Корпорация Intel анонсировала видеокарты серии Arc Aхx0E, предназначенные для применения в различных встраиваемых устройствах и системах небольшого форм-фактора. В общей сложности дебютировали шесть моделей: Arc A310E, Arc A350E, Arc A370E, Arc A380E, Arc A580E и Arc A750E. В основном это встраиваемые версии видеокарт, которые уже доступны на рынке. При этом изделия подверглись некоторым доработкам с учётом сферы их применения.

Ускорители насчитывают от 6 до 28 ядер Xe. Количество исполнительных блоков варьируется от 96 до 448. Объём памяти GDDR6 у младших вариантов составляет 4 Гбайт, а пропускная способность памяти у версий начального уровня составляет 112 Гбайт/с. Для A380E указаны 6 Гбайт и 186 Гбайт/с. А вот для A580E и A750E параметры памяти не указаны.

Источник изображения: Advantech

Производительность INT8 варьируется от 49 до 235 TOPS. Быстродействие на операциях FP16 составляет от 24,6 до 117,6 Тфлопс, на операциях FP32 — от 3,1 до 14,7 Тфлопс. Говорится о совместимости с Windows 10/11, Windows 10 LTSC и Linux.

Источник изображения: Intel

В зависимости от модификации видеокарты Arc Aхx0E могут использоваться для решения таких задач, как распознавание лиц и речи, приложения ИИ, обработка медиаданных и пр. Поставки начнутся в текущем месяце. Решение будут доступны для заказа в течение пяти лет.

Источник изображения: Intel

Qualcomm представила двухдиапазонный Wi-Fi чип QCC730, обеспечивающий улучшенную дальность работы и скорость передачи данных при сниженном потреблении энергии. Новинка предназначена для устройств интернета вещей (IoT). Qualcomm заявляет для него уменьшение энергопотребления на 88 % по сравнению с решением предыдущего поколения.

Новый Wi-Fi-чип предлагает прямое подключение к облаку, интеграцию с Matter, открытый SDK а также возможность разгрузки подключения к облаку через программный стек. Он представлен как альтернатива Bluetooth для IoT-приложений и может функционировать в том числе в хост-режиме. Впрочем, возможности QCC730 весьма скромны, хотя и достаточны для IoT. Он предлагает поддержку Wi-Fi 4 (802.11a/b/g/n) в конфигурации 1×1 с шириной канала 20 МГц и канальной скоростью менее 30 Мбит/с (MCS3). «Сердцем» SoC является ядро Cortex-M4F.

Источник изображений: Qualcomm

Помимо QCC730 компания Qualcomm также представила ИИ-платформу для роботов RB3 Gen 2 корпоративного и промышленного назначения. В состав платформы входит процессор Qualcomm QCS6490 (8 ядер с частотой до 2,7 ГГц) с графическим ядром Adreno 643. Для неё заявляется поддержка нескольких датчиков камеры, а также наличие встроенного модуля Wi-Fi 6E. Кроме того, RB3 Gen 2 предлагает поддержку Bluetooth 5.2 и LE-аудио.

Платформа RB3 Gen 2 предназначена для широкого спектра продуктов, включая дроны, камеры и другие промышленные устройства. Комплекты для разработчиков включают блок питания, динамики, USB-кабель и плату. Qualcomm также предлагает Vision Kits с монтажными кронштейнами и камерами CSI. Для заинтересованных клиентов платформа Qualcomm RB3 Gen 2 станет доступна в июне этого года.

Компания Hyperion Research, по сообщению ресурса HPC Wire, сделала прогноз по мировому рынку облачных HPC-решений. По мнению аналитиков, спрос на такие услуги в ближайшие годы будет быстро расти, что объясняется стремительным внедрением ИИ, генеративных сервисов и других современных решений.

Говорится, что значение CAGR (среднегодовой темп роста в сложных процентах) на рынке облачных НРС-сервисов в перспективе пяти лет составит 18,1 %. При этом, как отмечается, данный показатель не в полной мере учитывает значительное влияние ИИ на увеличение спроса на технические вычисления в облаке.

Аналитики отмечают, что обучение ИИ-моделей, имеющее большое значение, может быть отодвинуто на второй план из-за роста потребностей в инференсе. Дело в том, что обучение требует значительных вычислительных ресурсов, но на относительно небольшие периоды времени. Кроме того, обучение выполняет сравнительно небольшое количество пользователей. Вместе с тем инференс востребован среди широкого круга заказчиков для самых разных приложений.

Источник изображения: pixabay.com

В исследовании также говорится, что рост использования генеративного ИИ продолжится, тогда как его темпы внедрения стабилизируются. В сегменте больших языковых моделей (LLM) популярность начнут обретать фреймворки.

В плане аппаратного обеспечения, как полагают аналитики Hyperion Research, резко возрастёт востребованность Arm-процессоров. В сегменте НРС выручка от Arm-систем в 2024 году поднимется в два раза по отношению к предыдущему году. Кроме того, ожидается рост популярности чипов с открытой архитектурой RISC-V. Прогнозируется также увеличение интереса к локальным квантовым компьютерам, которые будут дополнять квантовые вычисления через облако.

Барселонский суперкомпьютерный центр (Centro Nacional de Supercomputación, BSC-CNS) и NVIDIA объявили о заключении многолетнего соглашения о сотрудничестве, целью которого является совместная разработка инновационных решений, объединяющих технологии НРС и ИИ.

Договор рассчитан на пять лет с возможностью последующего продления. При этом каждые шесть месяцев стороны намерены уточнять и оптимизировать направления сотрудничества. Новое соглашение будет действовать параллельно с ранее подписанным документом, касающимся совместных исследований в области сетевых решений.

Первоначально сотрудничество между BSC и NVIDIA будет сосредоточено на разработке больших языковых моделей (LLM), а также приложений для метеорологии и анализа изменений климата. Кроме того, стороны займутся адаптацией вычислительной модели цифрового двойника сердца, разработанной в рамках проекта Alya, к различным платформам. Ещё одно направление работ — программная оптимизация процессов для GPU и архитектуры NVIDIA Grace с ядрами Arm, специально разработанной для ИИ и крупномасштабных суперкомпьютерных приложений.

Источник изображения: BSC

Предполагается также, что научный потенциал BSC вкупе с технологическими достижениями и опытом NVIDIA позволят максимизировать вычислительные возможности суперкомпьютера MareNostrum 5, который был запущен в Испании в конце 2023 года. Эта система, использующая ускорители NVIDIA H100, обладает производительностью 314 Пфлопс.

Группа компаний РСК представила модульное решение «РСК Экзастрим ИИ», предназначенное, как видно из названия, для развития ИИ-инфраструктуры в России.

Новинка представляет собой серверный узел высотой 2U на базе Intel Xeon Sapphire Rapids, который включает до восьми ускорителей, например, NVIDIA H100. 32 слота DDR5 позволяют установить до 8 Тбайт RAM. В узел можно установить до восьми SSD в форм-факторе EDSFF E1.S общим объёмом до 20 Тбайт. Надлежащий температурный режим обеспечивает фирменная СЖО РСК с температурой хладоносителя +40–+50 °C. Спецификации устройства также включают до четырёх подключений Infiniband HDR/NDR, поддержку сети 10GbE и фирменный блок питания с жидкостным охлаждением.

Источник изображений: РСК

Пиковая производительность «РСК Экзастрим ИИ» при использовании ускорителей NVIDIA H100 составляет 208/408 Тфлопс (FP64/TF64). В универсальном шкафу «РСК Экзастрим» высотой 42U можно разместить до 21 вычислительного узла «РСК Экзастрим ИИ», благодаря чему суммарная пиковая производительного такой стойки составит 4,368/8,568 Пфлопс (FP64/TF64) при энергопотреблении всего 115 кВт.

Keenetic выпустила Mesh-ретранслятор Wi-Fi 6 Buddy 6 (KN-3411) класса AX3000 с 1GbE-портом, который позволит расширить зону покрытия маршрутизатора Wi-Fi в большой квартире, загородном доме или офисе. Он также может использоваться в качестве усилителя, точки доступа, адаптера или Wi-Fi-моста. Новинка поддерживает работу с оборудованием Keenetic и других производителей. Объединённые в Mesh Wi-Fi-систему устройства Keenetic образуют сеть с бесшовным роумингом и централизованным управлением через мобильное приложение или облачный сервис.

Buddy 6 построен на платформе MediaTek Filogic 820 с двухъядерным процессором MT7981B (1,3 ГГц), дополненной 256 Мбайт DDR3 и 128 Мбайт флеш-памяти. Новинка работает под управлением фирменной сетевой ОС KeeneticOS. Она обеспечивает сквозную поддержку стандартов бесшовного роуминга 802.11rkv, полнофункциональную работу с сегментацией сети в Wi-Fi Mesh-системе Keenetic, возможность удалённого управления и облачного мониторинга со смартфона или компьютера, а также эффективную работу ускорителя MediaTek WARPv2 (WHNAT).

Источник изображений: Keenetic

Устройство обеспечивает максимальную канальную скорость 2402 Мбит/с в диапазоне 5 ГГц (802.11ax, MIMO 2×2, 160 МГц) и 574 Мбит/с (802.11ax) — в диапазоне 2,4 ГГц. При проводном подключении через 1GbE-порт Buddy 6 дополнит гигабитные роутеры класса AX1800 и AC1300/1200 с шириной канала 80 МГц, позволяя разгружать процессор роутеров для маршрутизации и USB-приложений, и обеспечивая быстрый Wi-Fi на отдельном канале, говорит производитель.

Транзитное беспроводное соединение (опорная сеть) работает на канале шириной 80 или 160 МГц, при этом и для клиентов точно так же доступны каналы и 80 МГц, и 160 МГц. При проводном подключении к основной сети клиенты Buddy, работающего в данном случае в режиме точки доступа, получат весь ресурс Wi‑Fi, что будет востребовано, например, при использовании новых VR‑шлемов, для работы которых необходима полоса в 160 МГц на отдельном канале.

Цена Keenetic Buddy 6 KN-3411 на официальном сайте — 7990 руб.

Компании Microsoft и OpenAI, по сообщению ресурса The Information, обсуждают проект строительства масштабного кампуса ЦОД для решения самых сложных и ресурсоёмких задач в области ИИ. Проект получил кодовое название Stargate, а ввод комплекса в эксплуатацию состоится не ранее 2028 года. Скорее всего, речь всё же идёт о сети ЦОД, а не об одном-единственном объекте.

По имеющимся сведениям, Microsoft и OpenAI реализуют комплексную программу по развитию ИИ-инфраструктуры, охватывающую период до 2030 года. Инициатива разделена на несколько этапов. В частности, в 2026-м должен быть запущен новый ИИ-суперкомпьютер, после чего планируется развернуть комплекс Stargate стоимостью около $100 млрд.

Отмечается, что мощность объектов в составе Stargate может достигать суммарно 5 ГВт. Для их питания рассматриваются альтернативные источники, включая ядерную энергию. В январе нынешнего года стало известно, что Microsoft формирует команду для работы над малыми атомными реакторами. В свою очередь, глава OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) поддерживает компанию Oklo, которая занимается проектами в области атомной энергетики, в том числе для ЦОД.

Источник изображения: Microsoft

Архитектура Stargate пока не раскрывается. Могут быть задействованы ускорители NVIDIA или AMD следующего поколения или изделия собственной разработки. Ранее говорилось, что Microsoft и OpenAI создают свои ИИ-чипы с тем, чтобы уменьшить зависимость от продукции сторонних поставщиков. В частности, Microsoft уже представила фирменный ИИ-ускоритель Maia 100. Кроме того, редмондская корпорация проектирует DPU для ИИ-серверов.

Вместе с тем OpenAI назначила бывшего руководителя Google TPU Ричарда Хо (Richard Ho) главой отдела аппаратного обеспечения. Помимо ИИ-чипов и сетевых компонентов, для проекта Stargate также потребуются серверные стойки высокой плотности, способные поддерживать большую мощность.

Что касается ИИ-суперкомпьютера, который планируется запустить в 2026 году, то он расположится в Маунт Плезант (Висконсин, США). В 2023-м Microsoft начала здесь строительство ЦОД стоимостью $1 млрд. В совокупности все предстоящие проекты Microsoft и OpenAI могут стоить около $115 млрд.

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.

Nautilus Data Technologies запустила новую серию решений для модульных дата-центров на основе разработанных ранее технологий охлаждения. По данным Datacenter Dynamics, новый проект предлагает варианты для ЦОД ёмкостью до 2,5 МВт. По словам Nautilus, EcoCore расширяет эффективность сборных конструкций и упрощает процесс строительства, позволяя интегрировать рабочее пространство с техническими помещениями и размещать MEP-компоненты (электрику, водоснабжение и вентиляцию) на крыше.

Конструкция использует четыре CDU-установки для кондиционирования, каждая из которых способна отводить до 833 кВт тепла. Система поддерживает как традиционные варианты охлаждения, так и современные жидкостные. Основной модуль электропитания (PEU) обеспечивает мощность 1250 кВт (415 В, три фазы), но есть и точно такой же резервный (N+1).

Новинка будет развёрнута в Start Campus в Синише (Португалия) — впервые за пределами собственных мощностей Nautilus. EcoCore, по словам компании, соответствует запросам Start по организации бесперебойной работы серверов высокой плотности с СЖО. Компании договорились о сотрудничестве в прошлом году и заключили «многомегаваттное» соглашение. Первый модуль EcoCore будет развёрнут в ходе первой фазы строительства кампуса Start. В Nautilus и Start заявляют, что экобезопасные технологии первой задают новый стандарт в индустрии, обеспечивая непревзойдённые эффективность и адаптивность.

Источник изображения: Nautilus

Nautilus известна прежде всего проектами плавучих ЦОД и системой охлаждения дата-центров речной или морской водой. Пока компания выступает лишь оператором ЦОД-баржи в Стоктоне (Калифорния), но планирует построить и наземный объект в Мэне. Также в работе находятся и другие проекты в США, Франции и Ирландии. Меморандумы о взаимопонимании заключены в Таиланде и на Филиппинах. Впрочем, появление EcoCore, похоже, указывает на желание стать поставщиком решений для других операторов.

Принадлежащая инвестиционному фонду Davidson Kempner и британской British Pioneer Point Partners компания Start намерена построить 495-МВт кампус площадью 60 га в Португалии. Компании заявили, что Nautilus поставит охладительные системы и для второй фазы проекта, предусматривающего расширение на 120 МВт. Ранее Start оказалась вовлечена в коррупционный скандал.

Компания DataDirect Networks (DDN), специализирующаяся на платформах хранения данных для НРС-задач, сообщила о создании высокопроизводительного хранилища на базе DDN EXAScaler AI (A³I — Accelerated, Any-Scale AI) для ИИ-суперкомпьютера NVIDIA EOS производительностью 18,4 Эфлопс (FP8). Речь идёт о кластере, объединяющем 576 систем NVIDIA DGX H100.

Компания DDN заявляет, что разработала для NVIDIA EOS систему хранения с высокими показателями быстродействия и энергетической эффективности. Объединены 48 устройств A³I, которые сообща занимают менее трёх серверных стоек. Потребляемая мощность заявлена на отметке 100 кВт.

Источник изображения: DDN

Задействованы 250-Тбайт массивы NVMe-накопителей. Суммарная ёмкость СХД составляет 12 Пбайт. Общая пропускная способность, по заявлениям разработчика, достигает 4 Тбайт/с. Таким образом, система способна справляться с самыми ресурсоёмкими рабочими нагрузками ИИ, большими языковыми моделями, комплексным моделированием и пр.

«Наша цель — обеспечение максимальной эффективности всей платформы, а не просто предоставление эффективного хранилища. Благодаря интеграции с суперкомпьютером NVIDIA EOS наше решение демонстрирует способность сократить время окупаемости при одновременном снижении рисков как для локальных, так и для облачных партнёров», — говорит президент и соучредитель DDN.