Исследователи из Южной Кореи разработали, как утверждается, первый в мире полупроводниковый ИИ-чип, который обладает высоким быстродействием при минимальном энергопотреблении. Изделие, предназначенное для обработки больших языковых моделей (LLM), основано на принципах, имитирующих структуру и функции человеческого мозга.

В работе приняли участие специалисты Корейского института передовых технологий (KAIST). Утверждается, что при обработке модели GPT-2 новинка по сравнению с ускорителем NVIDIA A100 затрачивает в 625 раз меньше энергии и занимает в 41 раз меньше физического пространства. Таким образом, южнокорейский ИИ-чип теоретически может применяться даже в смартфонах. Чип производится по 28-нм процессу Samsung Electronics.

Источник изображений: KAIST

Отмечается, что обычно для обработки модели GPT-2 требуются ускорители на базе GPU, потребляющие около 250 Вт энергии. Разработанное изделие требует для этого всего от 40 мВт, а его размеры составляют 4,5 × 4,5 мм. Причём на выполнение операций затрачивается только 0,4 с. Чип наделён 552 Кбайт памяти SRAM. Напряжение питания варьируется от 0,7 до 1,1 В. Тактовая частота варьируется в диапазоне 50–200 МГц.

Технология, получившая название C-DNN (Complementary Deep Neural Network) позволяет использовать свёрточные нейронные сети (CNN) и импульсные нейронные сети (SNN), имитирующие процессы, которые задействованы в человеческом мозге при обработке информации. Иными словами, обучение происходит через несколько слоёв нейронных сетей, а потребление энергии варьируется в зависимости от когнитивной нагрузки. Технология минимизирует энергозатраты благодаря использованию DNN для больших входных значений и SNN для меньших. Правда, чип поддерживает максимум INT16.

Утверждается, что C-DNN является первым ускорителем, который может поддерживать распределение рабочей нагрузки CNN/SNN, используя компромисс между производительностью и энергопотреблением. Изделие обеспечивает энергоэффективность на уровне 85,8 TOPS/Вт и 79,9 TOPS/Вт для инференса с наборами данных CIFAR-10 и CIFAR-100 соответственно (VGG-16). Энергоэффективность в случае ResNet-50 составляет 24,5 TOPS/Вт. При обучении чип C-DNN демонстрирует энергоэффективность в 84,5 TOPS/Вт и 16,7 TOPS/Вт для CIFAR-10 и ImageNet соответственно. Результаты получены при напряжении 0,7 В и частоте 50 МГц.

«Нейроморфные вычисления, имитирующие функции мозга, — это технология, которую такие крупные компании, как IBM и Intel, пока по-настоящему не реализовали. Мы гордимся тем, что первыми в мире начали использовать LLM со сверхэффективным нейроморфным ускорением», — говорит руководитель проекта профессора Ю Хой-Джун (Yu Hoi-jun).

Компания Arm продолжает развивать инициативу Neoverse Compute Subsystem (CSS), анонсировав два новых ядра, Neoverse N3 (Hermes) и V3 (Poseidon), рассчитанных на техпроцессы 2–5 нм. Они являются преемниками N2 (Perseus) и V2 (Demeter), а упор в их архитектуре сделан главным образом на повышении производительности в задачах ИИ.

Платформа CSS представляет собой комплект IP-блоков Arm, включающий в себя помимо собственно процессорных ядер подсистемы интерконнекта, контроллеры памяти, блоки ввода-вывода и управления питанием и тому подобную «обвязку», облегчающую создание и вывод на рынок новых SoC.

Источник изображений здесь и далее: Arm via ServeTheHome

Будущие процессоры на базе Neoverse V3 получат до 64 ядер Armv9-A (v9.2) на кристалл и до 128 на сокет — в виде сборки из двух 64-ядерных кристаллов. Каждый из таких кристаллов получит шесть каналов (LP)DDR5, но также заявлена поддержка HBM3. Поддерживаются двухсокетные конфигурации. Более того, у V3 есть два блока для объедениия с чиплетами, а основным интерфейсом является UCIe 1.1, причём Arm прямо говорит о возможности подключения ИИ-ускорителя, как это сделано в NVIDIA Grace Hopper. Помимо интерконнекта для чиплетных сборок V3 будет располагать собственными контроллерами I/O с поддержкой PCIe 5.0 и CXL 3.0 — до 64 линий.

В подавляющем большинстве сценариев прирост относительно V2, обещанный Arm, не слишком велик и составляет от 9 % до 16 %, но вот производительность в ИИ-задачах подтянута аж на 84 %, что однозначно указывает на позиционирование новых ядер — это, в первую очередь, рынок гиперскейлеров, которые сегодня почти поголовно заинтересованы в применении ИИ-технологий. Сами ядра имеют по 64 Кбайт L1-кеша для инструкций и данных и до 3 Мбайт L2-кеша. Интереснее всего поддержка SVE2, но ширину и количество этих SIMD-блоков компания не раскрывает.

В N3 ядер меньше, от 8 до 32, а главным улучшением снова стала повышение энергоэффективности. Относительно N2 процессор N3 будет на 20 % быстрее в пересчёте на Вт. Максимальный теплопакет для 32-ядерного варианта составит всего 40 Вт. Этот дизайн должен найти своё применение в DPU и телекоммуникационных решениях. Сами ядра здесь точно такие же, что в V3, но L1-кеши можно урезать до 32 Кбайт, а L2-кеш не может быть больше 2 Мбайт. N3 также поддерживает объединение двух блоков ядер в одном чипе, двухсокетные конфигурации и UCIe-подключение стороннего чиплета, но для этого тут есть только один блок. Количество линий PCIe 5.0/CXL 3.0 вдвое меньше, до 32 шт. Каналов памяти (LP)DDR5 всего четыре.

Прирост по сценариям применения относительно N2 здесь выглядит иначе: серьёзное внимание уделено задачам сжатия и декомпрессии данных и работе с СУБД. Однако упор на ИИ-нагрузки тут даже более серьёзный, нежели у старшего собрата — прирост производительности может достигать 196 % относительно N2. Правда, в случае и N3, и V3 речь идёт о вполне конкретной библиотеке XGBoost.

В арсенале Arm также есть ядро E3, о котором, впрочем, компания пока ничего не рассказала. Упомянуто лишь, что эта платформа ориентирована на сценарии с «прокачкой» больших объёмов данных. Заодно компания поделилась именами будущих решений четвёртого поколения. Платформа V-серии получит имя Vega с процессорными ядрами Adonis, N-серия станет называться Ranger с ядрами Dionysus, а E-серия пока никак не названа, но для ядер выбрано имя Lycius.

Arm не без оснований считает новые платформы и ядра лучшим поколением Neoverse на данный момент. Компания уверена в том, что за её экосистема станет основой вычислительных решений нового поколения, в том числе для ИИ. Конкурировать новым решениям предстоит, в том числе, с лучшими процессорами Intel и AMD. Сама Intel собирается поддерживать разработку технологий на базе Arm, предоставляя как интеллектуальную собственность, так и производственные мощности.

Последние два года стали для Arm весьма успешным в деле освоения рынка ЦОД. NVIDIA представила Grace и Grace Hopper, AWS создала уже четвёртое поколение собственных процессоров Graviton, Microsoft показала свой первый CPU Cobalt 100, да и Google трудится над процессорами Maple и Cypress. А основатель Oracle, которая активно перебирается на чипы Ampere, и вовсе считает, что архитектура Intel x86 теряет актуальность для серверов. Про доминирование Arm в сегменте DPU и говорить нечего.

В 2024 году компания Meta✴, по сообщению The Register, после многих лет разработки может начать массовое внедрение собственных ИИ-чипов. Они станут альтернативой ускорителям NVIDIA и AMD, что поможет снизить зависимость от продукции сторонних поставщиков. В 2024 году компания намерена потратить до $37 млрд на развитие своей инфраструктуры.

В настоящее время для поддержания ИИ-нагрузок Meta✴ применяет такие решения, как NVIDIA H100. Ожидается, что к концу 2024 года компания будет иметь в своём распоряжении 350 тыс. этих ускорителей. Вместе с тем Meta✴ проявляет интерес и к изделиям AMD Instinct MI300. Ранее компания высоко оценила возможности Qualcomm Cloud AI 100, но отказалась от них из-за несовершенства ПО. Не приглянулись Meta✴ и чипы Esperanto. Сейчас Meta✴ ведёт разработку собственных ИИ-ускорителей.

Источник изображения: Meta✴

Весной 2023 года стало известно, что компания создала свой первый ИИ-процессор. Чип под названием MTIA (Meta✴✴ Training and Inference Accelerator; на изображении) представляет собой ASIC в виде набора блоков, функционирующих в параллельном режиме. Задействованы 64 вычислительных элемента в виде матрицы 8 × 8, каждый из которых объединяет два ядра с архитектурой RISC-V. Конструкция включает 128 Мбайт памяти SRAM, а также до 64/128 Гбайт памяти LPDDR5. Показатель TDP равен 25 Вт. Заявленная производительность на операциях INT8 достигает 102,4 TOPS, на операциях FP16 — 51,2 Тфлопс. Процессор производится по 7-нм технологии TSMC.

Источник изображения: Meta✴

Как теперь сообщается, в 2024-м Meta✴ намерена начать активное использование собственных ИИ-ускорителей с кодовым именем Artemis. В их основу лягут компоненты MTIA первого поколения. Чип Artemis, оптимизированный для инференса, будет применяться наряду с ускорителями сторонних поставщиков. При этом, как отметили представители компании, изделия Artemis обеспечат «оптимальное сочетание производительности и эффективности при рабочих нагрузках, специфичных для Meta✴».

Источник изображения: Meta✴

Компания пока не раскрывает ни архитектуру Artemis, ни конкретные рабочие нагрузки, которые будет поддерживать чип. Участники рынка полагают, что Meta✴ будет запускать готовые ИИ-модели на собственных специализированных ASIC, чтобы высвободить ресурсы ускорителей для развивающихся приложений. По данным SemiAnalysis, Artemis получит улучшенные ядра, а компоненты LPDDR5 уступят место более быстрой памяти, использующей технологию TSMC CoWoS.

Нужно добавить, что Amazon и Google уже несколько лет используют собственные чипы для ИИ-задач. Например, Amazon недавно ИИ-ускорители Trainium2 и Inferenetia2, тогда как Google в 2023 году представила сразу два новых ускорителя: Cloud TPU v5p и TPU v5e. А Microsoft сообщила о создании ИИ-ускорителя Maia 100.

Холдинг Alphabet сообщил результаты работы в IV квартале и 2023 году, завершившемся 31 декабря. Выручка облачного подразделения Google Cloud составила около $9,2 млрд, увеличившись год к году на 25,66 %. Что примечательно, подразделение сработало с операционной прибылью в размере $864 млн, в то время годом ранее у него были убытки в $186 млн.

Выручка всего Alphabet в IV квартале составила $86,31 млрд по сравнению с $76,048 млрд годом ранее. Выручка за весь 2023 год — $307,394 млрд, что значительно превышает результат 2022 года, равный $282,836 млрд. Чистая прибыль холдинга выросла в 2023 году до $73,795 млрд с $59,972 млрд годом ранее, отчасти благодаря решению компании продлить срок службы серверов и сетевого оборудования.

Alphabet впервые продлил срок службы своего оборудования в 2021 году, увеличив продолжительность работы серверов с трёх до четырёх лет, а сетевого оборудования — с четырёх до пяти. В 2023 году Alphabet вновь продлил срок эксплуатации оборудования, на этот раз — до шести лет. Благодаря этому только в IV квартале 2023 года расходы компании на амортизацию оборудования упали на $983 млн, а чистая прибыль увеличилась на $765 млн. За весь год амортизация оборудования Alphabet снизилась на $3,9 млрд, а чистая прибыль увеличилась на $3 млрд.

Изображение: Google

При этом компания вложила значительные средства в новую инфраструктуру. В IV квартале общие капитальные затраты составили $11 млрд, что, по словам президента и главного инвестиционного директора Alphabet и Google Рут Порат (Ruth Porat), было обусловлено «инвестициями в техническую инфраструктуру, причём самый крупный компонент — серверы, за которыми следуют ЦОД». В предыдущем квартале капзатраты составили $7,6 млрд. Резкое увеличение капзатрат обусловлено «перспективами создания уникальных приложений ИИ для пользователей, рекламодателей, разработчиков, облачных корпоративных клиентов и правительств во всем мире, а также возможностями долгосрочного роста, которые они предлагают».

Порат добавила, что компания будет придерживаться этой политики и в 2024 году. «Мы ожидаем, что капитальные затраты в 2024 году будут значительно больше, чем в 2023 году», — отметила она. Порат также подчеркнула, что фактором роста Google Cloud Platform (GCP) является ИИ. Гендиректор Сундар Пичаи (Sundar Pichai) заявил, что компания продолжит инвестировать в инфраструктуру, как в ЦОД, так и в вычислительную технику, чтобы поддержать рост возможностей ИИ-технологий.

Изображение: Google

Подразделение Google Cloud снова стало самым быстрорастущим сегментом. После значительного замедления роста с +28 % год к году во II квартале до +22 % в III квартале рост облака вновь ускорился до +26 %. Более того, в этот раз ускорение темпов роста было сильнее, чем у AWS и Azure. Рост доходов от облачных технологий вновь ускорился на 4 п. п. Также резко выросла операционная маржа Google Cloud — последовательно на 6 п.п. до 9 %. Компания объяснила замедление темпов роста в III квартале проведением оптимизации рабочей нагрузки. В ходе нынешнего отчёта Сундар Пичаи сообщил, что этот вопрос «в основном был проработан».

Темпы роста Google Cloud по-прежнему опережают рынок: по оценкам Synergy Research Group, общемировой прирост рынка облаков составил +20 % в годовом исчислении до $74 млрд в IV квартале, ускорившись с 18 % в годовом исчислении в III квартале. Доминирует Amazon (31 % рынка), за ним следуют Microsoft (24 %) и Google (11 %). Большая тройка занимает 67 % рынка. Причём Microsoft и Google нарастили свои доли, а AWS — снизила.

Компания Aligned представила новую систему жидкостного охлаждения DeltaFlow~, которая позволяет увеличить плотность размщения вычислительных мощностей 300 кВт на стойку, сообщил ресур Datacenter Dynamics.

DeltaFlow^~ — это готовое решение, поддерживающее текущие и будущие технологии жидкостного охлаждения, включая прямое охлаждение direct-to-chip с CDU, охлаждение с использованием теплообменника на задней дверце (Rear-door Heat Exchanger, RDHx) и иммерсионное охлаждение. Решение опирается на систему с замкнутым контуром без использования наружного воздуха или воды. По словам Alidned, новая СЖО позволяет клиентам по-максимуму использовать современные чипы и ускорителя, сокращая время выхода на рынок, затраты и риски.

Фото: Aligned

DeltaFlow^~ также интегрируется с технологией воздушного охлаждения Delta³ (Delta Cube) без изменений в подаче электроэнергии или существующей температуры в машинных залах. Delta³ вместо традиционного холодного коридора использует вентиляторы и теплообменники, расположенные непосредственно за стойками и подключённые к водяному контуру, уходящему к чиллерам. Delta³ позволяет добиться плотности до 50 кВт на стойку.

Aligned стала одной из последних компаний, анонсировавшей платформу для оборудования высокой плотности, основанное на жидкостном охлаждении. Ранее в этом месяце Stack представила решение с использованием погружного охлаждения, которое позволяет поддерживать мощность 300 кВт или выше на стойку. Летом прошлого года CyrusOne анонсировала новую архитектуру ЦОД для ИИ-нагрузок, где тоже используется погружное охлаждение и тоже можно получить 300 кВт на стойку.

Тогда же Digital Realty запустила услугу колокации с поддержкой размещений до 70 кВт на стойку, а в декабре Equinix объявила о планах по расширению поддержки передовых технологий СЖО в значительной части своих ЦОД, хотя и не указала предельную плотность. DataBank также переработала конструкцию машинных залов для поддержки размещений высокой плотностью с использованием жидкостного охлаждения.

Компания Google анонсировала свой самый высокопроизводительный ускоритель для задач ИИ — Cloud TPU v5p. По сравнению с изделием предыдущего поколения TPU v4 обеспечивается приблизительно 1,7-кратный пророст быстродействия на операциях BF16. Впрочем, для Google важнее то, что она наряду с AWS является одной из немногих, кто при разработке ИИ не зависит от дефицитных ускорителей NVIDIA. К этому же стремится сейчас и Microsoft.

Решение Cloud TPU v5p оснащено 95 Гбайт памяти HBM с пропускной способностью 2765 Гбайт/с. Для сравнения: конфигурация TPU v4 включает 32 Гбайт памяти HBM с пропускной способностью 1228 Гбайт/с.

Источник изображений: Google

Кластер на базе Cloud TPU v5p может содержать до 8960 чипов, объединённых высокоскоростным интерконнектом со скоростью передачи данных до 4800 Гбит/с на чип. В случае TPU v4 эти значения составляют соответственно 4096 чипов и 2400 Гбит/с. Что касается производительности, то у Cloud TPU v5p она достигает 459 Тфлопс (BF16) против 275 Тфлопс у TPU v4. На операциях INT8 новинка демонстрирует результат до 918 TOPS.

В августе нынешнего года Google представила ИИ-ускоритель TPU v5e, созданный для обеспечения наилучшего соотношения стоимости и эффективности. Это изделие с 16 Гбайт памяти HBM (820 Гбит/с) показывает быстродействие 197 Тфлопс и 394 TOPS на операциях BF16 и INT8 соответственно. При этом решение обеспечивает относительную производительность на доллар на уровне $1,2 в пересчёте на чип в час. У TPU v4 значение равно $3,22, а у новейшего Cloud TPU v5p — $4,2 (во всех случаях оценка выполнена на модели GPT-3 со 175 млрд параметров).

По заявлениям Google, чип Cloud TPU v5p может обучать большие языковые модели в 2,8 раза быстрее по сравнению с TPU v4. Более того, благодаря SparseCores второго поколения скорость обучения моделей embedding-dense увеличивается приблизительно в 1,9 раза.

На базе TPU и GPU компания предоставляет готовый программно-аппаратный стек AI Hypercomputer для комплексной работы с ИИ. Система объединяет различные аппаратные ресурсы, включая различные типы хранилищ и оптический интерконнект Jupiter, сервисы GCE и GKE, популярные фреймворки AX, TensorFlow и PyTorch, что позволяет быстро и эффективно заниматься обучением современных моделей, а также организовать инференс.

Amazon Web Services представила Arm-процессор нового поколения Graviton4 и ИИ-ускоритель Trainium2, предназначенный для обучения нейронных сетей. Всего к текущему моменту компания выпустила уже 2 млн Arm-процессоров Graviton, которыми пользуются более 50 тыс. клиентов.

Amazon Graviton4 (Изображение: AWS)

«Graviton4 представляет собой четвёртое поколение процессоров, которое мы выпустили всего за пять лет, и это самый мощный и энергоэффективный чип, который мы когда-либо создавали для широкого спектра рабочих нагрузок», — отметил Дэвид Браун (David Brown), вице-президент по вычислениям и сетям AWS. По сравнению с Graviton3 новый чип производительнее на 30 %, включает на 50 % больше ядер и имеет на 75 % выше пропускную способность памяти.

Изображение: AWS

Graviton4 будет иметь до 96 ядер Neoverse V2 Demeter (2 Мбайт L2-кеша на ядро) и 12 каналов DDR5-5600. Кроме того, новый чип получит поддержку шифрования трафика для всех своих аппаратных интерфейсов. Процессор изготавливается по 4-нм техпроцессу TSMC, включает 73 млрд транзисторов и, вероятно, имеет чиплетную компоновку. Возможно, это первый CPU компании, ориентированный на работу в двухсокетных платформах.

Изображение: AWS

Поначалу Graviton4 будет доступен в инстансах R8g (пока в статусе превью), оптимизированных для приложений, интенсивно использующих ресурсы памяти — высокопроизводительные базы данных, in-memory кеши и Big Data. Эти инстансы будут поддерживать более крупные конфигурации, иметь в три раза больше vCPU и в три раза больше памяти по сравнению с инстансами Rg7, которые имели до 64 vCPU и 512 Гбайт ОЗУ.

Amazon Trainium2 (Изображение: AWS)

В свою очередь, Trainium 2 предназначен для обучения больших языковых моделей (LLM) и базовых моделей. Сообщается, что ускоритель в сравнении с Trainium 1 вчетверо производительнее и при этом имеет в 3 раза больший объём памяти и в 2 раза более высокую энергоэффективность. Инстансы EC2 Trn2 получат 16 ИИ-ускорителей с возможностью масштабирования до 100 тыс. единиц в составе EC2 UltraCluster, которые суммарно дадут 65 Эфлопс, то есть по 650 Тфлопс на ускоритель. Как утверждает Amazon это позволит обучать LLM с 300 млрд параметров за недели вместо месяцев.

Со временем на Graviton4 заработает SAP HANA Cloud, портированием и оптимизацией этой платформы уже занимаются. Oracle также перенесла свою СУБД на Arm, а заодно перевела все свои облачные сервисы на чипы Ampere, в которую в своё время инвестировала. Microsoft же пошла по пути AWS и недавно анонсировала 128-ядерый Arm-процессор (Neoverse N2) Cobalt 100 и ИИ-ускоритель Maia 100 собственной разработки. Всё это может представлять отдалённую угрозу для AMD и Intel. С NVIDIA же все всё равно пока что продолжают дружбу — именно в инфраструктуре AWS, как ожидается, появится самый мощный в мире ИИ-суперкомпьютер на базе новых GH200.

Хотя стартап Cerebras, занимающийся разработкой чипов, раскритиковал NVIDIA за попытки обойти санкционные ограничения в отношении Китая и призвал соблюдать не букву, но дух американского закона, у компании, похоже, нашлись свои скелеты в шкафу. Как сообщает The Register, сейчас в США расследуют деятельность клиента Cerebras — группы G42, возможно, помогавшей Поднебесной обходить санкционные ограничения.

Американские спецслужбы подозревают, что базирующаяся в ОАЭ многопрофильная компания G42 поставляет в Китай передовые технологии. Для своих ИИ-исследований компания обратилась к Cerebras с целью постройки суперкомпьютерного кластера Condor Galaxy за $100 млн, а всего стартап намерен построить девять подобных объектов на $900 млн. При этом узлы кластера используют разработанные Cerebras чипы WSE-2, подходящие для обучения ИИ-систем.

Источник изображения: Arthur Wang/unsplash.com

Как показывают предварительные результаты расследования американских журналистов, властей и спецслужб, G42 пытается сотрудничать с Пекином и работает с китайскими компаниями вроде Huawei, давно находящимися под санкциями. В самой G42 утверждают, что принимают все меры для того, чтобы соблюдать американские ограничения. При этом, по данным журналистов, G42 считают прокси-компанией для работы в интересах КНР, помогающей Пекину получать вычислительные ресурсы и подсанкционные технологии.

По словам главы Cerebras Эндрю Фельдмана (Andrew Feldman), его компания точно не будет вести бизнес с Китаем. Бизнесмен попал в неловкую ситуацию после того, как появилась информация о тесных связях G42 с Пекином. На запрос журналистов в Cerebras заявили, что кластеры Condor Galaxy находятся в США, а G42 получает к ним облачный доступ, так что любая активность контролируется и соответствует американским законам — государства-противники не имеют прямого доступа к ИИ-системам. Фельдман якобы не знал о сомнительном статусе G42, а в стартапе подчеркнули, что не комментируют слухи.

Бюро промышленности и безопасности США уже обратилось к поставщикам облачных инфраструктур для консультаций о целесообразности дополнительных ограничений доступа к их услугам из некоторых стран. В частности, бюро интересует, как операторы намерены выявлять разработчиков ИИ-моделей, вызывающих обеспокоеность властей и что можно предпринять для устранения угроз. Кроме того, президент США предложил новые правила, согласно которым облакам потребуется докладывать о деятельности иностранцев, связанной с обучением больших языковых моделей (LLM).

AWS и NVIDIA анонсировали сразу несколько новых совместно разработанных решений для генеративного ИИ. Основным анонсом формально является появление ИИ-облака DGX Cloud в инфраструктуре AWS, вот только облако это отличается от немногочисленных представленных ранее платформ DGX Cloud тем, что оно первом получило гибридные суперчипах GH200 (Grace Hoppper), причём в необычной конфигурации.

Изображения: NVIDIA

В основе AWS DGX Cloud лежит платформа GH200 NVL32, но это уже не какой-нибудь сдвоенный акселератор вроде H100 NVL, а целая, готовая к развёртыванию стойка, включающая сразу 32 ускорителя GH200, провязанных 900-Гбайт/с интерконнектом NVLink. В состав такого суперускорителя входят 9 коммутаторов NVSwitch и 16 двухчиповых узлов с жидкостным охлаждением. По словам NVIDIA, GH200 NVL32 идеально подходит как для обучения, так и для инференса действительно больших LLM с 1 трлн параметров.

Простым перемножением количества GH200 на характеристики каждого ускорителя получаются впечатляющие показатели: 128 Пфлопс (FP8), 20 Тбайт оперативной памяти, из которых 4,5 Тбайт приходится на HBM3e с суммарной ПСП 157 Тбайтс, и агрегированная скорость NVLink 57,6 Тбайт/с. И всё это с составе одного EC2-инстанса! Да, новая платформа использует фирменные DPU AWS Nitro и EFA-подключение (400 Гбит/с на каждый GH200). Новые инстансы, пока что безымянные, можно объединять в кластеры EC2 UltraClasters.

Одним из таких кластеров станет Project Ceiba, очередной самый мощный в мире ИИ-суперкомпьютер с FP8-производительность 65 Эфлопс, объединяющий сразу 16 384 ускорителя GH200 и имеющий 9,1 Пбайт памяти, а также агрегированную пропускную способность интерконнекта на уровне 410 Тбайт/с (28,8 Тбайт/с NVLink). Он и станет частью облака AWS DGX Cloud, которое будет доступно в начале 2024 года. В скором времени появятся и EC2-инстансы попроще: P5e с NVIDIA H200, G6e с L40S и G6 с L4.

ИИ-стартап Sapeon, поддерживаемый южнокорейским телекоммуникационным гигантом SK Group, анонсировал чип X330, предназначенный для инференса и обслуживания больших языковых моделей (LLM). Изделие ляжет в основу специализированных ускорителей для дата-центров.

Sapeon заявляет, что новый нейропроцессор (NPU) обеспечивает примерно вдвое более высокую производительность и в 1,3 раза лучшую энергоэффективность, чем продукты конкурентов, выпущенные в этом году. По сравнению с предыдущим решением самой компании — Sapeon X220 — достигается увеличение быстродействия в четыре раза и повышение энергоэффективности в два раза.

Изображения: Sapeon

Новинка будет изготавливаться на TSMC по 7-нм технологии. Массовое производство запланировано на I полугодие 2024 года. На базе чипа будут предлагаться два ускорителя — X330 Compact Card и X330 Prime Card. Оба имеют однослотовое исполнение и оснащаются системой пассивного охлаждения. Для подключения применяется интерфейс PCIe 5.0 х16. Карты могут осуществлять вычисления INT8, FP8 и FP16.

Модель X330 Compact Card уменьшенной длины несёт на борту 16 Гбайт памяти GDDR6 с пропускной способностью до 256 Гбайт/с. Заявленная производительность на операциях FP8 и FP16 достигает соответственно 367 и 184 Тфлопс. Энергопотребление варьируется в диапазоне от 75 до 120 Вт. Полноразмерная модификация X330 Prime Card получила 32 Гбайт памяти GDDR6 с пропускной способностью до 512 Гбайт/с. Заявленное быстродействие FP8 и FP16 составляет до 734 и 368 Тфлопс. Энергопотребление — 250 Вт.

Группа SK в последнее время активно вкладывается в развитие ИИ, инвестируя напрямую или через дочерние структуры как в софт, так и в железо. С ней, в частности, связан ещё один южнокорейский разработчик ИИ-чипов Rebellions, также поддерживаемый правительством страны, которое намерено к 2030 году довести долю отечественных ИИ-чипов в местных дата-центрах до 80 %. Делается это для того, чтобы снизить зависимость от иностранных решений и избежать дефицита. Сама же Sapeon готовит ещё минимум два поколения своих чипов.