Материалы по тегу: gigaio

03.04.2026 [09:52], Сергей Карасёв

d-Matrix приобрела разработки GigaIO в области дата-центров, включая НРС-платформу SuperNODE

Стартап d-Matrix, занимающийся разработкой ИИ-ускорителей и других специализированных изделий для НРС-систем, объявил о заключении соглашения по приобретению у компании GigaIO активов и разработок, связанных с дата-центрами. Стоимость сделки не раскрывается.

В ассортименте d-Matrix присутствуют ускорители Corsair, базирующиеся на технологии вычислений в памяти DIMC (digital in-memory computing), а также IO-карты JetStream, предназначенные для распределения нагрузок ИИ-инференса между серверами в дата-центре. Кроме того, стартап создал стоечную систему SquadRack для пакетного инференса со сверхнизкой задержкой.

В свою очередь, GigaIO предлагает так называемый суперкомпьютер в стойке SuperNODE для рабочих нагрузок генеративного ИИ и приложений НРС. Компания разработала архитектуру FabreX на базе PCI Express, которая позволяет объединять различные компоненты, включая GPU, FPGA и пулы памяти. Ещё одним продуктом GigaIO является «суперкомпьютер в чемодане» Gryf, который, как утверждается, обеспечивает ИИ-производительность класса ЦОД на периферии.

 Источник изображения: GigaIO

Источник изображения: GigaIO

d-Matrix и GigaIO начали сотрудничество весной 2025 года. Тогда стороны объединили усилия для создания «самого масштабируемого в мире» решения для инференса. Речь идёт об интеграции ИИ-ускорителей Corsair в состав платформы SuperNODE. В рамках нового соглашения d-Matrix приобрела у GigaIO основные технологии для дата-центров, включая SuperNODE и архитектуру FabreX. По условиям сделки, в d-Matrix перейдут ведущие специалисты GigaIO по разработке стоечных систем: предполагается, что это позволит ускорить развёртывание комплексных решений для высокопроизводительного инференса в ЦОД.

Вместе с тем GigaIO сосредоточится на внедрении вычислительных мощностей уровня ЦОД непосредственно на периферии. В частности, планируется дальнейшее развитие концепции Gryf. По заявления GigaIO, рынок периферийных вычислений обладает огромным потенциалом. Благодаря решениям на основе Gryf клиенты смогут обрабатывать критически важные данные ближе к их источнику без проблем с задержками. При этом монтировать Gryf можно практически в любой локации.

Постоянный URL: http://servernews.ru/1139362
05.05.2025 [13:28], Сергей Карасёв

GigaIO и d-Matrix предоставят инференс-платформу для масштабных ИИ-развёртываний

Компании GigaIO и d-Matrix объявили о стратегическом партнёрстве с целью создания «самого масштабируемого в мире» решения для инференса, ориентированного на крупные предприятия, которые разворачивают ИИ в большом масштабе. Ожидается, что новая платформа поможет устранить узкие места в плане производительности и упростить внедрение крупных ИИ-систем.

В рамках сотрудничества осуществлена интеграция ИИ-ускорителей d-Matrix Corsair в состав НРС-платформы GigaIO SuperNODE. Архитектура Corsair основана на модифицированных ячейках SRAM для вычислений в памяти (DIMC), работающих на скорости около 150 Тбайт/с. По заявлениям d-Matrix, ускоритель обеспечивает непревзойдённую производительность и эффективность инференса для генеративного ИИ. Устройство выполнено в виде карты расширения с интерфейсом PCIe 5.0 х16. Быстродействие достигает 2,4 Пфлопс с (8-бит вычисления). Изделие имеет двухслотовое исполнение, а показатель TDP равен 600 Вт.

В свою очередь, SuperNODE использует фирменную архитектуру FabreX на базе PCIe, которая позволяет объединять различные компоненты, включая GPU, FPGA и пулы памяти. По сравнению с обычными серверными кластерами SuperNODE обеспечивает более эффективное использование ресурсов.

 Источник изображения: d-Matrix

Источник изображения: d-Matrix

Новая модификация SuperNODE поддерживает десятки ускорителей Corsair в одном узле. Производительность составляет до 30 тыс. токенов в секунду при времени обработки 2 мс на токен для таких моделей, как Llama3 70B. По сравнению с решениями на базе GPU обещаны трёхкратное повышение энергоэффективности и в три раза более высокое быстродействие при сопоставимой стоимости владения.

«Наша система избавляет от необходимости создания сложных многоузловых конфигураций и упрощает развёртывание, позволяя предприятиям быстро адаптироваться к меняющимся рабочим нагрузкам ИИ, при этом значительно улучшая совокупную стоимость владения и операционную эффективность», — говорит Alan Benjamin (Алан Бенджамин), генеральный директор GigaIO.

Постоянный URL: http://servernews.ru/1122305
28.04.2025 [14:48], Сергей Карасёв

ИИ-суперкомпьютер в чемодане — GigaIO Gryf обеспечит производительность до 30 Тфлопс

Компания GigaIO объявила о доступности системы Gryf — так называемого ИИ-суперкомпьютера в чемодане, разработанного в сотрудничестве с SourceCode. Это сравнительно компактное устройство, как утверждается, обеспечивает производительность ЦОД-класса для периферийных развёртываний.

Первая информация о Gryf появилась около года назад. Устройство выполнено в корпусе с габаритами 228,6 × 355,6 × 622,3 мм, а масса составляет примерно 25 кг. Система может эксплуатироваться при температурах от +10 до +32 °C.

Конструкция предусматривает использование модулей Sled четырёх типов: это вычислительный узел Compute Sled, блок ускорителя Accelerator Sled, узел хранения Storage Sled и сетевой блок Network Sled. Доступны различные конфигурации, но суммарное количество модулей Sled в составе Gryf не превышает шести. Плюс к этому в любой комплектации устанавливается модуль питания с двумя блоками мощностью 2500 Вт.

Узел Compute Sled содержит процессор AMD EPYC 7003 Milan с 16, 32 или 64 ядрами, до 512 Гбайт DDR4, системный SSD формата M.2 (NVMe) вместимостью 512 Гбайт и два порта 100GbE QSFP56. Блок Storage Sled объединяет восемь накопителей NVMe SSD E1.L суммарной вместимостью до 492 Тбайт. Модуль Network Sled предоставляет два порта QSFP28 100GbE и шесть портов SFP28 25GbE.

За ИИ-производительность отвечает модуль Accelerator Sled, который может нести на борту ускоритель NVIDIA L40S (48 Гбайт), H100 NVL (94 Гбайт) или H200 NVL (141 Гбайт). В максимальной конфигурации быстродействие в режиме FP64 достигает 30 Тфлопс (3,34 Пфлопс FP8), а пропускная способность памяти — 4,8 Тбайт/с.

 Источник изображения: GigaIO

Источник изображения: GigaIO

Архитектура новинки обеспечивает возможность масштабирования путём объединения в единый комплекс до пяти экземпляров Gryf: в общей сложности можно совместить до 30 модулей Sled в той или иной конфигурации. Заказы на Gryf уже поступили со стороны Министерства обороны США, американских разведывательных структур и пр.

Постоянный URL: http://servernews.ru/1121963
10.05.2024 [11:32], Сергей Карасёв

Суперкомпьютер в стойке GigaIO SuperNODE обзавёлся поддержкой AMD Instinct MI300X

Компания GigaIO анонсировала новую модификацию системы SuperNODE для рабочих нагрузок генеративного ИИ и приложений НРС. Суперкомпьютер в стойке теперь может комплектоваться ускорителями AMD Instinct MI300X, благодаря чему значительно повышается производительность при работе с большими языковыми моделями (LLM).

Решение SuperNODE, напомним, использует фирменную архитектуру FabreX на базе PCI Express, которая позволяет объединять различные компоненты, включая GPU, FPGA и пулы памяти. По сравнению с обычными серверными кластерами SuperNODE даёт возможность более эффективно использовать ресурсы.

Изначально для SuperNODE предлагались конфигурации с 32 ускорителями AMD Instinct MI210 или 24 ускорителями NVIDIA A100. Новая версия допускает использование 32 изделий Instinct MI300X. Утверждается, что архитектура FabreX в сочетании с технологией интерконнекта AMD Infinity Fabric наделяет систему SuperNODE «лучшими в отрасли» возможностями в плане задержек при передаче данных, пропускной способности и управления перегрузками. Это позволяет эффективно справляться с обучением LLM с большим количеством параметров.

 Источник изображения: GigaIO

Источник изображения: GigaIO

Отмечается, что SuperNODE значительно упрощает процесс развёртывания и управления инфраструктурой ИИ. Традиционные конфигурации обычно включают в себя сложную сеть и необходимость синхронизации нескольких серверов, что создаёт определённые технических сложности и приводит к дополнительным временным затратам. Конструкция SuperNODE с 32 мощными ускорителями в рамках одной системы позволяет решить указанные проблемы.

Постоянный URL: http://servernews.ru/1104594
08.05.2024 [13:24], Сергей Карасёв

ИИ-суперкомпьютер в чемодане — GigaIO представила платформу Gryf

Компания GigaIO совместно с SourceCode анонсировала вычислительную систему Gryf. Это, как утверждается, первый в мире суперкомпьютер для ИИ-нагрузок, выполненный в виде чемодана на колёсиках. Изделие имеет габариты 228,6 × 355,6 × 622,3 мм и весит около 25 кг. Применяется фирменная система интерконнекта FabreX на базе PCI Express.

Конфигурация Gryf предусматривает использование модулей (Sled) четырёх типов: это вычислительный узел (Compute Sled), блок ускорителя (Accelerator Sled), узел хранения (Storage Sled) и сетевой блок (Network Sled). Они могут компоноваться в различных сочетаниях, но общее количество модулей в рамках одного экземпляра Gryf не превышает шести.

В состав Compute Sled входят процессор AMD EPYC 7313 Milan (16C/32T; 3,0–3,7 ГГц; 155 Вт), 256 Гбайт DDR4-3200, системный накопитель NVMe M.2 SSD вместимостью 256 Гбайт и два 100GbE-порта QSFP56/QSFP28. Может применяться ОС Linux Rocky 8/9 или Ubuntu 20/24. В свою очередь, Accelerator Sled содержит ускоритель NVIDIA L40S (48 Гбайт). Модуль Storage Sled объединяет восемь накопителей NVMe E1.L SSD суммарной вместимостью 246 Гбайт.

 Источник изображения: GigaIO

Источник изображения: GigaIO

Наконец, Network Sled предоставляет два разъёма QSFP56 100GbE и шесть 25GbE-портов SFP28. Вся система получает питание от двух блоков мощностью 2500 Вт каждый. Применены шесть вентиляторов охлаждения диаметром 60 мм. Диапазон рабочих температур — от 10 до +32 °C.

Одно устройство Gryf обеспечивает производительность до 91,6 Тфлопс FP32, до 733 Тфлопс FP16 и до 1466 Тфлопс FP8. При этом в единый комплекс могут быть связаны до пяти экземпляров Gryf, что позволяет масштабировать быстродействие для выполнения тех или иных задач.

Постоянный URL: http://servernews.ru/1104462