AMD и Fujitsu объявили о подписании меморандума о взаимопонимании с целью формирования стратегического партнёрства, направленного на создание вычислительных платформ для ИИ и HPC. Предполагается, что сотрудничество охватит различные сферы — от разработки специализированных решений до коммерциализации.

Речь идёт об объединении передовых аппаратных решений в области CPU и GPU с сопутствующим ПО. Партнёры намерены содействовать формированию открытой экосистемы для задач ИИ. В частности, упомянуты Arm-процессоры Fujitsu MONAKA и ускорители AMD Instinct. Стороны намерены задействовать открытый программный стек AMD ROCm и специализированный софт Fujitsu для изделий с архитектурой Arm.

В целом, сотрудничество будет сосредоточено на трёх ключевых направлениях — инжиниринг, экосистемы и бизнес. Партнёры рассчитывают создать инновационные вычислительные платформы для ИИ и HPC к 2027 году. AMD и Fujitsu также будут сообща работать над маркетинговыми кампаниями и улучшать взаимодействие с заказчиками. Например, планируется создание совместного центра для клиентов.

Источник изображения: AMD

«Объединяя инновационную технологию графических чипов AMD с эффективными и высокопроизводительными процессорами Fujitsu, мы стремимся создать среду, в которой больше компаний смогут использовать инструменты ИИ при одновременном снижении энергопотребления в дата-центрах», — говорит Вивек Махаджан (Vivek Mahajan), корпоративный вице-президент и технический директор Fujitsu.

Нужно отметить, что ранее Fujitsu заключила соглашение о сотрудничестве с Supermicro. Компании займутся разработкой СЖО для ЦОД, а также серверов следующего поколения на чипах Fujitsu MONAKA для широкого спектра рабочих нагрузок — от ИИ и НРС до облачных и периферийных задач. Два года назад AMD также подписала аналогичное соглашение о сотрудничестве с европейским разработчиком серверных Arm-процессоров SiPearl.

В мае нынешнего года был сформирован альянс Ultra Accelerator Link (UALink) по разработке технологии, призванной составить конкуренцию NVIDIA NVLink. А теперь участники отрасли объявили о создании соответствующего консорциума — UALink Consortium.

Новую структуру возглавляют представители AMD, AWS, Astera Labs, Cisco, Google, HPE, Intel, Meta✴ и Microsoft. В состав консорциума также входят Cadence, Lenovo, H3C, Centec, Anapass и пр. Кроме того, к участию приглашаются другие заинтересованные стороны. Фактически участники заняты созданием более открытой альтернативы NVLink.

Источник изображения: UALink

«Стандарт UALink определяет высокоскоростную связь с низкими задержками для масштабируемых систем ИИ в дата-центрах. Заинтересованные компании могут присоединиться к консорциуму и поддержать нашу миссию: создание открытого и высокопроизводительного интерконнекта для рабочих нагрузок ИИ», — сказал Вилли Нельсон (Willie Nelson), президент UALink.

Отмечается, что компании, входящие в совет консорциума, охватывают широкий спектр отраслей — от поставщиков облачных услуг и OEM-производителей до разработчиков ПО и полупроводниковых компонентов. В I квартале 2025 года планируется представить общедоступную спецификацию UALink 1.0, которая предусматривает пропускную способность до 200 Гбит/с на соединение. В пределах одного домена при этом могут быть объединены до 1024 ускорителей ИИ.

Выпуск спецификации UALink 1.0 станет важной вехой, поскольку она определит открытый отраслевой стандарт, позволяющий ускорителям и коммутаторам ИИ взаимодействовать более эффективно. Это откроет новые возможности в плане развития и внедрения крупных ИИ-моделей.

Компания NextSilicon сообщила о разработке устройств Maverick-2 — так называемых интеллектуальных вычислительных ускорителей (Intelligent Compute Accelerator, ICA). Изделия, как утверждается, обеспечивают высокую производительность и эффективность при решении задач HPC и ИИ, а также при обслуживании векторных баз данных.

NextSilicon разрабатывает новую вычислительную платформу для ресурсоёмких приложений. Применяются специальные программные алгоритмы для динамической реконфигурации оборудования на основе данных, получаемых непосредственно во время выполнения задачи. Это позволяет оптимизировать производительность и энергопотребление.

Источник изображений: NextSilicon

Maverick-2 ICA, по словам компании, представляет собой программно-определяемый аппаратный ускоритель. По заявлениям NextSilicon, изделие в плане производительности на один ватт затрачиваемой энергии более чем в четыре раза превосходит традиционные GPU, а в сравнении с топовыми CPU и вовсе достигается 20-кратное превосходство. При этом говорится об уменьшении эксплуатационных расходов более чем в два раза.

«Телеметрические данные, собранные во время работы приложения, используются интеллектуальными алгоритмами NextSilicon для непрерывной самооптимизации в реальном времени. Результатом являются эффективность и производительность в задачах HPC при сокращении потребления энергии на 50–80 % по сравнению с традиционными GPU», — заявляет компания.

Решения Maverick-2 доступны в виде однокристальной карты расширения PCIe 5.0 x16 и двухкристального OAM-модуля. В первом случае объём памяти HBM3e составляет 96 Гбайт, энергопотребление — 300 Вт. У второго изделия эти показатели равны 192 Гбайт и 600 Вт. Тактовая частота в обоих вариантах — 1,5 ГГц. При производстве применяется 5-нм технология TSMC. Говорится о совместимости с популярными языками программирования и фреймворками, такими как C/C++, Fortran, OpenMP и Kokkos. Это позволяет многим приложениям работать без изменений, упрощая портирование и устраняя необходимость в проприетарном программном стеке.

Компания DeepL объявила о намерении развернуть вычислительный комплекс на платформе NVIDIA DGX SuperPOD с ускорителями GB200. Система расположится на площадке EcoDataCenter в Швеции, а её ввод в эксплуатацию запланирован на середину 2025 года.

DeepL специализируется на разработке средств автоматического перевода на основе ИИ. По заявлениям Ярека Кутыловски (Jarek Kutylowski), генерального директора и основателя DeepL, компания создала решение, которое по точности перевода превосходит все другие сервисы на рынке. Более 100 тыс. предприятий, правительственных структур и других организаций, а также миллионы индивидуальных пользователей по всему миру применяют языковые ИИ-инструменты DeepL. Штат компании насчитывает более 1 тыс. сотрудников. Её поддерживают инвестициями Benchmark, IVP, Index Ventures и др.

В 2023 году DeepL развернула суперкомпьютер Mercury на базе NVIDIA DGX SuperPOD с ускорителями H100. В июньском рейтинге TOP500 эта система занимает 41-е место с FP64-производительностью 21,85 Пфлопс и теоретическим пиковым быстродействием 33,85 Пфлопс.

Источник изображения: NVIDIA

Платформа NVIDIA DGX SuperPOD с ускорителями GB200 предусматривает использование жидкостного охлаждения. Возможно масштабирование до десятков тысяч ускорителей. DeepL намерена применять новый комплекс для исследовательских задач — в частности, для разработки передовых ИИ-моделей, которые позволят ещё больше расширить возможности средств перевода между различными языками. Это позволит «разрушить языковые барьеры для предприятий и профессионалов по всему миру», обещает компания.

Немецкий разработчик и интегратор HPC-решений ParTec выступил с иском к NVIDIA, обвинив последнюю в нарушении патентных прав. По данным The Register, компания требует запретить продажи ускорителей NVIDIA в 18 странах, участвующих в общей для ЕС патентной системе.

ParTec, принимающая участие в создании первой в Европе экзафлопсной машины JUPITER и других суперкомпьютеров вроде MareNostrum5, подтвердила, что предметом спора явояются те же самые патенты, из-за которых Partec уже подала иск против Microsoft в США. Впрочем, не исключено, что ParTec намерена добиваться не запрета продаж, а подписания с NVIDIA лицензионного договора — иначе блокировка сбыта в Европе ускорителей NVIDIA может повлиять на реализацию проектов с участием самой ParTec.

Оба иска касаются патентов, связанных с динамической модульной системной архитектурой (dMSA). Именно она имеет важнейшее значение для построения высокопроизводительных вычислительных кластеров и обеспечивает оптимальное взаимодействие CPU, GPU и прочей электроники в составе систем, применяемых как для обучения ИИ-моделей, так и для инференса. Ранее в ParTec сообщали, что Microsoft незаконно использовала именно эту интеллектуальную собственность при создании облачной платформы Azure AI.

Источник изображения: Tingey Injury Law Firm/unsplash.com

Иск к NVIDIA ParTec и её лицензионный агент BF exaQC AG подали в Единый патентный суд Евросоюза 27 октября. В ParTec намерены добиваться запрета для NVIDIA распространять свои ускорители в странах Евросоюза, в которых действуют патенты, а также возмещения ущерба. По имеющимся данным, речь идёт о патентах EP2628080 и EP3743812, причём последний действует во всех странах ЕС, являющихся частью Единой патентной системы. Речь идёт о 18 государствах, в том числе Германии, Франции и Италии. Если истцы выиграют суд, продажа ряда продуктов NVIDIA в этих странах будет запрещена.

В компании утверждают, что давно предвидели перспективы ПО для масштабирования вычислений, поэтому и занялись разработкой dMSA. Компания также утверждает, что вела переговоры с NVIDIA, продемонстрировав свою модульную архитектуру, ПО ParaStation и ключевые патенты. NVIDIA якобы проявила большой интерес к технологии и даже объявила о готовности разрабатывать суперкомпьютеры с использованием ParaStation, но впоследствии эти планы так и не были реализованы. Сейчас компании так или иначе сотрудничают над созданием других суперкомпьютеров, где NVIDIA выступает «предпочтительным поставщиком» ускорителей для ЦОД.

В ParTec заявили, что иск был неизбежен, поскольку NVIDIA отказалась вести переговоры о поставках ускорителей. Последняя якобы поступила так из-за иска ParTec к Microsoft — одного из ключевых клиентов NVIDIA. В ParTec подчёркивают, что благодаря её технологиям Германия и Европа в целом получат возможность развить собственную «суверенную индустрию». Однако мир сегодня зависит от нарушителей патентов, т.е. NVIDIA и Microsoft, распространяющих решения, представляющие угрозу для Германии и европейской IT-индустрии, говорит ParTec.

Председатель правления и генеральный директор Meta✴ Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg), по сообщению ресурса Tom's Hardware, раскрыл масштабы кластера, который используется для обучения ИИ-модели нового поколения Llama-4. По его словам, для этих целей задействованы более 100 тыс. ускорителей NVIDIA H100.

Напомним, в начале сентября нынешнего года стартап xAI, курируемый Илоном Маском (Elon Musk), объявил о запуске ИИ-суперкомпьютера Colossus, в основу которого положены 100 тыс. штук H100. В дальнейшем количество ускорителей в составе Colossus планируется увеличить вдвое. Теперь об эксплуатации кластера схожего масштаба рассказал Цукерберг.

Глава Meta✴ не стал вдаваться в подробности о характеристиках Llama-4, ограничившись лишь фразами вроде «новые модальности», «более сильные рассуждения» и «повышенное быстродействие». Ранее Meta✴ заявляла о намерении потратить в 2024-м от $30 млрд до $37 млрд на развитие своей инфраструктуры — прежде всего для задач ИИ. Кроме того, говорилось, что к концу текущего года компания рассчитывает оперировать мощностями, эквивалентными более чем 500 тыс. ускорителей NVIDIA H100.

Источник изображения: Meta✴

Вместе с тем, как отмечается, возникают сложности при обеспечении питанием столь масштабных ИИ-кластеров. Дело в том, что один современный GPU может потреблять до 3,7 МВт·ч электроэнергии в год. Это означает, что массив из 100 тыс. таких ускорителей потребует не менее 370 ГВт·ч в год, чего достаточно для обеспечения энергией более 34 млн среднестатистических американских домохозяйств. Цукерберг признаёт, что трудности, связанные с доступностью энергоресурсов, в перспективе могут ограничить темпы роста отрасли ИИ.

Как добавляет ComputerWeekly, Meta✴ также отказалась от практики увеличения срока службы серверов с целью сокращения расходов. Ранее компания сообщила о продлении периода эксплуатации оборудования до пяти лет вместо прежних четырёх с половиной: это, как ожидалось, даст экономию в $1,5 млрд. Однако теперь финансовый директор Meta✴ Сьюзан Ли (Susan Li) заявила, что компания в свете стремительного развития ИИ намерена применять серверы последнего поколения, чтобы максимально эффективно использовать доступную ёмкость существующих дата-центров.

Компания NVIDIA анонсировала инициативу Enterprise Reference Architectures (Enterprise RA), в рамках которой партнёры и заказчики смогут использовать эталонные архитектуры для построения собственных ИИ-платформ корпоративного уровня, рассчитанных на ресурсоёмкие нагрузки.

NVIDIA отмечает, что на фоне перехода от вычислений общего назначения к ускоренным вычислениям предприятия сталкиваются с различными трудностями при проектировании и развёртывании инфраструктуры ЦОД. Это затрудняет разработку долгосрочных стратегий и снижает эффективность инвестиций. Инициатива Enterprise RA призвана решить проблемы.

Источник изображения: NVIDIA

Эталонные архитектуры Enterprise RA помогут организациям минимизировать ошибки при проектировании так называемых фабрик ИИ (дата-центров для задач ИИ), предоставляя комплексные рекомендации по аппаратному и программному обеспечению, а также подробные указания по оптимальным конфигурациям серверов, кластеров и сетей. В результате клиенты смогут снизить затраты и сократить время, необходимое для построения вычислительной ИИ-инфраструктуры нового поколения.

Среди преимуществ предлагаемого подхода названы масштабируемость и управляемость, высокий уровень безопасности (применяется принцип нулевого доверия), оптимальная производительность, снижение сложности систем и ускоренный выход на рынок. Эталонные архитектуры спроектированы таким образом, чтобы их можно было легко модернизировать в будущем. Говорится о совместимости с различными сторонними аппаратными и программными компонентами, но в перечень рекомендаций входят прежде всего решения самой NVIDIA, включая:

• Сертифицированные серверы с ИИ-ускорителями на основе GPU разработки NVIDIA;
• Оптимизированная сетевая платформа на базе NVIDIA Spectrum-X AI Ethernet и NVIDIA BlueField-3 DPU;
• Программные компоненты NVIDIA AI Enterprise, в том числе микросервисы NVIDIA NeMo и NVIDIA NIM для быстрого создания и развёртывания приложений ИИ.

Решения на базе NVIDIA Enterprise RA будут предлагаться партнёрами NVIDIA, включая Dell, НРЕ, Lenovo и Supermicro.

Портал ServeTheHome рассказал подробности об архитектуре вычислительного кластера xAI Colossus, предназначенного для обучения крупных ИИ-моделей. Эта система использует 100 тыс. NVIDIA H100, а в дальнейшем количество ускорителей планируется увеличить вдвое. Это самый крупный из известных ИИ-кластеров на текущий момент. Оборудование для него поставили компании Dell и Supermicro.

Стартап xAI, курируемый Илоном Маском (Elon Musk), объявил о запуске суперкомпьютера Colossus в начале сентября нынешнего года. Утверждается, что на создание системы потребовалось всего 122 дня. Причём с момента установки первой стойки с серверами до начала обучения ИИ-моделей прошло только 19 суток. Впрочем, как отмечают эксперты, поскольку машина является «однозадачной», т.е. в отличие от традиционных суперкомпьютеров предназначенной только для работы с ИИ, ускорить строительство было не так уж сложно, хотя результат всё равно впечатляющий.

Как сообщается, в составе Colossus применены серверы на платформе NVIDIA HGX H100, оборудованные системой жидкостного охлаждения. Каждый узел Supermicro серии TNHR2-LCC типоразмера 4U содержит восемь ускорителей NVIDIA H100 и два CPU. Узел разделён на две половинки, одна с CPU и PCIe-коммутаторами и одна с HGX-платой, которые могут извлекаться независимо для простоты обслуживания. CPU, коммутаторы и ускорители охлаждаются посредством СЖО.

Источник изображения: Supermicro

Вентиляторы в шасси тоже есть. Воздух от них попадает на теплообменники на задней двери, которые уносят остаточное тепло. Холодных и горячих коридоров в ЦОД нет, воздух имеет одинаковую температуру во всём зале. В нижней части стоек располагается ещё один 4U-блок Supermicro для CDU с резервированием и поддержкой горячей заменой насосов. Каждый сервер имеет четыре блока питания с резервированием и возможностью горячей замены, которые подключены к трёхфазным PDU.

Одна стойка объединяет восемь узлов NVIDIA HGX H100, между которыми располагаются коллекторы СЖО в формате 1U. Таким образом, каждая стойка насчитывает 64 экземпляра H100. Стойки организованы в группы по восемь штук, которые образуют малые кластеры из 512 ускорителей H100. Они в свою очередь объединены в т.н. «острова» по 25 тыс. ускорителей, каждому из которых полагается собственный машинный зал. Общее количество стоек в составе Colossus превышает 1500.

Помимо узлов с ускорителями также есть CPU-узлы и узлы хранения All-Flash (1U). Как отмечает NVIDIA, в кластере Colossus задействована сетевая платформа Spectrum-X Ethernet. Применены коммутаторы Spectrum-X SN5600 и сетевые карты на базе чипа BlueField-3. Компания говорит об использовании трёхуровневой Ethernet-сети с 400GbE-подключением, но точная топология не указана. Судя по всему, выделенной сети для работы с хранилищем не предусмотрено. Каждом ускорителю полагается один 400GbE-адаптер SuperNIC, который и объединяет их в RDMA-сеть. Кроме того, у каждого GPU-узла есть ещё один 400GbE DPU, а также подключение к сервисной сети. Сетевые карты находятся в собственных лотках, благодаря чему их можно заменять без демонтажа шасси. По словам NVIDIA, уровень утилизации сети достигает 95 %.

В качестве энергетического буфера между электросетью и суперкомпьютером используются аккумуляторные банки Tesla Megapack ёмкостью 3,9 МВт·ч каждый. Они необходимы для того, чтобы компенсировать всплески потребляемой мощности, когда нагрузка на ускорители резко возрастает в силу выполняемых ИИ-задач. Впрочем, вероятно, есть и ещё одна причина для такого решения — на первом этапе Colossus был лишён подключения к основной энергосети и в вопросе питания во многом полагался на генераторы.

Tesla планирует ввести в эксплуатацию ЦОД с 50 тыс. ускорителей NVIDIA H100 в конце этого месяца, пишет Data Center Dynamics (DCD) со ссылкой на заявление компании.

«Мы начали использовать кластер на базе нашего завода раньше срока и находимся на пути к развертыванию 50 тыс. GPU в Техасе к концу этого месяца», — сообщил финансовый директор Вайбхав Танеджа (Vaibhav Taneja) в ходе отчёта о финансовых результатах за III квартал. Предполагается, что именно этот кластер, размещённый в Остине (Техас) отставал от графика, из-за чего гендиректор Илон Маск (Elon Musk) уволил в апреле руководителя строительства. В июне по распоряжению Маска 12 тыс. ускорителей H100, предназначавшихся Tesla, были переданы xAI. Сама xAI в сентябре запустила ИИ-кластер со 100 тыс. ускорителей NVIDIA H100.

Капитальные затраты Tesla достигли $3,5 млрд в отчётном квартале, «последовательно увеличившись в основном из-за инвестиций в ИИ-вычисления», а капитальные затраты за год, как ожидается, превысят $11 млрд, что на $1 млрд больше год к году. При этом Танеджа сообщил, что компания «очень разумно подходит к расходам на ИИ», пытаясь наилучшим способом использовать существующую инфраструктуру, прежде чем делать дальнейшие инвестиции.

Источник изображения: Taylor Vick / Unsplash

Маск заявил, что Tesla продолжает расширять возможности обучения ИИ, чтобы удовлетворить как потребности в обучении автопилота Full Self Driving (FSD), так и роботов Optimus, отметив, что в настоящее время компания не испытывает дефицита вычислительных ресурсов. В квартальном отчёте не упоминается Dojo, ИИ-инфраструктура Tesla на базе ускорителей собственной разработки.

Немецкая компания ParTec и научно-исследовательский Центр им. Гельмгольца Дрезден-Россендорфа (HDRZ) подписали меморандум о взаимопонимании в рамках совместного проекта по созданию нового высокопроизводительного комплекса для ИИ-задач.

Создаваемый суперкомпьютер, получивший название ELBJUWEL, разместится в Германии. Эта НРС-система позволит местным учёным, компаниям и государственным учреждениям работать над сложными технологическими задачами. Ожидается, что комплекс повысит конкурентоспособность предприятий в Саксонии, снизив зависимость от международных облачных платформ.

Технические подробности о машине ELBJUWEL пока не раскрываются. Но отмечается, что это будет один из самых мощных ИИ-суперкомпьютеров в мире. Планируемая производительность заявлена на уровне 500 Пфлопс (вероятно, FP64), тогда как быстродействие на ИИ-операциях FP8 будет достигать 50 Эфлопс.

Источник изображения: HDRZ

Цель проекта заключается в том, чтобы значительно облегчить доступ к ИИ-вычислениям для промышленных предприятий, средних коммерческих организаций, а также научных учреждений. Новая НРС-платформа, как предполагается, охватит широкий спектр вариантов использования. Сроки ввода ELBJUWEL в эксплуатацию не уточняются.

Нужно отметить, что компания ParTec принимает участие в создании системы JUPITER — первого европейского суперкомпьютера экзафлопсного класса. Монтаж модульного ЦОД для этой машина начался в сентябре. В состав JUPITER войдут энергоэффективные высокопроизводительные европейские Arm-процессоры SiPearl Rhea и решения NVIDIA Quad GH200. ИИ-быстродействие суперкомпьютера до 93 Эфлопс, а FP64-производительность превысит 1 Эфлопс.