Национальный научный фонд США (NSF) объявил о начале монтажа вычислительно комплекса Horizon — крупнейшего в стране академического суперкомпьютера. Система расположится в Техасском центре передовых вычислений (TACC) при Техасском университете в Остине (UT Austin).

Проект реализуется в сотрудничестве с Dell, NVIDIA, VAST Data, Spectra Logic, Versity и Sabey Data Centers. Суперкомпьютер будет развёрнут в новом дата-центре мощностью 15–20 МВт с передовым жидкостным охлаждением в Раунд-Роке (штат Техас).

В основу системы лягут серверы Dell PowerEdge. Говорится об использовании процессоров NVIDIA Vera и суперчипов NVIDIA Grace Blackwell. В общей сложности будут задействованы около 1 млн CPU-ядер и примерно 4 тыс. GPU. Архитектура предусматривает использование интерконнекта NVIDIA Quantum-2 InfiniBand. Вместимость локального хранилища данных, выполненного исключительно на основе SSD, составит 400 Пбайт. Оно обеспечит пропускную способность при чтении/записи более 10 Тбайт/с.

Источник изображения: TACC

Заявленная производительность Horizon — 300 Пфлопс: это примерно в 10 раз больше по сравнению с системой Frontera, которая в настоящее время является самым мощным академическим суперкомпьютером в США. При выполнении ИИ-задач новый вычислительный комплекс обеспечит быстродействие до 20 Эфлопс на операциях BF16/FP16 и до 80 Эфлопс в режиме FP4 — более чем 100-кратный прирост по сравнению с нынешними машинами, которые эксплуатируются в американских академических кругах. При этом говорится о повышении энергетической эффективности до шести раз.

Запуск Horizon запланирован на весну 2026 года. Суперкомпьютер будет использоваться для решения сложных и ресурсоёмких задач в таких областях, как биомедицина, физика, энергетика, экология и пр. В частности, система будет применяться для моделирования климата.

Европейский суперкомпьютер JUPITER (Joint Undertaking Pioneer for Innovative and Transformative Exascale Research) в Юлихском исследовательском центре (FZJ) в Германии официально преодолел важную отметку — FP64-производительность его GPU-модуля Booster достигла ровно 1 Эфлопс при пиковой теоретической 1,227 Эфлопс. Таким образом в нынешнем рейтинге TOP500 он занял четвёртое место, совсем чуть-чуть не дотянув до суперкомпьютера Aurora с его 1,012 Эфлопс.

Впервые машина попала в июньский рейтинг TOP500 с показателем 793 Пфлопс, но тогда она не была полностью готова. Официальный запуск состоялся лишь в сентябре. Впрочем, за прошедшие с момента выхода прошлого рейтинга его лидер El Capitan тоже нарастил мощность, с 1,742 Эфлопс до 1,809 Эфлопс. Frontier же остался на втором месте с показателем 1,353 Эфлопс, хотя изначально он «дотягивался» только до 1,102 Эфлопс. Таким образом, JUPITER формально стал первой публичной экзафлопсной системой за пределами США, если не брать в расчёт китайские системы, о которых КНР предпочитает не распространяться. Мощные суперкомпьютеры, не участвующие в TOP500, бывали и раньше, но вот есть ли среди них машина такого класса, остаётся только гадать.

Источник изображения: Forschungszentrum Jülich / Sascha Kreklau

Так что если через полгода не будет развёрнут ещё какой-нибудь крупный суперкомпьютер, что вполне реально с нынешними возможностями (нео-)облаков, то JUPITER наверняка поднимется в рейтинге на строчку выше. Сейчас Booster включает порядка 6 тыс. узлов BullSequana XH3000 с 24 тыс. ускорителей GH200 в Quad-исполнении, объединённых 200G-интерконнектом InfiniBand NDR. Ещё приблизительно 5 Флопс в FP64 JUPITER получит от CPU-модуля cCuster из 1300 узлов с 2600 Arm-процессорам SiPearl Rhea1 с 80 ядрами и 64 Гбайт HBM2e. Узлы и интерконнект будут использоваться те же, что в Booster. Однако выпуск этих процессоров только-только начался, так что апгрейд будет завершён только в следующем году. TOP500 в целом в этот раз новизной технологий не блещет, отражая скорее типичный цикл обновления систем.

Источник изображения: Forschungszentrum Jülich / Sascha Kreklau

Всего в ноябрьском рейтинге появилось 45 новых машин. Самая крупная из них — 135,4-Пфлопс CHIE-4, построенная для SoftBank на базе NVIDIA DGX B200 с InfiniBand NDR400 — занимает аж 17 позицию. Она же единственная пополнила первую десятку рейтинга HPCG с результатом 3760,55 Тфлопс, где заняла шестую позицию. Из необычных новинок можно выделить суперкомпьютер MAXIMUS-384 на 20 месте (114,5 Пфлопс), который объединил Intel Xeon Emerald Rapids и AMD Instinct MI300X. Впрочем, вторая во всём списке и уже не такая новая система с MI300X — IronMan — объединяет их с Sapphire Rapids.

Источник изображения: TOP500

От России в TOP500 попали пять суперкомпьютеров (три от Яндекса и два от Сбера), которые если и обновляли с момента последнего официальной заявки на вхождение в рейтинг, то вряд ли бы стали громко и публично об этом рассказывать. Зато у соседнего Казахстана есть сразу две машины. На 86 позиции с производительностью 20,48 Пфлпос находится Alem.Cloud, на 103 — AI-Farabium с 17,93 Пфлопс. Обе системы используют сочетание Xeon Emerald Rapids, NVIDIA H200 (SXM) и 400G-интерконнект, но первая получила Ethernet, а вторая — InfiniBand NDR.

В Green500 существенных изменений тоже не наблюдается. Ровно половину первой десятки занимают машины с NVIDIA GH200. В общей массе чипы NVIDIA тоже доминируют. При этом первая система без ускорителя занимает аж 105 строчку, и до 113 позиции это сплошь Fujitsu A64FX, лежащие в основе Fugaku. Всего TOP500 уже более половины машин оснащены ускорителями. Но от ожидаемого ранее уровня роста производительности весь рейтинг отстаёт на протяжении уже пяти лет. С другой стороны, и фокус сейчас сместился на ИИ, а новым кластерам некогда участвовать в ненужных для них рейтингах.

Компания Fujitsu поделилась информацией о суперкомпьютере следующего поколения FugakuNEXT (Fugaku Next), который создаётся совместно с японским Институтом физико-химических исследований (RIKEN). Проект реализуется при поддержке Министерства образования, культуры, спорта, науки и технологий Японии (MEXT).

FugakuNEXT придёт на смену вычислительному комплексу Fugaku, который в 2020 году стал самым высокопроизводительным суперкомпьютером в мире. В рейтинге ТОР500 от июня 2025 года эта НРС-система занимает седьмое место с FP64-быстродействием приблизительно 442 Пфлопс (теоретическая пиковая производительность достигает 537,21 Пфлопс). Разработку архитектуры FugakuNEXT планируется полностью завершить к середине 2028 года, после чего начнутся производство и монтаж суперкомпьютера. В эксплуатацию система будет введена не ранее середины 2030 года.

Известно, что в основу FugakuNEXT лягут Arm-процессоры Fujitsu MONAKA-X, при производстве которых предполагается использовать 1,4-нм технологию. Чипы получат до 144 вычислительных ядер. Кроме того, в состав машины войдут ИИ-ускорители NVIDIA, для связи которых с CPU планируется задействовать шину NVLink Fusion. Платформа также получит новые интерконнекты для горизонтального и вертикального масштабирования.

Источник изображений: Fujitsu

В материалах Fujitsu говорится, что FugakuNEXT получит в общей сложности свыше 3400 узлов CPU и GPU. Их объём памяти превысит 10 ПиБ (Пебибайт). Агрегированная пропускная способность памяти в случае CPU-блоков составит более 7 Пбайт/с, GPU-модулей — свыше 800 Пбайт/с против 163 Пбайт/с у нынешней системы Fugaku.

Кроме того, раскрываются ожидаемые показатели ИИ-быстродействия FugakuNEXT. У CPU-секции производительность превысит 48 Пфлопс в режиме FP64, 1,5 Эфлопс на операциях FP16/BF16 и 3 Эфлопс в режиме FP8. В случае GPU-раздела быстродействие FP64, FP16/BF16, FP8 и FP8 Sparse составит более 2,6 Эфлопс, 150 Эфлопс, 300 Эфлопс и 600 Эфлопс соответственно.

Базирующийся в Барселоне разработчик чипов OpenChip, который некоторые эксперты называют каталонской NVIDIA, и компания NEC объявили о следующем этапе сотрудничества, направленного на совместную разработку векторного процессора (VPU) нового поколения. Ранее компании выполнили технико-экономическое обоснование разработки следующего поколения векторных суперкомпьютеров Aurora с использованием аппаратного и программного стека OpenChip на базе RISC-V.

Как сообщается в пресс-релизе, на начальном этапе основное внимание уделялось оценке совместимости архитектуры Aurora от NEC с ускорителями OpenChip, определению логической структуры и начальной разработке программных компонентов. В результате исследования компании пришли к выводу о технической осуществимость проекта, так что теперь компании займутся совместной разработкой следующего поколения высокопроизводительных ускорителей, а также оптимизированного программного стека. Обе компании планируют запуск пилотных развёртываний у отдельных клиентов.

По словам старшего вице-президента NEC Сухуна Юна (Suhun Yun), сотрудничество NEC с OpenChip является поворотным моментом в стратегическом развитии NEC в направлении вычислительных архитектур следующего поколения. В свою очередь, OpenChip отметила, что сотрудничество направлено на достижение ряда ключевых преимуществ, в числе которых повышенная производительность критически важных рабочих нагрузок, обеспечение нового уровня вычислительной мощности для HPC, ИИ и ML, а также для таких научных приложений, как геномика и моделирование климата.

Источник изображения: NEC

В 2021 году NEC анонсировала векторные ускорителя SX-Aurora TSUBASA Vector Engine 2.0 (VE20), а в 2022 — доработанные VE30. Однако в 2023 году NEC фактически прекратила разработку новых решений в серии SX-Aurora в связи с появлением ускорителей AMD и NVIDIA, значительно превосходящих её наработки, так что обещанные VE40 и VE50 так и не появились на свет. При этом у NEC и ранее были длительные перерывы в разработке векторных ускорителей, а её суперкомпьютеры на их основе по-прежнему пользуются спросом в некоторых областях, в частности, в метеорологии и климатологии.

OpenChip разрабатывает SoC, использующую несколько UCIe-чиплетов, референсные проекты для аппаратных платформ, базовые комплекты разработчиков ПО и прикладные сервисы. Как сообщает ресурс HPCwire, среди других европейских стартапов, разрабатывающих решения на базе RISV-V есть:

• Axelera AI — разрабатывает чип для ИИ-инференса;
• Vybium — создаёт чип, способный конкурировать с GPU для ИИ ЦОД;
• Codasip — создаёт чип общего назначения для больших данных, ИИ и суперкомпьютеров, но сейчас находится в не лучшем состоянии;
• Semidynamics — разрабатывает настраиваемый чип для рабочих нагрузок HPC и ИИ;
• Quintarious — разрабатывает чип для автомобильной индустрии и промышленности.

За последние годы было поставлено более 10 млрд ядер с архитектурой RISC-V благодаря широкому внедрению архитектуры в микроконтроллерах и встраиваемых устройствах. За последнее время RISC-V стала потенциальной альтернативой проприетарным архитектурам, включая Arm и x86, в разработке ускорителей и HPC-платформ.

Компания Eviden, входящая в Atos Group, анонсировала конвергентную суперкомпьютерную платформу BullSequana XH3500 для ресурсоёмких нагрузок ИИ и HPC. Новинка сочетает передовые аппаратные решения с комплексной экосистемой ПО, обеспечивая возможность масштабирования «за пределы экзафлопсного уровня».

BullSequana XH3500 использует открытую модульную конструкцию. Такой подход позволяет свободно комбинировать блоки CPU, GPU и сетевые компоненты от различных производителей, адаптируя конфигурации под определённые потребности. При этом устраняется зависимость от какого-либо конкретного поставщика оборудования, что обеспечивает полную технологическую свободу.

По заявлениям Eviden, платформа BullSequana XH3500 по сравнению с системой предыдущего поколения позволяет добиться повышения электрической мощности более чем на 80 % в расчёте на 1 м² и увеличения эффективности охлаждения на 30 % в расчёт на 1 кВт. Это даёт возможность удовлетворить растущие потребности в вычислительных ресурсах без необходимости расширения площадей в дата-центрах.

Габариты стойки BullSequana XH3500 без модуля ультраконденсатора составляют 2270 × 900 × 1457 мм. Мощность AC достигает 284 кВт (с одной помпой). Задействовано на 100 % безвентиляторное прямое жидкостное охлаждение (DLC) пятого поколения с возможностью использования горячей воды с температурой до 40 °C. Подсистемы питания и охлаждения выполнены по схеме с резервированием N+1. Доступны 38 универсальных слотов 1U.

Источник изображения: Eviden

Для платформы BullSequana XH3500 разработаны узлы BullSequana XH3515B и BullSequana AI1242. Первый соответствует типоразмеру 1U: это одноузловое изделие оборудовано двумя чипами NVIDIA Grace CPU и четырьмя ускорителями NVIDIA Blackwell B200. Возможна установка до девяти NVMe SSD в форм-факторе E1.S. Говорится о поддержке четырёх сетевых устройств Eviden BXI V3 или InfiniBand NDR/XDR.

В свою очередь, сервер BullSequana AI1242 имеет исполнение 2U. Данное решение несёт на борту два процессора AMD EPYC Turin и GPU-ускоритель AMD Instinct MI355X. Реализована поддержка восьми устройств Eviden BXI V3 или InfiniBand NDR/XDR, а также четырёх накопителей E1.S NVMe SSD.

В конце октября стартап NextSilicon объявил о выходе Maverick-2 — интеллектуального ускорителя вычислений (Intelligent Compute Accelerator, ICA), анонсированного в прошлом году. Чип уже используется в Сандийских национальных лабораториях (SNL) Министерства энергетики США (DOE) в составе суперкомпьютера Vanguard-II, а также рядом клиентов. Как утверждает глава NextSilicon Элад Раз (Elad Raz), компании в сфере научных вычислений и HPC сталкиваются с проблемой ограниченных возможностей CPU и GPU, из-за чего приходится идти на компромиссы, но архитектура Maverick решает эту проблему.

По словам NextSilicon, нынешние массовые CPU «скованы» архитектурой фон Неймана 80-летней давности, в которой значительная часть отведена вспомогательной логике, включая предсказание ветвлений, внеочередное исполнение и т.д., а не собственно исполнительным устройствам. В свою очередь, GPU обеспечивают более высокую параллельную производительность, но для эффективного использования ускорителей требуются специализированные среды разработки (CUDA), управление сложными иерархиями памяти, когерентностью кешей и т.п. А ASIC, созданные для конкретных ИИ-задач, обеспечивают высокую производительность и эффективность, но их разработка требует больших затрат.

Источник изображения: NextSilicon

NextSilicon предлагает заменить эти решения чипом с управлением потоками данных (dataflow), который можно перенастраивать во время выполнения задач для устранения узких мест кода, и у которого нет ограничений, присущих CPU и GPU. «В ресурсоёмких приложениях большую часть времени выполняется лишь небольшая часть кода, — рассказал Раз. — Мы разработали интеллектуальный программный алгоритм, который непрерывно отслеживает работу приложения. Он точно определяет, какой путь кода выполняется чаще всего, и перенастраивает чип для ускорения именно этих путей. И всё это мы делаем во время исполнения кода и за наносекунды». FPGA тоже можно перепрограммировать, но для этого нужен цикл перезагрузки.

Источник изображений здесь и далее: ServeTheHome/NextSilicon

Аппаратная часть Maverick представляет собой реконфигурируемую структуру ALU, которой отведена большая часть «кремния». которую можно быстро перенастраивать во время выполнения кода. Это означает больше вычислений за такт (и на Ватт), при условии, что данные находятся в нужном месте в нужное время. Алгоритм анализирует код на наличие узких мест и соответствующим образом настраивает чип во время выполнения программы. Программно-определяемая архитектура управления потоками данных позволяет достичь производительности и эффективности, близких к ASIC, не привязываясь к конкретному приложению и сохраняя гибкость алгоритмов, утверждает NextSilicon.

В архитектуре NextSilicon вычислительные блоки (CB) подключены к шине памяти для получения данных, которые временно хранятся в станции резервирования (RS). Диспетчер определяет время запуска вычислительного блока. (RS и диспетчер аналогичны регистрам в процессоре.) Точки входа в память (MEP-блоки) обрабатывают операции доступа к памяти, генерируя запросы к шине, а по завершении направляют ответ в RS. MMU и TLB-кеш занимаются трансляцией адресов (при необходимости). Всё остальное пространство CB занято ALU, который в первом приближении и можно считать «инструкциями». Компания не уточняет, сколько именно CB содержится в чипе, но на фото кристалла их 224.

Из ALU компилятор NextSilicon формирует т.н. Mill-ядра (Mill Core) в рамках CB, фактически представляющие собой граф связанных между собой операций, которые и выполняются ALU — появление данных на входе ALU срабатывает как триггер, ALU отрабатывает свою единственную назначенную операцию и передаёт результат следующему ALU, тот следующему и т.д. до конца графа. Особенностью чипа является способность в ходе исполнения по необходимости автоматически реплицировать и оптимально размещать Mill-ядра внутри одного CB, и между несколькими CB. Пришло больше данных, которые можно параллельно обработать — будет больше Mill-ядер. Но касается это только наиболее «горячих» участков.

Илан Таяри (Ilan Tayari), соучредитель и вице-президент по архитектуре NextSilicon, назвал критически важным, что платформа может запускать любой код «из коробки», будь то код, написанный для CPU и GPU или ИИ-моделей. Будь то C++, Fortran, Python, CUDA, ROCm, OneAPI или даже ИИ-фреймворки, компилятор NextSilicon разделяет код на части, преобразуя их в промежуточное представление для реконфигурируемого оборудования. «Это не ограничивается тем, что существует сегодня, — сказал Таяри. — Для исследователей в сфере ИИ этот метод открывает новые захватывающие возможности. Вы получаете ускорение независимо от того, что использует ваша модель… экзотические функции активации, комплексные числа или новые математические операции: всё ускоряется сразу из коробки».

Во время выполнения приложения оперативная телеметрия на чипе непрерывно оптимизирует его. Например, в случае частого взаимодействия вычислительных подблоков граф перестраивается, чтобы приблизить их друг к другу или, например, переключиться с векторной на матричную обработку. При наличии узкого места они дублируются для обеспечения параллелизма. Это происходит автоматически, без вмешательства разработчика, в отличие, например, от VLIW-подхода.

Maverick-2 выпускается по 5-нм техпроцессу TSMC в однокристальной и двухкристальной конфигурациях, работающих на частоте 1,5 ГГц. Однокристальная модель с энергопотреблением 400 Вт разработана для карт PCIe 5.0 x16, а двухкристальная модель с энергопотреблением 750 Вт — для OAM-модулей. Однокристальный вариант с воздушным охлаждением включает 32 управляющих ядра RISC-V, 96 Гбайт HBM3E, кеш 128 Мбайт и один порт 100GbE. Двухкристальный вариант OAM с жидкостным охлаждением содержит 64 управляющих ядра RISC-V, 192 Гбайт HBM3E, кеш 256 Мбайт и два интерфейса 100GbE.

Следует отметить, что указаны максимальные значения TDP, и, как пишет ServeTheHome, ожидается, что при многих рабочих нагрузках они будут ниже. NextSilicon заявляет о возможности достижения 600 Гфлопс при потреблении 750 Вт (примерно вдвое меньше, чем у конкурентов) в бенчмарке HPCG, что составляет 4,8 Тфлопс при потреблении 6 кВт для UBB. Компания протестировала как однокристальную, так и двухкристальную версии Maverick2. В тесте STREAM пропускная способность чипа составила 5,2 Тбайт/с, в бенчмарке GUPS чип достиг 32,6 GUPS при потреблении 460 Вт, что в 22 раза быстрее, чем у CPU, и почти в шесть раз быстрее, чем у GPU для таких приложений как СУБД, агентное принятие ИИ-решений в режиме реального времени и ИИ-инференс на основе разрозненных данных.

В тесте Google PageRank (PR) чип показал результат 40 Гигастраниц/с, что в 10 раз выше, чем у ведущих GPU, при вдвое меньшем энергопотреблении. Компания отметила, что при больших размерах графов (более 25 Гбайт) ведущие GPU не смогли полностью пройти тест, в то время как Maverick-2 справился с ними без труда, продемонстрировав критическую потребность в адаптивных архитектурах, способных справиться со сложными рабочими нагрузками, лежащими в основе современных ИИ-систем, социальной аналитики и сетевого интеллекта.

«[Эти результаты были] достигнуты с использованием существующего, немодифицированного кода приложения», — подчеркнул Эяль Нагар (Eyal Nagar), соучредитель и вице-президент по исследованиям и разработкам NextSilicon. «Нашим конкурентам требуются специализированные команды для модификации кода, BIOS, прошивок, ОС и параметров, чтобы достичь заявленных бенчмарков. NextSilicon обеспечивает превосходные результаты, используя уже готовое ПО», — добавил он.

NextSilicon также представила тестовый кристалл для процессора корпоративного уровня на базе ядер RISC-V, который компания планирует использовать в качестве хост-процессора в ускорителе следующего поколения Maverick-3. Процессор Arbel, разработанный с нуля, с шириной конвейера в 10 команд представляет собой эволюцию более компактных ядер RISC-V на базе Maverick-2, обрабатывающих последовательный код. По словам компании, ядра имеют производительность ядер на уровне AMD Zen 5 или Intel Lion Cove.

NextSilicon сообщила, что Arbel обеспечивает прорывную производительность благодаря четырём ключевым архитектурным инновациям:

• Массивный конвейер инструкций шириной 10 команд и буфером переупорядочения на 480 записей, позволяющий Arbel сразу «увидеть» больше проблем и максимально использовать ресурсы ядра.
• Частота ядра 2,5 ГГц обеспечивает высокую производительность в однопоточном режиме при сохранении энергоэффективности.
• Широкий исполнительный блок, поддерживающий выполнение 16 скалярных инструкций параллельно, а также четыре интегрированных 128-бит векторных блока для «исключительной» производительности при параллельной обработке данных.
• Сложная подсистема памяти с L1-кешем 64 Кбайт, L2-кешем 1 Мбайт и большим общим кэшем L3 (2 Мбайт на ядро) обеспечивает близость данных и непрерывную подачу данных на ядра, устраняя узкие места в пропускной способности памяти и задержках, которые сдерживают работу современных приложений.
• Современный алгоритм предсказания ветвлений TAGE обеспечивает более быстрое и точное принятие решений с меньшим количеством неверных предсказаний и меньшим количеством ненужной работы.

«Это настоящий кремний, созданный по 5-нм техпроцессу TSMC — наша собственная запатентованная интеллектуальная собственность, а не лицензированная или заимствованная. Создан инженерами NextSilicon для воплощения видения будущего NextSilicon», — заявил Элад Раз.

По данным компании, флагманский ускоритель Maverick2, помимо SNL, уже используется «десятками» заказчиков. Его массовые поставки начнутся в начале 2026 года, чтобы обеспечить значительный портфель заказов. NextSilicon сотрудничает с различными организациями, от Министерства энергетики США до ведущих научно-исследовательских институтов, а также коммерческих клиентов в сфере финансовых услуг, энергетики, производства и биологических наук. Программы раннего внедрения для новых клиентов уже доступны через партнёров Penguin Solutions и Dell Technologies.

Ускоритель следующего поколения NextSilicon Maverick3 будет поддерживать вычисления с пониженной точностью для ИИ-задач и, как ожидается, появится в продаже в 2027 году, пишет EE Times.

АНО «Национальный суперкомпьютерный форум», Институт программных систем имени А.К. Айламазяна РАН и Национальная суперкомпьютерная технологическая платформа проводят 25 ноября — 28 ноября 2025 г. Четырнадцатый Национальный суперкомпьютерный форум (НСКФ-2025). Все мероприятия форума посвящены состоянию и перспективам развития национальной суперкомпьютерной отрасли, вопросам создания и практики применения суперкомпьютерных, грид- и облачных технологий.

Форум состоится в г. Переславле-Залесском, в ИПС имени А.К. Айламазяна РАН, запланированы научно-практическая конференция, выставка, тренинги, онлайн пресс-конференция, круглые столы (совещания), а также неформальное общение участников.

Источник изображения: НСКФ-2025

На выставке планируется представить продукцию и технические достижения отечественных производителей. Научная конференция включит в себя представителей большинства ведущих научных центров, а на семинарах и тренингах участники смогут узнать основные приёмы и тонкости работы c новейшими разработками. В рамках форума также состоится онлайн пресс-конференция по наиболее ярким текущим событиям отечественной суперкомпьютерной отрасли.

НСКФ-2025 предусмотрен планом работы Национальной суперкомпьютерной технологической платформы на 2025 год.

Сайт мероприятия: https://2025.nscf.ru/.

Подробная информация о форуме доступна в разделе «Информационные материалы».

Зарегистрироваться для участия можно по адресу: https://2025.nscf.ru/kabinet-uchastnika/.

NVIDIA объявила о сотрудничестве с национальными лабораториями Министерства энергетики США (DoE) и ведущими компаниями с целью развития ИИ-инфраструктуры страны, в рамках которого будет построено семь новых суперкомпьютеров в Аргоннской (ANL) и Лос-Аламосской (LANL) национальных лабораториях.

На первом этапе проекта NVIDIA и Oracle совместно построят в Аргоннской национальной лаборатории (ANL) два новых суперкомпьютера Equinox и Solstice с суммарной ИИ-производительность 2,2 Зфлопс. Также ANL планирует запустить ещё три новые ИИ-системы на базе технологий NVIDIA: Tara, Minerva и Janus. Не вдаваясь в подробности по поводу спецификаций систем, руководство лаборатории заявило, что суперкомпьютеры призваны расширить доступ исследователям в сфере ИИ из других центров по всей стране.

Лос-Аламосская национальная лаборатория (LANL) получит ИИ-системы Mission и Vision нового поколения, которые будут разработаны и поставлены компанией HPE. Уже известно, что они будут базироваться на платформе NVIDIA Vera Rubin с сетевой фабрикой Quantum‑X800 InfiniBand. Как сообщает NVIDIA, система Vision основана на достижениях суперкомпьютера Venado, созданного для несекретных исследований. Как уточнили в лаборатории, Vision будет использоваться для несекретных задач в области национальной безопасности, материаловедения и ядерной науки, энергетического моделирования и биомедицинских исследований, сообщили в лаборатории, пишет The Register.

Источник изображения: NVIDIA

Mission — пятая система ATS5 (Advanced Technology System) в рамках программы усовершенствованного моделирования и вычислений (Advanced Simulation and Computing) Национального управления ядерной безопасности США (The National Nuclear Security Administration, NNSA), поддерживаемой LANL. Система предназначена для запуска секретных приложений, её ввод в эксплуатацию состоится в конце 2027 года. Vera Rubin в сочетании с Quantum‑X800 позволит учёным проводить сложное моделирование в области материаловедения, моделирования климата и квантовых вычислений. «Использование такого уровня вычислительной производительности критически важно для решения некоторых из самых сложных научных задач и задач национальной безопасности», — заявил Том Мейсон (Thom Mason), директор LANL.

Компания NVIDIA анонсировала NVQLink — открытую системную архитектуру, предназначенную для тесной интеграции графических (GPU) и квантовых (QPU) процессоров с целью создания гибридных вычислительных платформ.

В разработке интерконнекта NVQLink приняли участие Брукхейвенская национальная лаборатория (BNL), Национальная ускорительная лаборатория им. Ферми (Fermilab), Национальная лаборатория имени Лоуренса в Беркли (LBNL), Лос-Аламосская национальная лаборатория (LANL), Национальная лаборатория Ок-Ридж (ORNL), Национальные лаборатории Сандия (SNL) и Тихоокеанская северо-западная национальная лаборатория (PNNL), которые принадлежат Министерству энергетики США (DoE). Кроме того, были вовлечены специалисты Линкольнской лаборатории Массачусетского технологического института (MIT Lincoln Laboratory).

Источник изображения: NVIDIA

Отмечается, что NVQLink обеспечивает открытый подход к квантовой интеграции. Максимальная пропускная способность в системах GPU — QPU заявлена в 400 Гбит/с, тогда как минимальная задержка (FPGA-GPU-FPGA) составляет менее 4 мкс. Интерконнект может применяться в составе ИИ-платформ, обладающих производительностью до 40 Пфлопс (FP4). Решение NVQLink оптимизировано для крупномасштабных квантовых вычислений в реальном времени.

В целом, NVQLink обеспечивает возможность непосредственного взаимодействия QPU разных типов и систем управления квантовым оборудованием с ИИ-суперкомпьютерами. Технология предоставляет готовое унифицированное решение для преодоления ключевых проблем интеграции, с которыми сталкиваются исследователи в области квантовых вычислений при масштабировании своих систем. Разработчики могут получить доступ к NVQLink благодаря интеграции с программной платформой NVIDIA CUDA-Q.

В число партнёров, вносящих вклад в NVQLink, входят разработчики квантового оборудования Alice & Bob, Anyon Computing, Atom Computing, Diraq, Infleqtion, IonQ, IQM Quantum Computers, ORCA Computing, Oxford Quantum Circuits, Pasqal, Quandela, Quantinuum, Quantum Circuits, Quantum Machines, Quantum Motion, QuEra, Rigetti, SEEQC и Silicon Quantum Computing, а также разработчики квантовых систем управления, включая Keysight Technologies, Quantum Machines, Qblox, QubiC и Zurich Instruments.

Министерство энергетики США (DOE) заключило с AMD контракт стоимостью $1 млрд с целью строительства двух суперкомпьютеров HPE для решения масштабных научных задач в области ядерной энергетики, здравоохранения и национальной безопасности.

Источник изображений: HPE

Министр энергетики Крис Райт (Chris Wright) сообщил агентству Reuters, что создание HPC-систем даст мощный импульс развитию ядерной и термоядерной энергетики, оборонных технологий и национальной безопасности, а также разработке лекарственных препаратов. Учёные и компании пытаются воспроизвести термоядерный синтез, который, в том числе, подпитывает солнечную энергию. «Мы добились значительного прогресса, но плазма нестабильна, и нам необходимо воссоздать центр Солнца на Земле», — заявил Райт.

Он выразил уверенность, что ИИ-системы позволят открыть практические пути для использования энергии термоядерного синтеза в ближайшие два-три года, а также помогут управлять ядерным арсеналом США и ускорить разработку лекарств, моделируя способы лечения рака вплоть до молекулярного уровня. «Я надеюсь, что в ближайшие пять-восемь лет мы превратим большинство видов рака, многие из которых сегодня являются смертным приговором, в контролируемые состояния», — сказал Райт.

Первым планируется запустить в эксплуатацию в течение следующих шести месяцев суперкомпьютер Lux с облачным доступом. Он будет основан на узлах HPE ProLiant Compute XD685 с СЖО, которые объединяют ИИ-ускорителях Instinct MI355X, CPU AMD EPYC, а также DPU Pensando. Система разработана AMD совместно с HPE, Oracle (OCI) и Ок-Риджской национальной лабораторией (ORNL). Глава AMD Лизу Су (Lisa Su) сообщила, что запуск Lux будет самым быстрым развёртыванием суперкомпьютера таких размеров в её практике. «Именно такой скорости и гибкости мы хотели бы добиться для программ США в области ИИ искусственного интеллекта», — сказала она. По словам директора ORNL, Lux будет обладать примерно в три раза большей вычислительной мощностью по сравнению с существующими системами.

Второй, более продвинутый суперкомпьютер под названием Discovery станет преемником экзафлопсной машины Frontier в ORNL и будет практически на порядок быстрее её. Его разработкой занимаются ORNL, HPE и AMD. Discovery будет основан на платформе HPE Cray Supercomputing GX5000, поддерживающей до 25 кВт на узел и охлаждение водой с температорой +40 °C. Узлы получат процессоры AMD EPYC Venice, которые, как ожидается, появятся во II половине 2026 года, а также специализированные ускорители Instinct MI430X с полноценной поддержкой FP64-вычислений — они также должны появиться в следующем году. Для интерконнекта будет задействован HPE Slingshot следующего поколения, сроки выхода которого не называются.

Discovery получит новейшую СХД Cray SC Storage Systems K3000 с объектным хранилищем DAOS, которое дополнит имеющуюся СХД на базе Cray SC Storage Systems E2000 с Lustre. Ранее HPE наняла инженеров, занимавшихся разработкой DAOS в Intel, и включила их в свою команду по работе над СХД. По словам HPE, K3000 предложит до 75 млн IOPS на стойку. HPE не раскрывает, сколько узлов, процессоров и ускорителей будет использоваться в Discovery, а также какой объём памяти будет у системы. Ожидается, что Discovery будет поставлен в 2028 году и готов к эксплуатации в 2029 году. Оценочная стоимость системы — $500 млн.

Министерство энергетики США разместит суперкомпьютеры, компании предоставят оборудование и средства на капитальные затраты, а вычислительные мощности будут распределены между обеими сторонами, сообщил представитель министерства. Он отметил, что эти суперкомпьютеры на базе чипов AMD станут первыми в ряду подобных партнёрств министерства с частными компаниями в стране. По аналогичной схеме будет финансироваться создание ИИ-суперкомпьютера Solstice.