Когда речь заходит о больших языковых моделях (LLM), то чаще всего подразумевается их обучение, дообучение и запуск на аппаратном обеспечении NVIDIA, как наиболее широко распространённом и лучше всего освоенном разработчиками. Но эта тенденция понемногу меняется — появляются либо специфические решения, могущие поспорить в эффективности с ускорителями NVIDIA, либо разработчики осваивают другое «железо».

К числу последних принадлежит ИИ-стартап Lamini, сделавший ставку на решения AMD: ускорители Instinct и стек ROCm. Главным продуктом Lamini должна стать программно-аппаратная платформа Superstation, позволяющая создавать и развёртывать проекты на базе генеративного ИИ, дообучая базовые модели на данных клиента.

Изображения: Lamini

Напомним, ROCm представляет собой своего рода аналог NVIDIA CUDA, но упор в решении AMD сделан на более широкую поддержку аппаратного обеспечения, куда входят не только ускорители и GPU, но также CPU и FPGA — всё в рамках инициативы Unified AI Stack. К тому же в этом году у ROCm появилась интеграция с популярнейшим фреймворком PyTorch, который в версии 2.0 получил поддержку ускорителей AMD Instinct.

Что же касается Lamini и её проекта, то, по словам основателей, он привлёк внимание уже более 5 тыс. потенциальных клиентов. Интерес к платформе проявили, например, Amazon, Walmart, eBay, GitLab и Adobe. В настоящее время платформа Lamini уже более года работает на кластере, включающем в себя более 100 ускорителей AMD Instinct MI250, и обслуживает клиентов. При этом заявляется возможность масштабирования до «тысяч таких ускорителей». Более того, AMD сама активно пользуется услугами Lamini.

На данный момент это единственная LLM-платформа, целиком работающая на аппаратном обеспечении AMD, при этом стоимость запуска на ней ИИ-модели Meta✴ Llama 2 с 70 млрд параметров, как сообщается, на порядок дешевле, нежели в облаке AWS. Солидный объём набортной памяти (128 Гбайт) у MI250 позволяет разработчикам запускать более сложные модели, чем на A100.

Согласно тестам, проведённым Lamini для менее мощного ускорителя AMD Instinct MI210, аппаратное обеспечение «красных» способно демонстрировать в реальных условиях до 89% от теоретически возможного в тесте GEMM и до 70% от теоретической пропускной способности функции ROCm hipMemcpy.

Выбор Lamini несомненно принесёт AMD пользу в продвижении своих решений на рынке ИИ. К тому же в настоящее время они более доступны, чем от NVIDIA H10. Сама AMD объявила на мероприятии AI Hardware Summit, что развитие платформы ROCm в настоящее время является приоритетным для компании.

Продажу классических видеокарт в Китай пока никто не запрещал, но на рынке ускорителей вычислений ситуация совсем иная. Как сообщает Tom’s Hardware, ужесточение США антикитайских санкций привело к тому, что NVIDIA и Intel пришлось выпускать для местного рынка модели с ухудшенными характеристиками, а теперь их примеру последует AMD. По словам главы компании Лизы Су (Lisa Su), хотя AMD твёрдо намерена придерживаться антикитайских санкций, выгоду она упускать не собирается.

Как заявила Су, компания разработает ИИ-ускорители специально для китайских покупателей. Хотя подробными планами глава AMD не поделилась, весьма вероятно, что компания поступит, как и её конкуренты, искусственно ухудшив характеристики уже имеющихся или находящихся в разработке ускорителей. В частности, речь может идти об ускорителях серии Instinct MI. Не исключено, что появится специальная версия новейшего Instinct MI300, чья премьера запланирована только на IV квартал 2023 года.

Поскольку бум ИИ-технологий продолжается, решение AMD заняться выпуском ускорителей для китайского рынка стало вполне оправданным. Например, именно благодаря растущему спросу на ИИ-решения NVIDIA стала первым производителем чипов с рыночной капитализацией, перевалившей за $1 трлн, причём по итогам I квартала 2024 финансового года 60 % выручки пришлось на продукты для ЦОД, включая ускорители для ИИ и HPC-систем.

Источник изображения: AMD

Хотя США всеми силами стремится ограничить технологическое развитие ИИ-систем Китая, вводя всё новые экспортные ограничения, компании вроде NVIDIA и Intel пока довольно успешно обходят ограничения, ухудшая свои продукты. В частности, скорость внутреннего интерконнекта в продуктах, поставляемых в Китай, не должна превышать 600 Гбайт/с. Вариант NVIDIA A100, продающийся на китайском рынке под именем A800, «замедлен» с запасом — до 400 Гбайт/с. То же касается и модели H800 — клона H100, урезанного не только по шине, но и по производительности.

При этом даже версии с ограничениями позволяют хорошо заработать в Китае — H800 продаётся в Поднебесной по цене до $70 тыс. за штуку. К уловкам прибегает и компания Intel. Например, недавно она представила ИИ-ускоритель Habana Gaudi 2 для китайских покупателей. Другими словами, хотя AMD слегка опаздывает в гонке на рынке ускорителей, компания вполне может рассчитывать на хороший спрос в том числе, у китайских партнёров.

Пока трудно предсказать, не вызовет ли спрос на чипы для ИИ такую же «золотую лихорадку», как и та, что возникла на рынке видеокарт после появления криптовалют. Как сообщает Tom’s Hardware, имеются ранние признаки того, что ИИ-компании начали скупать высокопроизводительные видеокарты.

Министерство обороны США (DoD) объявило о планах по развёртыванию новой суперкомпьютерной системы в рамках Программы модернизации высокопроизводительных вычислений (HPCMP). Комплекс получил название Blueback — в честь американской подводной лодки USS Blueback (SS-581).

Сообщается, что Blueback расположится в Центре суперкомпьютерных ресурсов в составе DoD (Navy DSRC), который находится в ведении Командования морской метеорологии и океанографии (CNMOC). Суперкомпьютер заменит три старых вычислительных комплекса в экосистеме HPCMP.

Основой Blueback послужит платформа HPE Cray EX4000. Архитектура включает процессоры AMD EPYC Genoa, 128 гибридных ускорителей AMD Instinct MI300A (APU) и 24 ускорителя NVIDIA L40, связанных между собой 200G-интерконнектом Cray Slingshot-11. В состав комплекса войдёт Lustre-хранилище Cray ClusterStor E1000 вместимостью 20 Пбайт, включая 2 Пбайт пространства на базе SSD NVMe. Объём системной памяти — 538 Тбайт. Общее количество вычислительных ядер будет достигать 256 512.

Источник изображения: Jonathan Holloway / DoD

Ожидается, что суперкомпьютер Blueback будет введён в эксплуатацию в 2024 году. Кстати, совсем недавно центр Navy DSRC получил НРС-систему Nautilus производительностью 8,2 Пфлопс. Она содержит 176 128 ядер и 382 Тбайт памяти.

Ливерморская национальная лаборатория (LLNL) вовсю ведёт монтаж суперкомпьютера El Capitan, мощность которого превзойдёт 2 Эфлопс. Дебютирует новая система в середине следующего года. Однако это не единственный суперкомпьютер LLNL. Помимо тестовых кластеров rzVernal, Tioga и Tenay, в строй будет введён и суперкопмьютер Tuolumne производительностью более 200 Пфлопс.

El Capitan получит уникальные серверные APU AMD Instinct MI300A, содержащие 24 ядра Zen 4 и массив ускорителей с архитектурой CDNA3, дополненный собственным стеком памяти HBM3 объёмом 128 Гбайт. El Capitan будет использоваться в том числе для секретных и закрытых проектов, но, как сообщают зарубежные источники, кластер Tuolumne на базе той же аппаратной платформы HPE станет открытой платформой, практически самой мощной в своём классе.

Сообщается о том, что производительность Tuolumne составит около 15 % от таковой у El Capitan, то есть от 200 до 300 Пфлопс. Хотя это не позволяет отнести Tuolumne к экза-классу, такие цифры позволяют претендовать на вхождении в первую пятёрку рейтинга TOP500.

Тестовые стойки в ЦОД LLNL

Впервые имя Tuolumne было упомянуто в 2021 году, когда речь шла о системе раннего доступа RZNevada, целью которой была тестирование и отработка аппаратного и программного стеков El Capitan. Также известно, что система охлаждения и питания в главном ЦОД LLNL была модернизирована, в результате чего её мощность выросла с 85 до 100 МВт, и часть этих мощностей достанется Tuolumne. Правда, когда суперкомпьютер будет введён в строй, не говорится.

Ливерморская национальная лаборатория (LLNL) объявила о получении первой партии компонентов суперкомпьютера El Capitan, которые сразу же начала устанавливать. Система будет запущена в середине 2024 года и, согласно данным LLNL, будет обеспечивать производительность более 2 Эфлопс. Стоимость El Capitan составляет около $600 млн.

El Capitan будет использоваться для выполнения задач лабораторий Национальной администрации по ядерной безопасности США, чтобы они «могли поддерживать уверенность в национальных силах ядерного сдерживания», — сообщила LLNL. «На момент принятия проекта в следующем году El Capitan, вероятно, станет самым мощным суперкомпьютером в мире», — указано в заявлении LLNL. Он заменит машину Sierra на базе IBM POWER 9 и NVIDIA Volta, обойдя её производительности более чем на порядок.

Источник изображений: LLNL

El Capitan базируется на платформе HPE Cray Shasta, как и две другие экзафлопсные системы, Frontier и Aurora. В отличие от этих систем, использующих традиционную конфигурацию дискретных CPU и ускорителей, El Capitan станет первым суперкомпьютером на базе гибридной архитектуры AMD. APU Instinct MI300A включает 24 ядра с микроархитектурой Zen 4 общего назначения, блоки CDNA 3 и 128 Гбайт памяти HBM3. Правда, пока не уточняется, устанавливаются ли узлы уже с финальной конфигурации «железа» или же пока что предсерийные образцы.

Разработчик решений в области генеративного ИИ MosaicML, недавно перешедший в собственность Databricks, сообщил о хороших результатах в обучении больших языковых моделей (LLM) с использованием ускорителей AMD Instinct MI250 и собственной платформы.

Компания рассказала, что подыскивает от имени своих клиентов новое «железо» для машинного обучения, поскольку NVIDIA в настоящее время не в состоянии обеспечить своими ускорителями всех желающих. MosaicML пояснила, что требования к таким чипам просты:

• Реальные рабочие нагрузки: поддержка обучения LLM с 16-бит точностью (FP16 или BF16) с той же сходимостью и качеством конечной модели, что и при обучении на системах NVIDIA.
• Скорость и стоимость: конкурентоспособные производительность и соотношение производительности и стоимости.
• Разработка: минимальные изменения кода по сравнению с её существующим стеком (PyTorch, FSDP, Composer, StreamingDataset, LLM Foundry).

Источник изображений: MosaicML

Как отметила компания, ни один из чипов до настоящего времени смог полностью удовлетворить все требования MosaicML. Однако с выходом обновлённых версий фреймворка PyTorch 2.0 и платформы ROCm 5.4+ ситуация изменилась — обучение LLM стало возможным на ускорителях AMD Instinct MI250 без изменений кода при использовании её стека LLM Foundry.

Некоторые основные моменты:

• Обучение LLM было стабильным. С высокодетерминированным обучающим стеком LLM Foundry обучение LLM MPT-1B на ускорителях AMD MI250 и NVIDIA A100 дало почти идентичные кривые потерь при запуске с одной и той же контрольной точки. Исследователи даже смогли переключаться между ускорителями AMD и NVIDIA в течение тренировочного прогона.
• Производительность была конкурентоспособной с существующими системами A100. Исследователи профилировали пропускную способность обучения моделей MPT с параметрами от 1 до 13 млрд и обнаружили, что скорость обработки MI250 на один ускоритель находится в пределах 80 % от A100-40GB и в пределах 73 % от A100-80GB. Как ожидает компания, этот разрыв сократится по мере улучшения программного обеспечения AMD.

При этом никаких изменений в коде не потребовалось.

Все результаты получены на одном узле из четырёх MI250, но компания работает с гиперскейлерами для проверки возможностей обучения на более крупных кластерах AMD Instinct. «В целом наши первоначальные тесты показали, что AMD создала эффективный и простой в использовании программно-аппаратный стек, который может конкурировать с NVIDIA», — сообщила MosaicML. Это важный шаг в борьбе с доминирующим положением NVIDIA на рынке ИИ.

Amazon Web Services (AWS), крупнейший в мире провайдер облачных вычислений, рассматривает возможность использования новых ИИ-ускорителей AMD Instinct MI300. Об этом сообщил агентству Reuters Дейв Браун (Dave Brown), вице-президент Amazon по EC2, уточнив, что окончательное решение по данному вопросу пока не принято. При этом у компании уже есть ИИ-ускорители собственной разработки: Trainium и Inferentia2.

Браун рассказал, что AWS отказалась сотрудничать с NVIDIA в деле развёртывания её платформы DGX Cloud, которая пока что доступна только в облаке Oracle. «Они обратились к нам, мы рассмотрели бизнес-модель, но она не имела особого смысла для AWS, которая сама обладает большим опытом в создании надёжных серверов и работе с цепочками поставок», — сообщил Браун, отметив, что AWS предпочитает разрабатывать свои серверы с нуля.

В интервью Reuters гендиректор AMD Лиза Су (Lisa Su) рассказала, что для привлечения клиентов компания предлагает широкий перечень всех компонентов, необходимых для создания систем для запуска ИИ-решений, подобных ChatGPT, оставляя за ними возможность выбора того, что именно подойдёт с учётом использования стандартных отраслевых соединений. Браун сообщил, что команды Amazon и AMD уже сотрудничают какое-то время.

Изображение: AMD

Добавим, что AWS уже предлагает собственные системы с актуальными ускорителями NVIDIA H100. Аналитики отмечают, что интерес Amazon к MI300 указывает на стремление технологических компаний диверсифицировать парк ИИ-оборудования. А это открывает новые возможности для разработчиков чипов. При этом, как отмечал ресурс The Information, NVIDIA пока что благосклонна к небольшим облачным провайдерам, которые не занимаются созданием собственных ИИ-ускорителей.

Вместе с Bergamo и Genoa-X компания AMD представила и новый ИИ-ускоритель, а точнее два варианта одного и того же продукта — Instinct MI300A и MI300X. Как и в случае с EPYC, модульный подход к построению чипов позволил компании с минимумом усилий расширить портфолио.

Об Instinct MI300A компания рассказывала неоднократно. Это самодостаточный APU (или XPU), объединяющий 24 ядра EPYC Genoa (три CCD), ускоритель на базе CDNA3 и 128 Гбайт общей памяти HBM3. Конкурировать он будет с решением NVIDIA Grace Hopper, которое включает 72-ядерный Arm-процессор NVIDIA Grace и ускоритель NVIDIA H100 с 96 Гбайт HBM3. Intel же из гонки гибридов временно выбыла, отказавшись в Falcon Shores от блока CPU.

Изображения: AMD

Правда, подход у компаний разный. NVIDIA предпочитает использовать NVLink и для объединения кристаллов внутри Grace Hopper (C2C), и для связи между узлами, что упрощает масштабирование. AMD в случае Instinct MI300 использует большую подложку-интерпозер, которая объединяет HBM-стеки (8 шт.) и блоки Zen 4/CDNA3 (4 шт.), что даёт определённую гибкость в выборе конфигурации чипа.

Этим компания и воспользовалась, представив OAM-ускорители MI300X, которые напрочь лишены CPU-блоков. Весьма своевременное появление 24-Гбайт модулей HBM3 позволило поднять общий объём памяти до 192 Гбайт, а её пропускную способность (ПСП) — до 5,2 Тбайт/с. Впрочем, о характеристиках новинки AMD больше ничего и не говорит, если не считать упоминания ПСП шины Infinity Fabric (896 Гбайт/с) и количества транзисторов (153 млрд шт.).

Столь большой объём памяти выгодно отличает MI300X от SXM-версии NVIDIA H100, которая может предложить только 80 Гбайт HBM3 и ПСП 3,35 Тбайт/с. Да, у NVIDIA есть «сендвич» H100 NVL, у которого имеется уже 188 Гбайт HBM3 (7,8 Тбайт/с). Но это всё же совсем иной форм-фактор, хотя, как и MI300X, ориентированный на работу с действительно большими ИИ-моделями.

Больший объём набортной памяти позволяет избавиться от лишних перемещений данных между ускорителем и основной памятью системы или несколькими ускорителями. Как и полагается, AMD анонсировала Instinct Platform — плату наподобие NVIDIA HGX, которая объединяет восемь ускорителей MI300X и, по-видимому, соответствует стандарту OCP UBB, что упрощает создание узлов на её основе.

Первые образцы Instinct MI300X появятся в следующем квартале, а образцы MI300A уже поставляются заказчикам. Впрочем, одним «железом» сыт не будешь — компания активно развивает программную платформу, в том числе ROCm, поскольку в области ПО для ИИ догнать, а уж тем более перегнать NVIDIA будет непросто. Это настолько важный пункт для AMD, что даже в презентации речь сначала долго шла о ПО, а уж потом были представлены новые ускорители.

Компания AMD на суперкомпьютерной конференции ISC 2023, по сообщению ресурса Tom's Hardware, раскрыла дополнительную информацию о гибридном изделии Instinct MI300. Новый APU найдёт применение в HPC-системах, а также в высокопроизводительных серверах для дата-центров.

Как говорилось ранее, MI300 — это самый крупный и сложный чип, когда-либо созданный специалистами AMD. Он содержит в общей сложности около 146 млрд транзисторов. Конструкция включает ядра CPU (Zen 4) и GPU (CDNA 3), вспомогательную логику, I/O-контроллер, а также память HBM3. В общей сложности задействованы 13 чиплетов, четыре из которых изготавливаются по 6-нм технологии, а ещё девять — по 5-нм.

По сравнению с Instinct MI250 новинка получила ряд архитектурных изменений. В частности, узел с Instinct MI250 (как у Frontier) имеет отдельные блоки CPU и GPU, дополненные единственным процессором EPYC для координации рабочих нагрузок. В свою очередь, узел Instinct MI300 содержит интегрированный 24-ядерный чип EPYC Genoa, а поэтому необходимость во внешнем CPU отпадает.

Источник изображений: AMD

Вместе с тем сохранена топология, позволяющая каждому из блоков обмениваться данными со всеми другими. Причём в случае Instinct MI300 снижается задержка и повышается общая производительность. Компоненты чипа объединены посредством Infinity Fabric четвёртого поколения. В оснащение ходят 128 Гбайт общей для CPU и GPU памяти HBM3. Похожий подход реализован в чипах NVIDIA Grace Hopper, а вот Intel от гибридности в ускорителях Falcon Shores пока отказалась.

Компания Atos объявила о заключении контракта на создание и установку нового высокопроизводительного комплекса для Общества научных исследований имени Макса Планка. В основу системы ляжет суперкомпьютерная платформа BullSequana XH3000 с новейшими процессорами AMD EPYC и ускорителями Instinct. Стоимость проекта превышает €20 млн.

Суперкомпьютер будет эксплуатироваться Вычислительным и информационным центром Общества Макса Планка (MPCDF) в Гархинге недалеко от Мюнхена (Германия). Систему планируется применять для решения задач в области астрофизики, биологических исследований, разработки передовых материалов, физики плазмы и технологий ИИ.

Комплекс получит систему прямого жидкостного охлаждения (DLC) без вентиляторов. Коэффициент эффективности использования энергии (PUE) составит менее 1,05, что намного ниже по сравнению с другими HPC-установками. В суперкомпьютере будут применяться чипы AMD EPYC Genoa и ускорители Instinct MI300A. Система будет включать 768 процессорных узлов и 192 узла с ускорителями. В состав комплекса войдёт хранилище IBM SpectrumScale.

Источник изображения: Atos

Узлы CPU планируется поставить в III квартале 2023 года, тогда как развёртывание узлов с ускорителями ожидается в первой половине 2024 года. По производительности новый суперкомпьютер в три раза превзойдёт нынешний комплекс Cobra, который используется в MPCDF и также базируется на технологиях Atos. Его пиковое быстродействие достигает 11,4 Пфлопс.