В 2024 году в Юлихском исследовательском центре (FZJ) в Германии заработает вычислительный комплекс Jupiter — первый европейский суперкомпьютер экзафлопсного класса. Профессор Томас Липперт (Thomas Lippert; на фото ниже) из FZJ рассказал об особенностях конфигурации этой системы.

Ранее сообщалось, что в состав Jupiter будет включён высокомасштабируемый блок ускорителей (Booster). Речь идёт об использовании платформы Eviden BullSequana XH3000 с прямым жидкостным охлаждением, а в состав каждого узла войдут модули NVIDIA Quad GH200. Общее количество суперчипов GH200 Grace Hopper составит почти 24 тыс.

Блок Booster предназначен для решения особо ресурсоёмких задач. Как сообщил господин Липперт, второй составляющей НРС-комплекса станет универсальный блок cCuster, который сможет поддерживать приложения всех типов: это, в частности, операции с высокой интенсивностью использования данных. Оба блока можно будет использовать по отдельности или вместе, что позволит добиться максимальной эффективности при реализации различных проектов.

В основе cCuster — энергоэффективные высокопроизводительные Arm-процессоры SiPearl Rhea. Эти изделия обеспечивают высокое соотношение производительности к пропускной способности — 0,5 байт/флоп. Поэтому процессоры хорошо подходят для сложных приложений с интенсивным использованием данных.

Источник изображения: FZJ

Все вычислительные узлы Jupiter подключены к высокопроизводительной сети NVIDIA Mellanox InfiniBand. Быстродействие на операциях обучения ИИ составит до 93 Эфлопс, а FP64-производительность «незначительно превысит 1 Эфлопс». Общая стоимость проекта составит €273 млн, включая доставку, установку и обслуживание Jupiter.

Компании HPE и NVIDIA анонсировали модульную суперкомпьютерную систему для генеративного ИИ и обучения моделей на основе частных массивов данных. Комплекс ориентирован на крупные предприятия, исследовательские организации и государственные структуры.

В основу решения положена аппаратная платформа Cray EX2500. В состав входят суперчипы NVIDIA GH200 Grace Hopper, содержащие 72-ядерный Arm-процессор NVIDIA Grace и ускоритель NVIDIA H200. Каждый узел системы использует четыре таких суперчипа. Узлы соединены друг с другом при помощи интерконнекта Slingshot.

Говорится, что реализованная архитектура позволяет осуществлять масштабирование до тысяч ускорителей. При этом все мощности могут выделяться для решения одной задачи ИИ, что обеспечивает максимальную эффективность использования ресурсов. По сути, новое решение представляет собой мини-версию ИИ-суперкомпьютера Isambard-AI, который разместится в Бристольском университете (Великобритания). HPE и NVIDIA будут предлагать систему в качестве решения «под ключ» с услугами по установке и настройке.

Источник изображения: HPE

Кроме того, предусмотрен стек ПО для решения различных ИИ-задач: это среда HPE Machine Learning Development Environment, набор инструментов HPE Cray Programming Environment, а также пакет NVIDIA AI Enterprise. В целом, как отмечается, новая система предлагает заказчикам производительность и масштабируемость, которые позволяют решать наиболее сложные ИИ-задачи, включая обучение больших языковых моделей (LLM) и создание рекомендательных систем.

Техасский центр передовых вычислений (TACC) при Техасском университете в Остине (США) на конференции по высокопроизводительным вычислениям SC23 анонсировал суперкомпьютер Vista, ориентированный на задачи ИИ и машинного обучения. Запуск этого комплекса в эксплуатацию запланирован на начало 2024 года.

Отмечается, что Vista станет связующим звеном между нынешним суперкомпьютером TACC Frontera и будущей системой TACC Horizon, проект которой финансируется Национальным научным фондом (NSF). Ввод Horizon в строй намечен на 2025 год: ожидается, что этот комплекс будет на порядок быстрее Frontera.

Что касается Vista, то эта система знаменует собой переход от традиционной архитектуры х86, которая применяется во Frontera и системах Stampede, в пользу Arm. В частности, будут задействованы суперчипы NVIDIA GH200 Grace Hopper, которые содержат 72-ядерный Arm-процессор NVIDIA Grace и ускоритель NVIDIA H200.

В составе Vista чипами GH200 будут оборудованы немногим более половины всех вычислительных узлов. Оставшиеся узлы получат процессор NVIDIA Grace CPU Superchip, содержащий два кристалла Grace в одном модуле (144 ядра).

Источник изображения: TACC

Для Vista предусмотрено использование 400G-интерконнекта NVIDIA Quantum-2 InfiniBand. Компания VAST Data предоставит для суперкомпьютера высокопроизводительное флеш-хранилище, подключенное к Stampede3. Вычислительные узлы будут производиться компанией Gigabyte, а интеграцию обеспечит Dell.

Компания NVIDIA сообщила о том, что её суперчип GH200 Grace Hopper ляжет в основу более чем 40 ИИ-суперкомпьютеров по всему миру, которые используются в исследовательских центрах, на облачных площадках и пр. Отмечается, что в скором времени станут доступны десятки новых НРС-систем на базе GH200. Этот суперчип позволяет решать самые сложные научные задачи на базе ИИ, которые требуют обработки терабайт данных.

В совокупности вычислительные системы на базе GH200, как сообщается, обеспечат ИИ-производительность около 200 Эфлопс. В частности, HPE объявила, что интегрирует GH200 в суперкомпьютеры HPE Cray. Узлы EX254n оснащаются двумя модулями Quad GH200 с четырьмя суперчипами в каждом, обеспечивая возможность масштабирования до десятков тысяч узлов. Аналогичный подход используется и в платформе Eviden BullSequana XH3000, которую Юлихский исследовательский центр (FZJ) в Германии получит в составе Jupiter — первого европейского суперкомпьютера экзафлопсного класса.

Источник изображения: NVIDIA

Объединённый центр передовых высокопроизводительных вычислений в Японии (JCAHPC) намерен использовать суперчип в своём суперкомпьютере следующего поколения. Техасский центр передовых вычислений при Техасском университете в Остине (США) оборудует суперчипами НРС-систему Vista. Национальный центр суперкомпьютерных приложений при Университете Иллинойса в Урбане-Шампейне будет использовать решения GH200 в составе ИИ-платформы DeltaAI. А Британия получит ИИ-суперкомпьютер Isambard-AI на основе этого суперчипа, который разместится в Бристольском университете.

Источник изображения: NVIDIA

Все эти системы присоединяются к ранее анонсированным платформам на базе GH200 от Швейцарского национального суперкомпьютерного центра (CSCS) и SoftBank Corp. GH200 уже доступен у некоторых поставщиков облачных услуг, таких как Lambda и Vultr. CoreWeave объявила о планах открыть инстансы GH200 в I квартале 2024 года. Другие производители систем, такие как ASRock Rack, ASUS, Gigabyte и Ingrasys, начнут поставки серверов с этими суперчипами к концу года.

NVIDIA анонсировала ускорители H200 на базе всё той же архитектуры Hopper, что и их предшественники H100, представленные более полутора лет назад. Новый H200, по словам компании, первый в мире ускоритель, использующий память HBM3e. Вытеснит ли он H100 или останется промежуточным звеном эволюции решений NVIDIA, покажет время — H200 станет доступен во II квартале следующего года, но также в 2024-м должно появиться новое поколение ускорителей B100, которые будут производительнее H100 и H200.

HGX H200 (Источник здесь и далее: NVIDIA)

H200 получил 141 Гбайт памяти HBM3e с суммарной пропускной способностью 4,8 Тбайт/с. У H100 было 80 Гбайт HBM3, а ПСП составляла 3,35 Тбайт/с. Гибридные ускорители GH200, в состав которых входит H200, получат до 480 Гбайт LPDDR5x (512 Гбайт/с) и 144 Гбайт HBM3e (4,9 Тбайт/с). Впрочем, с GH200 есть некоторая неразбериха, поскольку в одном месте NVIDIA говорит о 141 Гбайт, а в другом — о 144 Гбайт HBM3e. Обновлённая версия GH200 станет массово доступна после выхода H200, а пока что NVIDIA будет поставлять оригинальный 96-Гбайт вариант с HBM3. Напомним, что грядущие конкурирующие AMD Instinct MI300X получат 192 Гбайт памяти HBM3 с ПСП 5,2 Тбайт/с.

На момент написания материала NVIDIA не раскрыла полные характеристики H200, но судя по всему, вычислительная часть H200 осталась такой же или почти такой же, как у H100. NVIDIA приводит FP8-производительность HGX-платформы с восемью ускорителями (есть и вариант с четырьмя), которая составляет 32 Пфлопс. То есть на каждый H200 приходится 4 Пфлопс, ровно столько же выдавал и H100. Тем не менее, польза от более быстрой и ёмкой памяти есть — в задачах инференса можно получить прирост в 1,6–1,9 раза.

При этом платы HGX H200 полностью совместимы с уже имеющимися на рынке платформами HGX H100 как механически, так и с точки зрения питания и теплоотвода. Это позволит очень быстро обновить предложения партнёрам компании: ASRock Rack, ASUS, Dell, Eviden, GIGABYTE, HPE, Lenovo, QCT, Supermicro, Wistron и Wiwynn. H200 также станут доступны в облаках. Первыми их получат AWS, Google Cloud Platform, Oracle Cloud, CoreWeave, Lambda и Vultr. Примечательно, что в списке нет Microsoft Azure, которая, похоже, уже страдает от недостатка H100.

GH200 уже доступны избранным в облаках Lamba Labs и Vultr, а в начале 2024 года они появятся у CoreWeave. До конца этого года поставки серверов с GH200 начнут ASRock Rack, ASUS, GIGABYTE и Ingrasys. В скором времени эти чипы также появятся в сервисе NVIDIA Launchpad, а вот про доступность там H200 компания пока ничего не говорит.

Одновременно NVIDIA представила и базовый «строительный блок» для суперкомпьютеров ближайшего будущего — плату Quad GH200 с четырьмя чипами GH200, где все ускорители связаны друг с другом посредством NVLink по схеме каждый-с-каждым. Суммарно плата несёт более 2 Тбайт памяти, 288 Arm-ядер и имеет FP8-производительность 16 Пфлопс. На базе Quad GH200 созданы узлы HPE Cray EX254n и Eviden Bull Sequana XH3000. До конца 2024 года суммарная ИИ-производительность систем с GH200, по оценкам NVIDIA, достигнет 200 Эфлопс.

Компания NVIDIA в ходе конференции по высокопроизводительным вычислениям SC23 сообщила о том, что её суперчип GH200 Grace Hopper станет одной из ключевых составляющих НРС-системы Jupiter — первого европейского суперкомпьютера экзафлопсного класса.

Узел BullSequana XH3000 (Источник здесь и далее: NVIDIA)

Jupiter — проект Европейского совместного предприятия по развитию высокопроизводительных вычислений (EuroHPC JU). Комплекс расположится в Юлихском исследовательском центре (FZJ) в Германии. В создании суперкомпьютера участвуют NVIDIA, ParTec, Eviden и SiPearl. Архитектура системы модульная, что позволяет адаптировать её под разные классы задач.

В основу одного из основных блоков Jupiter ляжет платформа Eviden BullSequana XH3000 с прямым жидкостным охлаждением, а в состав каждого узла войдут модули Quad GH200. Общее количество суперчипов составит 23752. В качестве интерконнекта будет применяться NVIDIA Quantum-2 InfiniBand. Быстродействие на операциях обучения ИИ составит до 93 Эфлопс, а FP64-производительность должна достичь 1 Эфлопс. При этом общая потребляемая мощность Jupiter составит всего 18,2 МВт.

Применять систему Jupiter планируется для решения наиболее сложных задач. Среди них — моделирование климата и погоды в высоком разрешении (на базе NVIDIA Earth-2), создание новых лекарственных препаратов (NVIDIA BioNeMo и NVIDIA Clara), исследования в области квантовых вычислений (NVIDIA cuQuantum и CUDA Quantum), промышленное проектирование (NVIDIA Modulus и NVIDIA Omniverse). Ввод Jupiter в эксплуатацию запланирован на 2024 год.

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.

Проект NVIDIA Grace весьма амбициозен: компания всерьёз намерена ворваться с его помощью на рынок высокопроизводительных серверных процессоров, где всё ещё доминируют решения Intel и AMD. Об этом чипе было объявлено ещё на конференции GTC 2022, а на GTC 2023 глава компании, наконец, показал его вживую.

В рамках продолжающегося роста плотности упаковки вычислительных мощностей в современных ЦОД на первый план выдвинулась не голая производительность, а соотношение производительности к уровню энергопотребления и тепловыделения. По сочетанию этих параметров x86 далеко не оптимальна, и тут у NVIDIA есть все шансы. С анонсом Grace Superchip NVIDIA провозглашает (впрочем, уже не в первый раз) смерть «закона Мура» — пришло время оптимизации и отказа от устаревших, по мнению компании, вычислительных архитектур.

Источник изображений здесь и далее: NVIDIA

Процессор NVIDIA Grace воплощает в себе все современные тенденции, начиная с отказа от монолитного кристалла. Сборка Grace Superchip состоит из двух кристаллов, каждый из которых включает в себя 72 ядра Arm Neoverse V2 (Arm v9), поддерживающих векторные расширения SVE2 и оптимизированные для ИИ форматы BF16/INT8. Кристаллы соединены между собой шиной NVLink-C2C, обеспечивающей пропускную способность 900 Гбайт/с.

В сборку интегрированы чипы памяти LPDDR5x общим объёмом до 960 Гбайт, причём каждый кристалл имеет свою шину доступа к памяти с производительностью 500 Гбайт/с. При этом с точки зрения ПО Grace Superchip представляется единым 144-ядерным процессором с ПСП на уровне 1 Тбайт/с.

Для достижения схожих параметров в мире x86 требуется двухпроцессорная платформа AMD Genoa, куда более сложная технически и гораздо менее энергоэффективная, но при этом обладающая всеми недостатками NUMA-систем. Достаточно сравнить энергопотребление: 900 Вт против 500 у нового решения NVIDIA.

NVIDIA есть чем гордиться: при сопоставимом уровне энергопотребления Grace Superchip превосходит своих конкурентов из мира x86 в 2,3 раза при запуске микросервисов, вдвое опережает их в приложениях с интенсивным обменом данными с памятью и почти вдвое — в задачах симуляции вычислительной гидродинамики. В ряде других научно-технических задач преимущество может быть и более чем двукратным.

Это достигнуто в том числе благодаря изначальной оптимизации дизайна процессора с упором на максимальную производительность передачи данных. Внутренне Grace организован по принципу меш-сети с распределённой системой кеширования на базе специальных узлов коммутации CSN (Cache Switch Nodes). Называется эта сеть Scalable Coherency Fabric, она имеет пропускную способность 3,2 Тбайт/с, а объём кеша L3 составляет 117 Мбайт на кристалл и 234 Мбайт совокупно.

Сервер на базе NVIDIA Grace не только может потреблять меньше энергии, но и будет существенно проще конструктивно, поскольку модуль Grace Superchip содержит не только процессорные ядра и память, но также и регуляторы напряжения. От платформы на базе нового процессора требуется только PCIe 5.0 — у нового чипа есть два набора по 64 линии. Причём линии с поддержкой CXL 2.0, так что проблем с расширением доступного объёма памяти новинка испытывать не будет.

Даже компактные серверы высотой 1U смогут вместить две сборки Grace Superchip, что даст 288 ядер и почти 2 Тбайт оперативной памяти — труднодостижимый в таких габаритах показтель для более традиционных конструктивов процессоров и системных плат. Сравнительно невысокий теплопакет позволит таким решениям обходиться традиционным воздушным охлаждением.

При этом есть и вариант Grace Hopper, сочетающий в одном модуле кристалл Grace и новейший GPU H100, причём параметрами PCI Express последний ограничен не будет благодаря NVLink-C2C. NVIDIA уже начала первичные поставки Grace, а начало полномасштабного производства ожидается во второй половине года. Новыми процессорами заинтересовались крупные производители оборудования, включая ASUS, Atos, GIGABYTE, HPE, QCT, Supermicro, Wistron и ZT Systems.

Лос-Аламосская национальная лаборатория объявила, что использует NVIDIA Grace в новом суперкомпьютере Venado, который поможет учёным в исследованиях новых материалов и возобновляемых источников энергии. Ряд крупных европейских и азиатских ЦОД также рассматривает перспективы применения новых процессоров NVIDIA. В частности, одной из систем на базе Grace станет кластер Alps в Швейцарском национальном компьютерном центре.

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.

Grace можно назвать одним из самых амбициозных проектов NVIDIA. О намерении ворваться на рынок мощных серверных процессоров компания объявила ещё на GTC 2022, но до недавних пор о чипах Grace были доступны лишь общие сведения. Однако ситуация меняется. NVIDIA явно располагает рабочим «кремнием», и на днях опубликовала пару деталей о Grace Superchip. Ожидается, что официальный анонс новинки состоится в марте этого года на GTC 2023.

Эта сборка включает в себя два 72-ядерных кристалла Grace, использующих ядра Arm Neoverse V2. Данное ядро использует набор инструкций Armv9, а также имеет четыре 128-битных блока векторных расширений SVE2, блоки для работы с матрицами и поддержку BF16/INT8. Объём кеша L1 составляет по 64 Кбайт для инструкций и данных, L2 — 1 Мбайт на ядро, а общий объём L3 на сборку достигает 234 Мбайт.

Блок-схема сборки Grace Superchip. Источник изображений здесь и далее: NVIDIA

Между собой кристаллы соединены шиной NVLink C2C с пропускной способность 900 Гбайт/с, и работают они как единый 144-ядерный процессор. Но это ещё не всё: каждый из кристаллов соединен со своим банком памяти LPDDR5x ECC шиной с пропускной способностью 500 Гбайт/с (т.е. суммарно на чип получается 1 Тбайт/с). Совокупный объём памяти может достигать 960 Гбайт.

Сравнение производительности и энергоэффективности Grace Superchip с двумя AMD EPYC 7763 (Milan)

Сборка Grace Superchip общается с внешним миром посредством восьми комплексов PCIe 5.0 x16 (всего 128 линий, поддерживается бифуркация). Чип при теплопакете 500 Вт (вместе с набортной памятью) способен развивать 7,1 Тфлопс на вычислениях двойной точности. С учетом интегрированной памяти это делает Grace Superchip интересной альтернативой AMD Genoa.

Программная экосистема платформы NVIDIA Grace. По клику открывается полноразмерная версия.

Помимо данных о производительности в режиме FP64 компания уже опубликовала результаты тестов новинки в HPC-нагрузках, где сравнила своё детище с двухсокетной системой на базе AMD EPYC 7763. Выигрыш в производительности составляет от 1,5x до 2,5x, но что не менее важно — Grace Superchip намного эффективнее энергетически, здесь преимущество может достигать 3,5x. В условиях высокоплотных ЦОД или HPC-кластеров это может стать решающим.