Материалы по тегу: gpu
29.08.2024 [11:44], Сергей Карасёв
МТС Web Services нарастила GPU-мощности для обучения ИИ на 40 %Компания MTS Web Services (MWS), дочернее предприятие МТС, объявила о наращивании мощностей, предназначенных для обработки ресурсоёмких ИИ-нагрузок. В дата-центрах «Федоровский» в Санкт-Петербурге и GreenBushDC в Москве развёрнуты новые кластеры виртуальной инфраструктуры на базе GPU. Отмечается, что всё больше российских компаний переносят работу с ИИ в облако. Это связано с тем, что для обучения больших языковых моделей (LLM) и обеспечения их работоспособности требуются огромные вычислительные ресурсы и привлечение дорогостоящих специалистов. На фоне высокого спроса MWS расширяет свою инфраструктуру. Утверждается, что благодаря запуску двух новых сегментов GPU-мощности MWS поднялись на 40 %. При этом компания не уточняет, какие именно ускорители задействованы в составе этих кластеров. До конца 2024 года MWS рассчитывает увеличить свои GPU-ресурсы ещё в 3–4 раза. Подчёркивается, что вычислительная инфраструктура подходит для работы с любыми ИИ-моделями во всех отраслях экономики. Доступ к мощностям можно получить из любой точки России. ![]() Источник изображения: pixabay.com В дальнейшие планы MWS входят создание платформы для разработки, обучения и развёртывания моделей машинного обучения, внедрение уже готовых моделей ИИ для разных индустрий и направлений с доступом посредством API, а также предоставление ИИ-сервисов по модели SaaS. «Мы стремимся, чтобы как можно больше компаний вне зависимости от их величины получили возможность обучать и внедрять в бизнес свои ИИ-модели», — говорит директор по новым облачным продуктам МТС Web Services.
03.07.2024 [23:49], Сергей Карасёв
Panmnesia расширит память GPU с помощью DRAM или даже SSDЮжнокорейский стартап Panmnesia сообщил о разработке специализированного CXL-решения, которое позволяет расширять встроенную память ускорителей на базе GPU путём подключения внешних блоков DRAM или даже SSD. Отмечается, что современным приложениям ИИ и НРС требуется значительный объём быстрой памяти, но возможности ускорителей в этом плане ограничены. Сложность расширения памяти актуальных ускорителей заключается в том, что в таких изделиях отсутствуют логическая структура CXL и компоненты, поддерживающие DRAM и/или SSD. Кроме того, подсистемы кеша и памяти GPU не распознают никаких расширений. В лучшем случае предлагается механизм унифицированной виртуальной памяти (UVM) для совместного доступа к содержимому памяти и CPU, и GPU. Однако этот механизм довольно медленный. Panmnesia обошла существующие ограничения путём создания собственного root-комплекса, совместимого со стандартом CXL 3.1 и предоставляющего несколько root-портов. Он и обеспечивает поддержку внешней памяти через PCIe. При этом задействован особый декодер HDM (Host-managed Device Memory), отвечающий за работу с адресными пространствами. Это сложное решение в каком-то смысле «обманывает» подсистему памяти ускорителя, заставляя ее рассматривать внешнюю PCIe-память как доступную напрямую. Прототип, основанный на кастомизированном GPU, в ходе тестов продемонстрировало задержки менее 100 нс при передаче данных в обоих направлениях. При этом решение Panmnesia предоставляет более гранулярный доступ к памяти в сравнении с UVM. Быстродействие CXL-системы Panmnesia оказалось в 3,22 раза выше в пересчёте на IPC по сравнению с UVM.
27.05.2024 [22:20], Алексей Степин
Тридцать на одного: Liqid UltraStack 30 позволяет подключить десятки GPU к одному серверуКомпания Liqid сотрудничает с Dell довольно давно — ещё в прошлом году она смогла добиться размещения 16 ускорителей в своей платформе UltraStack L40S. Но на этом компания не остановилась и представила новую композитную платформу UltraStack 30, в которой смогла довести число одновременно доступных хост-системе ускорителей до 30. Для подключения, конфигурации и управления ресурсами ускорителей Liqid использует комбинацию фирменного программного обеспечения Matrix CDI и интерконнекта Liqid Fabric. В основе последнего лежит PCI Express. Это позволяет динамически конфигурировать аппаратную инфраструктуру с учётом конкретных задач с её возвратом в общий пул ресурсов по завершению работы. Сами «капсулы» с ресурсами подключены к единственному хост-серверу, что упрощает задачу масштабирования, минимизирует потери производительности, повышает энергоэффективность и позволяет добиться наиболее плотной упаковки вычислительных ресурсов, нежели это возможно в классическом варианте с раздельными серверами. А благодаря гибкости конфигурирования буквально «на лету» исключается простой весьма дорогостоящих аппаратных ресурсов. ![]() Источник здесь и далее: Liqid В случае UltraStack 30 основой по умолчанию является сервер серии Dell PowerEdge R760 с двумя Xeon Gold 6430 и 1 Тбайт оперативной памяти, однако доступен также вариант на базе Dell R7625, оснащённый процессорами AMD EPYC 9354. Опционально можно укомплектовать систему NVMe-хранилищем объёмом 30 Тбайт, в качестве сетевых опций доступны либо пара адаптеров NVIDIA ConnectX-7, либо один DPU NVIDIA Bluefield-3. ![]() За общение с ускорительными модулями отвечает 48-портовой коммутатор PCI Express 4.0 вкупе с фирменными хост-адаптерами Liqid. Технология ioDirect позволяет ускорителям общаться друг с другом и хранилищем данных напрямую, без посредничества CPU. В трёх модулях расширения установлено по 10 ускорителей NVIDIA L40S, каждый несет на борту 48 Гбайт памяти GDDR6. Такая конфигурация теоретически способна развить 7,3 Пфлопс на вычислениях FP16, вдвое больше на FP8, и почти 1,1 Пфлопс на тензорных ядрах в формате TF32. Платформа UltraStack 30 предназначена в первую очередь для быстрого развёртывания достаточно мощной ИИ-инфраструктуры там, где требуется тонкая подстройка и дообучение уже «натасканных» больших моделей. При этом стоит учитывать довольно солидное энергопотребление, составляющее более 11 кВт. Также в арсенале компании есть решения SmartStack на базе модульных систем Dell PowerEdge C-Series, позволяющие подключать к каждому из лезвийных модулей MX760c, MX750с и MX740c до 20 ускорителей. Модульные решения Liqid поддерживают также ускорители других производителей, включая достаточно экзотические, такие как Groq.
22.05.2024 [14:09], Сергей Карасёв
Dell представила ИИ-сервер PowerEdge XE9680L с ускорителями NVIDIA B200 и СЖОКомпания Dell анонсировала сервер PowerEdge XE9680L, предназначенный для наиболее требовательных больших языковых моделей (LLM) и крупномасштабных сред ИИ, где плотность размещения ускорителей на стойку имеет решающее значение. Новинка станет доступна во II половине 2024 года. Сервер выполнен в форм-факторе 4U. Он может комплектоваться восемью ускорителями NVIDIA HGX B200 (Blackwell). Задействована система прямого жидкостного охлаждения (DLC). Доступны 12 слотов PCIe 5.0 полной высоты и половинной длины для установки сетевых карт и иных адаптеров/контроллеров. «Сервер использует эффективное интеллектуальное охлаждение DLC как для CPU, так и для GPU. Эта революционная технология позволяет создать более плотную конфигурацию 4U, максимизируя вычислительную мощность при сохранении тепловой эффективности», — заявляет производитель. Отмечается, что PowerEdge XE9680L обеспечивает возможность масштабирования до 72 ускорителей Blackwell в расчёте на стойку 52U или до 64 ускорителей на стойку 48U. Прочие характеристики новинки будут обнародованы ближе к началу продаж. В ассортименте Dell уже есть 6U-сервер PowerEdge XE9680. Эта система использует процессоры Intel Xeon Sapphire Rapids. Она поддерживает установку восьми ускорителей NVIDIA H100/A100, а также AMD Instinct MI300X и Intel Gaudi3.
16.04.2024 [15:17], Сергей Карасёв
Akamai запустила облако с ускорителями NVIDIA RTX для обработки видеоCDN-провайдер Akamai Technologies объявил о запуске нового облачного сервиса, оптимизированного для задач по обработке видеоматериалов. Услуга ориентирована прежде всего на компании в сфере медиа и развлечений, которым необходимы ресурсы для быстрого и эффективного создания контента. В основу системы положены ускорители NVIDIA RTX 4000 поколения Ada. Согласно результатам тестирования Akamai, использование этих GPU позволяет повысить производительность при кодировании и транскодировании видео примерно в 25 раз по сравнению с CPU. Akamai отмечает, что в настоящее время облачные инфраструктуры на базе ускорителей NVIDIA ориентированы в первую очередь на большие языковые модели (LLM) и приложения ИИ, тогда как медиасегменту уделяется недостаточное внимание. Новое облако как раз и призвано удовлетворить потребности заказчиков, которые работают с мультимедийным контентом, включая потоковое видео. Утверждается, что ускорители NVIDIA RTX 4000 обеспечивают скорость и энергоэффективность, необходимые для решения сложных творческих и инженерных задач по созданию цифрового контента, 3D-моделированию, рендерингу и пр. ![]() Источник изображения: NVIDIA Отмечается, что GPU-ускорители позволяют выполнять транскодирование видеоматериалов со скоростью, превышающей потребности сервисов реального времени: благодаря этому значительно улучшается качество потоковой передачи. Кроме того, может осуществляться одновременное кодирование и декодирование материалов. Новый облачный сервис также подходит для работы с приложениями виртуальной (VR) и дополненной (AR) реальности. Хотя Akamai оптимизировала платформу для медиарынка, она может применяться для анализа данных и научных вычислений, рендеринга графики, задач ИИ и машинного обучения, моделирования и других ресурсоёмких операций. При этом Akamai всё быстрее превращается в распределённого облачного провайдера, а не просто оператора CDN.
10.04.2024 [14:14], Сергей Карасёв
Intel представила видеокарты Arc для встраиваемых решенийКорпорация Intel анонсировала видеокарты серии Arc Aхx0E, предназначенные для применения в различных встраиваемых устройствах и системах небольшого форм-фактора. В общей сложности дебютировали шесть моделей: Arc A310E, Arc A350E, Arc A370E, Arc A380E, Arc A580E и Arc A750E. В основном это встраиваемые версии видеокарт, которые уже доступны на рынке. При этом изделия подверглись некоторым доработкам с учётом сферы их применения. Ускорители насчитывают от 6 до 28 ядер Xe. Количество исполнительных блоков варьируется от 96 до 448. Объём памяти GDDR6 у младших вариантов составляет 4 Гбайт, а пропускная способность памяти у версий начального уровня составляет 112 Гбайт/с. Для A380E указаны 6 Гбайт и 186 Гбайт/с. А вот для A580E и A750E параметры памяти не указаны. ![]() Источник изображения: Advantech Производительность INT8 варьируется от 49 до 235 TOPS. Быстродействие на операциях FP16 составляет от 24,6 до 117,6 Тфлопс, на операциях FP32 — от 3,1 до 14,7 Тфлопс. Говорится о совместимости с Windows 10/11, Windows 10 LTSC и Linux. В зависимости от модификации видеокарты Arc Aхx0E могут использоваться для решения таких задач, как распознавание лиц и речи, приложения ИИ, обработка медиаданных и пр. Поставки начнутся в текущем месяце. Решение будут доступны для заказа в течение пяти лет.
05.04.2024 [20:53], Владимир Мироненко
В реестр Минпромторга включили первый отечественный ИИ-сервер с поддержкой нескольких ускорителейВ реестре радиоэлектронной продукции Минпромторга появился первый отечественный сервер для работы ИИ с поддержкой подключения нескольких ускорителей — Delta Sprut от ООО «Дельта компьютерс» (Delta Computers), позволяющий подключить до 16 ускорителей, пишет ресурс «Ведомости». С его помощью можно выполнять «тяжёлые» технические задачи, включая связанные с обучением генеративных ИИ-моделей, распознаванием и синтезом речи, работой цифровых ассистентов или распознаванием лиц в видеопотоке. Delta Sprut включили в реестр 22 февраля 2024 года. До этого в перечне были только серверы с возможностью подключения одного ускорителя для выполнения более простых задач, таких как рендеринг фото- и видеоизображений. Следует отметить, что несмотря на включение в отечественный реестр, серверы Delta используют иностранные ускорители — в стране аналогов пока нет. ![]() Источник изображения: Delta Computers В России разработкой серверов с возможностью подключения ускорителей также занимаются компании «Тринити» и Yadro, но это более простые и маломощные устройства, сообщил лидер по ИИ и управлению данными ФКУ «Гостех» Михаил Федоров. По его мнению, в числе потребителей модуля Delta Computers могут быть госструктуры, поскольку он технически аттестован для использования федеральными и региональными органами власти. Также его можно использовать на «ГосТехе» при построении информсистем. По словам представителя «ГосТеха», платформа пока не использует серверы с поддержкой ускорителей. В свою очередь, директор НОЦФНС России и МГТУ им. Н. Э. Баумана, эксперт рынка НТИ TechNet Алексей Бородулин отметил, что для дальнейшего развития «ГосТеха» потребуется большое количество ускорителей для решения высоконагруженных задач и распараллеливания вычислительных процессов. С 1 января 2024 г. на платформу «ГосТеха» перевели не только федеральные, но и региональные ведомства, в связи с чем назрела необходимость увеличения вычислительных мощностей.
19.03.2024 [22:31], Сергей Карасёв
ASRock Rack представила серверы с поддержкой ускорителей NVIDIA Blackwell и HopperКомпания 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. 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.
15.03.2024 [22:50], Сергей Карасёв
Zotac анонсировала GPU-серверы с поддержкой до 10 ускорителейКомпания Zotac объявила о выходе на рынок оборудования корпоративного класса: дебютировали рабочие станции Bolt Tower Workstation башенного типа, а также стоечные GPU-серверы типоразмера 4U и 8U. Устройства рассчитаны на визуализацию данных, обучение ИИ-моделей, моделирование и пр. Новинки получили модульный дизайн, что облегчает замену или установку дополнительных компонентов. Говорится о поддержке различных дистрибутивов Linux корпоративного уровня, включая Red Hat Enterprise Linux, SUSE Linux Enterprise Server, Ubuntu. Продукты разделены на три категории: Essential, Advanced и Premier. В первую входят башенные рабочие станции и серверы 4U, ориентированные на системных интеграторов и предприятия, которым требуется оборудование с оптимальным соотношением цены и производительности. Возможна установка процессоров Intel Xeon Sapphire Rapids и Xeon Emerald Rapids. Системы Bolt Tower Workstation могут нести на борту материнскую плату типоразмера ATX/E-ATX/Micro-ATX/EBB и два блока питания. Возможно развёртывание жидкостного охлаждения. В серию Advanced включены 4U-серверы для более ресурсоёмких приложений. В зависимости от модификации допускается монтаж до 10 ускорителей. Поддерживаются модели в исполнении SXM/OAM. Подсистема питания может быть выполнена по схеме резервирования 4+1 или 2+2. Семейство Premier объединяет наиболее производительные серверы 4U и 8U для самых сложных рабочих нагрузок, таких как большие языковые модели (LLM) и облачный ИИ. Есть до 12 слотов PCIe для высокоскоростных сетевых карт (10 Гбит/с) или DPU. Для некоторых серверов возможно применение процессоров AMD.
12.01.2024 [13:21], Сергей Карасёв
GPU-сервер Gigabyte G493-SB0 на базе Emerald Rapids допускает установку восьми FHFL-ускорителейКомпания Gigabyte представила GPU-сервер G493-SB0, предназначенный для решения ресурсоёмких задач, таких как генеративный ИИ, виртуализация, рендеринг и 3D-графика. Система может нести на борту до восьми ускорителей формата FHFL с интерфейсом PCIe 5.0 x16. Применена материнская плата MSB3-G40 на наборе логики Intel C741. Есть возможность установки двух процессоров Intel Xeon Sapphire Rapids / Xeon Emerald Rapids с показателем TDP до 350 Вт. Для модулей DDR5-4800/5600 доступны 32 слота, а максимально поддерживаемый объём ОЗУ составляет 8 Тбайт. Сервер выполнен в формате 4U с габаритами 448 × 176 × 880 мм. Во фронтальной части расположены 12 отсеков для накопителей LFF/SFF в конфигурации 8 × NVMe/SATA и 4 × SATA. Возможно формирование массивов SATA RAID 0/1/10/5. Имеется коннектор для модуля М.2 2280/22110 с интерфейсом PCIe 3.0 x1. В оснащение входят контроллер Aspeed AST2600 и сетевой адаптер Intel X710-AT2, на базе которого реализованы два порта 10GbE. Есть выделенный сетевой порт управления. ![]() Источник изображения: Gigabyte Применена система воздушного охлаждения с 12 вентиляторами диаметром 60 мм (до 23 000 об/мин). Диапазон рабочих температур — от +10 до +35 °C. На фронтальную панель выведены три порта USB 3.2 Gen1, интерфейс D-Sub и гнезда RJ-45. Установлены четыре блока питания мощностью 3000 Вт с сертификатом 80 PLUS Titanium. |
|