Основатель и генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг (Jensen Huang) и король Дании Фредерик X объявили о запуске крупнейшего в стране суверенного суперкомпьютера для задач ИИ. Система получила название Gefion («Гевьон») — в честь скандинавской богини плодородия.

НРС-комплекс эксплуатируется Датским центром инноваций в области искусственного интеллекта (DCAI), который был создан при поддержке фонда Novo Nordisk Foundation и Датского фонда экспорта и инвестиций. В церемонии ввода Gefion в эксплуатацию, проходившей в Копенгагене, приняла участие Надя Карлстен (Nadia Carlsten), генеральный директор DCAI.

Суперкомпьютер объединяет 191 систему DGX H100, что в общей сложности даёт 1528 ускорителей NVIDIA H100. Задействованы 382 процессора Intel Xeon Platinum и интерконнект NVIDIA Quantum-2 InfiniBand. Прочие технические характеристики, а также показатели быстродействия системы пока не раскрываются. Пиковая теоретическая FP64-производительность должна составить около 52 Пфлопс, а в FP8-расчётах с разреженностью — порядка 6 Эфлопс.

Источник изображения: NVIDIA

Сообщается, что Gefion будет применяться для решения сложных задач в области квантовых вычислений, «зелёной» энергетики, биотехнологий и пр. В частности, исследователи из Копенгагенского университета (UCPH) намерены задействовать машину для проведения крупномасштабного распределённого моделирования квантовых компьютерных схем. Кроме того, UCPH, Технический университет Дании (DTU), Novo Nordisk и Novonesis совместно разработают многомодальную геномную ИИ-модель для анализа мутаций заболеваний и разработки вакцин. Доступ к Gefion также получат стартапы, реализующие перспективные проекты в области обработки текста, изображений и видео.

Источник изображения: DCAI

Суперкомпьютер размещён в одном из дата-центров Digital Realty на территории Дании. Этот объект на 100 % получает питание от возобновляемых источников энергии. Сборкой и установкой вычислительного комплекса занимались специалисты Eviden.

NVIDIA сообщила о широкой отраслевой поддержке своей архитектуры нового поколения Blackwell. Эти ускорители, а также чипы Grace легли в основу многочисленных систем для ИИ-фабрик и дата-центров, которые, как ожидается, будут способствовать «следующей промышленной революции».

Источник изображений: NVIDIA

Генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг (Jensen Huang) объявил о том, что серверы на базе Blackwell выпустят ASRock Rack, ASUS, Gigabyte, Ingrasys, Inventec, Pegatron, QCT, Supermicro, Wistron и Wiwynn. Речь идёт об устройствах разного уровня, рассчитанных на облачные платформы, периферийные вычисления и ЦОД клиентов. «Началась очередная промышленная революция. Компании и целые страны сотрудничают с NVIDIA, чтобы трансформировать традиционные дата-центры общей стоимостью в триллионы долларов в платформы нового типа — фабрики ИИ», — говорит Хуанг.

NVIDIA HGX B200

NVIDIA HGX B100

Для решения ИИ-задач и поддержания других ресурсоёмких приложений будут выпущены серверы с CPU на архитектурах х86 и Arm (изделия Grace) с воздушным и жидкостным охлаждением. Заказчикам будут доступны модели с одним и несколькими ускорителями. В частности, сама NVIDIA предлагает DGX-системы Blackwell, а для сторонних производителей доступны готовые платформы HGX B100 и HGX B200.

Кроме того, компания представила ускоритель GB200 NVL2, т.е. сборку из двух GB200, объединённых NVLink 5. NVIDIA также сообщила о том, что модульная архитектура NVIDIA MGX отныне поддерживает Blackwell, включая и GB200 NVL2. В целом, NVIDIA MGX предлагает свыше 100 различных конфигураций. На сегодняшний день на базе MGX выпущены или находятся в разработке более 90 серверов от более чем 25 партнёров NVIDIA по сравнению с 14 системами от шести партнёров в 2023 году. В составе MGX, в частности, впервые будут использоваться изделия AMD EPYC Turin и чипы Intel Xeon 6 (ранее — Granite Rapids).

Отмечается, что глобальная партнёрская экосистема NVIDIA включает TSMC, а также поставщиков различных компонентов, включая серверные стойки, системы электропитания, решения для охлаждения и пр. В число поставщиков такой продукции входят Amphenol, Asia Vital Components (AVC), Cooler Master, Colder Products Company (CPC), Danfoss, Delta Electronics и Liteon. Серверы нового поколения готовят Dell Technologies, Hewlett Packard Enterprise (HPE) и Lenovo.

В скором времени NVIDIA представит улучшенные ускорители Blackwell Ultra, которые получат более современную HBM3e-память. А уже в следующем году компания покажет решения на архитектуре следующего поколения: ускорители Rubin, процессоры Vera, NVLink 6 с удвоенной пропускной способностью (3,6 Тбайт/с), коммутаторы X1600 и DPU SuperNIC CX9 для сетей 1,6 Тбит/с.

Компания NVIDIA сообщила о том, что её система DGX SuperPOD ляжет в основу нового вычислительного комплекса для задач ИИ, который будет использоваться различными правительственными учреждениями США для проведения исследований в области климатологии, здравоохранения и кибербезопасности.

Внедрением суперкомпьютера занимается MITRE — американская некоммерческая организация, специализирующаяся в области системной инженерии. Она ведёт разработки и исследования в интересах госорганов США, включая Министерство обороны (DoD), Федеральное управление гражданской авиации (FAA) и пр.

Система DGX SuperPOD станет основой вычислительной платформы MITRE Federal AI Sandbox, доступ к ресурсам которой будет предоставляться различным организациям на федеральном уровне. Государственные учреждения смогут сообща использовать суперкомпьютер для обучения больших языковых моделей (LLM), развёртывания генеративных приложений и других современных ИИ-решений.

Источник изображения: NVIDIA

В состав MITRE Federal AI Sandbox войдут 32 системы NVIDIA DGX H100, а общее количество ускорителей NVIDIA H100 составит 256 штук. Производительность на операциях ИИ будет достигать примерно 1 Эфлопс. Быстродействие FP64 — приблизительно 17 Пфлопс. Ввод суперкомпьютера в эксплуатацию состоится позднее в текущем году.

«Развёртывание MITRE DGX SuperPOD поможет ускорить реализацию инициатив федерального правительства США в области ИИ. Технологии ИИ обладают огромным потенциалом для улучшения государственных услуг в гражданской области и решения серьёзных проблем, в том числе в сфере кибербезопасности», — сказал Энтони Роббинс (Anthony Robbins), вице-президент NVIDIA.

Банк Bank of New York Mellon Corporation (BNY Mellon) стал первой структурой подобного профиля и масштаба, приступившей к внедрению собственного ИИ-суперкомпьютера на основе систем NVIDIA. Банку получил кластер DGX SuperPOD из нескольких десятков систем DGX H100, объединённых интерконнектом NVIDIA InfiniBand.

Основанный в 2007 году в результате слияния The Bank of New York и Mellon Financial Corporation банк намерен использовать новый суперкомпьютер вкупе с NVIDIA AI Enterprise для создания и внедрения ИИ-приложений и управления ИИ-инфраструктурой своего бизнеса.

Банк уже использует более 20 ИИ-решений, в том числе для прогнозирования в сфере депозитов, автоматизации платежей, предиктивной торговой аналитики и т.д. Всего же компания нашла более 600 вариантов использования ИИ в своей банковской системе. Как заявляют в руководстве BNY Mellon, внедрение ИИ-суперкомпьютера увеличит возможности по обработке данных и запуску ИИ-проектов, помогающих управлять активами клиентов и обеспечивать их защиту.

Источник изображения: NVIDIA

Компания пока не сообщила, где будет расположен суперкомпьютер и его полные характеристики. Ранее банку принадлежал дата-центр в Нью-Джерси, также он управлял IT-объектами в Пенсильвании и Теннесси.

NVIDIA представила сразу несколько ускорителей на базе новой архитектуры Blackwell, названной в честь американского статистика и математика Дэвида Блэквелла. На смену H100/H200, GH200 и GH200 NVL32 на базе архитектуры Hopper придут B200, GB200 и GB200 NVL72. Все они, как говорит NVIDIA, призваны демократизировать работу с большими языковыми моделями (LLM) с триллионами параметров. В частности, решения на базе Blackwell будут до 25 раз энергоэффективнее и экономичнее в сравнении с Hopper.

В разреженных FP4- и FP8-вычислениях производительность B200 достигает 20 и 10 Пфлопс соответственно. Но без толики технического маркетинга не обошлось — показанные результаты достигнуты не только благодаря аппаратным улучшениям, но и программным оптимизациям. Это ни в коей мере не умаляет их важности и полезности, но затрудняет прямое сравнение с конкурирующими решениями. В общем, появление Blackwell стоит рассматривать не как очередное поколение ускорителей, а как расширение всей экосистемы NVIDIA.

В Blackwell компания использует тайловую (чиплетную) компоновку — два тайла объединены 2,5D-упаковкой CoWoS-L и на двоих имеют 208 млрд транзисторов, изготовленных по техпроцессу TSMC 4NP. В одно целое со всех точек зрения их объединяет новый интерконнект NV-HBI с пропускной способностью 10 Тбайт/с, а дополняют их восемь стеков HBM3e-памяти ёмкостью до 192 Гбайт с агрегированной пропускной способностью до 8 Тбайт/с. Такой же объём памяти предлагает и Instinct MI300X, но с меньшей ПСП (5,3 Тбайт/с), хотя это скоро изменится. FP8-производительность в разреженных вычислениях у решения AMD составляет 5,23 Пфлопс, но зато компания не забывает и про FP64 в отличие от NVIDIA.

Источник изображений: NVIDIA

Одними из ключевых нововведений, отвечающих за повышение производительности, стали новые Tensor-ядра и второе поколение механизма Transformer Engine, который научился заглядывать внутрь тензоров, ещё более тонко подбирая необходимую точность вычислений, что влияет и на скорость обучения с инференсом, и на максимальный объём модели, умещающейся в памяти ускорителя.

Теперь NVIDIA намекает на то, что обучение можно делать в FP8-формате, а для инференса хватит и FP4. Всё это без потери качества. Но вообще Blackwell поддерживает FP4/FP6/FP8, INT8, BF16/FP16, TF32 и FP64. И только для последнего нет поддержки разреженных вычислений.

Дополнительно Blackwell обзавёлся движком для декомпрессии (в первую очередь LZ4, Deflate, Snappy) входящих данных со скоростью до 800 Гбайт/с, что тоже должно повысить производительность, т.к. теперь распаковкой будет заниматься не CPU и, соответственно, ускоритель не будет «голодать». Эта функция рассчитана в основном на Apache Spark и другие системы для аналитики больших данных. Также есть по семь движков NVDEC и NVJPEG.

Наконец, NVIDIA упоминает ещё две новых возможности Blackwell: шифрование данных в памяти и RAS-функции. В первом случае речь идёт о защите конфиденциальности обрабатываемых данных, что важно в целом ряде областей. Причём формирование TEE-анклава возможно в рамках группы из 128 ускорителей. MIG-доменов по-прежнему семь. В случае RAS говорится о телеметрии и предиктивной аналитике (естественно, на базе ИИ), которые помогут заранее выявить возможные сбои и снизить время простоя. Это важно, поскольку многие модели могут обучаться неделями и месяцами, так что потеря даже относительно небольшого куска данных крайне неприятна и финансово затратна.

Однако всё эти инновации не имеют смысла без возможности масштабирования, поэтому NVIDIA оснастила Blackwell не только интерфейсом PCIe 6.0 (32 линии), который играет всё меньшую роль, но и пятым поколением интерконнекта NVLink. NVLink 5 по сравнению с NVLink 4 удвоил пропускную способность до 1,8 Тбайт/с (по 900 Гбайт/с в каждую сторону), а соответствующий коммутатор NVSwitch 7.2T позволяет объединить до 576 ускорителей в одном домене. SHARP-движки с поддержкой FP8 дополнительно помогут ускорить обработку моделей, избавив ускорители от части работ по предобработке и трансформации данных. Чип коммутатора тоже изготавливается по техпроцессу TSMC N4P и содержит 50 млрд транзисторов.

Для дальнейшего масштабирования и формирования кластеров из 10 тыс. ускорителей и более, вплоть до 100 тыс. ускорителей на уровне ЦОД, NVIDIA предлагает 800G-коммутаторы Quantum-X800 InfiniBand XDR и Spectrum-X800 Ethernet, имеющие соответственно 144 и 64 порта. Узлам же полагаются DPU ConnectX-8 SuperNIC и BlueField-3. Правда, последний предлагает только 400G-порты в отличие от первого. От InfiniBand компания отказываться не собирается.

С базовыми кирпичиками разобрались, пора переходить к конструированию продуктов. Первым идёт HGX B100, в основе которой всё та же базовая плата с восемью ускорителями Blackwell, точно так же провязанных между собой NVLink 5 с агрегированной скоростью 14,4 Тбайт/с. Для связи с внешним миром предлагается пара интерфейсов PCIe 6.0 x16. HGX B100 предназначена для простой замены HGX H100, поэтому ускорители имеют TDP не более 700 Вт, что ограничивает пиковую производительность в разреженных FP4- и FP8/FP6/INT8-вычислениях до 14 и 7 Пфлопс соответственно, а для всей системы — 112 и 56 Пфлопс соответственно.

У HGX B200 показатель TDP ограничен уже 1 кВт, причём возможность воздушного охлаждения по-прежнему сохраняется. Производительность одного B200 в разреженных FP4- и FP8/FP6/INT8-вычислениях достигает уже 18 и 9 Пфлопс, а для всей системы — 144 и 72 Пфлопс соответственно. DGX B200 повторяет HGX B200 в плане производительности и является готовой системой от NVIDIA, тоже с воздушным охлаждением. В системе используются два чипа Intel Xeon Emerald Rapids. По словам NVIDIA, DGX B200 до 15 раз быстрее в задачах инференса «триллионных» моделей по сравнению с DGX-узлами прошлого поколения. 800G-интерконнект Ethernet/InfiniBand этим трём платформам не достался, только 400G.

Основным же строительным блоком сама компания явно считает гибридный суперчип GB200, объединяющий уже имеющийся у неё Arm-процессор Grace сразу с двумя ускорителями Blackwell B200. CPU-часть включает 72 ядра Neoverse V2 (по 64 Кбайт L1-кеша для данных и инструкций, L2-кеш 1 Мбайт), 144 Мбайт L3-кеша и до 480 Гбайт LPDDR5x-памяти с ПСП до 512 Гбайт/с. С двумя B200 процессор связан 900-Гбайт/с шиной NVLink-C2C — по 450 Гбайт/с на каждый ускоритель. Между собой B200 напрямую подключены уже по полноценной 1,8-Тбайт/с шине NVLink 5.

Вся эта немаленькая конструкция шириной в половину стойки имеет TDP до 2,7 кВт. 1U-узел с парой чипов GB200, каждый из которых может отъедать до 1,2 кВт, уже требует жидкостное охлаждение. FP4- и FP8/FP6/INT8-производительность (речь всё ещё о разреженных вычислениях) GB200 достигает 40 и 20 Пфлопс. И именно эти цифры NVIDIA нередко использует для сравнения новинок со старыми решениями.

18 узлов с парой GB200 (суммарно 72 шт.) и 9 узлов с парой коммутаторов NVSwitch 7.2T, которые провязывают все ускорители по схеме каждый-с-каждым (агрегированно 130 Тбайт/с, более 3 км соединений), формируют 120-кВт суперускоритель GB200 NVL72 размером со стойку, оснащённый СЖО и единой DC-шиной питания. Всё это даёт до 1,44 Эфлопс в FP4-вычислениях и до 720 Пфлопс в FP8, а также до 13,5 Тбайт HBM3e с агрегированной ПСП до 576 Тбайт/с. Ну а общий объём памяти составляет порядка 30 Тбайт. GB200 NVL72 одновременно является и узлом DGX GB200. Восемь DGX GB200 формируют DGX SuperPOD. Впрочем, будет доступен и SuperPOD попроще, на базе DGX B200.

Ускорители B200 появятся в этом году и будут стоить в диапазоне $30–$40 тыс., что ненамного больше начальной цены Hopper в диапазоне $25–$40 тыс. Глава NVIDIA уже предупредил, что Blackwell сразу будут в дефиците. Вероятно, получить доступ к ним проще всего будет в облаках Amazon, Google, Microsoft и Oracle.

На днях NVIDIA снова официально представила суперкомпьютер EOS для решения ресурсоёмких задач в области ИИ. Издание The Register обратило внимание на нестыковки в публичных заявлениях компании относительно конфигурации и производительности машины. В итоге NVIDIA признала, что у неё есть две архитектурно похожих системы под одним и тем же именем. Впрочем, полной ясности это не внесло.

НРС-комплекс EOS изначально был анонсирован почти два года назад — в марте 2022-го. Тогда речь шла о кластере, объединяющем 576 систем NVIDIA DGX H100, каждая из которых содержит восемь ускорителей H100 — в сумме 4608 шт. Суперкомпьютер, согласно заявлениям NVIDIA, обеспечивает ИИ-быстродействие на уровне 18,4 Эфлопс (FP8), тогда как производительность на операциях FP16 составляет 9 Эфлопс, а FP64 — 275 Пфлопс.

Вместе с тем в ноябре 2023 года NVIDIA объявила о том, что ИИ-суперкомпьютер EOS поставил ряд рекордов в бенчмарках MLPerf Training. Тогда говорилось, что комплекс содержит 10 752 ускорителя H100, а его FP8-производительность достигает 42,6 Эфлопс. Представители компании сообщили, что суперкомпьютер, использованный для MLPerf Training с 10 752 ускорителями H100, «представляет собой другую родственную систему, построенную на той же архитектуре DGX SuperPOD».

Вместе с тем комплекс, занявший 9-е место в TOP500 от ноября 2023 года — это как раз версия EOS с 4608 ускорителями, представленная на днях в рамках официального анонса. Но... цифры всё не сходятся! В TOP500 FP64-производительность EOS составляет 121,4 Пфлопс при пиковом значении 188,7 Пфлопс. Сама NVIDIA, как уже было отмечено выше, называет цифру в 275 Пфлопс.

Таким образом, суперкомпьютер, участвующий в рейтинге TOP500, мог содержать от 2816 до 3161 ускорителя H100 из 4608 заявленных. С чем связано такое несоответствие, не совсем ясно. Высказываются предположения, что у NVIDIA могли возникнуть сложности с обеспечением стабильности кластера на момент составления списка TOP500, поэтому система была включена в него в урезанной конфигурации.

Компания NVIDIA анонсировала вычислительную платформу нового типа DGX GH200 AI Supercomputer для генеративного ИИ, обработки огромных массивов данных и рекомендательных систем. HPC-платформа станет доступна корпоративным заказчикам и организациям в конце 2023 года. Платформа представляет собой готовый ПАК и включает, в частности, наборы ПО NVIDIA AI Enterprise и Base Command.

Для платформы предусмотрено использование 256 суперчипов NVIDIA GH200 Grace Hopper, объединённых при помощи NVLink Switch System. Каждый суперчип содержит в одном модуле Arm-процессор NVIDIA Grace и ускоритель NVIDIA H100. Задействован интерконнект NVLink-C2C (Chip-to-Chip), который, как заявляет NVIDIA, значительно быстрее и энергоэффективнее, нежели PCIe 5.0. В результате, скорость обмена данными между CPU и GPU возрастает семикратно, а затраты энергии сокращаются примерно в пять раз. Пропускная способность достигает 900 Гбайт/с.

Источник изображений: NVIDIA

Технология NVLink Switch позволяет всем ускорителям в составе системы функционировать в качестве единого целого. Таким образом обеспечивается производительность на уровне 1 Эфлопс (~ 9 Пфлопс FP64), а суммарный объём памяти достигает 144 Тбайт — это почти в 500 раз больше, чем в одной системе NVIDIA DGX A100. Архитектура DGX GH200 AI Supercomputer позволяет добиться 10-кратного увеличения общей пропускной способности по сравнению с HPC-платформой предыдущего поколения.

Ожидается, что Google Cloud, Meta✴ и Microsoft одними из первых получат доступ к суперкомпьютеру DGX GH200, чтобы оценить его возможности для генеративных рабочих нагрузок ИИ. В перспективе собственные проекты на базе DGX GH200 смогут реализовывать крупнейшие провайдеры облачных услуг и гиперскейлеры. Для собственных нужд NVIDIA до конца 2023 года построит суперкомпьютер Helios, который посредством Quantum-2 InfiniBand объединит сразу четыре DGX GH200.

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.

Компания NVIDIA в партнёрстве с Quantum Machines анонсировала DGX Quantum — первую систему, объединяющую GPU и квантовые вычисления. Решение использует новую открытую программную платформу CUDA Quantum. Утверждается, что система предоставляет революционно архитектуру для исследователей, работающими с гибридными вычислениями с низкой задержкой.

NVIDIA DGX Quantum объединяет средства ускоренных вычислений на базе Grace Hopper (Arm-процессор + ускоритель H100), модели программирования с открытым исходным кодом CUDA Quantum и передовую квантовую управляющую платформу Quantum Machines OPX+. Такая комбинация позволяет создавать ресурсоёмкие приложения, сочетающие квантовые вычисления с современными классическими вычислениями. При этом в числе прочего обеспечивается работа гибридных алгоритмов и коррекция ошибок.

Источник изображения: NVIDIA

Представленное решение предполагает соединение Grace Hopper и Quantum Machines OPX+ посредством интерфейса PCIe. Это обеспечивает задержку менее микросекунды между ускорителем и блоками квантовой обработки (QPU). Отмечается, что OPX+ — это универсальная система квантового управления. Таким образом, можно максимизировать производительность QPU и предоставить разработчикам новые возможности при использовании квантовых алгоритмов. Системы Grace Hopper и OPX+ можно масштабировать в соответствии с потребностями — от QPU с несколькими кубитами до суперкомпьютера с квантовым ускорением.

Источник изображения: NVIDIA

О намерении интегрировать CUDA Quantum в свои платформы уже заявили компании по производству квантового оборудования Anyon Systems, Atom Computing, IonQ, ORCA Computing, Oxford Quantum Circuits и QuEra, разработчики ПО Agnostiq и QMware, а также некоторые суперкомпьютерные центры.

На GTC 2022 компания NVIDIA анонсировала ускорители H100 на базе новой архитектуры Hopper. Однако NVIDIA уже давно говорит о себе как создателе платформ, а не отдельных устройств, так что вместе с H100 были представлены серверные Arm-процессоры Grace, в том числе гибридные, а также сетевые решения и обновления наборов ПО.

NVIDIA H100 (Изображения: NVIDIA)

NVIDIA H100 использует мультичиповую 2.5D-компоновку CoWoS и содержит порядка 80 млрд транзисторов. Но нет, это не самый крупный чип компании на сегодняшний день. Кристаллы новинки изготавливаются по техпроцессу TSMC N4, а сопровождают их — впервые в мире, по словам NVIDIA — сборки памяти HBM3 суммарным объёмом 80 Гбайт. Объём памяти по сравнению с A100 не вырос, зато в полтора раза увеличилась её скорость — до рекордных 3 Тбайт/с.

NVIDIA H100 (SXM)

Подробности об архитектуре Hopper будут представлены чуть позже. Пока что NVIDIA поделилась некоторыми сведениями об особенностях новых чипов. Помимо прироста производительности от трёх (для FP64/FP16/TF32) до шести (FP8) раз в сравнении с A100 в Hopper появилась поддержка формата FP8 и движок Transformer Engine. Именно они важны для достижения высокой производительности, поскольку само по себе четвёртое поколение ядер Tensor Core стало втрое быстрее предыдущего (на всех форматах).

NVIDIA H100 CNX (PCIe)

TF32 останется форматом по умолчанию при работе с TensorFlow и PyTorch, но для ускорения тренировки ИИ-моделей NVIDIA предлагает использовать смешанные FP8/FP16-вычисления, с которыми Tensor-ядра справляются эффективно. Хитрость в том, что Transformer Engine на основе эвристик позволяет динамически переключаться между ними при работе, например, с каждым отдельным слоем сети, позволяя таким образом добиться повышения скорости обучения без ущерба для итогового качества модели.

На больших моделях, а именно для таких H100 и создавалась, сочетание Transformer Engine с другими особенностями ускорителей (память и интерконнект) позволяет получить девятикратный прирост в скорости обучения по сравнению с A100. Но Transformer Engine может быть полезен и для инференса — готовые FP8-модели не придётся самостоятельно конвертировать в INT8, движок это сделает на лету, что позволяет повысить пропускную способность от 16 до 30 раз (в зависимости от желаемого уровня задержки).

Другое любопытное нововведение — специальные DPX-инструкции для динамического программирования, которые позволят ускорить выполнение некоторых алгоритмов до 40 раз в задачах, связанных с поиском пути, геномикой, квантовыми системами и при работе с большими объёмами данных. Кроме того, H100 получили дальнейшее развитие виртуализации. В новых ускорителях всё так же поддерживается MIG на 7 инстансов, но уже второго поколения, которое привнесло больший уровень изоляции благодаря IO-виртуализации, выделенным видеоблокам и т.д.

Так что MIG становится ещё более предпочтительным вариантом для облачных развёртываний. Непосредственно к MIG примыкает и технология конфиденциальных вычислений, которая по словам компании впервые стала доступна не только на CPU. Программно-аппаратное решение позволяет создавать изолированные ВМ, к которым нет доступа у ОС, гипервизора и других ВМ. Поддерживается сквозное шифрование при передаче данных от CPU к ускорителю и обратно, а также между ускорителями.

Память внутри GPU также может быть изолирована, а сам ускоритель оснащается неким аппаратным брандмауэром, который отслеживает трафик на шинах и блокирует несанкционированный доступ даже при наличии у злоумышленника физического доступа к машине. Это опять-таки позволит без опаски использовать H100 в облаке или в рамках колокейшн-размещения для обработки чувствительных данных, в том числе для задач федеративного обучения.

NVIDIA HGX H100

Но главная инновация — это существенное развитие интерконнекта по всем фронтам. Суммарная пропускная способность внешних интерфейсов чипа H100 составляет 4,9 Тбайт/с. Да, у H100 появилась поддержка PCIe 5.0, тоже впервые в мире, как утверждает NVIDIA. Однако ускорители получили не только новую шину NVLink 4.0, которая стала в полтора раза быстрее (900 Гбайт/с), но и совершенно новый коммутатор NVSwitch, который позволяет напрямую объединить между собой до 256 ускорителей! Пропускная способность «умной» фабрики составляет до 70,4 Тбайт/с.

Сама NVIDIA предлагает как новые системы DGX H100 (8 × H100, 2 × BlueField-3, 8 × ConnectX-7), так и SuperPOD-сборку из 32-х DGX, как раз с использованием NVLink и NVSwitch. Партнёры предложат HGX-платформы на 4 или 8 ускорителей. Для дальнейшего масштабирования SuperPOD и связи с внешним миром используются 400G-коммутаторы Quantum-2 (InfiniBand NDR). Сейчас NVIDIA занимается созданием своего следующего суперкомпьютера EOS, который будет состоять из 576 DGX H100 и получит FP64-производительность на уровне 275 Пфлопс, а FP16 — 9 Эфлопс.

Компания надеется, что EOS станет самой быстрой ИИ-машиной в мире. Появится она чуть позже, как и сами ускорители, выход которых запланирован на III квартал 2022 года. NVIDIA представит сразу три версии. Две из них стандартные, в форм-факторах SXM4 (700 Вт) и PCIe-карты (350 Вт). А вот третья — это конвергентный ускоритель H100 CNX со встроенными DPU Connect-X7 класса 400G (подключение PCIe 5.0 к самому ускорителю) и интерфейсом PCIe 4.0 для хоста. Компанию ей составят 400G/800G-коммутаторы Spectrum-4.