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.

Компания International Data Corporation (IDC) обнародовала прогноз по рынку публичных облачных услуг в регионе EMEA, который включает Европу, Ближний Восток и Африку. Отрасль демонстрирует стремительный рост, что объясняется быстрым внедрением ИИ, в то числе сервисов генеративного ИИ, а также расширением инфраструктур ведущих облачных провайдеров.

По оценкам, в 2024 году объём отрасли превысит $200 млрд, достигнув приблизительно $203 млрд. Аналитики IDC учитывают затраты в области публичных услуг SaaS, PaaS и IaaS. Первый из этих сегментов, который включает SaaS-приложения и SaaS-SIS (SaaS в области системных инфраструктур), обеспечивает наибольшую выручку — 64,4 % в общем объёме рынка ЕМЕА.

Отмечается, что из-за своего размера и зрелости SaaS демонстрирует самые медленные темпы роста среди облачных услуг всех типов. Наиболее высокий показатель CAGR (среднегодовой темп роста в сложных процентах) прогнозируется в категории PaaS — 29,3 % в период 2023–2028 гг. В сегменте IaaS это значение ожидается на уровне 21,6 %.

Источник изображения: IDC

С субрегиональной точки зрения Западная Европа доминирует на рынке EMEA с долей около 80 % в общем объёме рынка. Далее следуют Ближний Восток и Африка (MEA), а также Центральная и Восточная Европа (CEE). Основные инвестиции в сегменте публичных облаков приходятся на Германию, Великобританию, Францию и Италию. Ключевыми игроками в регионе являются Google, Amazon, Microsoft и Oracle.

Аналитики IDC считают, что глобальные технологические компании продолжат вкладывать средства в ИИ, что обеспечит дальнейший рост рынка. Величина CAGR в регионе EMEA прогнозируется на уровне 20,0 %: таким образом, к 2028-му затраты могут подняться до $415,1 млрд.

Американский стартап Cerebras Systems, специализирующийся на создании чипов для систем машинного обучения и других ресурсоёмких задач, объявил об установлении нового мирового рекорда производительности в области молекулярной динамики.

В эксперименте приняли участие Сандийские национальные лаборатории (SNL), Ливерморская национальная лаборатория имени Лоуренса (LLNL) и Лос-Аламосская национальная лаборатория (LANL) в составе Министерства энергетики США (DOE). Вычисления выполнялись на системе, оснащённой фирменными ускорителями Cerebras Wafer Scale Engine (WSE).

Говорится, что впервые в истории молекулярной динамики исследователи достигли результата более 1 млн шагов моделирования в секунду (timesteps per second, TPS). В частности, показано значение на уровне 1,1 млн TPS на платформе Cerebras CS-2, оборудованной чипами WSE-2, которые насчитывают 850 тыс. тензорных ядер и несут на борту 40 Гбайт памяти SRAM.

Для сравнения: в случае суперкомпьютера экзафлопсного класса Frontier, который в нынешнем рейтинге TOP500 занимает второе место, результат составляет 1470 TPS. Таким образом, система Cerebras обеспечивает 748-кратный выигрыш в быстродействии на задачах молекулярной динамики. При этом энергопотребление комплекса Cerebras составляет 27 кВт против 21 МВт у Frontier.

Источник изображения: Cerebras

Кроме того, комплекс Cerebras превзошел Anton 3 — самый мощный в мире специализированный суперкомпьютер для молекулярной динамики. Anton 3 использует 512 кастомных ASIC, а его энергопотребление находится на уровне 400 кВт. Показатель быстродействия Anton 3 достигает 980 тыс. TPS. То есть, система Cerebras показывает выигрыш примерно в 20 %.

Предполагается, что ускорители Cerebras предоставят качественно новые возможности для исследований в различных областях, включая разработку материалов следующего поколения, перспективных лекарственных препаратов и решений в сфере возобновляемой энергетики.

Нужно отметить, что ранее Сандийские национальные лаборатории запустили ИИ-систему Kingfisher на чипах Cerebras WSE-3. А сама компания Cerebras развернула «самую мощную в мире» ИИ-платформу для инференса.

Американская Федеральная комиссия по связи (FCC) впервые за 22 года пересмотрит правила лицензирования подводных кабелей. Ведомство одобрило т.н. «Уведомление о предложении регулирования» (Notice of Proposed Rulemaking) для того, чтобы повысить уровень безопасности и защиты подводной инфраструктуры, а также упростить процесс лицензирования, сообщает Datacenter Dynamics.

Сейчас процесс регулирования деятельности в соответствующей сфере весьма сложен — для получения лицензий необходимо подавать заявки сразу нескольким федеральным регуляторам США. FCC намерена упростить этот процесс, но вместе с тем ужесточить правила отчётности. Так, предлагается ввести обязательные отчёты для прокладчиков кабелей каждые три года или же сократить срок действия их лицензий с 25 лет до более короткого периода.

Американский регулятор делает акцент на обеспечении национальной безопасности. Например, FCC также предложила обязать операторов, имеющих право на ведение международного телеком-бизнеса, подавать заявки на продление соответствующих разрешений в FCC. Дополнительно FCC работает над механизмом устранения из американских сетей связи телеком-оборудования, которое регулятор сочтёт опасным или хотя бы «рискованным».

Источник изображения: Drew Beamer/unsplash.com

Речь идёт о первом пересмотре правил работы с подводными кабелями с 2001 года. На сегодня функционируют 84 кабельные системы, получившие лицензии FCC. Текущая суммарная ёмкость кабелей лицензиатов превышает 5,3 Пбит/с, к ним планируется добавить ещё 6,8 Пбит/с.

Безопасность кабелей по разным причинам стала весьма актуальной темой. Помимо инцидентов в Красном море, из-за которых пострадала связь Азии с Европой, были и другие случаи, в частности — обрыв кабелей у берегов Вьетнама и Тайваня и недавний инцидент в Балтийском море.