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.

Правительство Великобритании о выделении £225 млн ($273 млн) на строительство самого мощного в стране суперкомпьютера Isambard производительностью более 200 Пфлопс в FP64-вычислениях и более 21 Эфлопс в ИИ-задачах. Как сообщает The Register, новая машина на базе тысяч гибридных Arm-суперчипов NVIDIA Grace Hopper (GH200) разместится в Бристольском университете и будет построена HPE.

Ожидается, что машина будет введена в эксплуатацию в следующем году и поможет в выполнении самых разных задач, от автоматизированной разработки лекарств до анализа климатических изменений, от изучения и внедрения нейросетей в робототехнике до задач, связанных с обеспечением национальной безопасности и обработкой больших данных. Isambard-AI войдёт в десятку самых быстрых суперкомпьютеров мира. Пока что самый быстрый суперкомпьютер Великобритании — это 20-Пфлопс система Archer2, занимающая 30-ю позицию в рейтинге TOP500 и введённая в строй всего пару лет назад.

Isambard-AI получит 5448 гибридных чипов NVIDIA GH200 GraceHopper с 96/144 Гбайт HBM-памяти. Используется платформа HPE Cray EX с интерконнектом Slingshot 11 и СЖО. 25-Пбайт хранилище использует СХД Cray ClusterStor E1000. Система будет размещена в ЦОД с автономным охлаждением, а система утилизации избыточного тепла позволит обогревать близлежащие здания. Первыми выгодоприобретателями проекта Isambard-AI станут команды Frontier AI Task Force и AI Safety Institute, намеренные смягчить угрозу со стороны ИИ национальной безопасности Великобритании.

Изображение: HPE

Компанию Isambard-AI составит ранее анонсированный Arm-суперкомпьютер Isambard-3, который также построит HPE. Эту машину введут в эксплуатацию следующей весной, она обеспечит британским учёным ранний доступ к вычислительным мощностям на первом этапе реализации проекта Isambard-AI. Isambard-3 получит 384 суперчипа NVIDIA Grace, а его пиковое быстродействие в FP64-вычислениях составит 2,7 Пфлопс.

Всего в различные ИИ-проекты британские власти вложат порядка £900 млн ($1,1 млрд). В частности, вместе с Isambard-AI был объявлен и суперкомпьютер Dawn, который разместится в Кембридже. Хотя ранее NVIDIA описывала Isambard-AI как самый быстрый в стране, создатели Dawn утверждают, что быстрейшим будет именно он. Система будет полагаться на серверы Dell PowerEdge XE9640 с процессорами Sapphire Rapids и ускорителями Max.

Компания Supermicro сообщила о начале поставок первых в отрасли серверов на базе суперчипа NVIDIA GH200 Grace Hopper, предназначенных для поддержания ресурсоёмких нагрузок ИИ. Дебютировали стоечные решения в форм-факторах 1U и 2U с воздушным и жидкостным охлаждением.

Серверы используют модульную платформу NVIDIA MGX, которая специально разработана для упрощения создания ИИ-систем. Разработчики на этапе проектирования выбирают базовую архитектуру для шасси, после чего добавляются CPU, GPU и DPU в той или иной конфигурации для решения определённых задач.

В общей сложности выпущены шесть систем (см. характеристики в таблицах ниже). Все они допускают установку накопителей стандарта E1.S с возможностью горячей замены и SSD формата M.2. Есть слоты PCIe 5.0 x16 с поддержкой NVIDIA BlueField-3 и ConnectX-7. Питание обеспечивают два или три блока мощностью 2000 или 2700 Вт.

Источник изображений: Supermicro

В список анонсированных серверов входят:

• ARS-111GL-NHR — 1U, 1 × GH200 Grace Hopper, воздушное охлаждение;
• ARS-111GL-NHR-LCC — 1U, 1 × GH200 Grace Hopper, жидкостное охлаждение;
• ARS-111GL-DHNR-LCC — 1U, 2 × GH200 Grace Hopper, 2 узла, жидкостное охлаждение;
• ARS-121L-DNR — 1U, 2 × Grace CPU в каждом из двух узлов, воздушное охлаждение;
• ARS-221GL-NR — 2U, 1 × Grace CPU, воздушное охлаждение;
• SYS-221GE-NR — 2U, 2 × Intel Xeon Sapphire Rapids, до 4 × NVIDIA H100, воздушное охлаждение.

Supermicro отмечает, что заказчики могут использовать новые серверы в комплексе с софтом NVIDIA, включая NVIDIA AI Enterprise, для решения разнообразных задач в области генеративного ИИ, компьютерного зрения, речевых приложений и машинного обучения. А набор NVIDIA HPC SDK содержит компиляторы, библиотеки и программные инструменты, необходимые для организации высокопроизводительных вычислений.

В Великобритании будет реализован новый амбициозный проект в сфере вычислительных технологий. Как сообщает Network World, власти страны объявили о строительстве нового суперкомпьютера, а всего в различные проекты с учётом создания центра по исследованию систем искусственного интеллекта (ИИ) будет вложено £900 млн ($1,1 млрд).

Isambard-3 пообещали разместить на площадке в Бристоле в этом году. Машина будет включать тысячи передовых ускорителей и станет одним из самых мощных суперкомпьютеров Европы. Бристоль уже является одним из центров исследований ИИ-систем. На базе Бристольского университета будет создан национальный центр AI Research Resource (AIRR или Isambard-AI) для поддержки исследований в сфере ИИ, в том числего его безопасного использования.

Источник изображения: franganillo/pixabay.com

Суперкомпьютер и AIRR финансируются за счёт средств, выделить которые британское правительство пообещало ещё в марте текущего года. Британские власти ожидают, что центр в Бристоле станет «катализатором» для научных открытий и позволит Великобритании держаться в числе лидеров разработки ИИ, а суперкомпьютер поможет экспертам и исследователям использовать «меняющий правила» потенциал ИИ-систем. Отметим, что ранее Великобритания покинула EuroHPC в связи с Brexit'ом, что несколько затормозило развитие HPC-сферы в стране.

Пока не раскрываются технические детали нового суперкомпьютера, хотя первые данные о его спецификациях появились ещё в мае. Правда, тогда речь шла только об использовании Arm-процессоров NVIDIA Grace. Это уже третье поколение HPC-систем на базе Arm, Isambard и Isambard 2 базировались на Cavium ThunderX2 и Fujitsu A64FX соответственно, причём основным поставщиком всех трёх систем является HPE/Cray.

Компания NVIDIA сообщила о том, что суперчип NVIDIA GH200 Grace Hopper и ускоритель H100 лидируют во всех тестах производительности ЦОД в бенчмарке MLPerf Inference v3.1 для генеративного ИИ, который включает инференс-задачи в области компьютерного зрения, распознавания речи, обработки медицинских изображений, а также работу с большими языковыми моделями (LLM).

Ранее NVIDIA уже объявляла о рекордах H100 в новом бенчмарке MLPerf. Теперь говорится, что суперчип GH200 Grace Hopper впервые прошёл все тесты MLPerf. Вместе с тем системы, оснащенные восемью ускорителями H100, обеспечили самую высокую пропускную способность в каждом тесте MLPerf Inference. Решения NVIDIA прошли обновленное тестирование в области рекомендательных систем (DLRM-DCNv2), а также выполнили первый эталонный тест GPT-J — LLM с 6 млрд параметров.

Примечательно, что GH200 оказался до 17 % быстрее H100, хотя чип самого ускорителя в обоих продуктах один и тот же. NVIDIA объясняет это несколько факторами. Во-первых, у GH200 больше набортной памяти — 96 Гбайт против 80 Гбайт. Во-вторых, ПСП составляет 4 Тбайт/с, а сам чип является гибридным, так что для передачи данных между LPDDR5x и HBM3 не используется PCIe. В-третьих, GH200 при низкой нагрузке на CPU умеет отдавать часть энергии ускорителю, оставаясь в заданных рамках энергопотребления. Правда, в тестах GH200 работал на полную мощность, т.е. с TDP на уровне 1 кВт (UPD: NVIDIA уточнила, что реально потребление GH200 под полной нагрузкой составляет 750–800 Вт).

Источник изображений: NVIDIA

Отдельно внимание уделено оптимизации ПО — на днях NVIDIA анонсировала открый программный инструмент TensorRT-LLM, предназначенный для ускорения исполнения LLM на продуках NVIDIA. Этот софт даёт возможность вдвое увеличить производительность ускорителя H100 в тесте GPT-J 6B (входит в состав MLPerf Inference v3.1). NVIDIA отмечает, что улучшение ПО позволяет клиентам с течением времени повышать производительность ИИ-систем без дополнительных затрат.

Также отмечается, что модули NVIDIA Jetson Orin благодаря новому ПО показали прирост производительности до 84 % на задачах обнаружения объектов по сравнению с предыдущим раундом тестирования MLPerf. Ускорение произошло благодаря задействованию Programmable Vision Accelerator (PVA), отдельного движка для обработки изображений и алгоритмов компьютерного зрения работающего независимо от CPU и GPU.

Сообщается также, что ускоритель NVIDIA L4 в последних тестах MLPerf выполнил весь спектр рабочих нагрузок, показав отличную производительность. Так, в составе адаптера с энергопотреблением 72 Вт этот ускоритель демонстрирует в шесть раз более высокое быстродействие, нежели CPU, у которых показатель TDP почти в пять раз больше. Кроме того, NVIDIA применила новую технологию сжатия модели, что позволило продемонстрировать повышение производительности в 4,4 раза при использовании BERT LLM на ускорителе L4. Ожидается, что этот метод найдёт применение во всех рабочих нагрузках ИИ.

В число партнёров при проведении тестирования MLPerf вошли поставщики облачных услуг Microsoft Azure и Oracle Cloud Infrastructure, а также ASUS, Connect Tech, Dell Technologies, Fujitsu, Gigabyte, Hewlett Packard Enterprise, Lenovo, QCT и Supermicro. В целом, MLPerf поддерживается более чем 70 компаниями и организациями, включая Alibaba, Arm, Cisco, Google, Гарвардский университет, Intel, Meta✴, Microsoft и Университет Торонто.

Компания NVIDIA и индийский транснациональный конгломерат Tata Group объявили о заключении расширенного соглашения о сотрудничестве, в рамках которого планируется создание масштабной инфраструктуры и платформ для реализации проектов в области ИИ. Говорится, что благодаря партнёрству тысячи организаций, предприятий и научных коллективов, а также сотни стартапов в Индии получат доступ к передовым ресурсам для создания ИИ-приложений.

Проектом предусмотрено развёртывание НРС-системы на основе суперчипов NVIDIA GH200 Grace Hopper. Речь идёт о создании в Индии облачной инфраструктуры, использующей глобальную сеть Tata Communications для обеспечения высокоскоростной передачи данных. Платформа позволит решать ресурсоёмкие задачи в области генеративного ИИ и больших языковых моделей. Похожий проект реализуется и с Reliance.

Источник изображения: NVIDIA

Новую систему, в частности, намерена применять компания Tata Consultancy Services (TCS), предоставляющая услуги в области IT и консалтинга. На базе готовящейся облачной среды TCS планирует разворачивать приложения генеративного ИИ. Сотрудничество с NVIDIA, как ожидается, поможет TCS повысить квалификацию своих сотрудников, штат которых насчитывает около 600 тыс. человек. В целом, партнёрство будет способствовать ИИ-трансформации различных компаний в составе Tata Group — от производства до потребительского бизнеса.

Компании NVIDIA и Reliance Industries сообщили о заключении соглашения о сотрудничестве, которое предусматривает разработку большой языковой модели для Индии. Она будет обучена на различных языках страны и адаптирована для приложений генеративного ИИ. Кроме того, будет построена отдельная ИИ-инфраструктура мощностью до 2000 МВт. Внедрением системы займутся специалисты компании Jio.

Партнёры намерены развернуть аппаратную ИИ-инфраструктуру, которая по производительности более чем на порядок превзойдёт самый мощный суперкомпьютер Индии. Для этого планируется задействовать суперчипы NVIDIA GH200 Grace Hopper, а также облачный сервис DGX Cloud.

Говорится, что платформа NVIDIA станет основой ИИ-вычислений для Reliance Jio Infocomm, телекоммуникационного подразделения Reliance Industries. В рамках партнёрства Reliance будет создавать приложения и услуги на основе ИИ для примерно 450 млн клиентов Jio, а также предоставит энергоэффективную ИИ-инфраструктуру учёным, разработчикам и стартапам по всей Индии.

Источник изображения: Reliance Industries

Применять ИИ планируется в самых разных отраслях — в сельском хозяйстве, медицине, климатологии и пр. В частности, приложения нового типа помогут предсказывать циклонические штормы, а также улучшат экспертную диагностику симптомов тех или иных заболеваний. Похожий проект реализуется и с Tata Group.

144-ядерный Arm-процессор NVIDIA Grace Superchip был продемонстрирован публике ещё весной этого года на конференции GTC 2023. Несмотря на то, что технические характеристики этого решения известны уже давно, первые результаты тестирования компания решила опубликовать только сейчас, вероятно, с подачи Arm, которая готовится к IPO. Производство Grace Superchip уже запущено, а появления ОЕМ-систем на его базе следует ожидать уже во II квартале 2024 года.

Напомним, Grace Superchip представляет собой сборку из двух чипов Grace, каждый из которых включает 72 ядра Arm Neoverse V2 (Arm v9) с поддержкой векторных расширений SVE2. Процессор умеет работать с форматами BF16/INT8 и развивает до 7,1 Тфлопс в режиме FP64. С точки зрения системы сборка представляется единым 144-ядерным процессором.

Сборка Grace Superchip. Источник изображения: NVIDIA

В качестве соперников Grace Superchip были избраны платформы на базе AMD EPYC Genoa 9654 (2 процессора, 192 ядра) и Intel Xeon Sapphire Rapids 8480+ (также 2 процессора, 112 ядер). Итог довольно любопытен: несмотря на заметное отставание в количестве ядер от системы AMD, решение NVIDIA сумело достичь паритета в подавляющем большинстве тестов, а в сценарии аналитики графов даже продемонстрировало 1,4-кратное превосходство.

Источник изображения: NVIDIA

Возможно, тут новинке помогла мощная подсистема памяти: Grace Superchip оснащается набором чипов LPDDR5x объёмом 960 Гбайт с совокупной ПСП 1 Тбайт/с. Но куда интереснее результаты, приведённые к уровню энергопотребления — сборка Grace Superchip буквально разгромила решения на базе x86-64. Выигрыш в этом случае составил от 70 % до 150 %!

Полученные результаты достаточно неплохо согласуются с официальными данными об энергопотреблении систем-участниц тестирования — это 720 и 700 Вт у решений AMD и Intel соответственно против 500 Вт у NVIDIA Grace Superchip. Если опубликованные сегодня результаты будут подтверждены независимыми тестами, можно говорить о появлении у серверных решений x86 серьёзнейшего конкурента. Впрочем, ценовая политика NVIDIA в отношении Grace Superchip пока остаётся тайной.

Всего два с небольшим месяца назад NVIDIA объявила о начале массового производства гибридных суперчипов Grace Hopper GH200 и анонсировала 1-Эфлопс ИИ-суперкомпьютер на их основе. Первые решения на базе этих чипов станут доступны до конца текущего года, а уже во II квартале 2024 года появится новая версия Grace Hopper, которая получит 141 Гбайт набортной памяти HBM3e.

В этом и заключается их отличие от оригинальных GH200, которые оснащаются 96 Гбайт HBM3. Помимо увеличения объёма памяти выросла и её пропускная способность, с 4 до 5 Тбайт/с. Ну и если заявленный объём LPDDR5x в 500 Гбайт не является округлением исходных 480 Гбайт, то и здесь тоже есть небольшой прирост. При этом производительность новой версии осталась на прежнем уровне — 4 Пфлопс с Transformer Engine (без явного указания точности вычислений). Тем не менее, прирост ПСП и объёма памяти положительно скажется как на процессе обучения ИИ-моделей, так и, что особенно важно, на инференсе.

Изображение: NVIDIA

Прочие технические характеристики новинок компания пока не раскрыла, но сообщила о сохранении совместимости с платформой NVIDIA MGX и возможности объединения множества суперчипов и узлов посредством NVLink. Новинке придётся соревноваться с ускорителями AMD Instinct MI300A, которые должны появиться на рынке чуть раньше.