Компания Supermicro анонсировала рабочую станцию SYS-751GE-TNRT-NV1, предназначенную для ИИ- и HPC-нагрузок. Устройство, как утверждается, обладает высокой производительностью, хорошими показателями энергоэффективности и низким уровнем шума.

Применена материнская плата Super X13DEG-QT с парой Intel Xeon 6444Y (16C/32T; 3,6–4,0 ГГц; 270 Вт). В базовую комплектацию входят 512 Гбайт DDR5-4800 в виде 16 модулей по 32 Гбайт. В оснащение включены четыре ускорителя NVIDIA A100 (80 Гбайт, PCIe), попарно соединённых мостиками NVLink и оснащённых водоблоками, и 25GbE-адаптер NVIDIA ConnectX-6 Dx. Кроме того, есть два сетевых порта 10GbE (Intel X550-AT2) и выделенный 1GbE-порт для BMC ASPEED AST2600. Подсистема хранения данных объединяет шесть 1,92-Тбайт NVMe SSD, два из которых объединены в массив RAID 1. Для вывода изображения используется NVIDIA RTX A4000.

Источник изображения: Supermicro

Для всех CPU и GPU предусмотрено использование СЖО. Станция также наделена тремя вентиляторами — двумя на 120 мм и одним диаметром 80 мм. Задействованы два блока питания мощностью 2200 Вт каждый. Упомянуты семь слотов расширения PCIe 5.0 x16 FHFL, последовательный порт, разъёмы USB 3.2 Gen1, USB 3.2 Gen2 Type-C и D-Sub. Габариты составляют 218,4 × 454,7 × 701 мм, вес — 44 кг. Диапазон рабочих температур — от +10 до +25 °C. Установлена операционная система Ubuntu 22.04 LTS. В комплекте поставляется подписка на NVIDIA AI Enterprise на 3 года.

AWS и NVIDIA объявили о заключении соглашения о многостороннем сотрудничестве с целью создания самой масштабируемой в мире инфраструктуры искусственного интеллекта (ИИ) по требованию, оптимизированной для обучения всё более сложных больших языковых моделей (LLM) и разработки генеративных приложений ИИ.

Компании займутся развёртыванием инстансов следующего поколения EC2 P5 на базе ускорителей NVIDIA H100 с продвинутыми сетевыми возможностями и возможностями масштабирования в AWS, что позволит достичь производительности 20 Эфлопс. Каждый инстанс P5 оснащён восемью ускорителями NVIDIA H100. P5 станут первыми инстансами с ускорителями, в которых используются адаптеры AWS Elastic Fabric Adapter (EFA) 2-го поколения с низкой задержкой, скоростью передачи данных 3,200 Тбит/с и поддержкой NVIDIA GPUDirect RDMA, что позволит объединить до 20 тыс. ускорителей. Для сравнения — OCI SuperCluster позволяет объединить до 32 768 ускорителей A100).

Источник изображения: NVIDIA

Как отмечено в пресс-релизе NVIDIA, инстансы P5 идеально подходят для обучения и инференса для всё более сложных LLM и моделей компьютерного зрения, лежащих в основе самых требовательных и ресурсоёмких приложений генеративного ИИ. Повышенная производительность инстансов P5 позволяет сократить время обучения моделей машинного обучения (ML) до 6 раз. Ожидается, что инстансы P5 снизят затраты на обучение моделей машинного обучения по сравнению с предыдущим поколением на 40 %.

В результате заказчики получают производительность сравнимую с таковой у локальных HPC-кластеров, но с эластичностью и гибкостью AWS. Кроме того, клиенты смогут использовать портфолои сервисов AWS, включая S3, FSx, SageMaker и т.д. Инстансы P5 станут доступны в ближайшие недели в ограниченной предварительной версии.

Корпорация Fujitsu, по сообщению ресурса HPC Wire, модернизировала суперкомпьютер Gadi, установленный в Национальном университете Австралии в Канберре (NCI). Комплекс получил узлы на новейших процессорах Intel Xeon Sapphire Rapids, что позволило существенно понять общую производительность.

В прежней конфигурации в HPC-системе Gadi уже широко применялись различные чипы Intel. В состав суперкомпьютера, в частности, входят 3074 узла, каждый из которых содержит два 24-ядерных процессора Intel Xeon Cascade Lake и 192 Гбайт памяти.

Также в состав комплекста входят 804 узла с парой 14-ядерных чипов Broadwell, 192 узла с двумя 16-ядерными процессорами Skylake и 160 узлов, каждый из которых наделён четырьмя ускорителями NVIDIA V100 и двумя 24-ядерными процессорами Intel Xeon Cascade Lake-SP. Наконец, есть 10 узлов с двумя 14-ядерными чипами Intel Broadwell и 512 Гбайт памяти и два узла NVIDIA DGX A100.

Изображения: NCI Australia

После модернизации, как сообщается, комплекс получил 720 узлов с парой 52-ядерных процессоров Intel Xeon Sapphire Rapids и 512 Гбайт RAM, объединённых 200G-интерконнектом InfiniBand HDR. О быстродействии обновлённого суперкомпьютера ничего не сообщается, но ранее Gadi обеспечивал пиковую производительность в 15,14 Пфлопс и занимал 62-ю строку в списке Top500.

Отмечается, что появление узлов на базе Sapphire Rapids — это лишь первый этап масштабной программы по расширению вычислительных ресурсов NCI. Планируется добавление новых GPU и улучшение подсистемы электропитания. Общие инвестиции в проект составят около $26 млн.

Японская компания NEC была одной из немногих, отстаивавших собственный уникальный путь в сфере развития вычислительных технологий со своими векторными процессорами SX-Aurora. Хотя данное направление до недавних пор активно развивалось, компания, похоже, не выдержала давления со стороны NVIDIA и AMD и объявила о прекращении разработок новых решений в серии Aurora.

Работы над усовершенствованием векторной архитектуры NEC продолжались до конца прошлого года, когда компания объявила о подготовке новых вычислительных узлов SX-Aurora TSUBASA C401-8 на базе ускорителей с 16 блоками Vector Engine 3.0 и 96 Гбайт интегрированной памяти HBM2. И хотя в августе этого года в Научном центре Университета Тохоку будет запущен новый суперкомпьютер на их основе, новых разработок в этой сфере не будет.

Вычислительный модуль SX-Aurora TSUBASA C401-8. Источник изображений здесь и далее: NEC

Как отметил Сатоши Мацуока (Satoshi Matsuoka), глава крупнейшего в Японии суперкомпьютерного центра RIKEN, где был создан суперкомпьютер Fugaku, NEC неслучайно объявила об отказе от разработки нового поколения процессоров SX-Aurora. Хотя в целях компании значилось 10-кратное повышение энергоэффективности, теперь NEC считает, что эта цель может быть достигнута с использованием стандартных коммерческих ускорителей.

Главной причиной называется появление решений AMD и NVIDIA, на голову превосходящих все наработки NEC. В частности, упоминается AMD Instinct MI300. При этом отмечено, что это решение «похоронило» бы даже новое поколение SX-Aurora, когда речь заходит о ПСП. Целью NEC был показатель 2+ Тбайт/с, в то время как новинка AMD, располагая памятью HBM3 с 8192-бит шиной, может обеспечить 6,8 Тбайт/с.

Планы NEC по развитию VE-архитектуры. Похоже, им уже не суждено сбыться

Также «естественным врагом» SX-Aurora является NVIDIA Grace Hopper с его мощной процессорной частью и развитой инфраструктурой NVLink, демонстрирующий к тому же выдающуюся энергоэффективность. Примечательно, что оба продукта от AMD и NVIDIA являются APU, то есть гибридными чипами, объединяющими ускорители и CPU собственной разработки, а также быструю память.

Финансовый кризис 2009 года ударил по разработкам NEC в области процессоростроения сильно, но ситуацию тогда спасла общая незрелость рынка GPGPU и технологии HBM. Сейчас на это надеяться нельзя, да и ситуация с точки зрения программной экосистемы в мире HPC говорит не в пользу NEC. По всей видимости, прямо на наших глазах ещё одна уникальная вычислительная архитектура становится достоянием истории.

При этом в Японии пока что сохраняется ещё одна уникальная отечественная архитектура — PEZY-SC. Arm-процессоры Fujitsu A64FX, ставшие основой Fugaku, тоже достаточно уникальны, однако их наследники в лице MONAKA переориентированы на более массовый сегмент. Таким образом, собственные массовые HPC-решения сейчас есть только у Китая, которому новейшие американские и британские ускорители достанутся в кастрированном виде.

NVIDIA в рамках GTC 2023 объявила о новом решении, которое привносит возможности ускорения работы в сферу вычислительной литографии. Это позволит крупным игрокам полупроводниковой отрасли, таким как ASML, TSMC и Synopsys, ускорить разработку и производство микросхем нового поколения по мере приближения характеристик чипов к физическим ограничениям.

Речь идёт о библиотеке NVIDIA cuLitho для вычислительной литографии. Говорится, что её интеграцией уже занимаются контрактный производитель TSMC, а также фирма Synopsys, работающая в области САПР для проектирования электроники. Производитель оборудования ASML также сотрудничает с NVIDIA в области GPU и cuLitho. Эти компании намерены встроить cuLitho в своё ПО, производственные процессы и системы на базе чипов с архитектурой NVIDIA Hopper.

Говорится, что предприятия, использующие cuLitho, смогут ежедневно производить в 3–5 раз больше фотошаблонов при в 9 раз меньших затратах энергии по сравнению с традиционными методами.

Источник изображения: NVIDIA

Предполагается, что решение NVIDIA позволит проектировать микросхемы по более «тонкому» техпроцессу, нежели это возможно сейчас. Кроме того, сократится время выхода продуктов на рынок и повысится энергоэффективность крупных дата-центров, отвечающих за управление производственными процессами. В частности, с применением cuLitho может быть заложена основа для выпуска изделий с нормами 2 нм и менее.

Источник изображения: NVIDIA

Утверждается, что, работая на базе GPU разработки NVIDIA, платформа cuLitho обеспечивает скачок производительности до 40 раз по сравнению с обычной литографией. Это даёт возможность 500 системам NVIDIA DGX H100 заменить 40 000 CPU благодаря параллельной обработке различных элементов вычислительной литографии. Кроме того, значительно снижается энергопотребление ЦОД и сокращается негативное воздействие на окружающую среду.

Компания NVIDIA объявила о том, что облачная инфраструктура Oracle Cloud Infrastructure (OCI) начала внедрение DPU NVIDIA BlueField для высокопроизводительных вычислений. Это позволит снять нагрузку с CPU и повысить общую эффективность ЦОД. Кроме того, новинка нашла место в инфраструктуре Baidu, JD, Tencent, CoreWeave и Microsoft Azure.

Речь идёт о применении 400Gbe-модулей BlueField-3. Благодаря возможности обеспечить разгрузку, ускорение и изоляцию широкого спектра процессов в работе сети, СХД и решений по безопасности, DPU BlueField позволяют создать безопасную и ускоренную инфраструктуру для решения различных задач в любой среде — от облака и дата-центра до периферийных устройств. Именно эти DPU явяются одним из ключевых компонентов платформы NVIDIA DGX Cloud в OCI.

Источник изображения: NVIDIA

Благодаря BlueField-3, как отмечается, ресурсы CPU в дата-центрах могут быть перенаправлены на обработку бизнес-приложений. BlueField-3 трансформируют традиционные среды облачных вычислений в ускоренную, энергоэффективную и безопасную инфраструктуру для обработки ресурсоёмких рабочих нагрузок генеративного ИИ. Тесты показывают снижение энергопотребления до 24 % на серверах с DPU BlueField по сравнению с традиционными системами.

Источник изображения: NVIDIA

«DPU NVIDIA BlueField-3 являются ключевым компонентом нашей стратегии по созданию современной устойчивой облачной инфраструктуры с высочайшей производительностью», — отметил Клэй Магуирк (Clay Magouyrk), исполнительный вице-президент Oracle Cloud Infrastructure. Программный фреймворк NVIDIA DOCA позволяет разработчикам создавать инфраструктуры нового поколения для дата-центров, обеспечивая высокопроизводительные, программно-определяемые облачные сервисы с ускорением на основе DPU и высоким уровнем безопасности по модели Zero Trust.

NVIDIA запустила сервис ИИ-супервычислений DGX Cloud, предоставляющий предприятиям доступ к инфраструктуре и программному обеспечению, необходимым для обучения передовых моделей для генеративного ИИ и других приложений.

DGX Cloud предлагает выделенные ИИ-кластеры NVIDIA DGX в сочетании с фирменным набором ПО NVIDIA. С его помощью предприятие сможет получить доступ к облачному ИИ-суперкомпьютеру, используя веб-браузер и без надобности в приобретении, развёртывании и управлении собственной HPC-инфраструктурой. Правда, удовольствие это всё равно не из дешёвых — стоимость инстансов DGX Cloud начинается от $36 999/мес., причём деньги получает в первую очередь сама NVIDIA. Для сравнения — полностью укомплектованная система DGX A100 в Microsoft Azure обойдётся примерно в $20 тыс.

Облачные кластеры DGX предлагаются предприятиям на условиях ежемесячной аренды, что гарантирует им возможность быстро масштабировать разработку больших рабочих нагрузок. «DGX Cloud предоставляет клиентам мгновенный доступ к супервычислениям NVIDIA AI в облаках глобального масштаба», — сообщил Дженсен Хуанг (Jensen Huang), основатель и генеральный директор NVIDIA.

Источник изображения: NVIDIA

Развёртыванием инфраструктуры DGX Cloud компания NVIDIA будет заниматься в сотрудничестве с ведущими поставщиками облачных услуг. Первым среди них стала платформа Oracle Cloud Infrastructure (OCI), предлагающая суперкластер (SuperCluster) с объединёнными RDMA-сетью (в том числе на базе BlueField-3 и Connect-X7) системами DGX (bare metal), которые дополняет высокопроизводительное локальное и блочное хранилище. Cуперкластер может включать до 32 768 ускорителей, но этот рекорд был поставлен с использованием DGX A100, а вот предложение DGX H100 пока что ограничено. В следующем квартале похожее решение появится в Microsoft Azure, а потом в Google Cloud и у других провайдеров.

Источник изображения: NVIDIA

Первыми пользователями DGX Cloud стали Amgen, одна из ведущих мировых биотехнологических компаний, лидер рынка страховых технологий CCC Intelligent Solutions (CCC) и провайдер цифровых бизнес-платформ ServiceNow. «Мощные вычислительные и многоузловые возможности DGX Cloud позволили нам в 3 раза ускорить обучение белковых LLM с помощью BioNeMo и до 100 раз ускорить анализ после обучения с помощью NVIDIA RAPIDS по сравнению с альтернативными платформами», — сообщил представитель Amgen.

Для управления нагрузками в DGX Cloud предлагается NVIDIA Base Command. Также DGX Cloud включает в себя набор инструментов NVIDIA AI Enterprise для создания и запуска моделей, который предоставляет комплексные фреймворки и предварительно обученные модели для ускорения обработки данных и оптимизации разработки и развёртывания ИИ. DGX Cloud предоставляет поддержку экспертов NVIDIA на всех этапах разработки ИИ. Клиенты смогут напрямую работать со специалистами NVIDIA, чтобы оптимизировать свои модели и быстро решать задачи разработки с учётом сценариев отраслевого использования.

Компания NVIDIA в партнёрстве с Quantum Machines анонсировала DGX Quantum — первую систему, объединяющую GPU и квантовые вычисления. Решение использует новую открытую программную платформу CUDA Quantum. Утверждается, что система предоставляет революционно архитектуру для исследователей, работающими с гибридными вычислениями с низкой задержкой.

NVIDIA DGX Quantum объединяет средства ускоренных вычислений на базе Grace Hopper (Arm-процессор + ускоритель H100), модели программирования с открытым исходным кодом CUDA Quantum и передовую квантовую управляющую платформу Quantum Machines OPX+. Такая комбинация позволяет создавать ресурсоёмкие приложения, сочетающие квантовые вычисления с современными классическими вычислениями. При этом в числе прочего обеспечивается работа гибридных алгоритмов и коррекция ошибок.

Источник изображения: NVIDIA

Представленное решение предполагает соединение Grace Hopper и Quantum Machines OPX+ посредством интерфейса PCIe. Это обеспечивает задержку менее микросекунды между ускорителем и блоками квантовой обработки (QPU). Отмечается, что OPX+ — это универсальная система квантового управления. Таким образом, можно максимизировать производительность QPU и предоставить разработчикам новые возможности при использовании квантовых алгоритмов. Системы Grace Hopper и OPX+ можно масштабировать в соответствии с потребностями — от QPU с несколькими кубитами до суперкомпьютера с квантовым ускорением.

Источник изображения: NVIDIA

О намерении интегрировать CUDA Quantum в свои платформы уже заявили компании по производству квантового оборудования Anyon Systems, Atom Computing, IonQ, ORCA Computing, Oxford Quantum Circuits и QuEra, разработчики ПО Agnostiq и QMware, а также некоторые суперкомпьютерные центры.

Российские исследователи совместно с коллегами из Канады сообщили о разработке метода, который позволяет практически на порядок сократить время выявления частиц COVID-19 в слюне человека по сравнению с широко распространённым тестом ПЦР.

В работах приняли участие специалисты из Федерального исследовательского центра «Красноярский научный центр СО РАН» (ФИЦ КНЦ СО РАН), Красноярского государственного медицинского университета имени профессора В.Ф. Войно-Ясенецкого (КрасГМУ) и Сибирского федерального университета (СФУ).

Учёные смоделировали короткие нуклеотидные последовательности — аптамеры. Они специфично связываются с одним из самых редко мутирующих белков вируса, благодаря чему со 100-% точностью выявляют его уханьский вариант, а также штаммы «Омикрон» и «Дельта». Предложенный подход даёт возможность ускорить выявление коронавируса практически в десять раз, а также удешевить процедуру. Кроме того, медики смогут выявлять заболевание на самых ранних стадиях.

Источник изображения: РСК

«Исследователи с помощью технологии эволюции ДНК в пробирке создали короткие последовательности ДНК и проследили за взаимодействием с N-белком коронавируса, составляющим основу его оболочки. В отличие от S-белка, используемого SARS-CoV-2 для проникновения в человеческие клетки, устройство N-белка почти не меняется, что позволяет использовать его в качестве опознавательного знака всех существующих штаммов коронавируса», — отмечается в публикации.

В ходе выполнения работ исследователи задействовали более 1700 вычислительных узло-часов из ресурсов Межведомственного суперкомпьютерного центра Российской академии наук (МСЦ РАН). Эта HPC-платформа состоит из нескольких энергоэффективных и высокоплотных вычислительных систем на базе серверов с жидкостным охлаждением. Они спроектированы и установлены в МСЦ РАН специалистами группы компаний РСК.

Исследование поддержано грантом Президентской программы Российского научного фонда (РНФ). В ходе работ учёным удалось отобрать 16 аптамеров, способных связываться с оболочкой вируса SARS-CoV-2. Самым удачным (по сочетанию двух признаков — силы связывания и избирательности) из них признан tNSP3: он стал основой для новой высокочувствительной системы тестирования на коронавирусную инфекцию. В ходе тестов tNSP3 позволил определить N-белок в количествах, сопоставимых с чувствительностью ПЦР.

Samsung SDS, подразделение IT-сервисов и облачных услуг южнокорейского гиганта, по сообщению ресурса Datacenter Dynamics, открыло в Южной Корее новый ЦОД для организации HPC-вычислений. Планируется, что платформа Samsung Cloud Platform (SCP) станет доступна более широкому кругу клиентов. В глобальном масштабе Samsung SDS оперирует 17 дата-центрами.

В рамках программы по расширению облачных услуг Samsung запустила свой третий южнокорейский дата-центр: он расположен в Донтане в провинции Кёнгидо (Gyeonggi-do). Это, как утверждается, первый в стране специализированный ЦОД для HPC-задач, спроектированный с прицелом на ИИ-приложения и анализ больших данных. Площадка получила название Dongtan IDC.

Источник изображения: Samsung SDS

Дата-центр сейчас включает четыре зала. Коэффициент энергоэффективности PUE равен 1,1 — используется естественное охлаждение благодаря ветрам и прохладному климату. Введя этот ЦОД в эксплуатацию, компания рассчитывает сократить выбросы парниковых газов на 21 443 т к 2035 году. Показатели мощности ЦОД не раскрываются. Отмечается, что Dongtan IDC — это единственный кампус в Южной Корее, который предлагает взаимное резервирование между тремя дата-центрами, что обеспечивает ему дополнительную избыточность.