Китайский IT-гигант Alibaba Group Holding в финансовом отчёте за квартал, завершившийся 30 сентября 2023 года, сообщил о том, что не будет выделять облачный бизнес в самостоятельную компанию с последующим выходом на биржу. Причина — ужесточившиеся санкции со стороны США в отношении КНР.

Весной нынешнего года Alibaba объявила о намерении провести масштабную реорганизацию, в ходе которой на базе облачных активов планировалось создать отдельную структуру. В дальнейшем Alibaba рассчитывала провести IPO этой компании.

Около двух месяцев назад, в середине сентября 2023-го, генеральный директор Alibaba Даниэль Чжан (Daniel Zhang), также возглавлявший облачное подразделение компании, неожиданно подал в отставку. Тогда сообщалось, что его место займёт Эдди Ву (Eddie Wu) — один из соучредителей Alibaba и один из первых её разработчиков. И вот теперь говорится, что планы по трансформации облачного бизнеса пересмотрены.

Источник изображения: Alibaba

В финансовом отчёте сказано, что после того, как США расширили свои правила экспортного контроля, чтобы еще больше ограничить поставки в Китай современных компьютерных чипов и оборудования для производства полупроводников, сформировались неопределённости в отношении перспектив подразделения Alibaba Cloud Intelligence Group. Санкции могут негативно повлиять на возможности группы предлагать облачные продукты и услуги и выполнять обязательства по существующим контрактам. Кроме того, ограничивается потенциал модернизации оборудования.

«Мы считаем, что полное выделение Cloud Intelligence Group в самостоятельную структуру может не дать желаемого эффекта. Поэтому мы решили не приступать к реализации данного плана, а вместо этого сосредоточимся на разработке модели устойчивого роста для Cloud Intelligence Group в нынешней нестабильной ситуации», — говорится в заявлении Alibaba.

По итогам закрытого квартала выручка Alibaba Group составила ¥224,79 млрд ($30,81 млрд), что на 9 % больше прошлогоднего результата. Чистая прибыль оказалась на уровне ¥27,71 млрд ($3,80 млрд). Облачное подразделение Cloud Intelligence Group показало квартальную выручку в размере ¥27,65 млрд ($3,79 млрд), что соответствует росту примерно на 2 % в годовом исчислении.

VK сообщила результаты работы в III квартале и за 9 месяцев 2023 года. Выручка компании в квартале выросла на 37 % год к году, составив 33 млрд руб. Аналогичный рост выручки был зафиксирован по итогам 9 месяцев, выручка составила 90,3 млрд руб.

В сегменте «Технологии для бизнеса» (VK Tech) выручка за 9 месяцев выросла на 63 % в годовом выражении, составив 4,8 млрд руб. Драйвером роста были коммуникационные сервисы VK WorkSpace, чья выручка выросла за 9 месяцев в 2,5 раза год к году, а за квартал — на 214 %, и облачные сервисы платформы VK Cloud, выручка которых с начала года выросла на 58 %. Выручка от HR-сервисов увеличилась за этот период в 2,5 раза (рост на 217 % за квартал). В сентябре 2023 года VK Tech запустил единую партнёрскую программу для бизнеса, которая позволит масштабировать экспертизу внедрения ИТ-продуктов VK.

Источник изображения: VK

За III квартал средняя месячная аудитория сервиса «Облако Mail.ru» составила 20 млн, а средняя дневная аудитория — 2,2 млн. За отчётный период пользователи загрузили в «Облако Mail.ru» около 7,5 млрд файлов. В августе 2023 года состоялся запуск сервиса «Облако на ПК», который позволил пользователям перенести файлы из других облачных хранилищ. На данный момент доступна интеграция с 11 облачными сервисами.

Вместе с публикацией результатов MLPerf Traning 3.1 компания NVIDIA официально представила новый ИИ-суперкомпьютер EOS, анонсированный ещё весной прошлого года. Правда, с того момента машина подросла — теперь включает сразу 10 752 ускорителя H100, а её FP8-производительность составляет 42,6 Эфлопс. Более того, практически такая же система есть и в распоряжении Microsoft Azure, и её «кусочек» может арендовать каждый, у кого найдётся достаточная сумма денег.

Изображения: NVIDIA

Суммарно EOS обладает порядка 860 Тбайт памяти HBM3 с агрегированной пропускной способностью 36 Пбайт/с. У интерконнекта этот показатель составляет 1,1 Пбайт/с. В данном случае 32 узла DGX H100 объединены посредством NVLink в блок SuperPOD, а за весь остальной обмен данными отвечает 400G-сеть на базе коммутаторов Quantum-2 (InfiniBand NDR). В случае Microsoft Azure конфигурация машины практически идентичная с той лишь разницей, что для неё организован облачный доступ к кластерам. Но и сам EOS базируется на платформе DGX Cloud, хотя и развёрнутой локально.

В рамках MLPerf Training установила шесть абсолютных рекордов в бенчмарках GPT-3 175B, Stable Diffusion (появился только в этом раунде), DLRM-dcnv2, BERT-Large, RetinaNet и 3D U-Net. NVIDIA на этот раз снова не удержалась и добавила щепотку маркетинга на свои графики — когда у тебя время исполнения теста исчисляется десятками секунд, сравнивать свои результаты с кратно меньшими по количеству ускорителей кластерами несколько неспортивно. Любопытно, что и на этот раз сравнивать H100 приходится с Habana Gaudi 2, поскольку Intel не стесняется показывать результаты тестов.

NVIDIA очередной раз подчеркнула, что рекорды достигнуты благодаря оптимизациям аппаратной части (Transformer Engine) и программной, в том числе совместно с MLPerf, а также благодаря интерконнекту. Последний позволяет добиться эффективного масштабирования, близкого к линейному, что в столь крупных кластерах выходит на первый план. Это же справедливо и для бенчмарков из набора MLPerf HPC, где система EOS тоже поставила рекорд.

«Яндекс» сообщил неаудированные финансовые результаты за III квартал 2023 года. Выручка компании выросла год к году на 54 % до 204,77 млрд руб., в то время как чистая прибыль сократилась на 83 % с 45,54 млрд руб. в III квартале 2022 года до 7,68 млрд руб. в отчётном.

Выручка «Яндекса» по основному направлению «Поиск и портал» выросла на 48 % до 90,4 млрд руб. Доля «Яндекса» на российском поисковом рынке составила 62,6 %, увеличившись на 0,6 п.п.

Источник изображения: yandex.ru

Облачное подразделение Yandex Cloud стало драйвером роста сегмента «Прочих бизнес-юнитов и инициатив», который также включает направление разработки беспилотных автомобилей (Yandex SDG), Yandex Cloud, «Яндекс 360», «Яндекс Образование» («Яндекс.Практикум» и другие образовательные инициативы), «Устройства и «Алису», «Финтех» (в том числе Yandex Pay и Яндекс ID) и т. д.

Выручка Yandex Cloud выросла на 60 % год к году благодаря расширению предоставляемых услуг и увеличению доли рынка на фоне растущего спроса на сервисы Yandex Cloud. Выручка направления «Устройств» и «Алисы» увеличилась на 94 % год к году до 7,2 млрд руб. благодаря увеличению ассортимента доступных моделей и маркетинговой поддержке. Общая выручка в сегменте «Прочих бизнес-юнитов и инициатив» увеличилась в III квартале на 68 % до 18,81 млрд руб.

Компания NVIDIA, по сообщению ресурса The Information, ведёт переговоры об аренде площадей у одного из операторов ЦОД, но о ком именно идёт речь, не сообщается. Предполагается, что площадка будет использоваться для поддержания работы собственного облачного сервиса DGX Cloud, предназначенного для обучения передовых моделей для генеративного ИИ.

О доступности облака DGX Cloud компания NVIDIA объявила в июле нынешнего года. Тогда сообщалось, что соответствующая вычислительная инфраструктура достанется в первую очередь США и Великобритании. Стоимость доступа к DGX Cloud начинается с $36 999 в месяц. Говорилось, что NVIDIA намерена продвигать DGX Cloud в партнёрстве с ведущими гиперскейлерами. Первым сервис появился в облаке Oracle Cloud Infrastructure (OCI), на очереди Microsoft Azure, Google Cloud Platform и другие. Большая часть выручки в этом случае достаётся именно NVIDIA, а не облакам.

Источник изображения: NVIDIA

Теперь же, судя по всему, NVIDIA решила частично отказаться от услуг облачных провайдеров и развернуть DGX Cloud на арендованных ЦОД-площадях. Впрочем, как отмечается, переговоры всё ещё находятся на начальной стадии, а поэтому говорить о том, что NVIDIA сама превратится в гиперскейлера, преждевременно. При этом компания неоднократно упрекали в том, что в последнее время она более благосклонна к небольшим и специализированным облачным провайдерам, которые не пытаются создавать собственные ИИ-ускорители, могущие составить прямую конкуренцию продуктам NVIDIA.

NVIDIA запустила сервис ИИ-супервычислений DGX Cloud, предоставляющий предприятиям доступ к инфраструктуре и программному обеспечению, необходимым для обучения передовых моделей для генеративного ИИ и других приложений.

DGX Cloud предлагает выделенные ИИ-кластеры NVIDIA DGX в сочетании с фирменным набором ПО NVIDIA. С его помощью предприятие сможет получить доступ к облачному ИИ-суперкомпьютеру, используя веб-браузер и без надобности в приобретении, развёртывании и управлении собственной HPC-инфраструктурой. Правда, удовольствие это всё равно не из дешёвых — стоимость инстансов DGX Cloud начинается от $36 999/мес., причём деньги получает в первую очередь сама NVIDIA. Для сравнения — полностью укомплектованная система DGX A100 в Microsoft Azure обойдётся примерно в $20 тыс.

Облачные кластеры DGX предлагаются предприятиям на условиях ежемесячной аренды, что гарантирует им возможность быстро масштабировать разработку больших рабочих нагрузок. «DGX Cloud предоставляет клиентам мгновенный доступ к супервычислениям NVIDIA AI в облаках глобального масштаба», — сообщил Дженсен Хуанг (Jensen Huang), основатель и генеральный директор NVIDIA.

Источник изображения: NVIDIA

Развёртыванием инфраструктуры DGX Cloud компания NVIDIA будет заниматься в сотрудничестве с ведущими поставщиками облачных услуг. Первым среди них стала платформа Oracle Cloud Infrastructure (OCI), предлагающая суперкластер (SuperCluster) с объединёнными RDMA-сетью (в том числе на базе BlueField-3 и Connect-X7) системами DGX (bare metal), которые дополняет высокопроизводительное локальное и блочное хранилище. Cуперкластер может включать до 32 768 ускорителей, но этот рекорд был поставлен с использованием DGX A100, а вот предложение DGX H100 пока что ограничено. В следующем квартале похожее решение появится в Microsoft Azure, а потом в Google Cloud и у других провайдеров.

Источник изображения: NVIDIA

Первыми пользователями DGX Cloud стали Amgen, одна из ведущих мировых биотехнологических компаний, лидер рынка страховых технологий CCC Intelligent Solutions (CCC) и провайдер цифровых бизнес-платформ ServiceNow. «Мощные вычислительные и многоузловые возможности DGX Cloud позволили нам в 3 раза ускорить обучение белковых LLM с помощью BioNeMo и до 100 раз ускорить анализ после обучения с помощью NVIDIA RAPIDS по сравнению с альтернативными платформами», — сообщил представитель Amgen.

Для управления нагрузками в DGX Cloud предлагается NVIDIA Base Command. Также DGX Cloud включает в себя набор инструментов NVIDIA AI Enterprise для создания и запуска моделей, который предоставляет комплексные фреймворки и предварительно обученные модели для ускорения обработки данных и оптимизации разработки и развёртывания ИИ. DGX Cloud предоставляет поддержку экспертов NVIDIA на всех этапах разработки ИИ. Клиенты смогут напрямую работать со специалистами NVIDIA, чтобы оптимизировать свои модели и быстро решать задачи разработки с учётом сценариев отраслевого использования.

Не секрет, что китайские гиганты, такие, как Huawei и Alibaba Cloud, разрабатывают собственные серверные процессоры на базе архитектуры Arm. Однако информации об этих чипах, как правило, не очень много и пользоваться общепринятыми на западе тестами и рейтингами разработчики не спешат, что, к слову, характерно и для китайских суперкомпьютеров.

Alibaba Cloud представила чип Yitian 710 ещё осенью прошлого года. Этот процессор построен на базе архитектуры Armv9 и максимально может иметь 128 ядер с частотой до 3,2 ГГц. Однако результаты проверки чипа в популярном тесте SPEC CPU2017 были опубликованы только сейчас.

Процессор тестировался в составе референс-сервера Panjiu. Применялась 128-ядерная версия с частотой 2,75 ГГц, 1 Мбайт кеша L2 на ядро и 64 Мбайт кеша L3 на кристалл (128 Мбайт на сборку). Последнее позволяет говорить о том, что Alibaba также использует в своих процессорах чиплетную компоновку.

Результаты оказались существенно более высокими, нежели у Ampere Altra Q80-33; правда, стоит сделать скидку на то, что у Ampere использовалась 80-ядерная версия, а не более новая 128-ядерая Altra Max. Но в аутсайдерах оказался также и AMD EPYC 7773X (64 ядер/128 потоков, 2,2-3,5 ГГц, 768 Мбайт L3), показавший 440 очков против 510 у Yitian 710. Увеличенный объём кеша не слишком помог детищу «красных».

Таким образом, процессор на базе архитектуры Armv9 занял первое место там, где традиционно господствовали решения с архитектурой x86 — достаточно взглянуть на Топ-20 в рейтинге CPU2017 Integer. Можно сказать, что 128-ядерный процессор не вполне корректно сравнивать с 64-ядерным с поддержкой SMT, однако если технологии и архитектура позволяют разместить вдвое больше полноценных ядер в сопоставимом по размеру с AMD EPYC корпусе, так ли это важно?

Текущий Tоп-20 целочисленной производительности в SPEC CPU2017

К сожалению, пока речь идёт только о целочисленных вычислениях. По неизвестной причине, Alibaba Cloud не опубликовала результаты CPU2017 Floating Point, где сравнение вышло бы существенно интереснее. В любом случае, монополия AMD на первые места пошатнулась; что же касается Intel, то в классе однопроцессорных систем самым мощным вариантом является 36-ядерный Xeon Platinum 8351N, который заведомо проиграет 64-128 ядерным монстрам AMD, Ampere, а теперь уже и Alibaba Cloud.

С учётом стремительно наступающей эры DPU/IPU не вызывает удивления, что такой китайский гигант, как Alibaba Cloud, представил своё видение «универсального сетевого сопроцессора», использовав схожий термин Cloud Infrastructure Processing Unit (CIPU).

На ежегодном саммите компании Alibaba Cloud анонсировала новый чип, являющийся дальнейшим развитием идей, ранее воплощённых в умном сетевом адаптере X-Dragon, разрабатывавшемся как аналог AWS Nitro. Пока об архитектуре Alibaba CIPU известно не так много, но физически это обычная двухслотовая плата расширения с интерфейсом PCI Express.

Источник: @ogawa_tter

Судя по имеющимся данным, в основе лежит четвёртое поколение архитектуры X-Dragon, обеспечившее 20% прирост производительности в сравнении с предыдущим поколением этих процессоров. Что более интересно, в основе новой итерации X-Dragon лежит дуэт технологий Elastic RDMA (eRDMA) и Shared Memory Communications over RDMA (SMC-R).

Он позволяет новому ускорителю обращаться к памяти хост-системы напрямую на уровне ядра фирменных ОС Alibaba Cloud Linux 3 и Anolis OS. Для приложений, использующих TCP, всё выглядит прозрачно, но латентность при этом удалось понизить до 5 мкс.

Источник: @ogawa_tter

Новые сопроцессоры полностью совместимы со стеком технологий RDMA over Converged Ethernet (RoCE), причём поддерживается даже iWARP, довольно редкий вариант, встречавшийся ранее в адаптерах Intel и Chelsio. Реализации iWARP могут быть сложнее RoCE, т.к. используют многослойную архитектуру и ряд твиков, а в итоге нередко показывают менее высокую производительность. Но благодаря поддержке обеих технологий новое решение Alibaba получилось поистине универсальным.

Источник: @ogawa_tter

Результаты тестов весьма обнадёживают: в частности, для Redis ускорители CIPU за счёт SMC-R позволили поднять количество обрабатываемых запросов на 50%, а в сценариях с данными, чувствительными к латентности, прирост составил 20%. Исходя из опубликованных в японском блоге Tadashi Ogawa, это действительно полноценный IPU, могущий стать мостом между сетью, подсистемами хранения данных, CPU, GPU и прочими ускорителями.

Компания активно развивает собственную аппаратную инфраструктуру и в прошлом году уже представила 128-ядерный 5-нм процессор Yitian 710 на базе набора инструкций Armv9 c 8 каналами DDR5, поддержкой PCIe 5.0 (96 линий) и при этом способный работать на частотах до 3,2 ГГц.

Полку подводных дата-центров прибыло — стартап Subsea Cloud, в отличие от проектов Highlander и Microsoft Natick, предлагает размещать центры обработки данных (ЦОД) не на мелководье в прибрежных водах, а на морском или океанском дне на глубине до 3000 м. Делается это не только для снижения вредных выбросов, поскольку на охлаждение энергию тратить не придётся, но и для безопасности.

Именно физическая безопасность является одним из ключевых достоинств проекта Subsea Cloud, так как на такой глубине дата-центрам не страшны не то что дайверы, но и подводные лодки — абсолютный рекорд до сих принадлежит лодке К-278 «Комсомолец», погрузившейся в 1985 году на глубину чуть больше километра. А специализированных аппаратов, способных работать в таких условиях, единицы и незаметно провести с их помощью атаку вряд ли получится. Поэтому компания ориентирована на предоставление услуг для заказчиков в сфере здравоохранения и финансов, а также для вооружённых сил.

Источник изображения: Subsea Cloud

Всех технических деталей Subsea Cloud пока не раскрывает. Например, не сообщается, как будут обслуживаться глубоководные ЦОД и будут ли вообще, хотя компания говорит, что уже испытала прототип новых ЦОД на надёжность и возможность работы на глубине 3 км, а часть оборудования внутри таких дата-центров будет иметь резервирование. Также упомянуто, что дата-центры будут вмещать до 800 серверов, а сами они сделаны из экологичных материалов, так что даже при разгерметизации они не навредят морской природе.

Основателем Subsea Cloud является Макси Рейнольдс (Maxie Reynolds), которая возглавляет техотдел компании Social Engineer LLC, работающей в сфере информационной безопасности. Ранее она занималась подводной робототехникой в Subsea 7 и даже успела побывать каскадёром. Как сообщает Data Centre Dynamics, в команду Subsea Cloud входят четыре специалиста по подводным технологиям, в том числе основатель Energy Subsea. Среди партнёров компании значатся Chevron, Laborde Marine и Oracle.

Эпоха неоспоримого господства x86-64 в серверах, похоже, постепенно всё же подходит к концу. Ampere, AWS, Fujitsu, HiSilicon, Phytium и другие производители Arm-процессоров дают бой x86-64 и выигрывает его, пусть и не во всех областях. Эффективность серверных Arm-решений уже неоспорима, количество ядер уже перевалило за сотню, а теперь ещё один крупный провайдер облачных услуг, китайская компания Alibaba Cloud, анонсировала свой вариант высокопроизводительного CPU на базе Arm.

Первые попытки Arm проникнуть на рынок серверов или рабочих станций были робкими и неуверенными, но за последние несколько лет ситуация сильно изменилась: уверенно показывают себя такие интересные чипы, как Ampere Altra, недавно доросшие уже до 128 ядер, Amazon активно предлагает инстансы на базе Graviton2, а Huawei даже открывает первый в России ЦОД на базе своих чипов Kunpeng 920.

Более того, мощные многоядерные Arm-процессоры обрастают собственной инфраструктурой: появляются собственные процессорные разъёмы, системные платы, не уступающие x86-моделям, и даже варианты в виде рабочих станций для разработчиков программного обеспечения, без которого любая платформа мертва.

Тем интереснее выглядит анонс Alibaba Cloud. Компания сообщила о выпуске нового процессора, который послужит основой для её облачных. И по ряду характеристик можно видеть, что это весьма передовые решения. Новинка носит название Yitian 710, она имеет собственный процессорный сокет и инфраструктуру сопутствующей «обвязки» (есть и референс-дизайн сервера, Panjiu). Впрочем, интереснее то, что эти процессоры — как и Altra Max — могут иметь до 128 ядер.

Но если текущее поколение Ampere Altra базируется на наборе инструкций Armv8.2 с некоторыми заимствованиями из v8.3 и v8.4, то китайский гигант использует более новый вариант, Armv9. Эта версия архитектуры была анонсирована только весной этого года, она, как минимум, на треть быстрее v8, поддерживает аппаратную ускорение работы контейнеров и виртуальных машин, а также наделена востребованными нынче векторными инструкциями со средствами ускорения машинного обучения (SVE2).

5-нм процессоры Yitian 710 поставляются с июля этого года. Они содержат примерно 60 млрд транзисторов и могут иметь тактовую частоту до 3,2 ГГц, а также включают 128 Мбайт L3-кеша, восьмиканальный контроллер DDR5-4400 и 96 линий PCIe 5.0. TDP равен 250 Вт. Так что это один из самых передовых на сегодня серверных процессоров не только в плане чистой производительности. Сама Alibaba называет свое детище универсальным, одинаково хорошо подходящим для нагрузок общего назначения, развёртывания СХД и ИИ-нагрузок, но, разумеется, приоритет отдаётся задачам, характерным для облачных сред.

Alibaba Cloud: Yitian 710 превосходит всех ARM-соперников и в своём классе является лучшим

Ввиду санкционных трений решение Alibaba Cloud разработать собственный мощный процессор выглядит вполне обоснованно, как и принятое ранее решение о создании собственной ИИ-платформы Hanguang 800. И это не единственные разработки Alibaba Cloud. Компания собирается сделать открытым дизайн не только четырёх чипов XuanTie (RISC-V), но и некоторых будущих ядер. Открыт будет и сопутствующий набор ПО, так что Alibaba Cloud всерьёз намеревается вырастить вокруг своего «кремния» развитую инфраструктуру аппаратного и программного обеспечения.