Хотя ускорители NVIDIA считаются одними из самых энергоёмких в своём классе, суперкомпьютеры на основе чипов компании по-прежнему доминируют в мировом рейтинге энергоэффективности соответствующих машин — Green500. Тем не менее компания столкнулась с сильной конкуренцией со стороны AMD и не всегда готова состязаться даже с собственной продукцией, сообщает The Register.

На первый взгляд, лидерство проектов на базе NVIDIA неоспоримо. Восемь из десяти суперкомпьютеров, входящих в «Топ-10» энергоэффективных машин, построены на чипах NVIDIA, из них пять — на 1000-ваттных гибридных ускорителях GH200. В новейшем рейтинге Green500 на их основе построены первая и вторая из наиболее энергоэффективных систем — JEDI (EuroHPC) и ROMEO-2025 (Romeo HPC Center). В бенчмарке High-Performance Linpack они продемонстрировали производительность 72,7 Гфлопс/Вт и 70,9 Гфлопс/Вт соответственно (FP64).

Системы почти идентичны и построены на платформе BullSequana XH3000 компании Eviden (Atos). На решение GH200 также приходятся четвёртая, шестая и седьмая позиции рейтинга: Isambard-AI Phase 1 (68,8 Гфлопс/Вт), Jupiter Exascale Transition Instrument (67,9 Гфлопс/Вт) и Helios (66,9 Гфлопс/Вт). Системы с проверенными NVIDIA H100 занимают пятое, восьмое и девятое места — это Capella, Henri и HoreKa-Teal.

Источник изображения: Jakub Żerdzicki/unsplash.com

Тем не менее есть сомнения в том, что продукты NVIDIA и дальше будут безраздельно господствовать в рейтинге Green500. Уже на подходе решения Grace-Blackwell в виде GB200 (2,7 кВт) и GB200 NVL4 (5,4 кВт). Новые продукты далеко не всегда обеспечивают максимальную производительность на ватт энергии. При переходе от A100 (2020 год) к H100 (2022 год) FP64-производительность взлетела приблизительно в 3,5 раза, но в сравнении с 1,2-кВт платформой Blackwell даже 700-Вт H100 в режиме матричных FP64-вычислений фактически быстрее. Для FP64 улучшилась только работа с векторными операциями, где новинки оказались на 32 % производительнее.

Другими словами, хотя сегодня NVIDIA может похвастаться высоким положением в рейтинге Green500, решение на ускорителях MI300A компании AMD уже заняло третье место (Adastra 2). MI300A анонсировали чуть менее года назад, решение получило 24-ядерный CPU и шесть чиплетов CDNA-3 в едином APU-модуле, оснащённым до 128 Гбайт памяти HBM3, а также настраиваемый уровень TDP 550–760 Вт. Более того, такая система в 1,8 раза производительнее NVIDIA H100 (по крайней мере, на бумаге).

Суперкомпьютер Adastra 2 на базе HPE Cray EX255a обеспечивает производительность 69 Гфлопс/Вт. Десятое место также занимает машина на MI300A — RZAdams Ливерморской национальной лаборатории (62,8 Гфлопс/Вт). Таким образом, все системы, входящие в первую десятку рейтинга Green500, уже значительно превышают целевой показатель энергоэффективности в 50 Гфлопс/Вт, необходимый для достижений 1 Эфлопс (FP64) при энергопотреблении до 20 МВт.

Проблема в том, что малые системы значительно эффективнее: JEDI потребляет всего 67 кВт, а самая производительная машина на базе GH200 в рейтинге TOP500 — швейцарская Alps — обеспечивает 434 Пфлопс (FP64), потребляя 7,1 МВт — это лишь 14-я из наиболее энергоэффективных машин (61 Гфлопс/Вт). Та же проблема и с Adastra 2: компьютер потребляет даже меньше JEDI — 37 кВт. Если бы удалось сохранять уровень 69 Гфлопс/Вт в больших масштабах, потребовалось бы всего 25,2 МВт для достижения 1,742 Эфлопс, как у El Capitan. Но последнему требуется около 29,6 МВт для достижения таких рекордных показателей.

Входящая в группу Atos компания Eviden объявила, что 55 её суперкомпьютеров вошли в список TOP500 наиболее производительных вычислительных машин, а два из них лидируют в рейтинге наиболее энергоэффективных суперкомпьютеров мира Green500.

За последние 10 лет экспоненциально выросла вычислительная мощность, что в том числе обусловлено достижениями в области систем искусственного интеллекта. При этом растёт и энергопотребление — его снижение стало одной из главных задач при разработке и строительстве суперкомпьютеров.

В первую десятку рейтинга Green500 вошли три машины Eviden, в каждой из которых применяется проприетарная технология прямого жидкостного охлаждения, предусматривающая охлаждение суперкомпьютера тёплой водой с температурой до +40 °C, это помогает добиться отвода более 97 % тепла.

Источник изображения: Eviden

Первое место в рейтинге занимает модуль JEDI суперкомпьютера JUPITER — первой системы экзафлопсного класса в Европе, созданный EuroHPC. На втором месте — ROMEO 2025, построенный для Университета Реймса Шампань-Арденн (URCA). Шестое место в Green500 занимает ещё один модуль суперкомпьютера JUPITER — JETI. Другими словами, Eviden стремится предлагать клиентам не только высокопроизводительные, но и экоустойчивые, экономичные машины.

В TOP500 наиболее производительных суперкомпьютеров из построенных компанией вошли французская система Jean Zay (№ 27), новейший немецкий модуль JETI для JUPITER (№ 18) и система Gefion для Датского центра инноваций в области искусственного интеллекта (DCAI) под номером 21.

По словам представителя Eviden, системы компании лидируют в рейтинге Green500 и «укрепляют лидерство Европы» на рынке HPC. Eviden, на которую работает 41 тыс. человек, предлагает решения в области ИИ, облачных платформ и предоставляет услуги более чем в 47 странах. Годовая выручка этого подразделения Atos Group составляет около €5 млрд. Сама же Atos находится не в лучшем состоянии.

Операторам дата-центров и суперкомпьютеров не хватает инструментов для корректного измерения энергоэффективности их оборудования и оценки прогресса на пути к экоустойчивым вычислениям. Как утверждает NVIDIA, нужна новая система оценки показателей при использовании оборудования в реальных задачах.

Для оценки эффективности ЦОД существует как минимум около трёх десятков стандартов, некоторые уделяют внимание весьма специфическим критериям вроде расхода воды или уровню безопасности. Сегодня чаще всего используется показатель PUE (power usage effectiveness), т.е. отношение энергопотребления всего объекта к потреблению собственно IT-инфраструктуры. В последние годы многие операторы достигли практически идеальных значений PUE, поскольку, например, на преобразование энергии и охлаждение нужно совсем мало энергии.

В эпоху роста облачных сервисов оценка PUE показала довольно высокую эффективность, но в эру ИИ-вычислений этот индекс уже не вполне соответствует запросам отрасли ЦОД — оборудование заметно изменилось. NVIDIA справедливо отмечает, что PUE не учитывает эффективность инфраструктуры в реальных нагрузках. С таким же успехом можно измерять расход автомобилем бензина без учёта того, как далеко он может проехать без дозаправки. При этом среднемировой показатель PUE дата-центров остаётся неизменным уже несколько лет, а улучшать его всё дороже.

Источник изображений: NVIDIA

Что касается энергопотребления, разное оборудование при одинаковых затратах может давать самые разные результаты. Другими словами, если современные ускорители потребляют больше энергии, это не значит, что они менее эффективны, поскольку они дают несопоставимо лучший результат в сравнении со старыми решениями. NVIDIA неоднократно приводила подобные сравнения и между своими GPU с обычными CPU, а теперь предлагает распространить этот подход на ЦОД целиком, что справедливо, учитывая стремление NVIDIA сделать минимальной единицей развёртывания целую стойку.

Как считают в NVIDIA, оценивать качество ЦОД можно только с учётом того, сколько энергии тратится для получения результата. Так, ЦОД для ИИ могут полагаться на MLPerf-бенчмарки, суперкомпьютеры для научных исследований могут требовать измерения других показателей, а коммерческие дата-центры для стриминговых сервисов — третьих. В идеале бенчмарки должны измерять прогресс в ускоренных вычислениях с использованием специализированных сопроцессоров, ПО и методик. Например, в параллельных вычислениях GPU намного энергоэффективнее обычных процессоров

Не так давно эксперты Стэнфордского университета отметии, что с 2003 года производительность ускорителей выросла приблизительно в 7 тыс. раз, а соотношение цены и производительности стало в 5,6 тыс. раз лучше. А с учётом того, что современные ЦОД достигли PUE на уровне приблизительно 1,2, подобная метрика практически исчерпала себя, теперь стоит ориентироваться на другие показатели, релевантные актуальным проблемам.

Хотя напрямую сравнить некоторые аспекты невозможно, сегментировав деятельность ЦОД на типы рабочих нагрузок, возможно, удалось бы получить некоторые результаты. В частности, операторам ЦОД нужен пакет бенчмарков, измеряющих показатели при самых распространённых рабочих ИИ-нагрузках. Например, неплохой метрикой может стать Дж/токен. Впрочем, NVIDIA грех жаловаться на недостойные оценки — в последнем рейтинге Green500 именно её системы заняли лидерские позиции.

Представлена очередная редакция рейтинга Green500 — списка мощнейших вычислительных систем мира, имеющих наиболее высокую энергетическую эффективность. Лидером в данном сегменте, как и полгода назад, является комплекс Henri, установленный в Научно-исследовательском институте Флэтайрон (Flatiron Institute) в США.

В состав Henri входят узлы Lenovo ThinkSystem SR670 V2 с процессорами Intel Xeon Platinum 8362 Ice Lake-SP (32 ядра; 64 потока; 2,8–3,6 ГГц; 265 Вт). Задействованы ускорители NVIDIA H100 (80 Гбайт; PCIe) и интерконнект Infiniband HDR. Быстродействие Henri составляет 2,88 Пфлопс. При этом энергетическая эффективность достигает 65,396 Гфлопс/Вт. Система применяется для решения сложных задач в областях вычислительной астрофизики, биологии, математики, неврологии и квантовой физики. Любопытно, что в рейтинге мощнейших суперкомпьютеров мира TOP500 система Henri занимает только 255-ю строку.

Источник изображения: Lenovo

На втором месте в Green500 располагается машина Frontier TDS (32-я позиция в рейтинге TOP500). Этот суперкомпьютер на базе узлов HPE Cray EX235a с чипами AMD EPYC и ускорителями AMD Instinct MI250X обладает общим быстродействием до 19,2 Пфлопс. Энергоэффективность равна 62,68 Гфлопс/Вт. Отмечается, что лидер рейтинга TOP500 — комплекс Frontier — оказался на шестой строке списка Green500: 1,194 Эфлопс и 52,59 Гфлопс/Вт. Замыкает тройку система Adastra (12-я строка в TOP500) с аналогичной аппаратной составляющей: до 46,1 Пфлопс при показателе энергоэффективности на уровне 58,02 Гфлопс/Вт.