Компания Eviden (дочерняя структура Atos) и Комиссариат по атомной и альтернативным видам энергии Франции (СЕА) объявили о реализации второй фазы суперкомпьютерной программы EXA1. Она предусматривает ввод в эксплуатацию НРС-комплекса EXA1 HE (High Efficiency) на платформе Eviden BullSequana XH3000.

Первая очередь системы — EXA1 HF (High-Frequency) — была запущена в 2021 году. Основой послужила платформа BullSequana XH2000. Изначально машина включала 12 960 процессоров AMD EPYC 7763 (64C/128T, 2,45 ГГц), а её производительность на момент анонса составляла 23,2 Пфлопс.

Комплекс EXA1 HE использует 477 вычислительных узлов на базе суперчипов NVIDIA Grace Hopper. Применяется жидкостное охлаждение тёплой водой. Заявленная производительность в тесте Linpack составляет приблизительно 60 Пфлопс, а пиковое быстродействие достигает 104 Пфлопс.

Задействован фирменный интерконнект BXI (BullSequana eXascale Interconnect). Сеть основана на топологии DragonFly и состоит из 156 коммутаторов. Отмечается, что суперкомпьютер EXA1 соответствует требованиям оборонных программ, реализуемых военным отделом CEA.

Источник изображения: Eviden

Отметим, что в марте нынешнего года компания Eviden заключила соглашение о модернизации французского НРС-комплекса Jean Zay. Суперкомпьютер получит 1456 ускорителей NVIDIA H100 в дополнение к 416 картам NVIDIA A100 и 1832 ускорителям NVIDIA V100, которые задействованы в настоящее время. В результате, пиковая производительность Jean Zay поднимется с нынешних 36,85 до 125,9 Пфлопс.

Лос-Аламосская национальная лаборатория (LANL) Министерства энергетики США объявила о завершении сборки НРС-комплекса Venado, предназначенного для решения сложных ресурсоёмких задач в области ИИ. В создании системы приняли участие компании HPE и NVIDIA.

Проект Venado был анонсирован в мае 2022 года. Система смонтирована в Центре моделирования и симуляции Николаса К. Метрополиса (Nicholas C. Metropolis) в составе LANL. В церемонии открытия комплекса приняли участие представители Министерства энергетики США, Администрации по национальной ядерной безопасности США и других организаций.

Venado — первый в США суперкомпьютер, построенный на суперчипах NVIDIA Grace и Grace Hopper с ядрами Arm. Суперкомпьютер построен на платформе HPE Cray EX. В общей сложности задействованы 2560 гибридных суперчипов Grace Hopper с прямым жидкостным охлаждением: эти изделия объединяют ядра Arm v9 и ускорители на архитектуре Hopper. Кроме того, в состав НРС-системы входят 920 суперчипов Grace. Узлы объединены интерконнектом HPE Slingshot 11.

Источник изображений: LANL

На суперкомпьютере используется специализированное ПО HPE Cray, которое, как утверждается, позволяет оптимизировать рабочие нагрузки по моделированию и симуляции. Систему планируется использовать в таких областях, как материаловедение, возобновляемые источники энергии, астрофизика и пр. ИИ-производительность системы (FP8) составит около 10 Эфлопс. Машина также получит Lustre-хранилище.

«Являясь первым в США суперкомпьютером на базе NVIDIA Grace Hopper, система Venado обеспечивает революционную производительность и энергоэффективность для ускорения научных открытий», — говорит Ян Бак (Ian Buck), вице-президент HPC-подразделения NVIDIA. При этом Venado относится к классу экспериментальных суперкомпьютеров и будет использоваться для переноса и оптимизации имеющихся кодов, а также для создания нового ПО и проверки различных концепций.

CDN-провайдер Akamai Technologies объявил о запуске нового облачного сервиса, оптимизированного для задач по обработке видеоматериалов. Услуга ориентирована прежде всего на компании в сфере медиа и развлечений, которым необходимы ресурсы для быстрого и эффективного создания контента.

В основу системы положены ускорители NVIDIA RTX 4000 поколения Ada. Согласно результатам тестирования Akamai, использование этих GPU позволяет повысить производительность при кодировании и транскодировании видео примерно в 25 раз по сравнению с CPU.

Akamai отмечает, что в настоящее время облачные инфраструктуры на базе ускорителей NVIDIA ориентированы в первую очередь на большие языковые модели (LLM) и приложения ИИ, тогда как медиасегменту уделяется недостаточное внимание. Новое облако как раз и призвано удовлетворить потребности заказчиков, которые работают с мультимедийным контентом, включая потоковое видео. Утверждается, что ускорители NVIDIA RTX 4000 обеспечивают скорость и энергоэффективность, необходимые для решения сложных творческих и инженерных задач по созданию цифрового контента, 3D-моделированию, рендерингу и пр.

Источник изображения: NVIDIA

Отмечается, что GPU-ускорители позволяют выполнять транскодирование видеоматериалов со скоростью, превышающей потребности сервисов реального времени: благодаря этому значительно улучшается качество потоковой передачи. Кроме того, может осуществляться одновременное кодирование и декодирование материалов. Новый облачный сервис также подходит для работы с приложениями виртуальной (VR) и дополненной (AR) реальности.

Хотя Akamai оптимизировала платформу для медиарынка, она может применяться для анализа данных и научных вычислений, рендеринга графики, задач ИИ и машинного обучения, моделирования и других ресурсоёмких операций. При этом Akamai всё быстрее превращается в распределённого облачного провайдера, а не просто оператора CDN.

Молодая компания GPUnet, занимающаяся технологиями облачных вычислений, сообщила о проведении раунда финансирования Series A, в ходе которого привлечено $5,25 млн. В число инвесторов вошли Momentum6, Spicy Capital, Exnetwork, Blackdragon, Zephyrus Capital, Aza Ventures, F7 Foundation, Halvings Capital и Bigger than Race.

Стартап GPUnet создаёт платформу децентрализованных облачных вычислений на базе GPU. Отмечается, что в свете стремительного развития технологий ИИ ускорители на базе GPU превратились в дефицитный ресурс. Вместе с тем в мировом масштабе четыре крупнейших поставщика облачных услуг — Amazon, Google, Microsoft и Oracle — контролируют 80 % соответствующих мощностей. В результате компании и исследовательские организации вынуждены либо подписываться на сервисы по значительной цене, либо закупать собственное оборудование. Но во втором случае требуются навыки управления ЦОД, а поставки ускорителей занимают много времени.

GPUnet рассчитывает решить перечисленные проблемы путём объединения в единую сеть ресурсов независимых операторов дата-центров, которые специализируются на «вычислениях для проектов Web3», в частности, для майнинга. Отмечается, что такие операторы зачастую располагают ценными вычислительными ресурсами в небольших кластерах. GPUnet планирует использовать архитектуру распределённых вычислений, чтобы объединить кластеры в единую экосистему, создав удобную облачную среду для разработчиков и исследователей.

Источник изображения: GPUnet

На веб-сайте GPUnet говорится, что посредством новой платформы клиенты получают доступ к ускорителям NVIDIA. В частности, стоимость аренды H100 составляет $5/час, A100 — $1,5/час, А10 — $1/час. К 2030 году GPUnet рассчитывает объединить в своей экосистеме до 1 млн GPU.

Поставщик решений по обеспечению безопасности данных Cohesity сообщил о завершении раунда финансирования Series F: в качестве стратегических инвесторов выступили NVIDIA и IBM, а полученные средства будут направлены на повышении защиты и устойчивости гибридных облачных сред.

Объём финансирования не раскрывается. Но ресурс SiliconANGLE, ссылаясь на информацию, полученную от Cohesity, уточняет, что инвесторы предоставили $150 млн. До этого компания привлекла на развитие $805 млн. Таким образом, на сегодняшний день общий объём финансирования приближается к $1 млрд. В начале года Cohesity приобрела у Veritas Technologies подразделение по защите данных. Ожидается, что капитализация объединённой компании составит порядка $7 млрд.

Источник изображения: Cohesity

Одновременно Cohesity объявила о расширении сотрудничества с IBM в области кибербезопасности. Это партнёрство сосредоточено прежде всего на борьбе с утечками данных. Инструменты Cohesity интегрированы в платформу IBM Storage Defender, которая предназначена для борьбы с различными угрозами, включая программы-вымогатели, инсайдерские атаки и пр.

По оценкам, в 2023 году средний убыток предприятий в связи с утечками данных составил $4,45 млн — это на 15 % больше по сравнению с тремя предыдущими годами. Ожидается, что решения Cohesity помогут корпоративным клиентам в восстановлении систем в случае деструктивных кибератак или утечек информации.

В рамках сотрудничества в состав платформы IBM Storage Defender интегрировано решение Cohesity DataProtect — специализированный высокопроизводительный инструмент для резервного копирования и восстановления. Он предназначен для защиты данных от сложных киберугроз, предлагая комплексную защиту на основе политик для облачных и традиционных сред.

Компании Dell, по сообщению The Register, удалось сократить сроки поставок серверов для задач ИИ в несколько раз. Речь идёт о высокопроизводительных системах с ускорителями на основе GPU, в том числе NVIDIA H100. Спрос на них настолько высок, что производители не справляются с потоком заказов.

О текущей ситуации в отрасли рассказал руководитель тайваньского подразделения Dell Теренс Ляо (Terence Liao). В конце 2023 года срок поставок серверов Dell, оборудованных ускорителями H100, составлял в среднем 39 недель, или около 8–9 месяцев. По словам Ляо, с февраля 2024-го отгрузки продукции NVIDIA значительно улучшились, и Dell смогла уменьшить сроки поставок серверов до 8–12 недель, или 2–3 месяцев. Таким образом, время выполнения заказов уменьшилось в три–четыре раза.

Тем не менее, дефицит высокопроизводительных ИИ-ускорителей сохраняется. Связано это в том числе с возможностями TSMC по выпуску чипов с применением технологии CoWoS (Chip on Wafer on Substrate). Именно компоновка CoWoS применяется при изготовлении Н100.

Источник изображения: NVIDIA

В сентябре 2023 года спрос на передовые технологии упаковки чипов был настолько высоким, что TSMC заявила о способности удовлетворить только 80 % заказов. Вместе с тем TSMC сообщила о намерении расширить производственные мощности CoWoS на 20 % — это поможет смягчить проблему дефицита ИИ-ускорителей.

Между тем Dell приходится искать альтернативы ускорителям NVIDIA. В частности, она намерена использовать ИИ-ускорители Intel Gaudi3. Поддержка Gaudi3 заявлена для сервера Dell XE9680, который также поддерживает ускорители AMD Instinct MI300X. Эта ИИ-платформа наделена 32 слотами для модулей памяти DDR5, восемью разъёмами PCIe 5.0 и шестью портами OSFP 800GbE. Возможна установка 16 накопителей EDSFF3.

Инженерный колледж Технологического института Джорджии (Georgia Tech) объявил о заключении соглашения о сотрудничестве с NVIDIA с целью создания первого в мире суперкомпьютерного центра ИИ, предназначенного для обучения студентов. Проект получил название AI Makerspace.

Отмечается, что AI Makerspace позволит демократизировать доступ к вычислительным ресурсам, которые традиционно были доступны только исследователям и технологическим компаниям. В рамках проекта студенты смогут использовать возможности НРС-комплекса для углубления своих навыков работы с ИИ. Это поможет в выполнении курсовых работ и позволит учащимся получить ценный практический опыт.

Фактически AI Makerspace — это выделенный вычислительный кластер. В создании системы приняли участие специалисты Penguin Solutions. Применяется платформа для работы с ИИ-приложениями NVIDIA AI Enterprise. На начальном этапе в составе ИИ-суперкомпьютера задействованы 20 систем NVIDIA HGX H100, насчитывающие в общей сложности 160 ускорителей NVIDIA H100. В качестве интерконнекта применяется NVIDIA Quantum-2 InfiniBand.

Источник изображения: Georgia Tech

В рамках сотрудничества с Georgia Tech компания NVIDIA окажет поддержку студентам и преподавателям Инженерного колледжа по программе NVIDIA Deep Learning Institute (Институт глубокого обучения NVIDIA). Данная инициатива предусматривает все виды практикумов по ИИ, ускоренным вычислениям, графике, моделированию и другим современным технологиям. AI Makerspace расширяет базовую теоретическую учебную программу Georgia Tech по ИИ, предлагая студентам практическую платформу для решения реальных задач, разработки передовых приложений и реализации своих идей.

NVIDIA и Google Cloud объявили о расширении сотрудничества, чтобы помочь стартапам в создании приложений и сервисов на базе генеративного ИИ. В рамках сотрудничества компании объединили программы NVIDIA Inception и Google for Startups Cloud Program, чтобы расширить доступ стартапам к облачным кредитам, предоставить им техническую экспертизу и помочь с выходом на рынок.

Прошедшие отбор участники NVIDIA Inception, глобальной программы, уже поддерживающей более 18 тыс. стартапов, получат возможность использования инфраструктуры Google Cloud и облачные кредиты в размере до $350 тыс. А участники Google for Startups Cloud Program смогут присоединиться к NVIDIA Inception и получить доступ к знаниям, курсам NVIDIA Deep Learning Institute, «железу» и ПО NVIDIA и многому другому.

Источник изображения: NVIDIA

Более того, отобранные участники Google for Startups Cloud Program смогут присоединиться к платформе NVIDIA Inception Capital Connect, связывающей стартапы с венчурными капиталистами. Также разработчики ПО, участвующие в этих программах, смогут получить ускоренную адаптацию к Google Cloud Marketplace, поддержку совместного маркетинга и разработки продуктов.

Ранее NVIDIA вместе с Google занялась оптимизацией моделей Gemma. Google Cloud анонсировала инстансы A3 Mega на базе ускорителей NVIDIA H100, которые отличаются вдвое большей пропускной способностью интерконнекта между ускорителями по сравнению с обычными A3. Наконец, было обещано, что в начале следующего года в Google Cloud появятся решения NVIDIA Blackwell: NVIDIA HGX B200 и NVIDIA GB200 NVL72.

Барселонский суперкомпьютерный центр (Centro Nacional de Supercomputación, BSC-CNS) и NVIDIA объявили о заключении многолетнего соглашения о сотрудничестве, целью которого является совместная разработка инновационных решений, объединяющих технологии НРС и ИИ.

Договор рассчитан на пять лет с возможностью последующего продления. При этом каждые шесть месяцев стороны намерены уточнять и оптимизировать направления сотрудничества. Новое соглашение будет действовать параллельно с ранее подписанным документом, касающимся совместных исследований в области сетевых решений.

Первоначально сотрудничество между BSC и NVIDIA будет сосредоточено на разработке больших языковых моделей (LLM), а также приложений для метеорологии и анализа изменений климата. Кроме того, стороны займутся адаптацией вычислительной модели цифрового двойника сердца, разработанной в рамках проекта Alya, к различным платформам. Ещё одно направление работ — программная оптимизация процессов для GPU и архитектуры NVIDIA Grace с ядрами Arm, специально разработанной для ИИ и крупномасштабных суперкомпьютерных приложений.

Источник изображения: BSC

Предполагается также, что научный потенциал BSC вкупе с технологическими достижениями и опытом NVIDIA позволят максимизировать вычислительные возможности суперкомпьютера MareNostrum 5, который был запущен в Испании в конце 2023 года. Эта система, использующая ускорители NVIDIA H100, обладает производительностью 314 Пфлопс.

Nvidia и индонезийская телекоммуникационная компания Indosat Ooredoo Hutchison планируют построить ИИ-центр стоимостью $200 млн в Центральной Яве, провинции Индонезии, являющейся крупнейшей экономикой Юго-Восточной Азии. Об этом сообщило агентство Reuters со ссылкой на заявление министра связи страны Буди Арие Сетиади (Budi Arie Setiadi).

Согласно заявлению Министерства связи и информатики Индонезии, новый ИИ-центр будет построен в Суракарте в конце этого года. «Почему в Суракарте? Потому что они готовы, имеют хорошие человеческие ресурсы и инфраструктуру 5G», — отметил глава ведомства. По словам представителя Indosat Стива Саеранга (Steve Saerang), сотрудничество с Nvidia будет способствовать развитию технологической инфраструктуры в Индонезии. Indosat в настоящее время более глубоко углубляется в сферу цифровых сервисов, стремясь выйти за рамки телекоммуникаций и предлагать более широкий спектр услуг, пишет Nikkei Asia.

Источник изображения: NVIDIA

В свою очередь замминистра связи Незар Патриа (Nezar Patria) отметил, что сотрудничество носит стратегический характер и выразил надежду, что будет также осуществляться передача технологий, чтобы в дальнейшем Индонезия могла стать «частью игроков в области ИИ, которые принимаются во внимание как на региональном, так и на глобальном уровне».

Партнёрство с Indosat является следующим этапом наращивания присутствия Nvidia в Юго-Восточной Азии, включая Сингапур и Малайзию. В январе Singapore Telecommunication (Singtel) объявила о сотрудничестве с Nvidia для развёртывания возможностей ИИ в своих ЦОД. YTLP Group из Малайзии заявила, что запускает первое в стране облако ИИ с использованием ускорителей Nvidia Blackwell.