Итальянская нефтегазовая компания Eni, по сообщению ресурса Inside HPC, заказала суперкомпьютер HPE Cray EX4000 на аппаратной платформе AMD. Быстродействие этой машины, как ожидается, составит около 600 Пфлопс.

Известно, что в состав системы, получившей название HPC6, войдут 3472 узла, каждый из которых получит 64-ядерный процессор AMD EPYC и четыре ускорителя AMD Instinct MI250X. Таким образом, общее количество ускорителей составит 13 888. Судя по всему, компания смогла достаточно полно адаптировать своё ПО для работы на современных ускорителях AMD, эксперименты с которыми она начала ещё несколько лет назад.

Комплекс будет использовать хранилище HPE Cray ClusterStor E1000 с интерконнектом HPE Slingshot. Узлы суперкомпьютера будут организованы в 28 стоек. Предусмотрено применение технологии прямого жидкостного охлаждения, которая, по заявлениям Eni, рассеивает 96 % вырабатываемого тепла. Максимальная потребляемая мощность — 10,17 МВт.

Источник изображения: AMD

Новый суперкомпьютер разместится в ЦОД Eni Green Data Center в Феррера-Эрбоньоне, который, как утверждается, является одним из самых энергоэффективных и экологически чистых вычислительных центров в Европе. По производительности HPC6 значительно превзойдёт комплексы HPC4 и HPC5, совокупная вычислительная мощность которых составляет 70 Пфлопс. При производительности 600 Пфлопс система HPC6 займёт второе место в текущем списке TOP500 самых мощных суперкомпьютеров мира.

Компания Aligned представила новую систему жидкостного охлаждения DeltaFlow~, которая позволяет увеличить плотность размщения вычислительных мощностей 300 кВт на стойку, сообщил ресур Datacenter Dynamics.

DeltaFlow^~ — это готовое решение, поддерживающее текущие и будущие технологии жидкостного охлаждения, включая прямое охлаждение direct-to-chip с CDU, охлаждение с использованием теплообменника на задней дверце (Rear-door Heat Exchanger, RDHx) и иммерсионное охлаждение. Решение опирается на систему с замкнутым контуром без использования наружного воздуха или воды. По словам Alidned, новая СЖО позволяет клиентам по-максимуму использовать современные чипы и ускорителя, сокращая время выхода на рынок, затраты и риски.

Фото: Aligned

DeltaFlow^~ также интегрируется с технологией воздушного охлаждения Delta³ (Delta Cube) без изменений в подаче электроэнергии или существующей температуры в машинных залах. Delta³ вместо традиционного холодного коридора использует вентиляторы и теплообменники, расположенные непосредственно за стойками и подключённые к водяному контуру, уходящему к чиллерам. Delta³ позволяет добиться плотности до 50 кВт на стойку.

Aligned стала одной из последних компаний, анонсировавшей платформу для оборудования высокой плотности, основанное на жидкостном охлаждении. Ранее в этом месяце Stack представила решение с использованием погружного охлаждения, которое позволяет поддерживать мощность 300 кВт или выше на стойку. Летом прошлого года CyrusOne анонсировала новую архитектуру ЦОД для ИИ-нагрузок, где тоже используется погружное охлаждение и тоже можно получить 300 кВт на стойку.

Тогда же Digital Realty запустила услугу колокации с поддержкой размещений до 70 кВт на стойку, а в декабре Equinix объявила о планах по расширению поддержки передовых технологий СЖО в значительной части своих ЦОД, хотя и не указала предельную плотность. DataBank также переработала конструкцию машинных залов для поддержки размещений высокой плотностью с использованием жидкостного охлаждения.

Международная группа учёных намеревается выяснить, можно ли сохранить «мусорное» тепло суперкомпьютера Эдинбургского университета в старых шахтах для того, чтобы впоследствии направить его на отопление местных домов. По словам учёных, в шахтах много воды, поэтому они способны стать идеальным хранилищем тепла. При этом для более чем 800 тыс. шотландских домохозяйств отопление является дорогим удовольствием, так что дешёвый источник тепла им не помешает.

Исследование обойдётся в £2,6 млн ($3,3 млн), сообщает Datacenter Dynamics. Эдинбургский университет выделит £500 тыс. ($633 тыс). из собственно фонда, связанного со снижением вредных выбросов, а правительство Шотландии предоставило грант на сумму £1 млн ($1,27 млн). Подключатся и другие структуры, включая даже Министерство энергетики США с грантом $1 млн.

Источник изображения: hangela/pixabay.com

Дата-центр Advanced Computing Facility (ACF) на территории Эдинбургского университета уже обслуживает один суперкомпьютер, а в 2025 году к нему присоединится машина экзафлопсного уровня, первый суперкомпьютер такого класса в Великобритании. В рамках исследования Edinburgh Geobattery, проводимого специалистами в области геотермальной энергетики TownRock Energy совместно с представителями науки и промышленности, будет оцениваться, возможно и целесообразно ли хранить тёплую воду (+40 °C) в заброшенных шахтах до того, как передать её на нужды городского отопления.

Предполагается, что тепло ACF поможет обогреть не менее 5 тыс. домохозяйств, если тесты подтвердят теоретические выкладки. ACF выделяет до 70 ГВт·ч тепла ежегодно, но после запуска нового суперкомпьютера этот показатель увеличится до 272 ГВт·ч. Новая машина, оснащённая СЖО, будет построена в специально возведённом крыле ACF, которое само по себе обойдётся в £31 млн ($39,24 млн).

Фото: EPCC ACF / Keith Hunter

Использование тепла ЦОД обычно считается довольно эффективным методом дополнительной эксплуатации дата-центров. Тем не менее, такая технология имеет серьёзный недостаток, поскольку передавать тепло туда, где оно востребовано, не всегда целесообразно. Некоторые европейские системы располагаются в «шаговой» доступности от систем районного отопления, а другие представляют собой небольшие вычислительные модули, которые предлагается размещать непосредственно в зданиях. Есть и проекты централизованного управления передачей тепла ЦОД.

В непосредственной близости от Эдинбурга находятся заброшенные угольные, сланцевые и другие шахты, частично затопленные подземными водами. Проект предусматривает передачу тепла ЦОД естественными потоками грунтовых вод, с последующим использованием теплонасосов для обогрева зданий. Более того, в университете утверждают, что четверть британских домов расположена над бывшими шахтами, поэтому гипотетически получить тепло таким способом могут до 7 млн домохозяйств.

Корпорация Intel объявила о назначении с 1 февраля исполнительным вице-президентом и генеральным менеджером подразделения Data Center and AI Group (DCAI) Джастина Хотарда (Justin Hotard), до этого занимавшего должность исполнительного вице-президента и генерального менеджера по высокопроизводительным вычислениям (HPC), ИИ и лабораториям в Hewlett Packard Enterprise (HPE).

До прихода в HPE в 2015 году Хотард занимал пост президента NCR Small Business, а также работал в компаниях Symbol Technologies и Motorola Inc., где занимался корпоративным развитием и операционной деятельностью. Хотард получил степень бакалавра наук в области электротехники в Университете Иллинойса в Урбана-Шампейне и степень магистра делового администрирования в Школе менеджмента Слоуна при Массачусетском технологическом институте.

Источник изображения: Intel

Джастин Хотард сменит на посту Сандру Риверу (Sandra Rivera), которая 1 января стала главным исполнительным директором Programmable Solutions Group (PSG), самостоятельного подразделения Intel. Аналогичная судьба постигла и Аруна Субраманьяна (Arun Subramaniyan), теперь уже бывшего вице-президента и генерального менеджера DCAI, который был переведён в формально независимую компанию Articul8, ответственную за программную ИИ-платформу для корпоративных заказчиков.

Сам по себе приход на столь высокую должность человека, который ранее не работал в Intel, для корпорации несколько необычен. Хотард будет подчиняться непосредственно главе корпорации Пэту Гелсингеру (Patrick Gelsinger). Он будет отвечать за набор продуктов Intel для ЦОД, охватывающий корпоративные и облачные технологии, включая процессоры Xeon, GPU и ускорители. Он также будет заниматься внедрением и развитием технологий ИИ.

Китай запустил облачную ИИ-платформу, управляемую окологосударственным холдингом Beijing Energy Holding (BEH). «Пекинская публичная вычислительная платформа» (Beijing AI Public Computing Platform), также известная как проект Shangzhuang, поможет смягчить «острую нехватку вычислительных мощностей» в стране, необходимых для развития технологий ИИ.

Платформа доступна для использования образовательными учреждениями, исследовательскими центрами, а также малыми и средними предприятиями. Её первая фаза с вычислительной мощностью 500 Пфлопс (FP16) была официально запущена в самом конце 2023 года. В I квартале 2024 года планируется завершить вторую фазу строительства, доведя производительность Shangzhuang до 1,5 Эфлопс. А в будущем остаётся возможность построить ещё 2 Эфлопс мощностей.

Фото: BEH

BEH заявил о своём стремлении сделать проект максимально экологически дружественным, выразив намерение в будущем полностью обеспечивать платформу чистой энергией. С этой целью BEH подписал соглашения о стратегическом сотрудничестве с Alibaba Cloud Computing, Sugon Information Industry и стартапом Zhipu AI для совместной работы в области зелёной энергетики, публичного облака и инфраструктуры интеллектуальных вычислений.

NVIDIA анонсировала ускорители H200 на базе всё той же архитектуры Hopper, что и их предшественники H100, представленные более полутора лет назад. Новый H200, по словам компании, первый в мире ускоритель, использующий память HBM3e. Вытеснит ли он H100 или останется промежуточным звеном эволюции решений NVIDIA, покажет время — H200 станет доступен во II квартале следующего года, но также в 2024-м должно появиться новое поколение ускорителей B100, которые будут производительнее H100 и H200.

HGX H200 (Источник здесь и далее: NVIDIA)

H200 получил 141 Гбайт памяти HBM3e с суммарной пропускной способностью 4,8 Тбайт/с. У H100 было 80 Гбайт HBM3, а ПСП составляла 3,35 Тбайт/с. Гибридные ускорители GH200, в состав которых входит H200, получат до 480 Гбайт LPDDR5x (512 Гбайт/с) и 144 Гбайт HBM3e (4,9 Тбайт/с). Впрочем, с GH200 есть некоторая неразбериха, поскольку в одном месте NVIDIA говорит о 141 Гбайт, а в другом — о 144 Гбайт HBM3e. Обновлённая версия GH200 станет массово доступна после выхода H200, а пока что NVIDIA будет поставлять оригинальный 96-Гбайт вариант с HBM3. Напомним, что грядущие конкурирующие AMD Instinct MI300X получат 192 Гбайт памяти HBM3 с ПСП 5,2 Тбайт/с.

На момент написания материала NVIDIA не раскрыла полные характеристики H200, но судя по всему, вычислительная часть H200 осталась такой же или почти такой же, как у H100. NVIDIA приводит FP8-производительность HGX-платформы с восемью ускорителями (есть и вариант с четырьмя), которая составляет 32 Пфлопс. То есть на каждый H200 приходится 4 Пфлопс, ровно столько же выдавал и H100. Тем не менее, польза от более быстрой и ёмкой памяти есть — в задачах инференса можно получить прирост в 1,6–1,9 раза.

При этом платы HGX H200 полностью совместимы с уже имеющимися на рынке платформами HGX H100 как механически, так и с точки зрения питания и теплоотвода. Это позволит очень быстро обновить предложения партнёрам компании: ASRock Rack, ASUS, Dell, Eviden, GIGABYTE, HPE, Lenovo, QCT, Supermicro, Wistron и Wiwynn. H200 также станут доступны в облаках. Первыми их получат AWS, Google Cloud Platform, Oracle Cloud, CoreWeave, Lambda и Vultr. Примечательно, что в списке нет Microsoft Azure, которая, похоже, уже страдает от недостатка H100.

GH200 уже доступны избранным в облаках Lamba Labs и Vultr, а в начале 2024 года они появятся у CoreWeave. До конца этого года поставки серверов с GH200 начнут ASRock Rack, ASUS, GIGABYTE и Ingrasys. В скором времени эти чипы также появятся в сервисе NVIDIA Launchpad, а вот про доступность там H200 компания пока ничего не говорит.

Одновременно NVIDIA представила и базовый «строительный блок» для суперкомпьютеров ближайшего будущего — плату Quad GH200 с четырьмя чипами GH200, где все ускорители связаны друг с другом посредством NVLink по схеме каждый-с-каждым. Суммарно плата несёт более 2 Тбайт памяти, 288 Arm-ядер и имеет FP8-производительность 16 Пфлопс. На базе Quad GH200 созданы узлы HPE Cray EX254n и Eviden Bull Sequana XH3000. До конца 2024 года суммарная ИИ-производительность систем с GH200, по оценкам NVIDIA, достигнет 200 Эфлопс.

Ежегодно американский журнал Time публикует список из лучших изобретений человечества в самых разных сферах. В нынешнем году в рейтинг вошли 200 продуктов и технологий, которые сгруппированы более чем в 35 категорий. Это, в частности, ПО, связь, виртуальная и дополненная реальность, ИИ, потребительская электроника, чистая энергии, здравоохранение, безопасность, робототехника и многое другое.

Одним из направлений являются экспериментальные системы и устройства. В данной категории победителем назван вычислительный комплекс Frontier — самый мощный суперкомпьютер 2023 года. Исследователи уже используют его для самых разных целей: от изучения чёрных дыр до моделирования климата. «Специалисты сравнивают это с эквивалентом высадки на Луну с точки зрения инженерных достижений. Это больше, чем чудо. Это статистическая невозможность», — сказал Ник Дюбе (Nic Dubé), руководитель проекта в HPE.

Источник изображения: ORNL

Система Frontier, созданная специалистами HPE, установлена в Национальной лаборатории Окриджа (ORNL) Министерства энергетики США. Она занимает первое место в рейтинге TOP500 с производительностью 1,194 Эфлопс. В составе системы применяются процессоры AMD EPYC Milan, ускорители Instinct MI250X и интерконнект Cray Slingshot. В общей сложности задействованы 8 699 904 вычислительных ядра. Теоретическое пиковое быстродействие достигает 1,680 Эфлопс.

Аргоннская национальная лаборатория Министерства энергетики США сообщила о запуске вычислительного кластера, использующего специализированные ИИ-решения Groq. Ресурсы системы предоставляются исследователям на базе тестовой площадки ALCF (Argonne Leadership Computing Facility).

Groq является разработчиком чипов GroqChip, спроектированных с прицелом на решение задач ИИ и машинного обучения. Эти изделия, наделённые 230 Мбайт памяти SRAM, обеспечивают производительность до 750 TOPS INT8 и до 188 Тфлопс FP16.

Источник изображения: Аргоннская национальная лаборатория

Процессоры GroqChip являются основой ускорителей GroqCard с интерфейсом PCIe 4.0 x16. Восемь таких карт входят в состав сервера GroqNode формата 4U. Наконец, до восьми серверов GroqNode используются в кластерах GroqRack. И именно такие узлы являются основой новой ИИ-платформы ALCF. Заявленная производительность каждого узла достигает 48 POPS (INT8) или 12 Пфлопс (FP16).

Экосистема программного и аппаратного обеспечения Groq предназначена для ускорения решения сложных ИИ-задач, в частности, инференса. Исследователи будут применять НРС-платформу при реализации ресурсоёмких научных проектов в таких областях, как визуализация, термоядерная энергия, материаловедение, создание лекарственных препаратов нового поколения и пр. Отмечается, что уникальная архитектура Groq и универсальный компилятор обеспечат повышенную производительность для широкого спектра ИИ-моделей.

В рамках сотрудничества Аргоннская национальная лаборатория и Groq работают над лекарствами от коронавируса, спровоцировавшего пандемию COVID-19: говорится, что время получения результатов сократилось с дней до минут. Создавая модели вируса и помогая исследователям быстро сравнивать их с базой данных, содержащей миллиарды молекул препаратов, модели ИИ позволяют идентифицировать перспективные соединения, которые будут использоваться в клинических терапевтических испытаниях.

Стартап Esperanto Technologies, по сообщению ресурса HPC Wire, готовит новый чип с архитектурой RISC-V, ориентированный на системы высокопроизводительных вычислений (НРС) и задачи ИИ. Изделие получит обозначение ET-SoC-2. Нынешний чип ET-SoC-1 объединяет 1088 энергоэффективных ядер ET-Minion и четыре высокопроизводительных ядра ET-Maxion. Решение предназначено для инференса рекомендательных систем, в том числе на периферии.

Чип ET-SoC-2 будет включать в себя новые высокопроизводительные ядра CPU на базе RISC-V с векторными расширениями. Точные данные о производительности не раскрываются, но говорится, что изделие обеспечит быстродействие с двойной точностью более 10 Тфлопс. Архитектура ET-SoC-2 предполагает совместную работу сотен и тысяч чипов для организации платформ НРС. При этом Esperanto делает упор на энергетической эффективности своих решений.

Источник изображения: Esperanto Technologies

По словам Дейва Дитцеля (Dave Ditzel), генерального директора Esperanto, чипы RISC-V смогут взять на себя функции и CPU, и GPU при обработке ресурсоёмких приложений, в частности, машинного обучения. Процессоры RISC-V отстают по производительности от чипов x86 и Arm, хотя разрыв постепенно сокращается. Дитцель сказал, что стойки с чипами ET-SoC-1 могут обеспечить производительность в петафлопсы. Однако проблема с внедрением RISC-V заключается в слабо развитой экосистеме ПО.

Компания Cerebras Systems анонсировала суперкомпьютер Condor Galaxy 1 (CG-1), предназначенный для решения ресурсоёмких задач с применением ИИ. Это одна из первых действительно крупных машин на базе уникальных чипов Cerebras. В проекте стоимостью $100 млн приняла участие холдинговая группа G42 из ОАЭ, которая занимается технологиями ИИ и облачными вычислениями. G42 является основным заказчиком комплекса.

В текущем виде комплекс CG-1, расположенный в Санта-Кларе (Калифорния, США), объединяет 32 системы Cerebras CS-2 и обеспечивает производительность на уровне 2 Эфлопс (FP16). В IV квартале ткущего года будут добавлены ещё 32 системы Cerebras CS-2, что позволит довести быстродействие до 4 Эфлопс (FP16). Ожидаемый уровень энергопотребления составит порядка 1,5 МВт или более.

Источник изображений: Cerebras (via ServeTheHome)

В системах Cerebras CS-2 применяются гигантские чипы Wafer-Scale Engine 2 (WSE-2), насчитывающие 2,6 трлн транзисторов. Такие чипы имеют 850 тыс. тензорных ядер и несут на борту 40 Гбайт памяти SRAM. Системы выполнены в формате 15 RU и укомплектованы шестью блоками питания мощностью 4 кВт каждый. Задействована технология жидкостного охлаждения. Отдельно отмечается, что программный стек позволит без проблем и существенных модификаций кода работать с ИИ-моделями.

После ввода в строй второй очереди комплекс CG-1 суммарно получит 54,4 млн ИИ-ядер, 2,56 Тбайт SRAM и внутренний интерконнект со скоростью 388 Тбит/с. Их дополнят 72 704 ядра AMD EPYC Milan и 82 Тбайт памяти для хранения параметров. По словам создателей, мощностей суперкомпьютера хватит для обучения модели с 600 млрд параметров и на очередях длиной до 50 тыс. токенов. При этом производительность масштабируется практически линейно.

Cerebras и G42 будут предоставлять доступ к CG-1 по облачной схеме, что позволит заказчикам использовать ресурсы ИИ-суперкомпьютера без необходимости управлять моделями или распределять их по узлам и ускорителям. CG-1 — первый из трёх ИИ-суперкомпьютеров нового поколения. В I полугодии 2024 года будут построены комплексы CG-2 и CG-3, полностью аналогичные CG-1, которые будут объединены в распределённый ИИ-кластер. А к концу следующего года у Cerebras будет уже девять систем CG.

Для Cerebras это означает, что компания более не является стартапом, поскольку в её решения заказчики поверили и без участия в индустриальных тестах вроде MLPerf. Кроме того, теперь компания является не просто очередным производителем «железа», а предоставляет услуги, которые и помогут ей заработать в будущем.