £10 млн, или примерно $12,7 млн. Машина пришла на смену комплексу Isambard 2, который отправился на покой в сентябре нынешнего года.

Система Isambard 3 создана в рамках сотрудничества между исследовательским консорциумом GW4 Alliance, в который входят университеты Бата, Бристоля, Кардиффа и Эксетера, а также компаниями HPE, NVIDIA и Arm. Суперкомпьютер назван в честь британского инженера Изамбарда Кингдома Брюнеля, внесшего значимый вклад в Промышленную революцию.

Полностью технические характеристики Isambard 3 не раскрываются. Известно, что в основу машины положены 384 суперпроцессорами NVIDIA Grace со 144 ядрами (2 × 72) Arm Neoverse V2 (Demeter), общее количество которых превышает 55 тыс. Задействована высокопроизводительная СХД HPE, которая обеспечивает расширенные IO-возможности с интеллектуальным распределением данных по нескольким уровням. Благодаря этому достигается эффективная обработка задач с интенсивным использованием информации, таких как обучение моделей ИИ.

Известно также, что в составе комплекса применяется фирменный интерконнект HPE Slingshot, а в качестве внутреннего интерконнекта служит технология NVLink-C2C, которая в семь раз быстрее PCIe 5.0. Каждый узел суперкомпьютера содержит один суперчип Grace и сетевой адаптер Cassini с пропускной способностью до 200 Гбит/с. Объём системной памяти составляет 2 × 120 Гбайт (240 Гбайт).

Источник изображения: GW4

Отмечается, что Isambard 3 демонстрирует в шесть раз более высокую производительность и в шесть раз лучшую энергоэффективность по сравнению с Isambard 2. Пиковое быстродействие FP64 у Isambard 3 достигает 2,7 Пфлопс при энергопотреблении менее 270 кВт. Применять новый суперкомпьютер планируется для таких задач, как проектирование оптимальной конфигурации ветряных электростанций на суше и воде, моделирование термоядерных реакторов, исследования в сфере здравоохранения и пр.

Суперкомпьютер расположен в автономном дата-центре с системой самоохлаждения HPE Performance Optimized Data Center (POD) в Национальном центре композитов в Научном парке Бристоля и Бата. Там же ведётся монтаж ИИ-комплекса Isambard-AI стоимостью £225 млн ($286 млн), который должен стать самым быстрым и мощным суперкомпьютером в Великобритании. Проект Isambard-AI реализуется в несколько этапов. Первая фаза предполагает монтаж 42 узлов, каждый из которых несёт на борту четыре суперчипа NVIDIA GH200 Grace Hopper и 4 × 120 Гбайт памяти для CPU (доступно 460 Гбайт — по 115 Гбайт на CPU), а также 4 × 96 Гбайт памяти для GPU (H100). В ходе второй фазы будут добавлены 1320 узлов, насчитывающих в сумме 5280 суперчипов NVIDIA GH200 Grace Hopper.

Кроме того, в состав Isambard 3 входит экспериментальный x86-модуль MACS (Multi-Architecture Comparison System), включающий сразу восемь разновидностей узлов на базе процессоров AMD EPYC и Intel Xeon нескольких поколений, часть из них также имеет ускорители AMD Instinct MI100 и NVIDIA H100/A100. Все они объединены 200G-интерконнектом HPE Slingshot.

Центр вычислительной астрофизики Национальной астрономической обсерватории Японии (NAOJ) объявил о вводе в эксплуатацию суперкомпьютера NS-06 Aterui III на платформе HPE Cray XD2000. Новый НРС-комплекс планируется применять в качестве «лаборатории теоретической астрономии» для исследования широкого спектра астрофизических явлений.

Архитектура Aterui III предполагает применение модулей двух типов — System M с высокой пропускной способностью памяти (3,2 Тбайт/с на узел, что в 12,5 раза больше, чем у Aterui II) и System P с большим объёмом памяти (512 Гбайт в расчёте на узел, в 1,3 раза больше по сравнению с Aterui II).

Все узлы оснащены двумя процессорами Intel Xeon Sapphire Rapids. В частности, задействованы 208 узлов System M с чипами Xeon CPU Max 9480 (56C/112T; 1,9–3,5 ГГц; 350 Вт). Таким образом, суммарное количество ядер достигает 23 296. Каждый узел несёт на борту 128 Гбайт памяти, а её совокупный объём составляет 26,6 Тбайт. Общая пропускная способность — 665 Тбайт/с.

Источник изображения: NAOJ

Кроме того, в состав Aterui III включены 80 узлов System P с парой процессоров Xeon Platinum 8480+ (56C/112T; 2,0–3,8 ГГц; 350 Вт). В общей сложности применяются 8960 ядер и 40,96 Тбайт памяти с суммарной пропускной способностью 98,24 Тбайт/с (614 Гбайт/с на узел).

В целом, суперкомпьютер использует 288 узлов с 32 256 ядрами CPU. Кластер на базе System M обеспечивает производительность на уровне 1,4 Пфлопс, сегмент на основе System P — около 0,57 Пфлопс. Общее быстродействие НРС-комплекса достигает почти 2 Пфлопс.

Юлихский исследовательский центр (FZJ) в Германии объявил о достижении важного рубежа в рамках проекта JUPITER (Joint Undertaking Pioneer for Innovative and Transformative Exascale Research) по созданию европейского экзафлопсного суперкомпьютера. Введён в эксплуатацию JETI — второй модуль этого НРС-комплекса.

Напомним, контракт на создание JUPITER заключён между Европейским совместным предприятием по развитию высокопроизводительных вычислений (EuroHPC JU) и консорциумом, в который входят Eviden (подразделение Atos) и ParTec. Суперкомпьютер JUPITER создаётся на базе модульного дата-центра, за строительство которого отвечает Eviden.

Система JUPITER получит, в частности, энергоэффективные высокопроизводительные Arm-процессоры SiPearl Rhea1 с HBM. Кроме того, в состав машины входят узлы с NVIDIA Quad GH200, а общее количество суперчипов GH200 Grace Hopper составит почти 24 тыс. Узлы объединены интерконнектом NVIDIA Mellanox InfiniBand.

Запущенный модуль JETI (JUPITER Exascale Transition Instrument) обладает FP64-производительностью 83,14 Пфлопс, тогда как пиковый теоретический показатель достигает 95 Пфлопс. С такими результатами эта машина попала на 18-ю строку нынешнего рейтинга мощнейших суперкомпьютеров мира TOP500. В составе JETI задействованы в общей сложности 391 680 ядер. Энергопотребление модуля равно 1,31 МВт. Отмечается, что JETI обеспечивает примерно одну двенадцатую от общей расчётной производительности машины JUPITER. Попутно JETI занял шестое место в рейтинге энергоэффективных систем Green500.

Источник изображения: Eviden

Ожидается, что после завершения строительства суммарное быстродействие JUPITER на операциях обучения ИИ составит до 93 Эфлопс, а FP64-производительность превысит 1 Эфлопс. Затраты на создание комплекса оцениваются в €273 млн, включая доставку, установку и обслуживание НРС-системы.