AMD и IBM анонсировали разработку нового поколения вычислительных архитектур, в основе которых лежат квантовые компьютеры и HPC-системы. Речь идёт о т.н. «квантово-центричных супервычислениях», сообщает пресс-служба AMD. Команды намерены продемонстрировать первые результаты до конца текущего года.

Компании сотрудничают над разработкой масштабируемых, open source платформ, способствующих переосмыслению будущего вычислений с использованием лидерства IBM в сфере квантовых компьютеров и ПО для них, а также ведущей роли AMD в сфере HPC и ИИ-ускорителей. По словам главы IBM Арвинда Кришны (Arvind Krishna), квантовые вычисления со временем позволят «симулировать» реальный мир и представлять информацию принципиально новым способом. Комбинация технологий IBM и AMD позволят построить мощную гибридную модель, оставляющую позади традиционные вычисления.

В новой архитектуре квантовые компьютеры будут работать в тандеме с HPC-кластерами и ИИ-инфраструктурой с использованием CPU, ИИ-ускорителей и прочих вычислительных модулей. При таком гибридном подходе различные части задачи решаются оптимальным для них типом оборудования. Например, в будущем квантовые компьютеры смогут моделировать поведение атомов и молекул, а классические ИИ-суперкомпьютеры — анализировать большие массивы данных. Вместе эти технологии смогут решать реальные задачи в беспрецедентном масштабе и с беспрецедентной скоростью, говорят компании.

Источник изображения: Yue WU/unsplash.com

Компании изучают способы интеграции CPU, FPGA и ИИ-ускорителей AMD с квантовыми компьютерами IBM для совместного ускорения выполнения принципиально новых алгоритмов. Ключевым планом сотрудничества является разработка систем коррекции ошибок, что является важнейшим шагом на пути к созданию отказоустойчивых квантовых компьютеров, которые IBM планирует выпустить к 2030 году. Также компании планируют изучить, как именно open source решения вроде Qiskit могли бы выступить катализаторами развития и внедрения новых алгоритмов, использующих квантово-центричные супервычисления.

IBM уже начала работать в направлении интеграции квантовых и традиционных систем. Недавно она заключила соглашение с японским НИИ RIKEN о подключении своего модульного квантового компьютера IBM Quantum System Two к одному из самых быстрых суперкомпьютеров мира Fugaku. Суперкомпьютеры Frontier в Ок-Риджской национальной лаборатории (ORNL) и El Capitan в Ливерморской национальной лаборатории (LLNL) полагаются на CPU и ускорители AMD. Другими словами, на чипах AMD работают два из быстрейших суперкомпьютеров из мирового рейтинга TOP500.

В начале этого десятилетия созданный в Японии суперкомпьютер Fugaku пару лет удерживался на верхней строчке в рейтинге мощнейших систем мира TOP500, он и сейчас занимает в нём седьмое место. В попытке технологического реванша японский исследовательский институт RIKEN доверился компании NVIDIA, которая поможет Fujitsu создать суперкомпьютер Fugaku NEXT.

Помимо Arm-процессоров Fujitsu MONAKA-X, в основу нового японского суперкомпьютера лягут и ускорители NVIDIA, хотя изначально планировалось обойтись без них. NVIDIA будет принимать непосредственное участие в интеграции своих компонентов в суперкомпьютерную систему, создаваемую японскими партнёрами.

По меньшей мере, скоростные интерфейсы, которыми располагает NVIDIA, пригодятся для обеспечения быстрого канала передачи информации между CPU и ускорителями. Сама NVIDIA обтекаемо говорит, что для этого можно задействовать шину NVLink Fusion. С ускорителями AMD, по-видимому, эти процессоры будут общаться более традиционно, т.е. по шине PCIe.

Источник изображений: Fujitsu

Кроме того, NVIDIA собирается применить в составе данной системы передовые типы памяти. Применяемые при создании FugakuNEXT решения, по мнению представителей NVIDIA, смогут стать типовыми для всей отрасли в дальнейшем. Подчёркивается, что будущая платформа станет не просто техническим апгрейдом, а инвестицией в будущее страны.

Сама архитектура системы не уточняется, поэтому сложно судить, насколько активно японские разработчики будут использовать ускорители NVIDIA, и к какому поколению они будут относиться. Создатели ставят перед собой амбициозные цели — FugakuNEXT должна стать первой системой «зетта-масштаба». Своего предшественника она должна превзойти более чем в пять раз, обеспечив быстродействие на уровне 600 Эфлопс (FP8).

На уровне приложений прирос быстродействия может быть стократным, отмечают создатели. Новый суперкомпьютер сможет применяться для обучения больших языковых моделей. Впрочем, в строй он будет введён лишь к 2030 году, а Fujitsu ещё только предстоит выпустить свои процессоры MONAKA-X для этой системы.

Китайская компания Inspur Information представила передовую систему двухфазного жидкостного охлаждения для ИИ-платформ следующего поколения, таких как суперускоритель Metabrain SD200. Решение может использоваться для отвода тепла от серверных стоек мегаваттного класса.

Inspur отмечает, что из-за стремительного развития ИИ наблюдается тенденция к повышению плотности вычислений. Это приводит к быстрому увеличению энергопотребления стоек с серверным оборудованием. Различные компании, такие как Aligned, JetCool и CyrusOne, разрабатывают решения для стоек мощностью 300 кВт, тогда как крупные ЦОД-операторы и гиперскейлеры готовятся к появлению мегаваттных установок. В таких условиях возможностей стандартных систем охлаждения становится недостаточно.

Источник изображения: Inspur

Двухфазная СЖО Inspur способна охлаждать кристаллы мощностью более 3000 Вт, тогда как показатель теплосъёма превышает 250 Вт на квадратный 1 см². Благодаря изоляции хладагента предотвращается коррозия, что сводит к минимуму риск коротких замыканий, снижает износ и отказы компонентов, говорит компания. Ключевыми преимуществами новой СЖО названы надёжность и долговечность, отсутствие утечек, простота эксплуатации, безопасная работа IT-оборудования, а также уменьшение общей стоимости владения по сравнению с другими аналогичными решениями.

При разработке системы специалистам Inspur Information удалось преодолеть узкие места управления температурой и давлением фазового перехода, а также решить проблемы дисбаланса потока и перегрева во время скачков нагрузки: утверждается, что в конфигурации с 200 чипами отклонение распределения потока составляет менее 10 %, а разница температур — менее 2 °C. Применяется специально разработанный хладагент низкого давления, который безопасен для окружающей среды. Несмотря на отсутствие риска утечки, рабочее давление системы составляет менее 1 МПа.

Tesla распускает команду, стоявшую за суперкомпьютером Dojo, сообщает TechCrunch со ссылкой на Bloomberg. Как сообщают анонимные источники, глава проекта Питер Бэннон (Peter Bannon) покидает компанию, а оставшихся участников команды переведут на работу с другими вычислительными проектами Tesla.

О закрытии Dojo стало известно после ухода из Tesla порядка 20 сотрудников, основавших собственный ИИ-стартап DensityAI, который займётся разработкой чипов, аппаратного и программного обеспечения для ИИ ЦОД, связанных с робототехникой, ИИ-агентами и автомобильными приложениями. DensityAI основана бывшим руководителем Dojo Ганешем Венкатарамананом (Ganesh Venkataramanan), причём в не самый удачный для Tesla момент, поскольку глава компании Илон Маск (Elon Musk) ранее настоял на том, чтобы акционеры рассматривали компанию как бизнес, занимающийся ИИ и робототехникой.

Решение о закрытии Dojo стало значительным изменением стратегии. Ранее Маск утверждал, что суперкомпьютер станет краеугольным камнем для удовлетворения амбиций компании в сфере ИИ и основная цель — добиться полной автономии машин благодаря способности Dojo обрабатывать огромные массивы видеоданных. В 2023 году Morgan Stanley посчитал, что Dojo может поднять капитализацию Tesla на $500 млрд за счёт новых источников дохода — проектов роботакси и программных сервисов.

Источник изображения: Tesla

В 2024 году Маск сообщил, что команда Tesla, занятая искусственным интеллектом, «удвоит ставку» на Dojo перед презентацией роботакси. Тем не менее разговоры о Dojo уже в августе того же года постепенно сошли на нет, когда Маск начал продвигать ИИ-кластер Cortex (на базе ускорителей NVIDIA) при штаб-квартире Tesla в Остине (Техас).

Проект Dojo включал в себя как суперкомпьютер, так и предполагал собственное производство ИИ-ускорителей. Ещё в 2021 году Tesla во время официального анонса Dojo представила чип D1, который должен был бы использоваться совместно с ускорителями NVIDIA для обеспечения работы Dojo. Также сообщалось, что ведутся работы над чипом D2, в котором будут устранены недостатки предшественника.

По данным источников Bloomberg, теперь Tesla намерена сделать ставку преимущественно на NVIDIA, а также других сторонних партнёров вроде AMD, а Samsung будет выпускать чипы на заказ. В прошлом месяце с Samsung подписан контракт на выпуск инференс-чипов AI6, которые будут работать как с автопилотами Tesla, так и использоваться в роботах Optimus и дата-центрах. Ранее Маск намекнул, что в случае с Dojo 3 (D3) и инференс-чипом AI6, речь, возможно, будет идти о едином чипе.

Недавно совет директоров Tesla предложил Маску пакет акций на $29 млрд, чтобы тот оставался в Tesla и продвигал ИИ-разработки компании, вместо того чтобы отвлекаться на другие бизнесы.

Участники проекта Barcelona Zettascale Laboratory (BZL), координируемого Барселонским суперкомпьютерным центром (BSC) в Испании, по сообщению ресурса EETimes, достигли фазы Tape-out в рамках разработки европейских процессоров Cinco Ranch на открытой архитектуре RISC-V.

Tape-out — это финальная стадия проектирования интегральных схем или печатных плат перед их отправкой в производство. Данный процесс предполагает перенос цифрового макета чипа на фотошаблон для последующего изготовления. Производством изделий займётся предприятие Intel Foundry с применением техпроцесса Intel 3.

Cinco Ranch представляет собой пятое поколение чипов серии Lagarto. По сути, это «система на кристалле» (SoC) промышленного класса с высокой энергетической эффективностью. Конструкция чипа включает три отдельных специализированных ядра, каждое из которых оптимизировано под определённые вычислительные задачи. В частности, присутствует ядро Sargantana (RV64G) с однопоточным выполнением инструкций по порядку. Кроме того, имеется двухпоточное ядро Lagarto Ka с внеочередным исполнением машинных инструкций. Довершает картину высокопроизводительное 6-поточное ядро Lagarto Ox (RV64GC) с внеочередным исполнением инструкций. Нужное ядро выбирается в момент загрузки системы.

Источник изображения: BSC

Решение Cinco Ranch содержит 16-канальный векторный блок Vitruvius++ VPU и трёхуровневую систему кеша. Реализована поддержка памяти DDR5 и интерфейса PCIe 3.0. Площадь чипа составляет 16 мм².

Главной целью проекта BZL является разработка суверенных суперкомпьютерных технологий в Европе. Предполагается, что создаваемые чипы найдут применение в различных областях, включая НРС-платформы, автономные транспортные средства, системы ИИ и пр. После всестороннего тестирования чипов Cinco Ranch будет освоено их массовое производство.

В Великобритании официально введён в эксплуатацию суперкомпьютер Isambard-AI: это самый мощный в стране вычислительный комплекс, ориентированный на задачи ИИ. В июньском рейтинге TOP500 машина занимает 11-е место, а в списке наиболее энергоэффективных систем Green500 — четвёртую позицию.

Суперкомпьютер назван в честь британского инженера Изамбарда Кингдома Брюнеля (Isambard Kingdom Brunel), внёсшего значимый вклад в Промышленную революцию. Проект реализован при участии компаний NVIDIA и HPE, Бристольского университета (University of Bristol) и других организаций. Создание Isambard-AI обошлось примерно в £225 млн ($302 млн).

В основу комплекса положена платформа HPE Cray EX с интерконнектом Slingshot 11. Задействованы 5448 суперчипов NVIDIA GH200 Grace Hopper, которые объединяют 72-ядерный Arm-процессор NVIDIA Grace и ускоритель NVIDIA H200. Применена СХД Cray ClusterStor E1000 вместимостью 25 Пбайт. Питание полностью обеспечивается от источников энергии с нулевыми выбросами углерода. Избыточное тепло может использоваться для обогрева близлежащих зданий. Развёрнута система прямого жидкостного охлаждения HPE.

Источник изображений: NVIDIA

В тесте Linpack комплекс Isambard-AI демонстрирует FP64-быстродействие на уровне 216,5 Пфлопс, тогда как теоретический пиковый показатель составляет 278,58 Пфлопс. Производительность при решении ИИ-задач достигает 21 Эфлопс (FP8). Как отмечается, Isambard-AI более чем в 10 раз превосходит по скорости второй по быстродействию суперкомпьютер в Великобритании и предоставляет больше вычислительной мощности, чем все остальные НРС-машины страны вместе взятые.

Новый комплекс будет применяться для решения наиболее сложных и ресурсоёмких задач, таких как разработка передовых лекарственных препаратов, моделирование климата, материаловедение, большие языковые модели (LLM) и др. Доступ к ресурсам Isambard-AI регулируется Министерством науки, инноваций и технологий и Департаментом исследований и инноваций Великобритании.

В Аргоннской национальной лаборатории (ANL) Министерства энергетики США (DOE) в Иллинойсе состоялась церемония торжественного разрезания ленты в честь официального запуска суперкомпьютера Aurora экзафлопсного класса. В мероприятии приняли участие руководители и исследователи Intel, HPE и DOE. Церемония была скорее формальностью, поскольку Aurora стала доступна исследователям со всего мира в начале текущего года.

Aurora является одним из трёх суперкомпьютеров DOE с производительностью более 1 Эфлопс. Наряду с El Capitan в Ливерморской национальной лаборатории имени Лоуренса (LLNL) и Frontier в Национальной лаборатории Оук-Ридж (ORNL) эти НРС-комплексы занимают первые три места как в списке TOP500 самых быстрых суперкомпьютеров мира, так и в бенчмарке HPL-MxP для оценки производительности ИИ.

У суперкомпьютера непростая судьба. Анонс машины состоялся в 2015 году — система с FP64-производительностью на уровне 180 Пфлопс по плану должна была заработать в 2018 году. Однако планы неоднократно корректировались, а проект в конце концов был кардинально пересмотрен. Первые тестовые кластеры системы заработали более двух лет назад, а частично запущенная система попала в TOP500 в конце 2023 года. Целиком она заработала в 2024 году.

Источник изображения: ANL / Intel

В проекте по созданию Aurora принимали участие Intel и HPE. Машина построена на платформе HPE Cray EX — Intel Exascale Compute Blade: задействованы процессоры Intel Xeon CPU Max и ускорители Intel Data Center GPU Max, объединённые интерконнектом HPE Slingshot. В общей сложности применяются 63 744 ускорителей, что делает Aurora одним из крупнейших в мире суперкомпьютеров на базе GPU.

Источник изображения: ANL / Intel

Установлена ОС SUSE Linux Enterprise Server 15 SP4. Производительность в тесте Linpack составляет 1,012 Эфлопс, а теоретический пиковый показатель достигает 1,980 Эфлопс. НРС-комплекс занимает площадь около 930 м². Развёрнута современная инфраструктура жидкостного охлаждения. Общая протяжённость соединений превышает 480 км, а количество конечных точек сети достигает 85 тыс.

Aurora останется по-своему уникальным суперкомпьютером: CPU с HBM на борту больше не планируются, от Ponte Vecchio компания отказалась в пользу Habana Gaudi и Falcon Shores. Но и последние на рынок не попадут, а будут использоваться для внутренних тестов и обкатки технологий. На смену им должны прийти Jaguar Shores, но точных дат Intel не называет.

Вычислительные мощности Aurora, как отмечается, помогают в решении сложнейших задач в самых разных областях. В биологии и медицине исследователи используют ИИ-возможности суперкомпьютера для прогнозирования эволюции вирусов, улучшения методов лечения рака и картирования нейронных связей в мозге. В аэрокосмической сфере Aurora используется для создания двигательных установок нового поколения и моделирования аэродинамических процессов. Комплекс играет важную роль в развитии технологий термоядерной энергетики, квантовых вычислений и пр.

Компания Broadcom анонсировала чип-коммутатор Tomahawk Ultra, специально разработанный для кластеров НРС и платформ ИИ. Новинка, как ожидается, составит конкуренцию InfiniBand в традиционных суперкомпьютерах, NVLink в стоечных решениях вроде NVIDIA GB200 NVL72, а также Ultra Accelerator Link (UALink) в масштабируемых системах ИИ в дата-центрах.

Решение Tomahawk Ultra разработано в рамках инициативы Broadcom Scaling Up Ethernet (SUE). Утверждается, что эта технология будет поддерживать масштабируемые системы с не менее чем 1024 ускорителями ИИ. Для сравнения, NVIDIA заявляет, что её коммутационная система NVLink 5/6 позволяет объединить до 576 ускорителей в одном домене.

Broadcom подчёркивает, что чип Tomahawk Ultra разработан с нуля специально для удовлетворения потребностей высоконагруженных НРС-сред и ИИ-кластеров. Новинка обеспечивает коммутационную способность 51,2 Тбит/с при размере пакетов 64 байта. Задержка составляет 250 нс, что значительно меньше, чем у коммутаторов с более высокой пропускной способностью. А общая задержка при общении XPU между собой составляет не более 400 нс. Поддерживается обработка до 77 млрд пакетов в секунду.

Источник изображений: Broadcom

Основная часть трафика, передаваемого через коммутаторы Ethernet, состоит из пакетов большего размера. Поэтому при проектировании сетевого оборудования внимание уделяется прежде всего увеличению размера пакетов для оптимизации пропускной способности. Вместе с тем обмен пакетами небольшого размера широко распространен в платформах НРС/ИИ: представленная новинка Broadcom нацелена именно на такие среды.

Чип-коммутатор Tomahawk Ultra (семейство BCM78920) поддерживают 64 порта 800GbE, 128 портов 400GbE или 256 портов 200GbE. Изделие использует блоки Peregrine 106.25G PAM4 SerDes. Решение совместимо по выводам с Broadcom Tomahawk 5 (TH5). Поддерживаются функции, предназначенные для масштабируемых нагрузок ИИ и HPC, включая Link Layer Retry (LLR), Credit-based Flow Control (CBFC) и AI Fabric Headers (AFH). Кроме того, непосредственно в ASIC реализована поддержка коллективных операций вроде AllReduce and AllGather.

Используются измененные заголовки Ethernet, размер которых уменьшен с 46 до 10 байт: это позволяет оптимизировать общее соотношение размера заголовка к полезной нагрузке. Упомянута совместимость с современными топологиями сетей HPC, такими как Mesh, Torus и Dragonfly. Кроме того, заявлена совместимость с Ultra Ethernet (UEC). Поставки Tomahawk Ultra уже начались.

На окраине пустыни Гоби в Синьцзяне (автономный район на северо-западе Китая), по сообщению Bloomberg News, ведутся активные работы по строительству кампуса ЦОД для ИИ-задач. Согласно имеющейся информации, в этих дата-центрах будут применяться серверы с ускорителями NVIDIA, поставки которых запрещены в КНР в соответствии с американскими санкциями.

Специалисты Bloomberg News проанализировали сведения, содержащиеся в инвестиционных одобрениях, тендерных документах и заявках китайских компаний. Утверждается, что масштабные планы Китая в отношении развития ИИ прямо предусматривают использование «запрещённых» продуктов NVIDIA, а не только местных решений вроде Huawei Ascend.

В частности, в IV квартале 2024 года власти Синьцзяна (Xinjiang) и соседней провинции Цинхай (Qinghai) одобрили создание в общей сложности 39 дата-центров, в которых будет задействовано более 115 тыс. ИИ-ускорителей NVIDIA. Причём во всех случаях речь идёт об H100 и H200. Операторы ЦОД в Синьцзяне намерены разместить львиную долю этих ускорителей в одном крупном комплексе, который будет использоваться для обучения передовых ИИ-моделей и других ресурсоёмких нагрузок. Строительные работы организованы в уезде Иу (Yìwū).

Сотрудникам Bloomberg News не удалось установить, каким способом китайские компании намерены приобретать изделия NVIDIA, закупки которых запрещены без получения специальных лицензий от правительства США. Местные операторы дата-центров, государственные чиновники и представители центрального правительства в Пекине отказались давать какие-либо комментарии по данному вопросу. Между тем, как отмечается в публикации, стоимость 115 тыс. указанных ИИ-ускорителей может составить миллиарды долларов, исходя из цен на чёрном рынке Китая.

Источник изображения: Bloomberg

И всё же строительство комплекса ЦОД продолжается. Синьцзян, и особенно регион Хами (Hāmì), включающий уезд Иу, богаты ветровой и солнечной энергией, а также углём. Это позволит решить вопросы, связанные с энергообеспечением дата-центров. Дополнительными достоинствами выбранного региона являются доступность больших территорий, низкая стоимость земли и прохладный климат в высотных районах. Согласно тендерной документации, полученной Bloomberg, по состоянию на июнь 2025 года по семи проектам ЦОД в Синьцзяне либо начаты строительные работы, либо выиграны тендеры на услуги ИИ-вычислений.

В частности, один из крупнейших проектов связан с энергокомпанией Nyocor из Тяньцзиня (Tianjin), которая специализируется на солнечной и ветровой энергетике. Инициатива предусматривает создание дата-центра на базе 625 серверов с ускорителями H100. Nyocor продаёт вычислительные мощности корпорации Infinigence AI — одной из крупнейших организаций в сфере ИИ-инфраструктуры в Китае. В документах по 27 другим проектам ЦОД, одобренным в Синьцзяне и Цинхае в прошлом году, упоминаются в общей сложности более 9 тыс. серверов и около 72 тыс. ускорителей H100/H200.

Два высокопоставленных чиновника американской администрации заявили, что по их оценкам, в Китае имеется примерно 25 тыс. запрещенных ИИ-ускорителей NVIDIA: такое количество, как утверждается, не вызывает серьёзного беспокойства. Более того, даже в случае приобретения ещё 115 тыс. карт NVIDIA масштабы соответствующих ИИ-платформ в КНР окажутся несопоставимы с мощью развитой инфраструктурой ИИ в США.

Нужно отметить, что за последние годы власти Китая потратили $6,1 млрд на строительство крупных кампусов ЦОД, тогда как ещё $28 млрд вложили частные инвесторы. Площадки дата-центров появились в регионе Внутренняя Монголия, провинциях Нинся, Ганьсу, Гуйчжоу, регионе Пекин-Тяньцзинь-Хэбэй, а также в дельте Янцзы и на других территориях. Однако многие подобные объекты оказались невостребованными из-за переоценённого спроса и архитектурных недоработок.

ГК РСК продемонстрировала 2U-узел (912 × 508 × 88 мм) собственной разработки «РСК Экзастрим ИИ» на базе восьми ускорителей NVIDIA H100 с прямым жидкостным охлаждением. Два таких узла были установлены в суперкомпьютере «Говорун» в Дубне.

«РСК Экзастрим ИИ» включает:

• 2 × Intel Xeon Platinum Sapphire Rapids или Emerald Rapids;
• 8 × NVIDIA H100 или H200 NVL (интерфейс PCIe) с попарно объединёнными NVLink-мостиками;
• 32 × DDR5 DIMM (суммарно до 2 Тбайт);
• 8 × E1.S NVMe SSD (суммарно 128 Тбайт) + загрузочный M.2 NVMe SSD;
• 4 × адаптер Mellanox ConnectX (до 800 Гбит/с);
• 2 × 10GbE-контроллер;
• 4 × БП РСК (12 В, 1,5 кВт каждый);
• СЖО РСК;
• «РСК БазИС 4» для управления и мониторинга.

«РСК Экзастрим ИИ» имеет локальную подсистему хранения «тёплых данных», сетевую подсистему с доступом на основе технологии GPUDirect. Также есть возможность расширения ресурсов путём подключения дополнительных пар ускорителей или системы внешнего хранения данных на базе пула JBOF, подключаемой напрямую.

Производительность «РСК Экзастрим ИИ» составляет до 208 Тфлопс (FP64). При установке 21 сервера в шкаф «РСК Экзастрим» пиковая производительность достигает 4,26 Пфлопс (FP64). Сервер отличается высокой энергоэффективностью, сверхвысокой плотностью монтажа и надёжной работой. Он может использоваться для решения ресурсоёмких задач в области машинного обучения и ИИ, создания мощных вычислительных ресурсов облачных провайдеров и в частных облаках и т.д.

Источник изображений: РСК

Два узла «РСК Экзастрим ИИ» были установлены в суперкомпьютере «Говорун» в Лаборатории информационных технологий им М.Г. Мещерякова Объединенного института ядерных исследований (ЛИТ ОИЯИ) в Дубне в рамках нового этапа модернизации, проведенной силами специалистов ГК РСК и лаборатории.

Как сообщается, новые серверы «РСК Экзастрим ИИ» уникальны и были сконструированы и изготовлены для СК «Говорун» с учётом его архитектурных особенностей. При этом пиковая FP64-производительность GPU-компоненты суперкомпьютера «Говорун» выросла на 36 % и достигла 1,4 Пфлопс, пиковая суммарная FP64-производительность суперкомпьютера теперь составляет 2,2 Пфлопс.

Характеристики серверов «РСК Экзастрим ИИ», установленных в ОИЯИ:

• 2 процессора Intel Xeon Platinum 8468 (48C/96T; 2,1–3,8 ГГц, L3-кеш 105 Мбайт);
• 8 ускорителей NVIDIA H100 (PCIe, 80 Гбайт);
• 1 Тбайт оперативной памяти;
• NVMe SSD общей ёмкостью 16 Тбайт;
• 4 БП производства РСК;
• СЖО РСК.

В конце 2024 года было проведено расширение СХД суперкомпьютера «Говорун», после чего её ёмкость увеличилась до 10 Пбайт. В СХД вычислительного комплекса ОИЯИ были добавлены два узла хранения данных RSC Tornado AFS ёмкостью 1 Пбайт каждый. Обновленная модификация СХД RSC Tornado AFS включает серверную плату на базе процессоров Intel Xeon Sapphire Rapids, а также коммутатор с интерфейсом PCIe 4.0, что позволило установить по два адаптера интерконнекта с пропускной способностью 200 Гбит/с каждый.

СХД RSC Tornado AFS поддерживает технологию GPUDirect Storage (GDS), которая обеспечивает прямую передачу данных между локальным или удалённым хранилищем и памятью ускорителя. Две СХД, установленные ранее специалистами РСК в суперкомпьютере «Говорун» входят в мировой рейтинг IO500 самых высокопроизводительных системам хранения данных.

В суперкомпьютере «Говорун» используются интегрированный программный комплекс «РСК БазИС 4» и модуль «РСК БазИС СХД» (включены в Реестр российского ПО). Микроагентная архитектура «РСК БазИС 4» обеспечивает функционирование объектов системы, позволяя также взаимодействовать с ними. «РСК БазИС» в сочетании с аппаратными платформами РСК позволяет создавать гиперконвергентные решения для HPC и эффективной обработки больших объёмов данных.