Производитель электроники Foxconn намерен построить на острове передовой вычислительный центр в Гаосюне (Тайань). Datacenter Dynamics информирует, что центр, который будет готов в 2026 году, получит 64 суперускорителя NVIDIA Blackwell GB200 NVL72. Foxconn и NVIDIA будут сотрудничать и над созданием «цифровых двойников» для производственных компаний, электромобилей и систем умного города. Проекты будут реализованы на платформе NVIDIA Omniverse.

В NVIDIA заявили, что сейчас происходит расцвет новой эры вычислений, ставшей драйвером спроса на дата-центры для генеративного ИИ. Также в компании подчеркнули, что Foxconn является ведущим поставщиком вычислительных решений NVIDIA и одним из ключевых новаторов в деле внедрения генеративного ИИ в промышленности и робототехнике. Используя платформы NVIDIA Omniverse и Isaac, компания задействует передовые ИИ-технологии и систему цифровых двойников для создания передового вычислительного центра в Гаосюне.

Источник изображения: Foxconn

Основанная в 1974 году компания Foxconn в последнее время стремится расширить долю рынка в полупроводниковой индустрии на фоне медленного роста продаж смартфонов. Дочерняя компания Ingrays выпускает серверы, системы хранения данных и HPC-компоненты, включая HPC-платформы на основе чипов NVIDIA. Ранее появилась информация о том, что компания намерена превратить опосредованно принадлежащий ей завод Sharp по выпуску LCD-панелей в дата-центр, но тот расположен в Япони и к текущему проекту не имеет прямого отношения.

Немецкая компания по производству суперкомпьютерного оборудования ParTec и её лицензионный агент BF exaQC AG, по сообщению ресурса HPC Wire, подали иск против Microsoft. Редмондская корпорация обвиняется в нарушении патентов на технологии, которые применяются при создании мощных современных суперкомпьютеров для задач ИИ.

В материалах дела речь идёт о разработках, связанных с динамической модульной системной архитектурой (dMSA). Технология обеспечивает эффективное взаимодействие CPU, GPU и других чипов в составе НРС-систем. Отмечается, что dMSA имеет основополагающее значение при построении мощных вычислительных комплексов для обучения ИИ-моделей и инференса.

Важность патентов ParTec AG подтверждается использованием соответствующих разработок в ведущих европейских суперкомпьютерах, таких как Leonardo в Болонье (Италия), Jupiter в Юлихе (Германия) и Meluxina в Люксембурге. Все они построены с применением dMSA и признаны новаторскими платформами, говорит компания.

Источник изображения: pixabay.com

Кроме того, ParTec ведёт переговоры о лицензировании своих технологий с известным американским производителем чипов. А с властями США компания обсуждает возможность использования разработок в строящемся крупнейшем в мире суперкомпьютере экзафлопсного уровня. Вероятно, имеется в виду система El Capitan, которая обеспечит производительность более 2 Эфлопс (FP64). Ввод комплекса в эксплуатацию намечен на середину нынешнего года.

В рамках разбирательства с Microsoft компания ParTec просит суд наложить запрет на дальнейшее незаконное использование запатентованных технологий. Кроме того, немецкий разработчик требует обязать ответчиков выплатить компенсацию. Корпорация Microsoft ситуацию никак не комментирует.

ИИ-стартап xAI, курируемый Илоном Маском (Elon Musk), намерен построить гигантский дата-центр с самым производительным в мире ИИ-суперкомпьютером. По данным Datacenter Dynamics, ЦОД разместится в окрестностях Мемфиса (штат Теннесси), а пока ожидает одобрения властей.

В обозримом будущем компания должна получить сотни тысяч ускорителей для обучения новых моделей, в частности, чат-бота Grok, предлагаемого, например, по подписке в социальной сети X (Twitter). Ранее в Сеть утекла информация, что NVIDIA передаст xAI чипы, изначально предназначавшиеся для Tesla — Маск весьма вольно распоряжается активами подконтрольных ему бизнесов, часто вызывая недовольство инвесторов.

Пока проект ожидает окончательного разрешения от местного бизнес-инкубатора Memphis Shelby County Economic Development Growth Engine (EDGE), а также муниципальных и федеральных властей. Впрочем, гораздо важнее дождаться одобрения энергетической компании Tennessee Valley Authority (TVA). Реализация проекта сулит появление высокооплачиваемых рабочих мест и увеличение доходов штата, что поможет поддерживать и модернизировать местную инфраструктуру.

Источник изображения: Heidi Kaden/unsplash.com

Муниципальные власти уже назвали проект «крупнейшей мультимиллиардной инвестицией в истории Мемфиса, а Маск окрестил ЦОД «гигафабрикой для вычислений» по аналогии с Tesla Gigafactory. По данным местных СМИ, приглянувшаяся Маску площадка принадлежит инвесткомпании Phoenix Investors, сотрудничающей с xAI и местными властями. Ранее объект управлялся компанией Electrolux.

Неизвестно, насколько масштабной будет первая фаза проекта и сколько средств на неё потратят. Ранее Маск заявлял, что xAI развернёт в ближайшие месяцы 100 тыс. ускорителей NVIDIA H100, а кластер из ещё 300 тыс. B200 введут в эксплуатацию следующим летом. Считается, что xAI арендует около 16 тыс. H100 у Oracle Cloud, также компания пользуется услугами AWS и свободными мощностями X (Twitter).

Илон Маск (Elon Musk) заявляет, что к лету 2025 года его ИИ-стартап xAI введёт в эксплуатацию суперкомпьютер c 300 тыс. новейших ускорителей NVIDIA B200 и SuperNIC ConnectX-8, передаёт Datacenter Dynamics. Заодно Маск пообещал уже в ближайшие месяцы ввести в эксплуатацию кластер из 100 тыс. ускорителей NVIDIA H100 с жидкостным охлаждением.

При этом важно помнить, что Маск нередко даёт обещания, которые потом никогда не выполняет или выполняет совсем не так, как ожидалось. Например, на днях The Information сообщала, что 100 тыс. ускорителей H100 должны заработать только следующим летом. Вероятнее всего, компания построит компактный и относительно недорогой кластер, который позже расширится до 100 тыс. ускорителей. Такую же схему могут реализовать и с системой из 300 тыс. ускорителей.

Предполагается, что такой суперкомпьютер будет стоить десятки миллиардов долларов — больше, чем xAI привлекла от инвесторов. По словам главы NVIDIA Дженсена Хуанга (Jensen Huang), один B200 стоит $30-40 тыс. Даже если Маску удастся приобрести ускорители подешевле, речь будет идти о $9 млрд. С учётом того, что компании понадобится инфраструктура, связь, классические процессоры, земля и коммунальное обслуживание, речь будет идти о ещё более дорогостоящем проекте — даже не принимая во внимание стоимости потребляемой воды и электроэнергии.

Источник изображения: Alexander Grey/unsplash.com

В прошлом месяце xAI привлекла $6 млрд в ходе очередного раунда финансирования, что подняло стоимость компании до $24 млрд. В совокупности с предыдущим раундом, в ходе которого удалось собрать $1 млрд, средств будет достаточно для покупки 100 тыс. H100, оплату работы персонала и текущих вычислительных потребностей — пока xAI арендует около 16 тыс. ускорителей H100 у Oracle Cloud, а недавно сообщалось о намерении xAI потратить $10 млрд на серверы в облаке Oracle.

Как сообщает Reuters со ссылкой на The Information, Илон Маск планирует построить гигантский суперкомпьютер для своего ИИ-стартапа xAI для работы над следующей версией чат-бота Grok. Запуск предполагаемого суперкомпьютера ожидается к осени 2025 года, при этом, по словам Маска, xAI может сотрудничать с Oracle.

Для обучения Grok 2 использовалось около 20 тыс. ускорителей NVIDIA H100, а для Grok 3 и более поздних версий потребуется уже 100 тыс. NVIDIA H100. После завершения строительства суперкомпьютер будет как минимум в четыре раза больше самых больших существующих на сегодняшний день GPU-кластеров, утверждается в презентации, сделанной для инвесторов в мае. Семейство ускорителей NVIDIA доминирует на рынке ИИ-чипов для ЦОД, но из-за высокого спроса их может быть трудно приобрести.

Источник изображения: NVIDIA

Маск основал xAI в прошлом году в качестве конкурента OpenAI и Google. Маск также был соучредителем OpenAI и членом совета директоров до 2018 года. В феврале этого года он подал иск к OpenAI и соучредителям Альтману и Брокману, посчитав, что они нарушили соглашение о некоммерческом характере деятельности.

Бывший генеральный директор Google Эрик Шмидт (Eric Schmidt) прогнозирует, что в обозримом будущем в США и Китае большие суперкомпьютеры будут заниматься ИИ-вычислениями под защитой военных баз. В интервью Noema он подробно рассказал о том, каким видит новые ИИ-проекты, и это будущее вышло довольно мрачным.

Шмидт поведал о том, как правительства будут регулировать ИИ и искать возможности контроля ЦОД, работающих над ИИ. Покинув Google, бизнесмен начал очень тесно сотрудничать с военно-промышленным комплексом США. По его словам, рано или поздно в США и Китае появится небольшое число чрезвычайно производительных суперкомпьютеров с возможностью «автономных изобретений» — их производительность будет гораздо выше, чем государства готовы свободно предоставить как своим гражданам, так и соперникам.

Каждый такой суперкомпьютер будет соседствовать с военной базой, питаться от атомного источника энергии, а вокруг будет колючая проволока и пулемёты. Разумеется, таких машин будет немного — гораздо больше суперкомпьютеров будут менее производительны и доступ к ним останется более широким. Строго говоря, самые производительные суперкомпьютеры США принадлежат Национальным лабораториям Министерства энергетики США, которые усиленно охраняются и сейчас.

Источник изображения: Joel Rivera-Camacho/unsplash.com

Как заявил Шмидт, необходимы и договорённости об уровнях безопасности вычислительных систем по примеру биологических лабораторий. В биологии широко распространена оценка по уровням биологической угрозы для сдерживания её распространения и оценки уровня риска заражения. С суперкомпьютерами имеет смысл применить похожую классификацию.

Шмидт был председателем Комиссии национальной безопасности США по ИИ и работал в Совете по оборонным инновациям. Также он активно инвестировал в оборонные стартапы. В то же время Шмидт сохранил влияние и в Alphabet и до сих пор владеет акциями компании стоимостью в миллиарды долларов.

Военные и разведывательные службы США пока с осторожностью относятся к большим языковым моделям (LLM) и генеративному ИИ вообще из-за распространённости «галлюцинаций» в таких системах, ведущих к весьма правдоподобным на первый взгляд неверным выводам. Кроме того, остро стоит вопрос сохранения секретной информации в таких системах.

Ранее в этом году Microsoft подтвердила внедрение изолированной от интернета генеративной ИИ-модели для спецслужб США после модернизации одного из своих ИИ-ЦОД в Айове. При этом представитель Microsoft два года назад предрекал, что нынешнее поколение экзафлопсных суперкомпьютеров будет последним и со временем все переберутся в облака.

Microsoft на фоне стремительного развития ИИ активно расширяет свой вычислительный потенциал: каждый месяц корпорация развёртывает эквивалент пяти суперкомпьютеров Eagle. Об этом, как сообщает ресурс Datacenter Dynamics, заявил технический директор облачной платформы Azure Марк Руссинович (Mark Russinovich).

Комплекс Microsoft Azure Eagle в нынешнем рейтинге TOP500 занимает третье место с FP64-производительностью 561,2 Пфлопс — это самый мощный в мире облачный суперкомпьютер. В системе задействованы 14 400 ускорителей NVIDIA H100, а также интерконнект NVIDIA InfiniBand NDR. «Сегодня мы развёртываем эквивалент пяти таких суперкомпьютеров каждый месяц. Наша экосистема ИИ теперь на несколько порядков больше и меняется каждый день и каждый час», — сказал Руссинович на конференции Microsoft Build.

Таким образом, ежемесячно Microsoft вводит в эксплуатацию вычислительные мощности, сопоставимые с теми, которые могут обеспечить 72 000 ускорителей Н100. В общей сложности это 2,8 Эфлопс ресурсов, которые распределены по расширяющейся сети дата-центров корпорации. Руссинович отметил, что общая протяжённость соединений InfiniBand в этих ЦОД такова, что ими можно было бы как минимум пять раз опоясать Землю. То есть, это не менее 200 тыс. км.

Источник изображения: Microsoft

О стремительном расширении вычислительных мощностей также говорит технический директор Microsoft Кевин Скотт (Kevin Scott). Он не стал приводить конкретные цифры, но дал наглядное представление. Так, ИИ-суперкомпьютер, который корпорация в 2020 году создала для OpenAI GPT-3, Скотт сравнил с акулой. Система следующего поколения, разработанная в 2022-м для обучения GPT-4, — это косатка, которая в два раза длиннее и в три раза тяжелее больших белых акул. Нынешняя система Microsoft сравнивается с синим китом: он более чем в два раза длиннее и примерно в 25 раз тяжелее косатки.

В настоящее время Microsoft и OpenAI обсуждают проект строительства масштабного кампуса ЦОД для решения самых сложных и ресурсоёмких задач в области ИИ. Проект под названием Stargate стоимостью около $100 млрд предполагает создание ряда объектов, суммарная мощность которых может достигать 5 ГВт. Компания действительно стремительно наращивает ёмкость своих ЦОД, добавляя порядка 200 МВт ежемесячно.

Базирующаяся в ОАЭ компания Core42 занялась строительством ИИ-суперкомпьютера, в эксплуатацию объект должны ввести до конца текущего года. HPC Wire сообщает, что компьютер Condor Galaxy 3 (CG-3) получит 192 узла с 5-нм мегачипами Cerebras WSE-3 и 172,8 млн ИИ-ядер.

WSE-3 в 50 раз крупнее актуальных ИИ-ускорителей NVIDIA и, конечно, гораздо производительнее. По данным Core42, развёртывание CG-3 в Далласе (Техас) начнётся в июне и завершится в сентябре–октябре. Core42 уже считается значимым игроком на рынке ЦОД, HPC- и ИИ-систем. Машины G42 уже попадали в TOP500 — это системы Artemis (NVIDIA) и POD3 (Huawei). Последняя покинула рейтинг в 2023 году.

Суперкомпьютер CG-3, как теперь сообщается, получит 192 узла CS-3. Каждый узел с чипом WSE-3 обеспечивает до 125 Пфлопс (FP16 с разрежением), так что общая производительность Condor Galaxy 3 составит 24 Эфлопс. Всего же Cerebras намеревается построить девять суперкомпьютеров семейства Condor Galaxy. Машины GC-1 и GC-2 на базе чипов WSE-2 также созданы при участии G42.

Источник изображения: Cerebras

Core42 появилась в 2023 году в результате слияния G42 Cloud и G42 Inception AI. Родительская компания G42, основанная в 2018 году, также сотрудничает с NVIDIA, AMD, OpenAI и другими компаниями. G42 не так давно попала под пристальное внимание американских властей. Её подозревали в том, что она помогала Китаю получать доступ к новейшим ускорителям NVIDIA и другому ИИ-оборудованию американских компаний. В результате, как считается, она была вынуждена отказать от сотрудничества с Huawei.

Также сообщалось, что G42 заключила с американским правительством взаимовыгодное секретное соглашение — компания обязалась лишить КНР доступа к ускорителям, а в ответ ей самой разрешали сохранить доступ к продукции NVIDIA. Не исключено, что были оговорены и иные пункты. По некоторым данным, именно в то же время, когда было заключено соглашение с руководством США, Microsoft инвестировала в G42 около $1,5 млрд.

Операторам дата-центров и суперкомпьютеров не хватает инструментов для корректного измерения энергоэффективности их оборудования и оценки прогресса на пути к экоустойчивым вычислениям. Как утверждает NVIDIA, нужна новая система оценки показателей при использовании оборудования в реальных задачах.

Для оценки эффективности ЦОД существует как минимум около трёх десятков стандартов, некоторые уделяют внимание весьма специфическим критериям вроде расхода воды или уровню безопасности. Сегодня чаще всего используется показатель PUE (power usage effectiveness), т.е. отношение энергопотребления всего объекта к потреблению собственно IT-инфраструктуры. В последние годы многие операторы достигли практически идеальных значений PUE, поскольку, например, на преобразование энергии и охлаждение нужно совсем мало энергии.

В эпоху роста облачных сервисов оценка PUE показала довольно высокую эффективность, но в эру ИИ-вычислений этот индекс уже не вполне соответствует запросам отрасли ЦОД — оборудование заметно изменилось. NVIDIA справедливо отмечает, что PUE не учитывает эффективность инфраструктуры в реальных нагрузках. С таким же успехом можно измерять расход автомобилем бензина без учёта того, как далеко он может проехать без дозаправки. При этом среднемировой показатель PUE дата-центров остаётся неизменным уже несколько лет, а улучшать его всё дороже.

Источник изображений: NVIDIA

Что касается энергопотребления, разное оборудование при одинаковых затратах может давать самые разные результаты. Другими словами, если современные ускорители потребляют больше энергии, это не значит, что они менее эффективны, поскольку они дают несопоставимо лучший результат в сравнении со старыми решениями. NVIDIA неоднократно приводила подобные сравнения и между своими GPU с обычными CPU, а теперь предлагает распространить этот подход на ЦОД целиком, что справедливо, учитывая стремление NVIDIA сделать минимальной единицей развёртывания целую стойку.

Как считают в NVIDIA, оценивать качество ЦОД можно только с учётом того, сколько энергии тратится для получения результата. Так, ЦОД для ИИ могут полагаться на MLPerf-бенчмарки, суперкомпьютеры для научных исследований могут требовать измерения других показателей, а коммерческие дата-центры для стриминговых сервисов — третьих. В идеале бенчмарки должны измерять прогресс в ускоренных вычислениях с использованием специализированных сопроцессоров, ПО и методик. Например, в параллельных вычислениях GPU намного энергоэффективнее обычных процессоров

Не так давно эксперты Стэнфордского университета отметии, что с 2003 года производительность ускорителей выросла приблизительно в 7 тыс. раз, а соотношение цены и производительности стало в 5,6 тыс. раз лучше. А с учётом того, что современные ЦОД достигли PUE на уровне приблизительно 1,2, подобная метрика практически исчерпала себя, теперь стоит ориентироваться на другие показатели, релевантные актуальным проблемам.

Хотя напрямую сравнить некоторые аспекты невозможно, сегментировав деятельность ЦОД на типы рабочих нагрузок, возможно, удалось бы получить некоторые результаты. В частности, операторам ЦОД нужен пакет бенчмарков, измеряющих показатели при самых распространённых рабочих ИИ-нагрузках. Например, неплохой метрикой может стать Дж/токен. Впрочем, NVIDIA грех жаловаться на недостойные оценки — в последнем рейтинге Green500 именно её системы заняли лидерские позиции.

К Европейскому совместному предприятию по развитию высокопроизводительных вычислений EuroHPC JU присоединилась Великобритания, став его 35-м государством-участником, о чём было принято решение на 38-м заседании совета управляющих EuroHPC, сообщает сайт консорциума. Ранее страна лишилась своего места в EuroHPC из-за Brexit'а, хотя и являлась одной из стран-основательниц консорциума.

Теперь Великобритания принимает участие в финансируемой Horizon Europe части программы EuroHPC, в рамках которой ей предоставляется доступ к суперкомпьютерам для исследований. Всего в рамках программы выделяется около £770 млн в период с 2021 по 2027 гг. Исследователи и учёные из Великобритании теперь смогут подавать заявки на участие в финансируемых Horizon Europe конкурсах EuroHPC JU Research & Innovation в партнёрстве с другими европейскими исследовательскими институтами, которые занимаются технологиями, приложениями и ПО для высокопроизводительных вычислений.

Источник изображения: EuroHPC

Horizon Europe — ключевая программа ЕС по финансированию исследований и инноваций с бюджетом в €95,5 млрд. Великобритания вновь присоединилась к ней в конце прошлого года после трёхлетнего перерыва. И теперь в соответствии с соглашением между Лондоном и Брюсселем она стала ассоциированным членом программы Horizon Europe. Сейчас EuroHPC объединяет HPC-ресурсы 35 стран, включая Норвегию, Турцию и все 27 государств-членов ЕС, предназначенных для стимулирования исследований в области вычислительных технологий следующего поколения.

Источник: Hyperion Research

Пользователи из Великобритании получили доступ к суперкомпьютерной экосистеме EuroHPC JU для проведения исследований в 2018 году в рамках программы Horizon 2020. В соответствии с соглашением EU-UK Withdrawal Agreement, пользователи Великобритании продолжают пользоваться возможностями, финансируемыми программой Horizon 2020, включая использование суперкомпьютеров EuroHPC первого поколения.

В марте этого года Великобритания присоединилась к совместному предприятию в сфере чипов Chips Joint Undertaking, благодаря чему британская полупроводниковая промышленность получила доступ к фонду в размере £1,1 млрд, созданным в рамках программы Horizon Europe для поддержки европейских исследований в области полупроводниковых технологий.