Компания VAST Data адаптировала своё ПО Data Platform для облачной платформы Google, что позволит пользователям развёртывать на ней кластеры хранения VAST, пишет ресурс Blocks & Files. VAST предлагает платформу управления данными. В 2023 году она адаптировала софт для облачной платформы AWS. Вероятно, не за горами и появление решений VAST в Microsoft Azure.

В настоящее время VAST сосредоточилась на технологиях ИИ, заключая сделки с поставщиками кластеров ускорителей, такими как CoreWeave, и занимается разработкой систем класса Thinking Machines. VAST заявила, что её ПО на платформе Google Cloud открывает путь к бесшовному гибридному и облачному решению, которое предлагает централизованное управления данными посредством глобального пространства имён для файлов, объектов и структурированных данных.

Источник изображения: VAST Data

VAST сообщила, что её платформа будет способствовать в Google Cloud упрощению и ускорению работы, и обеспечению безопасности конвейеров ИИ в гибридном облаке. Также сообщается, что ПО VAST в Google Cloud снижает расходы на облако за счёт глобального сокращения данных, минимизируя количество копий данных. VAST утверждает, что разработка ИИ-проектов и обработка рабочих нагрузок станут эффективнее с помощью базы данных VAST и Apache Spark.

В описании решения VAST говорится, что присутствие в Google Cloud означает, что «использование локальных данных в GCP никогда не было проще благодаря глобальному пространству имён, что расширяет возможности сотрудничества и инноваций». «Это меняет правила игры в области эффективного управления и использования данных в гибридных средах, значительно повышая производительность и экономическую эффективность в облачных проектах искусственного интеллекта и аналитики», — утверждает компания.

Google Cloud объявила о масштабном обновлении программно-аппаратного стека AI Hypercomputer, а также о новых инстансах на базе передовых ускорителей NVIDIA, пишет ресурс SiliconANGLE. Также компания представила обновлённую инфраструктуру хранения данных для рабочих нагрузок ИИ, базовое ПО для запуска моделей и более гибкие варианты использования ресурсов.

Компания объявила о доступности TPU v5p в GKE, что позволит клиентам обучать и обслуживать ИИ-модели, работающие в крупномасштабных кластерах TPU. В качестве альтернативы клиенты также смогут использовать ускорители NVIDIA H100 в составе инстансов A3. Одним из основных преимуществ нового подсемейства A3 Mega является поддержка конфиденциальных вычислений. В Google подчеркнули важность этой функции, поскольку обработка чувствительных данных в облаке считалась слишком рискованной из-за возможной утечки. Google Cloud пообещала предоставить клиентам ускорители NVIDIA Blackwell.

Источник изображений: Google

Обновления включают в себя доступность модуля Cloud Storage FUSE, который предоставляет файловый доступ к ресурсам облачного хранилища. По данным Google, GCS FUSE обеспечивает увеличение производительности обучения в 2,9 раза по сравнению с существующими СХД. Другие улучшения включают появление поддержки кеширования в превью Parallelstore, высокопроизводительной параллельной файловой системы, оптимизированной для нагрузок ИИ и HPC. Благодаря кешированию Parallelstore позволит сократить время обучения до 3,9 раз и повысить производительность обучения в 3,7 раза.

Компания также объявила об оптимизации службы Google Cloud Filestore, ориентированной на ИИ, которая представляет собой сетевую файловую систему, позволяющую целым кластерам ускорителей получать одновременный доступ к одним и тем же данным. Ещё одно новшество — сервис Hyperdisk ML, предоставляющий блочное хранилище, доступный сейчас в качестве превью. Google Cloud сообщила, что его использование позволит ускорить загрузку модели до 12 раз по сравнению с альтернативными сервисами.

Кроме того, компания представила Jetstream, новую систему инференса LLM. Это открытое решение, оптимизированное по пропускной способности и использованию памяти для ИИ-ускорителей вроде TPU. По словам компании, новинка обеспечит в три раза более высокую производительность на доллар для Gemma 7B и других открытых ИИ-моделей, а это важно, поскольку клиенты переносят свои ИИ-нагрузки в облако и им нужен экономичный, но производительный инференс. JetStream предлагает поддержку моделей, обученных с помощью JAX и PyTorch/XLA, а также включает оптимизацию для популярных открытых моделей, таких как Llama 2 и Gemma.

Что касается собственно моделей, то компания представила MaxDiffusion для генерации изображений, добавила в MaxText ряд новых моделей, в том числе Gemma, GPT3, Llama 2 и Mistral. MaxDiffusion и MaxTest базируются на высокопроизводительном фреймворке JAX, который интегрирован с оптимизирующим компилятором OpenXLA. Заодно Google объявила о поддержке последней версии PyTorch — PyTorch/XLA 2.3.

NVIDIA и Google Cloud объявили о расширении сотрудничества, чтобы помочь стартапам в создании приложений и сервисов на базе генеративного ИИ. В рамках сотрудничества компании объединили программы NVIDIA Inception и Google for Startups Cloud Program, чтобы расширить доступ стартапам к облачным кредитам, предоставить им техническую экспертизу и помочь с выходом на рынок.

Прошедшие отбор участники NVIDIA Inception, глобальной программы, уже поддерживающей более 18 тыс. стартапов, получат возможность использования инфраструктуры Google Cloud и облачные кредиты в размере до $350 тыс. А участники Google for Startups Cloud Program смогут присоединиться к NVIDIA Inception и получить доступ к знаниям, курсам NVIDIA Deep Learning Institute, «железу» и ПО NVIDIA и многому другому.

Источник изображения: NVIDIA

Более того, отобранные участники Google for Startups Cloud Program смогут присоединиться к платформе NVIDIA Inception Capital Connect, связывающей стартапы с венчурными капиталистами. Также разработчики ПО, участвующие в этих программах, смогут получить ускоренную адаптацию к Google Cloud Marketplace, поддержку совместного маркетинга и разработки продуктов.

Ранее NVIDIA вместе с Google занялась оптимизацией моделей Gemma. Google Cloud анонсировала инстансы A3 Mega на базе ускорителей NVIDIA H100, которые отличаются вдвое большей пропускной способностью интерконнекта между ускорителями по сравнению с обычными A3. Наконец, было обещано, что в начале следующего года в Google Cloud появятся решения NVIDIA Blackwell: NVIDIA HGX B200 и NVIDIA GB200 NVL72.

Компания Google объявила о выпуске собственного процессора для своих ЦОД. В основу новинки, получившей имя Axion, легла архитектура Arm, что ставит её в один ряд с Amazon Graviton, Alibaba Yitian и Microsoft Cobalt.

Это не первый процессор, разработанный Google: c 2015 года компания успела создать пять поколений ИИ-ускорителей Tensor Processing Units (TPU), а в 2018 она представила процессор Video Coding Unit (VCU) Argos для транскодирования видео. Но Axion стал первым чипом Google, который подпадает под определение «процессор общего назначения». При его создании компания сделала упор не только на энергоэффективность, но и на высокий уровень производительности, достаточный для использования в современных серверах.

Источник изображений: Google

В основу Axion легли Armv9-ядра Neoverse V2 (Demeter). Этот же дизайн используется в AWS Graviton4 и NVIDIA Grace. К сожалению, архитектурных подробностей Google пока не раскрывает, известно лишь, что ядра Neoverse V2 работают совместно с фирменными контроллерами Titanium. Последние отвечают за работу с сетью, защиту и разгрузку IO-операций при работе с блочным хранилищем Hyperdisk, то есть чем-то напоминают AWS Nitro. При этом Google вложилась в SystemReady Virtual Environment (VE), чтобы упростить перенос нагрузок на новые чипы как для себя, так и для пользователей облака.

Если верить разработчикам, на момент анонса Google инстансы на базе Axion минимум на 30 % производительнее инстансов на базе самых быстрых Arm-процессоров других вендоров, а по сравнению с сопоставимыми по классу x86-процессорами преимущество может достигать и 50 % при 60 % выигрыше в энергоэффективности. Судя по всему, Axion ранее был известен под кодовым именем Cypress. А ещё один Arm-процессор Google Maple, который, по слухам, являлся наследником почивших Marvell ThunderX, в серию, видимо, не пошёл.

Сама компания уже начала переводить на Axion сервисы BigTable, Spanner, BigQuery, Blobstore, Pub/Sub, Google Earth Engine и YouTube Ads. Ряд клиентов и партнёров Google уже оценили Axion по достоинству. Виртуальные машины с новыми процессорами будут доступны в ближайшие месяцы. Они же будут доступны и в Kubernetes Engine, Dataproc, Dataflow, Cloud Batch и т.д.

Во вторник, 19 июля, в ЦОД Google Cloud Platform (GCP) в Лондоне произошёл сбой в системе охлаждения, в связи с чем несколько сервисов компании временно вышло из строя. В лондонском регионе облака Oracle тоже возникли проблемы с охлаждением оборудования ЦОД. Сбои произошли из-за рекордной жары в Великобритании — температура превысила +40°C. Некоторые операторы дата-центров были вынуждены принять нестандартные меры, начав обрызгивать водой внешние модули систем кондиционирования, установленные на крыше.

Отключение ряда сервисов Google произошло в 18:13 по местному времени (20:13 мск). В журнале статуса оборудования сбой описан как «связанный с охлаждением». Google заявила, что сбой затронул лишь небольшое количество клиентов. В частности, отключение коснулось сервисов Persistent Disk и Autoscaling. Хотя Google утверждает, что сбой продолжался до 22:00 BST (24:00 мск), в означенное время всё ещё поступали жалобы на ошибки в работе Persistent Disk.

Изображение: pixabay.com / Gam-Ol

С подобными проблемами в Лондоне столкнулась и облачная служба Oracle. Проблемы с перегревом у неё начались примерно в 17:00 по местному времени (19:00 мск). Oracle ранее арендовала ресурсы в ЦОД Equinix в лондонском кампусе Слау, но сейчас не раскрывает местонахождение своих мощностей. «В результате несезонных температур в регионе возникла проблема с частью инфраструктуры охлаждения в центре обработки данных на юге Великобритании (в Лондоне), — говорится в сообщении компании. — Это привело к тому, что часть нашей сервисной инфраструктуры пришлось отключить, чтобы предотвратить неконтролируемые сбои оборудования».

Крупнейшая в мире группа биржевых площадок Chicago Mercantile Exchange (CME Exchange) заключила с Google соглашение, согласно которому последняя инвестирует в финансовые сервисы $1 млрд. В обмен техногигант получит не только ценные бумаги, но и выгодный контракт на предоставление облачных сервисов.

CME Exchange построила собственные дата-центры в США, а в Европе пользуется услугами Equinix. Пять лет назад году главный ЦОД компании был продан CyrusOne за $130 млн с договором «обратной» аренды на 15 лет — здесь размещается основная торговая платформа CME Globex и другие сервисы. В 2018 году CyrusOne даже построила здесь телекоммуникационную вышку высотой порядка 100 м, на которой клиенты могут разместить свои антенны для организации прямой связи с платформой.

Теперь же CME Group планирует переместить всю свою IT-инфраструктуру в облако Google Cloud в несколько этапов. Как ожидается, партнёрство позволит CME Group быстрее предоставлять клиентам новые продукты и сервисы. Google получит конвертируемые привилегированные акции без права голоса и контракт на обслуживание CME Group в течение 10 лет — начиная с 2022 года.

Сервис Transfer Appliance, доступный в ряде регионов США, ЕС и Сингапуре, позволяет клиентам просто и безопасно перенести петабайты данных из их корпоративных ЦОД и других мест эксплуатации в Google Cloud. Сервис основан на одноимённой специализированной All-Flash СХД, которую клиент может запросить в Google Cloud Console, чтобы перенести на него свою информацию. На днях компания анонсировала новую версию Transfer Appliance.

Google Cloud проверяет потребности заказчика, такие как мощность и необходимая ёмкость, и отправляет полностью укомплектованное устройство, включая все необходимые кабели. Доступные для заказа ёмкости находятся в диапазоне от 40 до 300 Тбайт. Имеются также две базовые модификации Transfer Appliance: на 100 и 480 Тбайт. Благодаря встроенным средствам дедупликации и сжатия данных потенциально можно перенести до 1 Пбайт. Кроме того, предприятия могут выбрать вариант исполнения — для монтажа в стойку или автономное устройство.

Как только устройство прибывает к заказчику, его можно смонтировать как общий ресурс NFS и приступить к копированию данных. Затем устройство запечатывается для защиты от несанкционированного доступа при траспортировке и отправляется обратно Google. Перед переездом данные шифруются (AES-256), а клиент создаёт пароль и секретную фразу для их дешифровки. Это не только защищает информацию, но и позволяет соблюсти отраслевые стандарты ISO, SOC, PCI и HIPAA.

По прибытии устройства в Google специалисты компании осуществляют обратные операции, которые для краткости они называют «регидратацией». О её успешном завершении Google сообщает заказчику как правило в течении 1-2 недель. После миграции клиентам становятся доступны средства для анализа данных BigQuery и Vertex AI.

Google рекомендует предприятиям использовать сервис Transfer Appliance в тех случаях, когда для загрузки данных в облако через Интернет потребуется более недели, или когда необходимо перенести более 60 Тбайт данных. Ещё один вариант использования устройства — сбор данных в полевых условиях и на подвижных объектах, таких как корабли. По прибытии в порт их можно легко перенести в облако для последующей обработки или архивирования.

Следует отметить, что сервис особенно полезен в условиях недостаточной пропускной способности каналов передачи данных или отсутствия возможности подключения к Интернет. Несмотря на то, что данная концепция не нова и компании десятилетиями отправляли данные на физические устройства для архивирования и аварийного восстановления, она не утратила своей актуальности и сегодня. Аналогичные решения есть у всех крупных облачных провайдеров.