Компания NVIDIA сообщила о том, что её платформа CUDA-Q будет использоваться в суперкомпьютерных центрах по всему миру. Она поможет ускорить исследования в области квантовых вычислений, что в перспективе позволит решать наиболее сложные научные задачи.

Технология CUDA-Q предназначена для интеграции CPU, GPU и квантовых процессоров (QPU) и разработки приложений для них. Она даёт возможность выполнять сложные симуляции квантовых схем. О намерении использовать CUDA-Q в составе своих НРС-систем объявили организации в Германии, Японии и Польше.

В частности, Юлихский суперкомпьютерный центр в Германии (JSC) намерен использовать квантовое решение производства IQM Quantum Computers в качестве дополнения к Jupiter — первому европейскому суперкомпьютеру экзафлопсного класса. Этот комплекс будет смонтирован в Юлихском исследовательском центре (FZJ). Суперкомпьютер Jupiter получит приблизительно 24 тыс. гибридных суперчипов NVIDIA GH200 Grace Hopper.

Источник изображений: NVIDIA

Ещё одной гибридной системой, объединяющей классические и квантовые технологии, станет комплексе ABCI-Q, который расположится в суперкомпьютерном центре ABCI (AI Bridging Cloud Infrastructure) Национального института передовых промышленных наук и технологий Японии (AIST). В состав суперкомпьютера войдут QPU разработки QuEra, а также более 2000 ускорителей NVIDIA H100. Ввод ABCI-Q в эксплуатацию состоится в начале 2025 года. Применять систему планируется при проведении исследований в области ИИ, энергетики, биологии и пр.

Вместе с тем Познаньский центр суперкомпьютерных и сетевых технологий (PSNC) в Польше приобрёл две квантовые вычислительные системы британской компании ORCA Computing. Они интегрированы в существующую HPC-инфраструктуру PSNC, которая в числе прочего использует изделия NVIDIA Hopper. Узлы на базе QPU помогут в решении задач в области химии, биологии и машинного обучения.

Корпорация IBM анонсировала компактный сервер POWER S1012 на платформе POWER10, предназначенный для решения ИИ-задач на периферии. Новинка будет предлагаться в двух вариантах исполнения — в корпусе башенного типа и в виде системы формата 2U половинной ширины, что позволит размещать в стандартной стойке два устройства бок о бок.

Решение оснащается модулем POWER10 eSCM с одним, четырьмя или восемью ядрами (3,0–3,9 ГГц) и 256 Гбайт памяти. Каждое ядро способно выполнять до восьми потоков инструкций одновременно (SMT8), благодаря чему максимальная конфигурация обеспечивает до 64 потоков. Заявленная пропускная способность памяти — до 102 Гбайт/с.

Источник изображений: IBM

Конфигурация POWER S1012 (Bonnell) может включать два слота PCIe 5.0 x8 или один слот PCIe 4.0 x16, а также дополнительный разъём PCIe 5.0 x8. Допускается установка четырёх накопителей NVMe U.2.

По заявлениям IBM, в плане производительности новинка втрое превосходит сервер POWER S814, поддержка которого закончится буквально на днях. Модификация в формате 2U половинной ширины позволяет сократить пространство для оборудования до 75 % по сравнению со стоечным сервером POWER S1014 (4U). Применение POWER S1012 на периферии даёт возможность выполнять определённые ИИ-задачи непосредственно в точке получения данных, что снижает задержки и уменьшает нагрузку на сетевые каналы.

Сервер POWER S1012 станет доступен у IBM и сертифицированных бизнес-партнёров 14 июня 2024 года. Клиенты смогут выбрать оптимальный для себя период поддержки в диапазоне от трёх до пяти лет. Кроме того, в зависимости от потребностей будут доступны дополнительные варианты обслуживания.

Корпорация IBM сообщила о том, что её квантовая платформа Quantum System Two будет интегрирована с суперкомпьютером Fugaku в рамках совместного проекта с японским Институтом физико-химических исследований (RIKEN). Кроме того, IBM будет работать над новым ПО для выполнения квантово-классических задач.

Напомним, вычислительный комплекс Fugaku на базе Arm-процессоров Fujitsu A64FX в 2020 году стал самым высокопроизводительным суперкомпьютером в мире. В текущем рейтинге ТОР500 эта НРС-система занимает четвёртое место с быстродействием приблизительно 442 Пфлопс.

В свою очередь, квантовый компьютер IBM Quantum System Two был представлен в конце 2023 года. В нём применяется 133-кубитный квантовый процессор Heron. Отмечается, что Quantum System Two будет единственной квантовой системой, размещённой рядом с Fugaku в Центре вычислительных наук RIKEN в Кобе (Япония). Такая связка поможет в разработке приложений нового поколения для квантово-ориентированных суперкомпьютеров.

Источник изображения: IBM

Совместная инициатива IBM и RIKEN стала частью проекта, поддерживаемого японской Организацией по развитию новых энергетических и промышленных технологий (NEDO). Целью программы является демонстрация преимуществ гибридных вычислительных платформ при выполнении сложных и ресурсоёмких задач в эпоху «после 5G».

«С точки зрения HPC, квантовые компьютеры — это системы, которые позволяют ускорить научные приложения, обычно выполняемые на суперкомпьютерах. Кроме того, квантовые платформы дают возможность решать задачи, которые не по силам традиционным вычислительным комплексам», — отмечает доктор Мицухиса Сато (Mitsuhisa Sato), руководитель подразделения RIKEN Quantum HPC Collaborative Platform. При этом Fujitsu совместно с RIKEN уже развернули в Осакском университете (Osaka University) собственный 64-кубитный квантовый компьютер с облачным доступом.

Правительство Австралии и штата Квинсленд, по сообщению ресурса Datacenter Dynamics, инвестируют AU$940 млн (приблизительно $620 млн) в создание мощного квантового компьютера. Он будет развёрнут на площадке недалеко от аэропорта Брисбена. Созданием системы займётся калифорнийский стартап PsiQuantum.

PsiQuantum была основана в 2016 году. Своей миссией она называет разработку «первого в мире практически полезного квантового компьютера». Компания заявляет, что её технология даёт возможность в относительно короткие сроки создавать квантовые системы большого масштаба, устойчивые к появлению ошибок. Для этого предлагается использовать существующие технические решения, такие как мощные криогенные системы. Проект, реализуемый стартапом в Австралии, предусматривает строительство фотонного квантового компьютера. Предполагается, что система сможет оперировать приблизительно 1 млн кубитов.

Источник изображения: PsiQuantum

Власти Австралии и штата Квинсленд профинансируют проект в равных долях — примерно по $310 млн. В обмен на инвестиции PsiQuantum создаст региональную штаб-квартиру в штате Квинсленд, откуда будет управлять своими квантовыми системами. Ожидается, что новый компьютер заработает к концу 2027 года. Он будет использоваться для решения сложных задач в различных сферах, включая возобновляемую энергию, добычу полезных ископаемых и металлов, здравоохранение и транспорт.

Правительство Австралии впервые высказало идею развёртывания системы, созданной компанией PsiQuantum, в конце 2023 года. Но тогда проект подвергся критике за то, что власти хотят отдать предпочтение американской фирме, а не австралийским организациям, которые занимаются квантовыми вычислениями. Но теперь, похоже, все разногласия устранены.

Стартап в области ИИ Blaize объявил о проведении раунда финансирования, в ходе которого привлечено $106 млн. Деньги предоставили существующие и новые инвесторы, включая Bess Ventures, Franklin Templeton, DENSO, Mercedes Benz, Temasek, Rizvi Traverse, Ava Investors и BurTech LP LLC.

Blaize разрабатывает специализированные чипы, предназначенные для ускорения выполнения ИИ-задач в дата-центрах и на периферии. Утверждается, что по сравнению с традиционными ускорителями на базе GPU и FPGA устройства Blaize обеспечивают более высокую энергетическую эффективность. В основе архитектуры решений Blaize лежит обработка графов, а многие модели ИИ можно как раз представить представить в виде графов.

Источник изображений: Blaize

Платформа Blaize включает специализированное ПО Blaize AI Studio и Blaize Picasso SDK, предоставляющее клиентам удобные средства для быстрого создания и развёртывания ИИ-приложений. В ассортименте Blaize присутствуют различные ИИ-устройства на основе чипа Blaize 1600 SoC, содержащего 16 ядер GSP (Graph Streaming Processor). Заявленная ИИ-производительность достигает 16 TOPS.

В частности, доступны модуль Blaize Xplorer X600M M.2 (PCIe 3.0 х4; 2 Гбайт LPDDR4), ускоритель Blaize Xplorer X1600E EDSFF (PCIe 3.0 х4; 4 Гбайт LPDDR4), карта расширения Blaize Xplorer X1600P PCIe (PCIe 3.0 х4; 4 Гбайт LPDDR4), ускоритель Xplorer X1600P-Q PCIe на базе четырёх чипов Blaize 1600 SoC (PCIe 3.0 х16; 16 Гбайт LPDDR4), встраиваемое решение Blaize Pathfinder P1600 Embedded System on Module, а также сервер Blaize Inference Server на базе 24 ускорителей Blaize Xplorer X1600E EDSFF.

Привлечённые средства Blaize будет использовать для дальнейшей разработки и коммерциализации продуктов. В декабре 2023-го стартап сообщил о намерении выйти на биржу посредством SPAC-сделки с BurTech Acquisition Corp. Ожидается, что это позволит получить $71 млн при оценке компании в $894 млн.

Московский физико-технический институт (МФТИ) и IT-холдинг Т1, по сообщению газеты «Ведомости», сформировали совместное предприятие ООО «Квантовые и оптимизационные решения» («КОР»), специалисты которого займутся разработкой отечественных продуктов на базе ИИ для бизнеса. Объём инвестиций в проект не раскрывается.

Речь, в частности, идёт о создании технологий на основе численных методов оптимизации и инновационных систем, «обеспечивающих решение практических и производственных задач». Основой будущих продуктов станет платформа под названием «Оптимизатор». Предполагается, что она сможет формировать стратегию для выполнения сложных многофакторных задач, таких как оптимизация загрузки производственных линий, складских запасов и генерации электроэнергии, а также планирование и управление процессом производства нефтепродуктов.

Источник изображения: pixabay.com

Отмечается, что предприятие «КОР» зарегистрировано в апреле 2024 года в Долгопрудном в Московской области. Доля в размере 50 % в новой компании принадлежит ООО «Т1», 37 % — разработчику ПО ООО «Информационные системы оптимизации», а оставшиеся 13 % — МФТИ. Генеральным директором сформированной компании значится Руслан Габбасов. В свою очередь, «Информационные системы оптимизации» принадлежат в равных долях Габбасову, старшему научному сотруднику физтех-школы прикладной математики и информатики МФТИ Алексею Чернову, Владиславу Матюхину и Евгению Лепшину.

В рамках проекта Т1 и МФТИ займутся исследованиями и разработками в области квантовых алгоритмов для более эффективного решения задач оптимизации. Предполагается, что квантовые технологии «существенно ускорят расчёты в вычислительно ёмких задачах и в перспективе смогут вывести оптимизационные решения на новый уровень». В составе совместного предприятия холдинг Т1 выступит в качестве поставщика, взаимодействующего с госструктурами и компаниями из разных отраслей. В свою очередь, МФТИ обеспечит научно-технический и производственный вклад.

Компания IonQ, специализирующаяся на разработках в области квантовых вычислений, объявила о заключении соглашения о сотрудничестве с Окриджской национальной лабораторией (ORNL) Министерства энергетики США. Речь идёт об исследованиях, нацеленных на модернизацию американской энергосистемы.

Отмечается, что нагрузка на энергетическую инфраструктуру США постоянно растёт, что порождает необходимость её совершенствования. При этом требуются инновационные решения, которые помогут не только в оптимизации энергосети, но и в повышении безопасности и стабильности. Предполагается, что квантовые вычисления будут способствовать устранению существующих проблем.

В рамках сотрудничества ORNL инвестирует в квантовые системы IonQ. Квантовые системы быть значительно производительнее традиционных суперкомпьютеров при решении определённых задач. К ним, в частности, относятся исследования в сфере энергетики. «Модернизация энергосистемы США является приоритетом. Мы уверены, что квантовые технологии в конечном итоге повысят устойчивость, надёжность и безопасность соответствующей инфраструктуры», — говорит IonQ.

Источник изображения: IonQ

Работа IonQ поддерживается проектом GRID-Q, который является частью Инициативы по модернизации энергосистем США (Grid Modernization Initiative), а также проектом ORNL Quantum Computing User Program, предусматривающим предоставление доступа к самым современным квантовым компьютерам для тестирования реальных приложений, таких как управление энергосистемами. Исследования IonQ и ORNL финансируются Министерством энергетики США.

Компания Hailo анонсировала специализированный модуль Hailo-10, предназначенный для обслуживания генеративного ИИ. Этот ускоритель с высокой энергетической эффективностью может быть установлен, например, в рабочую станцию или edge-систему.

Изделие выполнено в форм-факторе M.2 Key M 2242/2280 с интерфейсом PCIe 3.0 х4. В оснащение входят чип Hailo-10H и 8 Гбайт памяти LPDDR4. Говорится о совместимости с компьютерами, оснащёнными CPU на архитектурах x86 и Aarch64 (Arm64). Заявлена поддержка Windows 11, а также ИИ-фреймворков TensorFlow, TensorFlow Lite, Keras, PyTorch и ONNX.

Источник изображения: Hailo

Как отмечает Hailo, новинка обеспечивает ИИ-производительность до 40 TOPS. Типовое энергопотребление составляет менее 3,5 Вт. Утверждается, что ИИ-модуль поддерживает нагрузки, связанные с инференсом, в режиме реального времени. Например, при работе с большой языковой моделью Llama2-7B достигается скорость до 10 токенов в секунду (TPS). При использовании Stable Diffusion 2.1 возможна генерация одного изображения на основе текста менее чем за 5 с.

Применение Hailo-10 позволяет перенести определённые ИИ-нагрузки из облака или дата-центра на периферию. Это снижает задержки и даёт возможность решать задачи в офлайновом режиме. Изначально новинка будет позиционироваться для применения в сферах ПК и автомобильных информационно-развлекательных комплексов для обеспечения работы чат-ботов, средств автопилотирования, персональных помощников и систем с голосовым управлением.

Поставки образцов Hailo-10 будут организованы во II квартале 2024 года. В ассортименте компании также присутствует ускоритель Hailo-8 в формате M.2: он обеспечивает производительность до 26 TOPS и при этом имеет энергоэффективность 3 TOPS/Вт.

CDN-провайдер Akamai Technologies объявил о заключении соглашения о стратегическом партнёрстве с компанией Neural Magic, разработчиком специализированного ПО для ускорения рабочих нагрузок, связанных с ИИ. Сотрудничество призвано расширить возможности глубокого обучения на базе распределённой вычислительной инфраструктуры Akamai.

Компания Akamai реализует комплексную стратегию по трансформации в распределённого облачного провайдера. В частности, в начале 2023 года Akamai запустила платформу Connected Cloud на базе Linode: это более распределённая альтернатива сервисам AWS или Azure. А в феврале 2024 года была представлена система Gecko (Generalized Edge Compute), которая позволяет использовать облачные вычисления на периферии.

Источник изображения: pixabay.com

В рамках сотрудничества с Neural Magic провайдер предоставит клиентам высокопроизводительную инференс-платформу. Утверждается, что софт Neural Magic даёт возможность запускать ИИ-модели на обычных серверах на базе CPU без дорогостоящих ускорителей на основе GPU. ПО позволяет ускорить выполнение ИИ-задач с помощью технологий автоматического разрежения моделей (model sparsification).

Софт Neural Magic дополнит возможности Akamai по масштабированию, обеспечению безопасности и доставке приложений на периферии. Это позволит компаниям развёртывать ИИ-сервисы в инфраструктуре Akamai c более низкими задержками и повышенной производительностью без необходимости аренды GPU-ресурсов. Платформа Akamai и Neural Magic особенно хорошо подходит для ИИ-приложений, в которых большие объёмы входных данных генерируются близко к периферии.

Хотя сенсоры многочисленных орбитальных спутников собирают немало информации, у космических аппаратов не хватает вычислительных способностей, чтобы обрабатывать данные на месте. TechCrunch сообщает, что стартап Aethero намерен стать «Intel или NVIDIA в космической индустрии» — компания разрабатывает защищённые от радиации компьютеры для периферийных вычислений на спутниках.

Несколько лет назад основатели Aethero создали стартап Stratodyne, занимавшийся строительством стратостатов для дистанционного зондирования (ДЗЗ). Позже компания закрылась, а создатели вернулись к изучению встраиваемых систем для агрессивных сред.

Как заявляет Aethero, современные компьютеры для космоса используют устаревшие FPGA и не способны выполнять сложные вычисления вроде тренировки на орбите ИИ-моделей или обслуживания систем компьютерного зрения. Aethero, привлёкшая $1,7 млн, намерена только в этому году трижды отправить свои разработки в космос. Одна из миссий будет выполнена SpaceX уже в июне. Целью является демонстрация работоспособности прототипов вроде возможности обновления набортных моделей компьютерного зрения или тренировки таких моделей непосредственно в космосе на собранных здесь же данных.

Источник изображений: Aethero

Космический компьютер первого поколения ECM-NxN использует чип NVIDIA Jetson Orin Nano. В компании утверждают, что сегодня это лучший периферийный ИИ-ускоритель на рынке, а надёжное оборудование собственной разработки позволит сохранить его работоспособность на низкой околоземной орбите в течение 7–10 лет. При этом платформа уместится даже в небольшом аппарате вроде кубсата и обеспечивает производительность в 20 раз выше в сравнении с уже существующими решениями.

Впоследствии Aethero намерена выпустить более крупный модуль ECM-NxA на базе NVIDIA AGX, а потом перейти к разработке собственного RISC-V чипа для модуля ECM-0x1. Утверждается, что тот будет потреблять меньше энергии и будет производительнее, чем продукты техногигантов. Выпуск планируется совместно с Intel приблизительно в 2026 году, хотя обстоятельства могут измениться.

В Aethero отмечает, что подобные решения могут быть интересны операторам ДЗЗ, орбитальным сервисам и будущим частным космическим станциям. Например, только МКС генерирует терабайты данных ежедневно, напоминает компания. Правда, на МКС работает уже второе поколение космического суперкомпьютера HPE Spaceborne-2, разработчики которого отмечали проблемы с SSD и кешами процессоров из-за радиации. На МКС была протестирована и edge-платформа AWS Snowcone. Более того, ИИ-софт AWS для анализа снимков уже успел поработать на низкоорбитальном спутнике.