Nautilus Data Technologies запустила новую серию решений для модульных дата-центров на основе разработанных ранее технологий охлаждения. По данным Datacenter Dynamics, новый проект предлагает варианты для ЦОД ёмкостью до 2,5 МВт. По словам Nautilus, EcoCore расширяет эффективность сборных конструкций и упрощает процесс строительства, позволяя интегрировать рабочее пространство с техническими помещениями и размещать MEP-компоненты (электрику, водоснабжение и вентиляцию) на крыше.

Конструкция использует четыре CDU-установки для кондиционирования, каждая из которых способна отводить до 833 кВт тепла. Система поддерживает как традиционные варианты охлаждения, так и современные жидкостные. Основной модуль электропитания (PEU) обеспечивает мощность 1250 кВт (415 В, три фазы), но есть и точно такой же резервный (N+1).

Новинка будет развёрнута в Start Campus в Синише (Португалия) — впервые за пределами собственных мощностей Nautilus. EcoCore, по словам компании, соответствует запросам Start по организации бесперебойной работы серверов высокой плотности с СЖО. Компании договорились о сотрудничестве в прошлом году и заключили «многомегаваттное» соглашение. Первый модуль EcoCore будет развёрнут в ходе первой фазы строительства кампуса Start. В Nautilus и Start заявляют, что экобезопасные технологии первой задают новый стандарт в индустрии, обеспечивая непревзойдённые эффективность и адаптивность.

Источник изображения: Nautilus

Nautilus известна прежде всего проектами плавучих ЦОД и системой охлаждения дата-центров речной или морской водой. Пока компания выступает лишь оператором ЦОД-баржи в Стоктоне (Калифорния), но планирует построить и наземный объект в Мэне. Также в работе находятся и другие проекты в США, Франции и Ирландии. Меморандумы о взаимопонимании заключены в Таиланде и на Филиппинах. Впрочем, появление EcoCore, похоже, указывает на желание стать поставщиком решений для других операторов.

Принадлежащая инвестиционному фонду Davidson Kempner и британской British Pioneer Point Partners компания Start намерена построить 495-МВт кампус площадью 60 га в Португалии. Компании заявили, что Nautilus поставит охладительные системы и для второй фазы проекта, предусматривающего расширение на 120 МВт. Ранее Start оказалась вовлечена в коррупционный скандал.

NVIDIA представила сразу несколько ускорителей на базе новой архитектуры Blackwell, названной в честь американского статистика и математика Дэвида Блэквелла. На смену H100/H200, GH200 и GH200 NVL32 на базе архитектуры Hopper придут B200, GB200 и GB200 NVL72. Все они, как говорит NVIDIA, призваны демократизировать работу с большими языковыми моделями (LLM) с триллионами параметров. В частности, решения на базе Blackwell будут до 25 раз энергоэффективнее и экономичнее в сравнении с Hopper.

В разреженных FP4- и FP8-вычислениях производительность B200 достигает 20 и 10 Пфлопс соответственно. Но без толики технического маркетинга не обошлось — показанные результаты достигнуты не только благодаря аппаратным улучшениям, но и программным оптимизациям. Это ни в коей мере не умаляет их важности и полезности, но затрудняет прямое сравнение с конкурирующими решениями. В общем, появление Blackwell стоит рассматривать не как очередное поколение ускорителей, а как расширение всей экосистемы NVIDIA.

В Blackwell компания использует тайловую (чиплетную) компоновку — два тайла объединены 2,5D-упаковкой CoWoS-L и на двоих имеют 208 млрд транзисторов, изготовленных по техпроцессу TSMC 4NP. В одно целое со всех точек зрения их объединяет новый интерконнект NV-HBI с пропускной способностью 10 Тбайт/с, а дополняют их восемь стеков HBM3e-памяти ёмкостью до 192 Гбайт с агрегированной пропускной способностью до 8 Тбайт/с. Такой же объём памяти предлагает и Instinct MI300X, но с меньшей ПСП (5,3 Тбайт/с), хотя это скоро изменится. FP8-производительность в разреженных вычислениях у решения AMD составляет 5,23 Пфлопс, но зато компания не забывает и про FP64 в отличие от NVIDIA.

Источник изображений: NVIDIA

Одними из ключевых нововведений, отвечающих за повышение производительности, стали новые Tensor-ядра и второе поколение механизма Transformer Engine, который научился заглядывать внутрь тензоров, ещё более тонко подбирая необходимую точность вычислений, что влияет и на скорость обучения с инференсом, и на максимальный объём модели, умещающейся в памяти ускорителя.

Теперь NVIDIA намекает на то, что обучение можно делать в FP8-формате, а для инференса хватит и FP4. Всё это без потери качества. Но вообще Blackwell поддерживает FP4/FP6/FP8, INT8, BF16/FP16, TF32 и FP64. И только для последнего нет поддержки разреженных вычислений.

Дополнительно Blackwell обзавёлся движком для декомпрессии (в первую очередь LZ4, Deflate, Snappy) входящих данных со скоростью до 800 Гбайт/с, что тоже должно повысить производительность, т.к. теперь распаковкой будет заниматься не CPU и, соответственно, ускоритель не будет «голодать». Эта функция рассчитана в основном на Apache Spark и другие системы для аналитики больших данных. Также есть по семь движков NVDEC и NVJPEG.

Наконец, NVIDIA упоминает ещё две новых возможности Blackwell: шифрование данных в памяти и RAS-функции. В первом случае речь идёт о защите конфиденциальности обрабатываемых данных, что важно в целом ряде областей. Причём формирование TEE-анклава возможно в рамках группы из 128 ускорителей. MIG-доменов по-прежнему семь. В случае RAS говорится о телеметрии и предиктивной аналитике (естественно, на базе ИИ), которые помогут заранее выявить возможные сбои и снизить время простоя. Это важно, поскольку многие модели могут обучаться неделями и месяцами, так что потеря даже относительно небольшого куска данных крайне неприятна и финансово затратна.

Однако всё эти инновации не имеют смысла без возможности масштабирования, поэтому NVIDIA оснастила Blackwell не только интерфейсом PCIe 6.0 (32 линии), который играет всё меньшую роль, но и пятым поколением интерконнекта NVLink. NVLink 5 по сравнению с NVLink 4 удвоил пропускную способность до 1,8 Тбайт/с (по 900 Гбайт/с в каждую сторону), а соответствующий коммутатор NVSwitch 7.2T позволяет объединить до 576 ускорителей в одном домене. SHARP-движки с поддержкой FP8 дополнительно помогут ускорить обработку моделей, избавив ускорители от части работ по предобработке и трансформации данных. Чип коммутатора тоже изготавливается по техпроцессу TSMC N4P и содержит 50 млрд транзисторов.

Для дальнейшего масштабирования и формирования кластеров из 10 тыс. ускорителей и более, вплоть до 100 тыс. ускорителей на уровне ЦОД, NVIDIA предлагает 800G-коммутаторы Quantum-X800 InfiniBand XDR и Spectrum-X800 Ethernet, имеющие соответственно 144 и 64 порта. Узлам же полагаются DPU ConnectX-8 SuperNIC и BlueField-3. Правда, последний предлагает только 400G-порты в отличие от первого. От InfiniBand компания отказываться не собирается.

С базовыми кирпичиками разобрались, пора переходить к конструированию продуктов. Первым идёт HGX B100, в основе которой всё та же базовая плата с восемью ускорителями Blackwell, точно так же провязанных между собой NVLink 5 с агрегированной скоростью 14,4 Тбайт/с. Для связи с внешним миром предлагается пара интерфейсов PCIe 6.0 x16. HGX B100 предназначена для простой замены HGX H100, поэтому ускорители имеют TDP не более 700 Вт, что ограничивает пиковую производительность в разреженных FP4- и FP8/FP6/INT8-вычислениях до 14 и 7 Пфлопс соответственно, а для всей системы — 112 и 56 Пфлопс соответственно.

У HGX B200 показатель TDP ограничен уже 1 кВт, причём возможность воздушного охлаждения по-прежнему сохраняется. Производительность одного B200 в разреженных FP4- и FP8/FP6/INT8-вычислениях достигает уже 18 и 9 Пфлопс, а для всей системы — 144 и 72 Пфлопс соответственно. DGX B200 повторяет HGX B200 в плане производительности и является готовой системой от NVIDIA, тоже с воздушным охлаждением. В системе используются два чипа Intel Xeon Emerald Rapids. По словам NVIDIA, DGX B200 до 15 раз быстрее в задачах инференса «триллионных» моделей по сравнению с DGX-узлами прошлого поколения. 800G-интерконнект Ethernet/InfiniBand этим трём платформам не достался, только 400G.

Основным же строительным блоком сама компания явно считает гибридный суперчип GB200, объединяющий уже имеющийся у неё Arm-процессор Grace сразу с двумя ускорителями Blackwell B200. CPU-часть включает 72 ядра Neoverse V2 (по 64 Кбайт L1-кеша для данных и инструкций, L2-кеш 1 Мбайт), 144 Мбайт L3-кеша и до 480 Гбайт LPDDR5x-памяти с ПСП до 512 Гбайт/с. С двумя B200 процессор связан 900-Гбайт/с шиной NVLink-C2C — по 450 Гбайт/с на каждый ускоритель. Между собой B200 напрямую подключены уже по полноценной 1,8-Тбайт/с шине NVLink 5.

Вся эта немаленькая конструкция шириной в половину стойки имеет TDP до 2,7 кВт. 1U-узел с парой чипов GB200, каждый из которых может отъедать до 1,2 кВт, уже требует жидкостное охлаждение. FP4- и FP8/FP6/INT8-производительность (речь всё ещё о разреженных вычислениях) GB200 достигает 40 и 20 Пфлопс. И именно эти цифры NVIDIA нередко использует для сравнения новинок со старыми решениями.

18 узлов с парой GB200 (суммарно 72 шт.) и 9 узлов с парой коммутаторов NVSwitch 7.2T, которые провязывают все ускорители по схеме каждый-с-каждым (агрегированно 130 Тбайт/с, более 3 км соединений), формируют 120-кВт суперускоритель GB200 NVL72 размером со стойку (Oberon), оснащённый СЖО и единой DC-шиной питания. Всё это даёт до 1,44 Эфлопс в FP4-вычислениях и до 720 Пфлопс в FP8, а также до 13,5 Тбайт HBM3e с агрегированной ПСП до 576 Тбайт/с. Ну а общий объём памяти составляет порядка 30 Тбайт. GB200 NVL72 одновременно является и узлом DGX GB200. Восемь DGX GB200 формируют DGX SuperPOD. Впрочем, будет доступен и SuperPOD попроще, на базе DGX B200.

Ускорители B200 появятся в этом году и будут стоить в диапазоне $30–$40 тыс., что ненамного больше начальной цены Hopper в диапазоне $25–$40 тыс. Глава NVIDIA уже предупредил, что Blackwell сразу будут в дефиците. Вероятно, получить доступ к ним проще всего будет в облаках Amazon, Google, Microsoft и Oracle.

Компания Pure Storage, специализирующаяся на All-Flash СХД, считает, что дальнейшее увеличение вместимости SSD будет сопряжено с рядом трудностей, продиктованных необходимостью применения DRAM. Об этом, как сообщает ресурс Blocks & Files, рассказал Шон Роузмарин (Shawn Rosemarin), вице-президент Pure по исследованиям и разработкам.

По его словам, коммерческим SSD требуется примерно 1 Гбайт DRAM на каждый 1 Тбайт флеш-памяти. Наличие DRAM необходимо для подсистемы Flash Translation Layer (FTL). По словам Роузмарина, для накопителя ёмкостью 30 Тбайт требуется 30 Гбайт DRAM, для 75 Тбайт — 75 Гбайт и т. д. Таким образом, для SSD вместимостью, например, 128 Тбайт нужно 128 Гбайт DRAM, а это уже сопоставимо с объёмом ОЗУ в сервере.

Источник изображения: Pure Storage

Роузмарин отмечает, что увеличение вместимости корпоративных SSD свыше 30 Тбайт будет проблематично. Во-первых, DRAM заметно дороже NAND, что приведёт к значительному росту стоимости SSD. Во-вторых, из-за увеличения объёма DRAM возрастает энергопотребление, что не только поднимет стоимость владения, но и ухудшит надёжность накопителя. В результате по мере роста вместимости SSD заказчики могут столкнуться с серьёзным увеличением затрат.

Роузмарин заявляет, что единственный способ обойти указанные проблемы — найти более экономичную и менее энергозатратную альтернативу DRAM. Необходимые функции, по его словам, могут быть перенесены непосредственно на ПО СХД. Именно такой подход Pure реализует со своими проприетарными накопителями DFM (Direct Flash Module), последняя модификация которых имеет ёмкость 75 Тбайт. В этих устройствах отсутствует зависимость от DRAM на уровне накопителей.

Компания намерена выпустить DFM ёмкостью 150 Тбайт в 2025 году, а на 300 Тбайт — ориентировочно в 2026-м. В дальнейшие планы входит создание изделий вместимостью 600 Тбайт и 1,2 Пбайт. Аналогичного подхода придерживается и IBM в своих накопителях FlashCore Modules (FCM).

Канадский разработчик микрочипов Tenstorrent, возглавляемый легендарным Джимом Келлером (Jim Keller), наконец, представил свои первые решения на базе архитектуры RISC-V — ИИ-процессоры Grayskull и ускорители на их основе, Grayskull e75 и e150. Оба варианта доступны для приобретения уже сейчас по цене $599 за младшую версию и $799 за старшую. Данные решения предназначены для инференс-систем, разработки и отладки ПО.

В комплект разработчика входят инструменты TT-Buda и TT-Metalium. В первом случае речь идёт о высокоуровневом стеке, предназначенном для компиляции и запуска ИИ-моделей на аппаратном обеспечении Tenstorrent, а во втором — о низкоуровневой программной платформе, обеспечивающей прямой доступ к аппаратным ресурсам. Поддерживается PyTorch, ONNX и другие фреймворки. Создатели делают особенный упор на простоте программирования в сравнении с классическими GPU. Поддерживается широкий спектр ИИ-моделей, но Tenstorrent особенно выделяет BERT, ResNet, Whisper, YOLOv5 и U-Net.

Источник изображений здесь и далее: Tenstorrent

Архитектура Grayskull базируется на RISC-V, в настоящий момент максимальное количество фирменных ядер Tensix достигает 120, работают они на частотах вплоть до 1,2 ГГц. Каждое такое ядро содержит пять полноценных ядер RISC-V, блок тензорных операций, блок SIMD для векторных операций, а также ускорители сетевых операций и сжатия/декомпрессии данных. Дополнительно каждое ядро может иметь до 1,5 Мбайт сверхбыстрой памяти SRAM. Между собой ядра общаются напрямую.

В случае Grayskull e150 процессор работает в полной конфигурации со 120 ядрами и 120 Мбайт SRAM, объём внешней памяти LPDDR4 составляет 8 Гбайт (ПСП 118,4 Гбайт/с). Ускоритель выполнен в формате полноразмерной платы расширения с теплопакетом 200 Вт и интерфейсом PCIe 4.0 x16. У младшей модели, Grayskull e75, активных ядер только 96, их частота снижена до 1 ГГц, а пропускная способность внешней памяти при том же объёме снижена до 102,4 Гбайт/с. При этом теплопакет составляет всего 75 Вт, что позволило выполнить ускоритель в виде низкопрофильной платы расширения и обойтись без дополнительного питания.

Чипы Wormhole тоже используют Tensix. В составе Wormhole n300 таких ядер 128 (2 × 64), частота равна 1 ГГц при теплопакете 300 Вт. Объём SRAM составляет 1,5 Мбайт на ядро, а внешняя подсистема памяти включает 24 Гбайт GDDR6 и с ПСП 576 Гбайт/с. Wormhole n150 оснащены 72 ядрами Tensix, 108 Мбайт SRAM и 12 Гбайт GDDR6 с ПСП 288 Гбайт/с. TDP составляет 160 Вт. От Grayskull эти решения отличаются возможностью масштабирования путём прямого объединения плат. Также есть по паре сетевых интерфейсов 200GbE. Возможна работа с форматами FP8/16/32, TF32, BFP2/4/8, INT8/16/32 и UINT8.

Чипы Tenstorrent Grayskull и Wormhole лежат в основе уникальных масштабируемых платформ собственной разработки — AICloud и Galaxy. В первом случае используются процессоры Grayskull, поскольку Wormhole на рынке должен появиться позже. Платформа предназначена в качестве аппаратной для ИИ и HPC-нагрузок в облаке Tenstorrent.

Каждый 4U-узел AICloud высотой содержит восемь карт (16 чипов) и способен предоставить в распоряжение пользователей от 30 до 60 vCPU и от 256 до 1024 Гбайт памяти, вкупе с дисковым пространством объёмом 100–400 Гбайт. Восемь таких узлов составляют стойку, а четыре стойки — кластер Server Pod. Четыре таких кластера объединены общей системой интерконнекта, управления и СХД (до 200 Тбайт), дальнейшее масштабирование уже выходит на уровень ЦОД.

В Tenstorrent Galaxy упор сделан на возможность создания высокопроизводительных ИИ-систем с быстрым интерконнектом на базе Ethernet. Строительным блоком здесь являются 80-ядерные модули Wormhole. 4U-сервер вмещает 32 таких модуля, что в совокупности даёт 2560 ядер Tensix и 384 Гбайт глобально адресуемой GDDR6. Наличие 16 каналов 200GbE в каждом модуле обеспечивает производительность интерконнекта на уровне 3,2 Тбитс.

На уровне стойки высотой 48U это дает 256 чипов Wormhole, общий объём SRAM в этом случае достигает 30,7 Гбайт, а GDDR6 — 3 Тбайт. Производительность стойки оценивается разработчиками в 20 Попс (Петаопс), а совокупная скорость интерконнекта — в 76,8 Тбит/с. Расплатой за универсальность и производительность станет энергопотребление, достигающее 60 КВт.

Компания Cerebras Systems, известная своими разработками в области сверхбольших ИИ-процессоров, рассказала о третьем поколении чипов Wafer Scale Engine. В своё время компания произвела фурор, представив процессор, занимающий всю площадь кремниевой пластины (46225 мм2). В первом поколении WSE речь шла о 1,2 трлн транзисторов при 400 тыс. ядер и 18 Гбайт сверхбыстрой памяти. WSE-2 состоял из 2,6 трлн транзисторов, имел 850 тыс. ядер и 40 Гбайт интегрированной памяти.

В WSE-3 разработчики перешли на использование 5-нм техпроцесса TSMC, что позволило разместить на пластине такого же размера уже 4 трлн транзисторов, составляющих 900 тыс. ядер и 44 Гбайт SRAM. Суммарная пропускная способность набортной памяти достигает 21 Пбайт/с, а внутреннего интерконнекта — 214 Пбит/с.

Источник изображений: Cerebras

Казалось бы, выигрыш в количестве ядер по сравнению с WSE-2 не так уж велик, однако на этот раз Cerebras сделала упор на архитектуру. Если верить заявлениям разработчиков, WSE-3 практически вдвое быстрее WSE-2 при сопоставимом уровне энергопотребления (15 кВт) и той же цене: 125 Пфлопс против 75 Пфлопс в разреженных FP16-вычислениях. WSE-3 в 62 раза быстрее NVIDIA H100, хотя и сам чип WSE-3 в 57 раз больше.

WSE-3 по-прежнему требует специфического окружения. Он станет сердцем новой системы CS-3 (23 кВт), содержащей всю необходимую сопутствующую инфраструктуру, включая СЖО, подсистемы питания, а также сетевого интерконнекта Ethernet. Последний не изменился и состоит из 12 каналов со скоростью 100 Гбит/с. Для подготовки «сырых» данных по-прежнему будет использоваться внешний суперсервер. А для их хранения будут использоваться узлы MemoryX ёмкостью до 1200 Тбайт (1,2 Пбайт).

Главной задачей CS-3 станет «натаскивание» сверхбольших языковых моделей, в 10 раз превышающих по количеству параметров GPT-4 и Google Gemini. Cerebras говорит о 24 трлн параметров, причём без необходимости различных ухищрений для эффективного распараллеливания процесса обучения, что требуется в случае с GPU-кластерами. По словам компании, для обучения Megatron 175B на таких кластерах требуется 20 тыс. строка кода Python/C++/CUDA, а в случае WSE-3 потребуется лишь 565 строк на Python.

CS-3 поддерживает масштабирование вплоть до 2048 систем. Такая конфигурация вкупе с MemoryX сможет обучить модель типа Llama 70B всего за день. Первый суперкомпьютер на базе CS-3 — 8-Эфлопс Condor Galaxy 3 — будет скромнее и получит всего 64 стойки CS-3, которые разместятся в Далласе (США). В совокупности с уже имеющимися кластерами на базе CS-1 и CS-2 вычислительная мощность систем Cerebras должна достигнуть 16 Эфлопс. В сотрудничестве c группой G42 запланировано создание ещё шести систем CS-3, что в сумме позволит довести производительность до 64 Эфлопс.

Condor Galaxy 3 будет отличаться от предшественников ещё одним нововведением: в рамках сотрудничества с Qualcomm Cerebras установит в новом кластере существенное число инференс-ускорителей Qualcomm Cloud AI100 Ultra. Каждый такой ускоритель имеет 64 ядра, 128 Гбайт памяти LPDDR4x, потребляет 140 Вт и развивает 870 Топс на INT8-операциях. Причём програмнный стек полностью интегрирован, что позволит в один клик запустить обученные WSE-3 модели на ускорителях Qualcomm.

Сотрудничество Cerebras и Qualcomm носит официальный характер, его целью является оптимизация ИИ-моделей для запуска на AI100 Ultra с учетом различных продвинутых техник, таких как разреженные вычисления, спекулятивное исполнение (сочетание малых LLM для получения быстрого результата с проверкой большой LLM), использование «сжатого» формата MxFP6 для весов и других. Благодаря мощностям, предоставляемым WSE-3, цикл разработки, оптимизации и тестирования таких моделей удастся существенно ускорить, что в итоге должно обеспечить десятикратное улучшение удельной производительности новых решений.

Корпорация HPE сообщила о вводе в эксплуатацию новой производственной площадки в Саудовской Аравии: завод в Эр-Рияде специализируется на выпуске серверов ProLiant Gen11. Партнёром в рамках данного проекта, о котором впервые было объявлено в начале 2023 года, выступает компания Alfanar.

Инициатива получила поддержку со стороны Министерства связи и информационных технологий Саудовской Аравии, Министерства инвестиций, Управления по развитию экспорта и Комиссии по коммуникациям, космосу и технологиям. Предприятие поможет удовлетворить растущий спрос на серверы и вычислительные системы со стороны клиентов на территории Королевства.

Источник изображения: HPE

На заводе работают преимущественно местные женщины, которые проходят «строгую программу высокотехнологичного обучения под руководством мировых экспертов HPE». Это, как отмечается, отражает приверженность HPE так называемой программе саудизации, то есть замены иностранной рабочей силы. На начальном этапе на площадке будут изготавливаться ИИ-серверы ProLiant DL360 и DL380 Gen11 объёмом «тысячи единиц в год». Серверы будут нести на борту логотип Saudi Tech.

Партнёры инвестировали в создание предприятия миллионы долларов и уже обсуждают возможность значительного увеличения производственных мощностей, а также расширения спектра выпускаемой продукции. Речь идёт, в частности, о серверах, оптимизированных для телекоммуникационной отрасли и поставщиков облачных услуг. В целом, как ожидается, спрос на IT-инфраструктуры в Саудовской Аравии будет быстро увеличиваться, а поэтому продукция завода будет востребована на рынке.

Исследователи из Южной Кореи разработали, как утверждается, первый в мире полупроводниковый ИИ-чип, который обладает высоким быстродействием при минимальном энергопотреблении. Изделие, предназначенное для обработки больших языковых моделей (LLM), основано на принципах, имитирующих структуру и функции человеческого мозга.

В работе приняли участие специалисты Корейского института передовых технологий (KAIST). Утверждается, что при обработке модели GPT-2 новинка по сравнению с ускорителем NVIDIA A100 затрачивает в 625 раз меньше энергии и занимает в 41 раз меньше физического пространства. Таким образом, южнокорейский ИИ-чип теоретически может применяться даже в смартфонах. Чип производится по 28-нм процессу Samsung Electronics.

Источник изображений: KAIST

Отмечается, что обычно для обработки модели GPT-2 требуются ускорители на базе GPU, потребляющие около 250 Вт энергии. Разработанное изделие требует для этого всего от 40 мВт, а его размеры составляют 4,5 × 4,5 мм. Причём на выполнение операций затрачивается только 0,4 с. Чип наделён 552 Кбайт памяти SRAM. Напряжение питания варьируется от 0,7 до 1,1 В. Тактовая частота варьируется в диапазоне 50–200 МГц.

Технология, получившая название C-DNN (Complementary Deep Neural Network) позволяет использовать свёрточные нейронные сети (CNN) и импульсные нейронные сети (SNN), имитирующие процессы, которые задействованы в человеческом мозге при обработке информации. Иными словами, обучение происходит через несколько слоёв нейронных сетей, а потребление энергии варьируется в зависимости от когнитивной нагрузки. Технология минимизирует энергозатраты благодаря использованию DNN для больших входных значений и SNN для меньших. Правда, чип поддерживает максимум INT16.

Утверждается, что C-DNN является первым ускорителем, который может поддерживать распределение рабочей нагрузки CNN/SNN, используя компромисс между производительностью и энергопотреблением. Изделие обеспечивает энергоэффективность на уровне 85,8 TOPS/Вт и 79,9 TOPS/Вт для инференса с наборами данных CIFAR-10 и CIFAR-100 соответственно (VGG-16). Энергоэффективность в случае ResNet-50 составляет 24,5 TOPS/Вт. При обучении чип C-DNN демонстрирует энергоэффективность в 84,5 TOPS/Вт и 16,7 TOPS/Вт для CIFAR-10 и ImageNet соответственно. Результаты получены при напряжении 0,7 В и частоте 50 МГц.

«Нейроморфные вычисления, имитирующие функции мозга, — это технология, которую такие крупные компании, как IBM и Intel, пока по-настоящему не реализовали. Мы гордимся тем, что первыми в мире начали использовать LLM со сверхэффективным нейроморфным ускорением», — говорит руководитель проекта профессора Ю Хой-Джун (Yu Hoi-jun).

Одним из столпов, на которых зиждется господство NVIDIA в мире ускорителей, является NVLink — высокоскоростной интерконнект, позволяющий чипам общаться напрямую не только в составе одного узла, но и за его пределами. AMD пытается ответить на это продвижением XGMI/Infinity Fabric, и в предварительном обзоре Instinct MI300 были затронуты вопросы топологии серверов в исполнении «красных».

Ещё тогда, в момент анонса MI300, компания Broadcom объявила о поддержке данного интерконнекта в будущих поколениях своих PCIe-коммутаторов, а сейчас ресурс ServeTheHome поделился новыми подробностями. XGMI действительно станет коммутируемым, что упростит масштабирование систем на базе ускорителей AMD Instinct. Интерконнект получил официально название AFL (Accelerated Fabric Link).

В основе AFL по-прежнему будет лежать PCI Express, в данном случае речь идёт уже о PCI Express 7.0. Поддержка данной технологии дебютирует в PCIe-коммутаторах Broadcom Atlas 4. В дополнение к ним будут выпущены и новые ретаймеры Vantage 7, которые также получат поддержку CXL 4.0.

Источник здесь и далее: Broadcom via ServeTheHome

Но перед этим Broadcom начнёт поставки образцов чипов-коммутаторов Atlas 3 со 144 линиями PCIe 6.0 во II половине 2024 года, а серверы с такими коммутаторами появятся в 2025 году. Поддержка CXL здесь будет расширена до версии 3.1.

Что касается ретаймеров, то здесь Broadcom уже нанесла ответный удар Astera Labs, анонсировав чипы серий Vantage 5 и Vantage 6 для экосистем PCI Express 5.0 и PCI Express 6.0 соответственно. Они будут выпускаться в вариантах с 8 и 16 линиями с опцией бифуркации и поддержкой CXL 2.0 и 3.1.

Broadcom заявляет о более низком энергопотреблении, достигнутом за счёт применения 5-нм техпроцесса, лучших в индустрии блоках SerDes и расширенных средствах диагностики, интегрированных в новые ретаймеры.

Экономичность здесь играет важную роль: хотя даже 7-нм ретаймер потребляет немного, таких микросхем в составе каждого GPU-сервера несколько, что при дальнейшем масштабировании выливается весьма серьёзные цифры. К тому же меньшая нагрузка ляжет и на систему охлаждения, ведь если CPU и ускорители могут обслуживаться СЖО, то остальные компоненты в таких серверах по-прежнему охлаждаются обычными вентиляторами.

Что касается SerDes-блоков, то они позволят на 40 % удлинить соединения при сохранении стабильной работы. Ну а наличие продвинутого диагностического программного обеспечения с расширенными возможностями упростит разработку, отладку и ремонт систем нового поколения.

Ретаймеры Vantage 5 будут использоваться в комплекте с коммутаторами Atlas 2 в решениях Broadcom уже сегодня, они обеспечат поддержку CXL 2.0, ну а системы с Vantage 6 и поддержкой CXL 3.1, как уже упоминалось, должны увидеть свет в следующем году.

Astera Labs есть о чём беспокоиться: если на данный момент её ретаймерам почти нет альтернативы, то уже в ближайшем будущем ситуация может коренным образом измениться, поскольку Broadcom явно осознала всю важность этого компонента в экосистеме PCI Express и оценила солидный объём потенциальной клиентской базы.

Облачный гигант Amazon Web Services (AWS) приобрёл у Talen Energy Corporation кампус ЦОД, строящийся у атомной электростанции Susquehanna в Пенсильвании (США). По данным Datacenter Dynamics, ещё на минувшей неделе Talen объявила о продаже кампуса «крупному облачному провайдеру». В презентации для инвесторов было раскрыто, что речь идёт об AWS.

Кампус Cumulus Data площадью более 485 га впервые анонсировали ещё в 2021 году — он находится в непосредственной близости от принадлежащей Talen АЭС мощностью 2,5 ГВт. Компания начала строительство в 2021 году и завершила первый объект гиперскейл-уровня на 28,9 тыс. м² и 48 МВт в 2023 году. Параллельно возводилась отдельная ферма для криптомайнинга для компании TeraWulf, но она, похоже, не является частью сделки с Amazon.

Изображение: Cumulus Data

Площадка и активы Cumulus Data проданы за $650 млн — $350 млн выплачены сразу, ещё $300 млн будут выплачены после завершения этапов строительства, запланированных на 2024 год. Дополнительно предусмотрена и гарантированная продажа «безуглеродной» электроэнергии станции Susquehanna по фиксированной цене, которая может быть пересмотрена только через 10 лет. В Talen уже сообщили, что довольны сделкой, которая принесла выгода и обеспечила возврат инвестиций.

Источник: Talen Energy

Ожидается, что в конечном итоге ёмкость кампуса AWS достигнет 960 МВт. У компании есть обязательства по минимальному потреблению энергии, они будут увеличиваться в течение нескольких лет с шагом в 120 МВт. Впрочем, у AWS остаётся возможность единовременно ограничить обязательства лимитом в 480 МВт. В рамках сделки предусмотрены и другие договорённости. Например, Talen обязуется поставлять с АЭС электричество кампусу AWS в рамках PPA.

Электростанция Susquehanna Steam Electric мощностью 2,5 ГВт была сдана в эксплуатацию в 1983 году — это одна из крупнейших атомных станций в США. Теперь ей владеет Talen Energy, основанная в 2015 году. В 2020 году компания основала Cumulus Growth для инвестиций «на стыке цифровой инфраструктуры и энергетики», а также Cumulus Coin, занимающуюся майнингом криптовалют. В России с 2018 года действует дата-центр «Калининский», расположенный у одноимённой АЭС в Тверской области.

В Евросоюзе активно инвестируют в инициативы, призванные обеспечить полупроводниковый суверенитет благодаря использованию открытой архитектуры RISC-V. EE Times сообщает, что инициативу курирует Барселонский суперкомпьютерный центр (Barcelona Supercomputing Center или BSC) — пионер в разработке европейских решений RISC-V.

Источник изображений: European Processor Initiative (EPI)

Страны ЕС беспокоит полупроводниковая зависимость от иностранных компаний, и это беспокойство усугубляется относительно недавним дефицитом чипов в мире. В то же время за использование в своих решениях архитектуры RISC-V никому не надо платить и ни у кого не нужно получать разрешений на её применение, поэтому технология так привлекательна для разработчиков.

BSC представляет собой один из ведущих исследовательских центров Европы. Он играет ключевую роль в разработке чипов на архитектуре RISC-V и возглавляет несколько проектов, связанных с этой технологией, в частности, European Processor Initiative (EPI). В рамках инициативы EPI стоимостью €70 млн разрабатывается новое поколение высокопроизводительных процессоров. Связанная с BSC компания OpenChip должна найти коммерческое применение разработанным технологиям.

BSC начал создавать собственные чипы семейства Lagarto довольно давно — первые 65-нм варианты представили ещё в мае 2019 года. Сегодня речь идёт уже о четвёртом поколении, которое будет выпускаться в соответствии с 7-нм техпроцессом. Центр работает и с другими европейскими компаниями и исследовательскими организациями над созданием комплексной экосистемы RISC-V, включающей ПО, ОС и компиляторы.

Подобные инициативы должны снизить зависимость Евросоюза от американских и азиатских производителей — отсутствие в ЕС зрелой индустрии высокопроизводительных чипов расценивается как значимая уязвимость. Европа считает, что RISC-V — идеальная платформа для достижения суверенитета, при этом бесплатная. Впрочем, эксперты признают, что о полной независимости не может быть речи из-за сложности экосистемы полупроводниковой индустрии. Но у Европы есть большая база знаний и потенциал разработки новых решений, предпринимаются и шаги к организации производства.

В BSC уже экспериментировали с Arm-процессорами, но после Brexit и приобретения компании Arm группой Softbank, выяснилось, что собственной региональной технологии у ЕС нет, тогда и обратили внимание на общедоступную RISC-V. В 2019 году Еврокомиссию убедили в необходимости начать выпуск чипов на этой архитектуре для суперкомпьютеров. В числе других европейских компаний, предлагающих RISC-V продукты, есть Gaiser, Esperanto Technologies, Semidynamics и Codasip, но они уделяют больше внимания процессорам и ускорителям, а не конечным готовые решения.

По оценкам экспертов, в Евросоюзе компаний, работающих с RISC-V, пока недостаточно. Тем не менее, организаторы новых инициатив предостерегают от нереалистичных ожиданий и призывают к стратегическому сотрудничеству — для производства требуются не только разработки, но и сырьё, высокоточное оборудование, и др. Европа может рассчитывать на выпуск решений в пределах 7-нм, более современные техпроцессы пока слишком дороги. Впрочем, ЕС уже добился значительного прогресса в достижении полупроводникового суверенитета с помощью RISC-V.