Meta✴ Platforms решила обновить свои компетенции в сфере ИИ, наняв ведущих отраслевых игроков — Ната Фридмана (Nat Friedman) и Дэниэла Гросса (Daniel Gross). Также компания намерена выкупить их венчурный фонд NFDG, сообщает The Information.

Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg) сначала пытался купить ИИ-стартап Safe Superintelligence (SSI) бывшего «главным учёным» OpenAI Ильи Суцкевера (Ilya Sutskever). После отказа Цукерберг попросту собрался нанять генерального директора SSI — Гросса. Ранее тот руководил ИИ-разработками в Apple и был партнёром Y Combinator. Фридман был главой GitHub и советником Midjourney. Гросс и Фридман были соучредителями инвестиционного фонда NFDG.

NFDG имеет доли в в известных ИИ-компаниях, включая SSI, Perplexity и Character.ai. Ранее компания инвестировала в Weights & Biases, которую приобрела CoreWeave. NFDG занимается не только финансированием компаний, но и предлагает программу грантов, в рамках которой стартапам предоставляется финансирование на $250 тыс., а также $250 тыс. в виде облачных кредитов Microsoft Azure.

В период дефицита ИИ-ускорителей NFDG построил собственный суперкомпьютер. Кластер Andromeda изначально включал 2512 ускорителей NVIDIA H100. С тех пор он вырос до 3 200 H100 в 400 узлах и ещё 432 H100 в 54 узлах, связанных 400G-интерконнектом InfiniBand, а также 768 A100 с 200G InfiniBand. Теперь Andromeda могут арендовать и компании, которые не относятся к NFDG, за $2,4–$3 за ускоритель в час. Сейчас можно арендовать до 2 тыс. H100 и получить доступ к ним в течение нескольких часов.

Источник изображения: Amina Atar/unspalsh.com

Помимо возможного найма Гросса и Фридмана, Meta✴ ведёт переговоры, конечной целью которых является выкуп значительной части активов NFDG и вывод из него партнёров за сумму более $1 млрд. При этом сделка не даст Meta✴ контроля над фондом или информации о бизнесе. Кому достанется Andromeda, не уточняется.

Если сделка будет завершена, она войдёт в число более масштабных реформ в Meta✴, связанных с ИИ. Цукерберг планирует сформировать новую лабораторию по разработке «суперинтеллекта» и пересмотреть стратегию выкупа продуктов. В этом месяце Meta✴ уже подтвердила, что намерена потратить порядка $14 млрд на долю в Scale AI, специализирующейся на разметке данных для обучения ИИ.

AWS объявила об очередном снижении тарифов на GPU-инстансы, которое, по словам компании, стало регулярной практикой благодаря активной работе над снижением расходов. Впрочем, в период острого дефицита вычислительных мощностей в последние год-два, когда использование ускорителей даже для внутренних нужд было резко ограничено, компания наверняка заработала достаточно, чтобы неоднократно окупить закупку и обслуживание соответствующего «железа».

На прошлой неделе была снижена до 45 % стоимость использования инстансов EC2 на базе ускорителей NVIDIA, включая семейства P4 (P4d и P4de на базе A100) и P5 (P5 и P5en на базе H100 и H200 соответственно). Снижение стоимости тарифов On-Demand и Savings Plan распространяется на все регионы, где доступны эти инстансы. На On-Demand — с 1 июня, на Savings Plan — после 4 июня.

Savings Plans предлагает гибкую модель ценообразования с низкими ценами на использование вычислений в обмен на обязательство по постоянному объёму использования (измеряется в $/час) в течение 1 года или 3 лет. AWS предлагает два типа Savings Plans:

• EC2 Instance Savings Plans предлагает самые низкие цены в обмен на обязательство по использованию отдельных семейств инстансов в регионе (например, использование P5 в регионе Северная Вирджиния).
• Compute Savings Plans обеспечивает максимальную гибкость и позволяет сократить расходы клиента независимо от семейства инстансов, размера, зон доступности и регионов.

Источник изображения: AWS

Чтобы обеспечить повышенную доступность по сниженным ценам, AWS предоставляет масштабируемую ёмкость в рамках тарифа On-Demand для:

• инстансов P4d в Азиатско-Тихоокеанском регионе (Сеул), Азиатско-Тихоокеанскои регионе (Сидней), Канаде (Центральная часть) и Европе (Лондон).
• инстансов P4de в регионе Восток США (Северная Вирджиния).
• инстансов P5 в Азиатско-Тихоокеанском регионне (Мумбаи), Азиатско-Тихоокеанском регионе (Токио), Азиатско-Тихоокеанском регионе (Джакарта) и Южной Америке (Сан-Паулу).
• инстансов P5en в Азиатско-Тихоокеанском регионе (Мумбаи), Азиатско-Тихоокеанском регионе (Токио) и Азиатско-Тихоокеанском регионе (Джакарта).

Также теперь AWS предлагает инстансы Amazon EC2 P6-B200 в рамках тарифа Savings Plan для поддержки крупномасштабных развёртываний, которые стали доступны 15 мая 2025 года при запуске только через EC2 Capacity Blocks для машинного обучения. Инстансы EC2 P6-B200 на базе ускорителей NVIDIA Blackwell обеспечивают обработку широкого спектра рабочих нагрузок, но особенно хорошо подходят для крупномасштабного распределённого обучения и ИИ-инференса, отметила AWS.

Компания NVIDIA объявила об открытии Глобального центра исследований и разработок для бизнеса в области искусственного интеллекта на базе квантовых технологий (Global Research and Development Center for Business by Quantum-AI Technology, G-QuAT). На этой площадке размещена система ABCI-Q — крупнейший в мире исследовательский суперкомпьютер, предназначенный для квантовых исследований. Система интегрирована с тремя квантовыми компьютерами.

О проекте ABCI-Q сообщалось в марте 2024 года. Названный суперкомпьютер разработан Национальным институтом передовых промышленных наук и технологий Японии (AIST). В основу положены 2020 ускорителей NVIDIA H100. Задействованы интерконнект NVIDIA Quantum-2 InfiniBand, а также платформа с открытым исходным кодом NVIDIA CUDA-Q для организации гибридных квантово-классических вычислений.

Ожидается, что сотрудничество NVIDIA и AIST будет способствовать ускорению разработок в таких областях, как квантовая коррекция ошибок и ИИ-приложения с поддержкой квантовых вычислений. В конечном итоге, проект призван помочь в решении некоторых из самых сложных глобальных задач, охватывающих различные отрасли, включая здравоохранение, энергетику и финансы.

Источник изображения: NVIDIA

Суперкомпьютер ABCI-Q интегрирован с процессором на сверхпроводящих кубитах Fujitsu, квантовым чипом на нейтральных атомах QuEra и фотонным процессором OptQC. Благодаря этому становится возможным выполнение рабочих нагрузок в нескольких модальностях кубитов. Исследователи смогут экспериментировать с вычислениями, основанными на GPU-ускорителях и квантовых процессорах разного типа. При этом будет обеспечиваться бесшовная интеграция квантового оборудования и классического суперкомпьютера.

Европейское совместное предприятие по развитию высокопроизводительных вычислений (EuroHPC JU) сообщило о заключении контракта с компанией Eviden на выполнение модернизации итальянского суперкомпьютера Leonardo под решение ИИ-задач. Стоимость проекта под названием LISA (Leonardo Improved Supercomputing Architecture) оценивается более чем в €28 млн.

Комплекс Leonardo, запущенный в 2022 году, в текущей конфигурации использует платформы Atos BullSequana X2610 и X2135. В ноябрьском рейтинге TOP500 эта система занимает девятое место с теоретической пиковой производительностью 306,31 Пфлопс. Планируется интеграция Leonardo с квантовым компьютером IQM Radiance в конфигурации с 54 кубитами.

Модернизация LISA предполагает развёртывание 166 серверных узлов, каждый из которых будет оснащён восемью ИИ-ускорителями на базе GPU. По информации The Register, будут задействованы серверы семейства BullSequana AI 600 и изделия NVIDIA H100. Общее количество ускорителей в составе сегмента LISA — 1328. Говорится о применении интерконнекта Infiniband.

EuroHPC JU отмечает, что базовые узлы Leonardo и система LISA будут использовать единый многопротокольный уровень хранения, который обеспечивает возможность одновременной работы с блоками, файлами и объектами. При этом могут применяться службы данных, необходимые для поддержания ресурсоёмких вычислительных задач ИИ.

Источник изображения: EuroHPC JU

Развёртывание LISA запланировано на конец текущего года, а суммарные затраты на проект составят €28 167 942. LISA станет первым вычислительным кластером EuroHPC, разработанным с нуля специально для нагрузок ИИ. Европейское совместное предприятие EuroHPC JU сейчас занято формированием сети ИИ-фабрик: в 2025 году такие площадки появятся в Финляндии, Германии, Греции, Италии, Люксембурге, Испании и Швеции.

Компания GigaIO объявила о доступности системы Gryf — так называемого ИИ-суперкомпьютера в чемодане, разработанного в сотрудничестве с SourceCode. Это сравнительно компактное устройство, как утверждается, обеспечивает производительность ЦОД-класса для периферийных развёртываний.

Первая информация о Gryf появилась около года назад. Устройство выполнено в корпусе с габаритами 228,6 × 355,6 × 622,3 мм, а масса составляет примерно 25 кг. Система может эксплуатироваться при температурах от +10 до +32 °C.

Конструкция предусматривает использование модулей Sled четырёх типов: это вычислительный узел Compute Sled, блок ускорителя Accelerator Sled, узел хранения Storage Sled и сетевой блок Network Sled. Доступны различные конфигурации, но суммарное количество модулей Sled в составе Gryf не превышает шести. Плюс к этому в любой комплектации устанавливается модуль питания с двумя блоками мощностью 2500 Вт.

Узел Compute Sled содержит процессор AMD EPYC 7003 Milan с 16, 32 или 64 ядрами, до 512 Гбайт DDR4, системный SSD формата M.2 (NVMe) вместимостью 512 Гбайт и два порта 100GbE QSFP56. Блок Storage Sled объединяет восемь накопителей NVMe SSD E1.L суммарной вместимостью до 492 Тбайт. Модуль Network Sled предоставляет два порта QSFP28 100GbE и шесть портов SFP28 25GbE.

За ИИ-производительность отвечает модуль Accelerator Sled, который может нести на борту ускоритель NVIDIA L40S (48 Гбайт), H100 NVL (94 Гбайт) или H200 NVL (141 Гбайт). В максимальной конфигурации быстродействие в режиме FP64 достигает 30 Тфлопс (3,34 Пфлопс FP8), а пропускная способность памяти — 4,8 Тбайт/с.

Источник изображения: GigaIO

Архитектура новинки обеспечивает возможность масштабирования путём объединения в единый комплекс до пяти экземпляров Gryf: в общей сложности можно совместить до 30 модулей Sled в той или иной конфигурации. Заказы на Gryf уже поступили со стороны Министерства обороны США, американских разведывательных структур и пр.

В прошлом году ретейл-бизнес Amazon столкнулся с острой нехваткой ИИ-ускорителей для внутреннего пользования. Это привело к задержкам при реализации ключевых проектов. На фоне глобального бума ИИ-технологий и дефицита чипов NVIDIA компания вынужденно пересмотрела принципы доступа к ускорителям для собственных нужд, сообщает Business Insider.

В июле 2024 года началась реализация т. н. Project Greenland. Фактически речь идёт о платформе для централизованного распределения ресурсов ускорителей. Платформа позволяет отслеживать их использование, перераспределяет мощности в случае простоя и даёт возможность оперативно реагировать на изменения спроса. Теперь все заявки на доступ к ускорителям подаются только через Greenland, а приоритет получают проекты с высоким уровнем возврата инвестиций (ROI), чётким графиком и заметным влиянием на снижение затрат или рост выручки. У проектов с низкой эффективностью доступ к вычислительным мощностям могут вообще отозвать в пользу более перспективных инициатив.

Amazon выделила восемь принципов распределения ускорителей среди сотрудников компании:

1. «ROI + здравый смысл»: ускорители будут выделяться по уровню возврата инвестиций и обоснованности проектов, а не по очереди. Все ресурсы должны способствовать росту денежного потока;
2. Постоянное совершенствование: подход пересматривается по мере накопления нового опыта;
3. Нужно избегать изолированных решений: все инициативы, связанные с ускорителями, должны централизованно отслеживаться и координироваться;
4. Экономя времени: масштабируемые инструменты — ключ к быстрому принятию решений, что, в свою очередь, высвобождает время для инноваций;
5. Повышение эффективности: оптимизация использования ускорителей содействует сотрудничеству и совместному использованию ресурсов;
6. Ради инноваций иногда можно рисковать: допустимый уровень риска необходим для поддержания разработок и исследований;
7. Прозрачность и конфиденциальность: методология распределения ускорителей должна быть понятна и доступна всем внутри компании, но конфиденциальне данные о конкретных проектах остаются закрытыми;
8. Возможность отзыва ускорителей: в случае необходимости их могут изъять для более ценных проектов.

Источник изображения: Centre for Ageing Better/unsplash.com

Amazon уже активно использует искусственный интеллект в различных проектах. В числе ключевых инициатив:

• Помощник для покупок Rufus;
• Генератор изображений товаров Theia;
• Система компьютерного зрения VAPR для ускоренной сортировки посылок;
• ИИ-модель для оптимизации маршрутов и доставок;
• ИИ-поддержка для обработки возвратов;
• Автоматизация расследований мошеннических действий и проверки документов.

По оценкам Amazon, ИИ-проекты розничного подразделения в 2024 году принесли $2,5 млрд операционной прибыли, попутно сэкономив $670 млн. В 2025 году ретейл-подразделение Amazon намерено вложить $1 млрд в ИИ-проекты розничного сегмента и увеличить расходы на облако AWS до $5,7 млрд (с $4,5 млрд в 2024 году).

Если во II полугодии 2024 года розница Amazon нуждалась в более 1 тыс. дополнительных инстансов P5 с NVIDIA H100, то в 2025 году ситуация, как свидетельствуют внутренние прогнозы, должна стабилизироваться. А к концу года внутренние запросы полностью удовлетворят с помощью чипов собственной разработки Amazon Tranium, «но не раньше». Тем не менее, в Amazon не теряют бдительности, постоянно задаваясь вопросом: «Как получить больше ускорителей?».

Европейское космическое агентство (ESA) запустило суперкомпьютерную платформу ESA Space HPC, специально разработанную для развития космических исследований и технологий в Евросоюзе. Открытие нового объекта состоялось на территории принадлежащего ESA центра ESRIN в Италии, сообщает HPC Wire.

ESA Space HPC обеспечит поддержку исследований и развития технологий в рамках всех программ ESA, обеспечивая учёным и малому и среднему бизнесу из стран Евросоюза доступ к вычислительным мощностям. Инициатива призвана развить использование высокопроизводительных вычислений (HPC) в аэрокосмическом секторе ЕС, она станет основой для более масштабных инициатив в будущем.

Как сообщается на сайте проекта, Space HPC построен при участии HPE. Суперкомпьютер включает порядка 34 тыс. ядер процессоров Intel и AMD последних поколений, 156 Тбайт RAM, 108 ускорителей NVIDIA H100, All-Flash подсистему хранения ёмкостью 3,6 Пбайт и пропускной способностью 500 Гбайт/с, а также 400G-интерконнект InfiniBand. Общая пиковая производительность кластера составляет 5 Пфлопс (FP64). Space HPC использует прямое жидкостное охлаждение, а PUE системы не превышает 1,09. Избыточное тепло отправляется на нужды отопления кампуса. Локальная солнечная электростанция обеспечивает более половины энергетических нужд кластера.

Представители итальянских властей заявили, что технологические инновации в космическом секторе являются приоритетом для обеспечения безопасности и «стратегической автономии», а также будут способствовать конкурентоспособности европейской промышленности. Также отмечено, что местный аэрокосмический хаб Lazio стал домом для 250 компаний и играет ключевую роль в развитии авионики, электроники, радаров, спутниковых технологий и материаловедения.

В руководстве ESA отметили потенциал Space HPC для инноваций в космической индустрии Евросоюза. Новый объект обеспечит агентству гибкую суперкомпьютерную инфраструктуру для исследований и разработок, тестирования и бенчмаркинга, поддержки программ ESA и промышленных предприятий. Доступ к вычислениям будет иметь и малый и средний бизнес, стартапы и т.п.

Источник изображения: ESA

Также отмечается, что дебют Space HPC наглядно продемонстрировал, ESA не только берёт ресурсы у государств-участников, но и много может дать им взамен. Утверждается, что одной из ключевых сфер деятельности, где требуются HPC-платформы, для ESA является наблюдение за Землёй. Новые мощности обеспечат управление наблюдениями, разработку новых приложений и сервисов.

Space HPC будет поддерживать сложные нагрузки, включая моделирование, инженерные симуляции, обучение ИИ-моделей, аналитику данных и визуализацию, а также прочие эксперименты, которые помогут снизить риски будущих космических проектов. Это позволит ESA повысить финансовую эффективность проектов и обеспечит возможность обмена данными между разными программами агентства.

В конце 2024 года сообщалось, что в 2025 году в Евросоюзе появится сразу семь ИИ-фабрик EuroHPC, а в середине минувшего февраля появилась информация, что Евросоюз направит €200 млрд на развитие ИИ, чтобы не отстать от США и Китая в этой сфере. В прошлом году было отмечено, что реализация миссий NASA задерживается из-за устаревших и перегруженных суперкомпьютеров.

Компания Cisco анонсировала сервер UCS C845A M8 для рабочих нагрузок ИИ, построенный на модульной архитектуре NVIDIA MGX. Устройство поддерживает установку от двух до восьми ускорителей NVIDIA H200 NVL, H100 NVL и L40S), а также адаптеров NVIDIA BlueField-3 SuperNIC и ConnectX-7.

Новинка выполнена в форм-факторе 4U с применением аппаратной платформы AMD EPYC 9005 Turin: максимальная конфигурация включает два 96-ядерных процессора EPYC 9655. Доступны 32 слота для модулей DDR5-4400/5200. Система может нести на борту два загрузочных SSD формата M.2 с интерфейсом SATA вместимостью 960 Гбайт каждый, а также до 20 накопителей E1.S NVMe.

Предусмотрены пять слотов PCIe 5.0 x16 для сетевых 400G-адаптеров типоразмера FHHL: один для внешней сети, четыре для внутренней сети кластера. Задействовано воздушное охлаждение. За питание отвечают четыре блока мощностью 3200 Вт с возможностью горячей замены. Имеется слот OCP 3.0 под сетевую карту Intel X710-DA2 с двумя портами 10GbE для управления.

По заявлениям Cisco, при разработке модели UCS C845A M8 особое внимание было уделено конструкции системы: говорится об улучшенной прокладке кабелей для оптимального воздушного потока и упрощении обслуживания, включая замену компонентов.

Источник изображения: Cisco

В зависимости от количества установленных GPU и объема памяти сервер подходит для решения таких задач, как обучение и тонкая настройка ИИ-моделей, аналитика и визуализация данных, приложения НРС, проектирование и моделирование, обработка естественного языка, разговорный ИИ, рендеринг, облачные приложения и пр. В качестве потенциальных покупателей названы крупные предприятия, научно-исследовательские институты, государственные учреждения и облачные провайдеры.

Компания Tesla завершила ввод в эксплуатацию ИИ-кластера из 50 тыс. ИИ-ускорителей NVIDIA H100 в IV квартале прошлого года. В презентации для акционеров отмечалось, что кластер Cortex заработал на принадлежащем Tesla объекте Gigafactory в Остине (Техас), сообщает Datacenter Dynamics.

Информация впервые появилась в отчёте компании за IV квартал и 2024 финансовый год. Новый кластер не имеет отношения к суперкомпьютеру Dojo, предназначенному для технологий автономного вождения FSD, имеющего собственную архитектуру и оснащенного кастомными чипами D1. При этом в презентации, посвящённой отчёту, Dojo не упоминается вообще.

Хотя компания не уточняет, когда именно в IV квартале началось развёртывание системы, на конференции по финансовым вопросам в октябре 2024 года представитель Tesla заявил, что компания находится «на пути к развёртыванию 50 тыс. ускорителей в Техасе к концу текущего месяца». По имеющимся данным, проект реализован с опозданием, поскольку Илон Маск уволил руководителя строительством ещё в апреле, а также приказал передать xAI 12 тыс. ускорителей H100, изначально предназначавшихся Tesla.

Источник изображения: Tesla

В презентации сообщается, что именно Cortex уже помог в создании «автопилота» FSD V13 (Supervised). Новая версия повысила безопасность и комфорт вождения благодаря увеличению объёма данных в 4,2 раза, повышению разрешения видеопотока, а также другим усовершенствованиям. Заодно компания сообщила о продолжении работ над программной и аппаратной частями робота Optimus, в т.ч. рук нового поколения и механизмов передвижения. Также осуществлялось обучение выполнению дополнительных задач перед началом пилотного производства в 2025 году.

Что касается доходов компании в IV квартале, в конце января Илон Маск (Elon Musk) сообщил, что бизнес продолжает инвестировать в обучающую инфраструктуру за пределами штаб-квартиры в Техасе. В конце января сообщалось, что Tesla наращивает вычислительные мощности для обучения Optimus. По словам миллиардера, на обучение Optimus необходимо потратить, как минимум, в 10 раз больше ресурсов в сравнении с полноценным обучением систем автомобиля.

Капитальные затраты Tesla в 2024 году составили $10 млрд, столько же компания намерена потратить в ближайшие два года, хотя большая часть затрат придётся на инфраструктуру для электромобилей. В отчёте о доходах за IV квартал упоминалось, что общие капитальные затраты компании, связанные с ИИ, включая инфраструктуру, превысили $5 млрд.

Foxlink Group (Cheng Uei Precision Industry) открыла крупнейший на Тайване суперкомпьютерный центр Ubilink (Ubilink.AI). По данным DigiTimes, центр предназначен для обслуживания предприятий малого и среднего бизнеса (SME), которые не могут позволить себе собственных вычислительных мощностей.

Хотя основной деятельностью Foxlink является производство разъёмов, компания расширяет бизнес, осваивая решения для управления электропитанием и коммуникаций, а также выпуск энергетических модулей. Центр Ubilink создан дочерней Shinfox Energy совместно с Asustek Computer и японской Ubitus, занимающейся предоставлением облачных услуг.

В Ubitus сообщили, что инфраструктура Ubilink включает 128 серверов Asus, 1024 ускорителя NVIDIA H100 и интерконнект NVIDIA Quantum-2 InfiniBand. Конфигурация обеспечивает до 45,82 Пфлопс (FP64) — система занимает 31-е место в рейтинге TOP500. В будущем станут применять и более современные B100 и B200 — когда те будут доступны. Ожидается, что в 2025 году суммарно будет установлено 10 240 ускорителей H100, B100 и B200.

Представители местных властей уже заявили, что Ubilink существенно улучшит позиции Тайваня на рынке ИИ-вычислений, на котором территория сегодня занимает 26-е место. В Asustek добавляют, что достигнутая производительность в 45,82 Пфлопс заметно превышает плановые 40 Пфлопс. Кроме того, центр имеет PUE на уровне 1,2 — ранее ожидалось, что удастся добиться энергоэффективности лишь на уровне 1,38.

Благодаря использованию опыта Shinfox Energy в области возобновляемой энергетики, Ubilink стал первым в Азии суперкомпьютерным центром, использующим «зелёные» источники энергии — клиенты могут воспользоваться вычислениями без существенного ущерба окружающей среде.

Источник изображения: UBITUS

Предполагается, что Ubilink компенсирует отсутствие мощностей для местных малых и средних компаний, не имеющих доступа к значительным вычислительным ресурсам. Предлагая доступные вычислительные мощности, центр позволяет таким бизнесам расширить свои портфели предложений и конкурировать даже на мировом уровне.

Суперкомпьютер уже востребован местными разработчиками чипов, компаний, занимающихся их упаковкой и тестированием, биотехнологическими бизнесами, а также исследовательскими институтами различной направленности. Из-за высокого спроса Foxlink уже рассматривает вторую и третью фазы расширения проекта.