Google Cloud и NVIDIA объявили о расширении партнёрства, в рамках которого новая ИИ-платформа NVIDIA Grace Blackwell и NVIDIA DGX Cloud на её основе появятся в Google Cloud Platform, а клиентам станут доступны инференс-микросервисы NVIDIA NIM. Также было сказано об общедоступности DGX Cloud на базе NVIDIA H100.

Источник изображения: NVIDIA

Среди ключевых нововведений отмечены следующие:

• Внедрение NVIDIA Grace Blackwell для работы с ИИ-моделями с триллионами параметров. Google станет одним из первых облачных провайдеров, предлагающих инстансы на базе Blackwell.
• Переход DGX Cloud в Google Cloud Platform на суперускорители GB200 NVL72. Текущий вариант DGX Cloud теперь общедоступен и работает на базе инстансов Google Cloud A3 с ускорителями NVIDIA H100.
• Возможность использование JAX с ускорителями NVIDIA H100 посредством MaxText и Accelerated Processing Kit (XPK).
• Появление NVIDIA NIM в Google Kubernetes Engine (GKE)
• Упрощённое развёртывание NVIDIA NeMo с помощью GKE и Google Cloud HPC Toolkit.
• Vertex AI теперь поддерживает инстансы Google Cloud A3 с NVIDIA H100 и инстансы G2 с NVIDIA L4.
• Сервис Dataflow теперь также поддерживает обработку данных на ускорителях NVIDIA.

Amazon Web Services (AWS) и NVIDIA объявили о расширении сотрудничества, в рамках которого ускорители GB200 и B100 вскоре появятся в облаке AWS. Кроме того, компании объявили об интеграции Amazon SageMaker с NVIDIA NIM для предоставления клиентам более быстрого и дешёвого инференса, о появлении в AWS HealthOmics новых базовых моделей NVIDIA BioNeMo, а также о поддержке AWS обновлённой платформы NVIDIA AI Enterprise.

Сотрудничество двух компаний позволило объединить в единую инфраструктуру их новейшие технологии, в том числе многоузловые системы на базе чипов NVIDIA Blackwell, ПО для ИИ, AWS Nitro, сервис управления ключами AWS Key Management Service (AWS KMS), сетевые адаптеры Elastic Fabric (EFA) и кластеры EC2 UltraCluster. Предложенная инфраструктура и инструменты позволят клиентам создавать и запускать LLM с несколькими триллионами параметров быстрее, в больших масштабах и с меньшими затратами, чем позволяли EC2-инстансы с ускорителями NVIDIA прошлого поколения.

AWS предложит кластеры EC2 UltraClusters из суперускорителей GB200 NVL72, которые позволят объединить тысячи чипов GB200. GB200 будут доступны и в составе инстансов NVIDIA DGX Cloud. AWS также предложит EC2 UltraClusters с ускорителями B100. Amazon отмечает, что сочетание AWS Nitro и NVIDIA GB200 ещё больше повысит защиту ИИ-моделей: GB200 обеспечивает шифрование NVLink, EFA шифрует данные при передаче между узлами кластера, а KMS позволяет централизованно управлять ключами шифрования.

Источник изображения: NVIDIA

Аппаратный гипервизор AWS Nitro, как и прежде, разгружает CPU узлов, беря на себя обработку IO-операций, а также защищает код и данные во время работы с ними. Эта возможность, доступная только в сервисах AWS, была проверена и подтверждена NCC Group. Инстансы с GB200 поддерживают анклавы AWS Nitro Enclaves, что позволяет напрямую взаимодействовать с ускорителем и данными в изолированной и защищённой среде, доступа к которой нет даже у сотрудников Amazon.

Источник изображения: NVIDIA

Чипы Blackwell будут использоваться в обновлённом облачном суперкомпьютере AWS Project Ceiba, который будет использоваться NVIDIA для исследований и разработок в области LLM, генерация изображений/видео/3D, моделирования, цифровой биологии, робототехники, беспилотных авто, предсказания климата и т.д. Эта первая в своём роде машина на базе GB200 NVL72 будет состоять из 20 736 суперчипов GB200, причём каждый из них получит 800-Гбит/с EFA-подключение. Пиковая FP8-производительность системы составит 414 Эфлопс.

Oracle и NVIDIA объявили о расширении сотрудничества для предоставления суверенного ИИ клиентам по всему миру — программно-аппаратные решения обеих компаний позволят правительствам и предприятиями формировать ИИ-фабрики, говорится в пресс-релизе. Облачные сервисы Oracle используют ряд платформ NVIDIA, включая аппаратную инфраструктуру и программную платформу NVIDIA AI Enterprise, в том числе недавно анонсированные микросервисы вывода NVIDIA NIM.

Такие ИИ-фабрики позволят развернуть облачные сервисы, работающие локально и размещённые в безопасных кампусах на территории страны или организации. Сочетание полнофункциональной ИИ-платформы NVIDIA с корпоративным ИИ-инструментами Oracle, которые можно развернуть в выделенном регионе OCI, позволит получить современное ИИ-решение с повышенным уровенем контроля, защиты и безопасности. По словам Oracle, компания является единственным гиперскейлером, способным предоставлять ИИ-решения и полноценные облачные услуги локально и в любом месте.

Oracle также задействует чипы NVIDIA Blackwell (GB200 и B200) в OCI Supercluster и OCI Compute. OCI Supercluster станет значительно быстрее благодаря новым bare metal-инстансам, RDMA-сети со сверхмалой задержкой и высокопроизводительному хранилищу. В OCI появятся и сервисы NVIDIA NIM и CUDA-X, а также NVIDIA NeMo Retriever.

Источник изображения: NVIDIA

Наконец, в DGX Cloud on OCI станут доступны инстансы на базе суперускорителей GB200 NVL72 для работы с LLM с триллионами параметров. Полный кластер DGX Cloud будет включать более 20 тыс. ускорителей GB200, интерконнект NVLink 5 и сеть NVIDIA InfiniBand XDR.

Microsoft и NVIDIA объявили о расширении давнего сотрудничество с целью внедрения новейших технологий генеративного ИИ NVIDIA и Omniverse в Microsoft Azure и ИИ-сервисы Azure, Microsoft Fabric и Microsoft 365.

Сатья Наделла (Satya Nadella), председатель и гендиректор Microsoft заявил, что все новые инициативы, от внедрения ускорителей GB200 Grace Blackwell в Azure до новой интеграции между DGX Cloud и Microsoft Fabric, обеспечат клиентам наиболее полные платформы и инструменты на всех уровнях стека Copilot, от «кремния» до ПО, и позволят создать им новые прорывные ИИ-приложения.

Microsoft станет одной из первых, кто развернёт в облаке ускорители GB200 и вкупе с InfiniBand-интерконнектом на базе Quantum-X800, предоставив новейшие базовые модели с триллионом параметров. Заодно компания объявила о доступности инстансов Azure NC H100 v5 на базе H100 NVL. Серия NC среднего уровня, предназначенная для обучения и инференса, предлагает клиентам два класса виртуальных машин с одним или двумя PCIe-ускорителями H100 (94 Гбайт).

Изображение: NVIDIA

Кроме того, компания предложит комплексный набор решений на базе Microsoft Azure, NVIDIA DGX Cloud и NVIDIA Clara поставщикам медицинских сервисов, фармацевтическим и биотехнологическим компаниям, а также разработчикам медицинского оборудования. А индустриальные компании получат в своё распоряжение API NVIDIA Omniverse Cloud. Наконеw, в Azure AI и Azure Marketplace станут доступны микросервисы инференса NVIDIA NIM.

Компания ASRock Rack на конференции GTC 2024 анонсировала свои самые мощные серверы для обучения ИИ-моделей — системы 6U8X-EGS2 NVIDIA H100 и 6U8X-EGS2 NVIDIA H200. Кроме того, дебютировали решения с поддержкой новейших ускорителей NVIDIA Blackwell.

Серверы 6U8X-EGS2 NVIDIA H100 и 6U8X-EGS2 NVIDIA H200 выполнены в форм-факторе 6U. Они рассчитаны на установку восьми ускорителей NVIDIA H100 и H200 соответственно. Возможно использование двух процессоров Intel Xeon Sapphire Rapids или Xeon Emerald Rapids с показателем TDP до 350 Вт.

Доступны 32 слота для модулей оперативной памяти DDR5-5600, 12 отсеков для SFF-накопителей NVMe с интерфейсом PCIe 5.0 x4 (четыре также имеют поддержку SATA), два коннектора М.2 2280/22110 (PCIe 3.0 x4), восемь слотов HHHL PCIe5.0 x16 и пять слотов FHHL PCIe5.0 x16. Питание обеспечивают восемь блоков мощностью 3000 Вт с сертификатом 80 PLUS Platinum/Titanium.

ASRock Rack также представила двухсокетный barebone-сервер 4UMGX с поддержкой восьми ускорителей NVIDIA H100 NVL или H200 в форм-факторе 4U. Система может комплектоваться шестью DPU NVIDIA BlueField-3 или шестью сетевыми адаптерами NVIDIA ConnectX-7. Модель 4UMGX также поддерживает ускорители NVIDIA Blackwell. В основу сервера положена модульная архитектура NVIDIA MGX, предназначенная для создания ИИ-систем на базе CPU, GPU и DPU.

Источник изображений: ASRock Rack

Кроме того, дебютировали двухсокетные 4U серверы 4U8G-EGS2, 4U10G-EGS2, 4U8G-GENOA2 и 4U10G-GENOA2. Первые два рассчитаны на чипы Intel Xeon Sapphire Rapids или Xeon Emerald Rapids, два других — на процессоры AMD EPYC 9004 (Genoa). Они могут оснащаться ускорителями NVIDIA H100 NVL и H200 NVL, а в перспективе — NVIDIA Blackwell. Устройства 4U8G поддерживают восемь двухслотовых карт FHFL с интерфейсом PCIe 5.0 x16, решения 4U10G — десять. Intel-системы снабжены 32 слотами для модулей памяти DDR5, AMD-модели — 24-мя.

ASRock Rack также готовит суперускоритель GB200 NVL72, серверы с поддержкой конфигурации NVIDIA HGX B200 8-GPU и другие решения на основе аппаратных компонентов NVIDIA.

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.

Компания Dell во время конференции, посвящённой квартальному отчёту, подтвердила подготовку ускорителя нового поколения NVIDIA B200 семейства Blackwell для ресурсоёмких ИИ-задач и НРС-приложений, на что обратил внимание ресурс Videocardz. Ожидается, что это изделие появится в следующем году.

Официальный анонс решений Blackwell состоится в этому году. Причём в NVIDIA прогнозируют, что ускорители окажутся в дефиците сразу после выхода. Объясняется это стремительным ростом рынка ИИ, в том числе быстрым развитием генеративных сервисов.

Известно, что в семейство Blackwell войдут флагманское изделие B100 для ИИ и HPC-задач, модель B40 для корпоративных заказчиков, гибридное решение GB200, сочетающее чип B100 и Arm-процессор Grace, а также GB200 NVL для обработки больших языковых моделей (LLM). Теперь говорится, что также готовится ускоритель B200: отмечается, что это может быть название конечного продукта.

Источник изображения: NVIDIA

По данным Dell, показатель TDP в случае B200 может достигать 1000 Вт. Для сравнения: ускоритель NVIDIA H100 в форм-факторе SXM обладает TDP в 700 Вт. На подготовку B200 намекнул операционный директор Dell Джефф Кларк (Jeff Clarke). По его словам, инженерная команда компании будет готова к появлению продукта. Таким образом, можно предположить, что Dell уже проектирует серверы нового поколения, рассчитанные на установку ускорителей B200.

Отмечается также, что акции Dell по состоянию на 1 марта 2024 года выросли в цене на 32 %, тогда как капитализация NVIDIA превысила $2 трлн. При этом Dell является одним из ключевых партнёров NVIDIA в сегменте дата-центров.

Компания NVIDIA, по сообщению ресурса Seeking Alpha, прогнозирует высокий спрос на ИИ-ускорители следующего поколения Blackwell. Поэтому сразу после выхода на рынок эти изделия окажутся в дефиците, и их поставки будут ограничены. «На все новые продукты спрос превышает предложение — такова их природа. Но мы работаем так быстро, как только можем, чтобы удовлетворить потребности заказчиков», — говорит глава NVIDIA Дженсен Хуанг (Jensen Huang).

Из-за стремительного развития генеративного ИИ на рынке сформировалась нехватка нынешних ускорителей NVIDIA H100 поколения Hopper. Срок выполнения заказов на серверы с этими изделиями достигает 52 недель. Аналогичная ситуация, вероятно, сложится и с ускорителями Blackwell, анонс которых ожидается в течение нынешнего года. «Полагаем, что отгрузки наших продуктов следующего поколения будут ограниченными, поскольку спрос намного превышает предложение», — сказала Колетт Кресс (Colette Kress), финансовый директор NVIDIA.

Главный вопрос заключается в том, насколько быстро NVIDIA сможет организовать массовое производство Blackwell B100, а также серверов DGX на их основе. Дело в том, что это совершенно новые продукты, в которых используются другие компоненты. По имеющейся информации, Blackwell станет первой архитектурой NVIDIA, предусматривающей чиплетную компоновку. Это может упростить производство ускорителей на уровне кремния, но в то же время усложнит процесс упаковки.

Источник изображения: NVIDIA

В дополнение к флагманскому чипу B100 для ИИ и HPC-задач компания готовит решение B40 для корпоративных заказчиков, гибридный ускоритель GB200, сочетающий ускоритель B100 и Arm-процессор Grace, а также GB200 NVL для обработки больших языковых моделей.

Компания NVIDIA, по сообщению ресурса VideoCardz, раскрыла планы по выпуску ускорителей нового поколения, предназначенных для применения в ЦОД и на площадках гиперскейлеров. NVIDIA указывает лишь ориентировочные сроки выхода решений, поскольку фактические даты зависят от многих факторов, таких как макроэкономическая обстановка, готовность сопутствующего ПО, доступность производственных мощностей и пр.

В конце мая нынешнего года NVIDIA объявила о начале массового производства суперчипов Grace Hopper GH200, предназначенных для построения НРС-систем и платформ генеративного ИИ. Эти изделия содержат 72-ядерный Arm-процессор NVIDIA Grace и ускоритель NVIDIA H100 с 96 Гбайт памяти HBM3.

Как сообщается, ориентировочно в конце 2024-го или в начале 2025 года на смену Grace Hopper GH200 придет решение Blackwell GB200. Характеристики изделия пока не раскрываются. Но отмечается, что архитектура Blackwell будет применяться как в ускорителях для дата-центров, так и в потребительских продуктах для игровых компьютеров (предположительно, серии GeForce RTX 50).

На 2025 год, согласно обнародованному графику, намечен анонс загадочной архитектуры «Х». Речь, в частности, идёт о решении с обозначением GX200. Изделия GB200 и GX200 подойдут для решения задач инференса и обучения моделей. Примечательно, что старшие чипы также получат NVL-версии. Вероятно, вариант GH200 с увеличенным объёмом набортной памяти как раз и будет называться GH200NVL.

Источник изображения: NVIDIA

При этом теперь компания разделяет продукты на Arm- и x86-направления. Первое, судя по всему, так и будет включать гибридные решения GB200 и GX200, а второе, вероятно, вберёт в себя в первую очередь ускорители в форм-факторе PCIe-карт и универсальные ускорители начального уровня серии 40: B40 и X40.

Сопутствовать новым чипам будут сетевые решения Quantum (InfiniBand XDR/GDR) и Spectrum-X (Ethernet) классов 800G и 1600G (1.6T). И если в области InfiniBand компания фактически является монополистом, то в Ethernet-сегменте она несколько отстаёт от, например, Broadcom, у которой теперь есть даже выделенные ИИ-решения, Cisco и Marvell. А вот про будущее NVLink компания пока ничего не рассказала.