Компания Digital Realty объявила об открытии на своей площадке JFK10 в Нью-Йорке специализированного дата-центра для задач ИИ, объединяющего вычисления на базе GPU и квантового компьютера. В реализации проекта приняли участие NVIDIA и Oxford Quantum Circuits (OQC).

В состав платформы входит квантовая система Genesis, разработанная специалистами OQC. Она базируется на фирменной технологии двухканальных кубитов Dimon, которая, как утверждается, является прорывом в области устранения ошибок. Применение Dimon, по заявлениям OQC, позволяет снизить накладные расходы, одновременно открывая путь к отказоустойчивым квантовым вычислениям.

Ещё одной составляющей нового дата-центра являются суперчипы NVIDIA GH200. Их использование в связке с Genesis позволяет сформировать среду для гибридных квантовых вычислений в области ИИ. Применённый подход предоставляет предприятиям доступ к интегрированной платформе, обеспечивающей более быстрое обучение ИИ-моделей и генерацию данных с повышенной эффективностью. Таким образом, компании могут одновременно задействовать возможности квантовых вычислений и ИИ при реализации сложных проектов и создании приложений следующего поколения.

Источник изображения: OQC

Одной из ключевых сфер использования гибридной платформы названы финансы. Речь идёт о высокоточном моделировании рисков, обнаружении мошенничества, оптимизации услуг и пр. Кроме того, система может применяться для улучшения логистических операций, поддержки принятия решений в условиях неопределённости, повышения устойчивости в критически важных областях и др. Квантовые вычисления открывают также новые возможности для самого ИИ. Предполагается, что в перспективе новые системы Genesis будут поставляться с ускорителями NVIDIA в стандартной комплектации.

Microsoft объявила о намерении вложить около $30 млрд в ИИ-проекты на территории Великобритании к 2028 году. $15,5 млрд уйдёт на капитальное расширение в течение трёх лет, а $15,1 млрд — на операции в стране, сообщает CNBC.

В частности, инвестиции позволят построить «крупнейший суперкомпьютер» в Великобритании с более 23 тыс. передовых ускорителей (24 тыс. по данным NVIDIA) совместно с британской Nscale. Дата запуска не раскрывалась, но в Nscale ранее объявляли, что новый ЦОД компании заработает в 2026 году и обеспечит доступ к 46 тыс. ускорителей. Планируемая мощность составляет 50 МВт, а всего на площадку выделено 90 МВт.

На фоне государственного визита в Великобританию президента США Дональда Трампа (Donald Trump), инвестировать в развитие ИИ в стране пообещали NVIDIA, Google, OpenAI и Salesforce, общая сумма превысит $40 млрд. Эксперты ожидают, что премьер-министр Великобритании Кир Стармер и Дональд Трамп подпишут 17 сентября новое соглашение, открывая путь к инвестициям и сотрудничеству в сфере ИИ, квантовых и ядерных технологий.

Президент Microsoft Брэд Смит (Brad Smith) заявил, что его позиция в отношении Великобритании «потеплела» с годами, ранее он критиковал Соединённое Королевство за попытку заблокировать в 2023 году сделку Microsoft по покупке Activision-Blizzard за $69 млрд. Впрочем, в том же году она была одобрена. По словам Смита, его воодушевляют сделанные правительстовм в последние несколько лет шаги для улучшения делового климата — ещё несколько лет назад подобные инвестиции были бы немыслимы из-за действующих норм и практики. Кроме того, не было спроса на такие вложения в ИИ.

NVIDIA уже объявила о намерении вложить в Великобританию совместно с Nscale и CoreWeave £11 млрд ($15 млрд). NVIDIA намерена разместить в Соединённом Королевстве 120 тыс. ИИ-ускорителей Blackwell, это станет крупнейшим в этом роде проектом компании в Европе. Утверждается, что это сделает Великобританию действительно «производителем ИИ, а не потребителем».

Источник изображения: chan lee/unsplash.com

Инвестировать в ИИ-проекты в Великобритании £5 млрд ($6,8 млрд) намерена Google. Компания откроет новый ЦОД в 19 километрах от центра Лондона. В Google уверены, что новый дата-центр поможет удовлетворить спрос на сервисы компании с ИИ-элементами: Google Cloud, Workspace, Search и Maps. Предполагается, что инвестиции позволят ежегодно создавать 8250 рабочих мест в британских компаниях.

Значительный вклад внесёт и OpenAI благодаря проекту Stargate UK. Речь идёт о специализированной местной версии масштабного проекта, совместно реализуемого с SoftBank и Oracle. В Великобритании ИИ-стартап будет сотрудничать над проектом с Nscale и NVIDIA. OpenAI уже заявила, что в начале 2026 года для внедрения в Великобритании будут развёрнуты 8 тыс. ИИ-ускорителей с возможностью расширения мощностей до 31 тыс. в будущем. Первая крупная стройка для Stargate UK запланирована на территории Cobalt Park в Ньюкасле (Newcastle) на севере Англии.

Salesforce объявила о планах увеличить инвестиции в Великобритании до $6 млрд, увеличив обязательства в сравнении с 2023 годом до $4 млрд. В Salesforce подчеркнули, что визит Трампа в Великобританию подтверждает важность отношений между Великобританией и США. Наконец, CoreWeave объявила о дополнительных инвестициях в размере £1,5 млрд для увеличения мощности своего ИИ ЦОД в стране. Благодаря этому обязательству общий объем инвестиций CoreWeave в этой стране достигнет £2,5 млрд. Суммарный объём инвестиций IT-гигантов превысит $40 млрд.

Университет штата Нью-Йорк в Стони-Бруке (SBU) объявил о получении гранта в размере $13,77 млн от Национального научного фонда США (NSF) на приобретение и эксплуатацию высокопроизводительного энергоэффективного суперкомпьютера для задач ИИ.

Средства получит Институт передовых вычислительных наук (IACS) в составе SBU. В проекте также примет участие Университет штата Нью-Йорк в Буффало (UB). Деньги выделяются в рамках программы Sustainable Cyber-infrastructure for Expanding Participation (Устойчивая киберинфраструктура для расширенной совместной работы).

В основу НРС-комплекса, который пока не получил определённого названия, лягут процессоры AmpereOne M, разработанные компанией Ampere Computing специально для ресурсоёмких ИИ-нагрузок в дата-центрах. Эти чипы насчитывают до 192 кастомизированных 64-бит ядер на базе Arm v8.6+ Реализована поддержка 12 каналов DDR5-5600 и 96 линий PCIe 5.0. Кроме того, в состав суперкомпьютера войдут ИИ-ускорители Qualcomm Cloud AI, которые несут на борту до 576 Мбайт SRAM и до 128 Гбайт памяти LPDDR4x с пропускной способностью до 548 Гбайт/с. Расчётные показатели быстродействия машины пока не раскрываются.

Ожидается, что комбинация AmpereOne M и Qualcomm Cloud AI обеспечит высокую энергоэффективность, а также значительную производительность, достаточную для работы с крупными ИИ-моделями. Доступ к ресурсам суперкомпьютера планируется предоставлять исследователям, студентам и преподавателям на всей территории США. Новый НРС-комплекс поможет ускорить открытия в области геномики, биоинформатики и в других областях. Кроме того, система будет применяться при реализации проектов в сферах машинного обучения и статистического анализа.

В Юлихском исследовательском центре (FZJ) в Германии официально введён в эксплуатацию суперкомпьютер JUPITER (Joint Undertaking Pioneer for Innovative and Transformative Exascale Research) — первый в Европе вычислительный комплекс экзафлопсного класса. Система будет использоваться в том числе для исследований в области климата, нейробиологии и квантового моделирования.

Контракт на создание JUPITER подписан между Европейским совместным предприятием по развитию высокопроизводительных вычислений (EuroHPC JU) и консорциумом, в который входят Eviden (Atos) и ParTec. Суперкомпьютер состоит из блока Booster для решения ресурсоёмких задач и универсального блока cCuster.

В основу Booster положена платформа BullSequana XH3000 с прямым жидкостным охлаждением. Используются около 6000 вычислительных узлов с гибридными ускорителями NVIDIA Quad GH200 и интерконнектом InfiniBand NDR200 (4×200G на узел, DragonFly+). В общей сложности задействованы почти 24 тыс. суперчипов NVIDIA GH200 (Grace Hopper). В июньском рейтинге TOP500 блок JUPITER Booster располагался на четвёртом месте: на тот момент его FP64-производительность составляла 793,4 Пфлопс. Теперь показатель преодолел рубеж в 1 Эфлопс. При этом ИИ-производительность, как ожидается, будет находиться на уровне 90 Эфлопс.

Источник изображений: Forschungszentrum Jülich / Sascha Kreklau

«С запуском первого в Европе эксафлопсного суперкомпьютера мы открываем новую главу в развитии науки, искусственного интеллекта и инноваций. JUPITER укрепляет цифровой суверенитет Европы и ускоряет научные исследования», — отмечает Екатерина Захариева (Ekaterina Zaharieva), еврокомиссар по стартапам, исследованиям и инновациям.

JUPITER планируется использовать для прогнозирования погоды и моделирования изменений климата, работы с европейскими большими языковыми моделями (LLM) и генеративным ИИ, разработки лекарственных препаратов и картирования человеческого мозга, моделирования молекулярной динамики и пр. Ожидается, что JUPITER сможет побить мировой рекорд по скорости обработки кубитов в квантовых вычислениях.

Между тем продолжается создание блока cCuster. В его состав войдут энергоэффективные высокопроизводительные Arm-процессоры SiPearl Rhea1. Эти чипы содержат 80 ядер Neoverse V1 (Zeus), 64 Гбайт HBM2e и четыре интерфейса DDR5. Модуль cCuster будет оснащён двумя такими процессорами на каждый вычислительный узел, 512 Гбайт DDR5 (в отдельных узлах 1 Тбайт) и одним NDR200-подключением. Общее количество узлов составит около 1300. Ожидаемая FP64-производительность — 5 Пфлопс.

Хранилище суперкомпьютера включает быструю СХД ExaFLASH и ёмкую ExaSTORE. ExaFLASH включает 20 All-Flash СХД IBM Storage Scale 6000: 21 Пбайт («сырая» 29 Пбайт), запись до 2 Тбайт/с, чтение до 3 Тбайт/с. В ExaSTORE под хранение будет выделена «сырая» ёмкость 300 Пбайт, а для резервного копирования и архивов будет использоваться ленточная библиотека ёмкостью 700 Пбайт.

Узел Booster

По оценкам, суммарные расходы на JUPITER и его эксплуатацию в течение шести лет достигнут примерно €500 млн. Половину от этой суммы предоставит EuroHPC, а остальную часть покроют Федеральное министерство образования и научных исследований Германии (BMBF) и Министерство культуры и науки земли Северный Рейн-Вестфалия (MKW NRW). Машина размещена в модульном ЦОД, что упростит дальнейшую модернизацию.

Нужно отметить, что на сегодняшний день только три суперкомпьютера в мире официально преодолели планку в 1 Эфлопс. Это машины El Capitan, Frontier и Aurora: все они установлены в лабораториях Министерства энергетики США (DoE). Впрочем, Китай о своих HPC-комплексах публично практически не говорит уже несколько лет, так что реальный список экзафлопсных систем гораздо больше.

ASUS Cloud в партнёрстве с Taiwan AI Cloud (Taiwan Web Service Corp) и Национальным центром высокопроизводительных вычислений Тайваня (National Center for High-performance Computing, NCHC) в Тайнане (Тайвань) построит суперкомпьютер на ускорителях NVIDIA. Об этом сообщил гендиректор ASUS Cloud и Taiwan AI Cloud Питер Ву (Peter Wu, на фото ниже) в интервью газете South China Morning Post (SCMP).

Питер Ву рассказал, что суперкомпьютер с начальной производительностью 80 Пфлопс (точность не уточняется) будет работать на 1700 ускорителях NVIDIA H200. Его запуск запланирован на декабрь, а со временем производительность новой системы вырастет до 250 Пфлопс. Ранее сообщалось, что NVIDIA также поставит два суперускорителя GB200 NVL72 и узлы HGX B300 для данной машины.

По словам Ву, после запуска суперкомпьютера общая вычислительную мощность HPC-систем Тайваня вырастет минимум на 50 %. В феврале 2025 года Национальный совет по науке и технологиям Тайваня (NSTC) объявил о планах по увеличению общей вычислительной мощности систем страны примерно до 1200 Пфлопс к 2029 году с имеющихся 160 Пфлопс.

Источник изображения: ASUS

Как отметил DataCenter Dynamics, ASUS ранее сотрудничала с NVIDIA в развёртывании суперкомпьютеров на Тайване, включая 9-Плфопс машину Taiwania 2. В 2022 году ASUS и NVIDIA построили на Тайване суперкомпьютер для медицинских исследований. Taiwan AI Cloud уже реализовала аналогичные нынешнему проекты по созданию ИИ-инфраструктуры в других странах. Среди них — ЦОД в Сингапуре, а также объект во Вьетнаме с 200 ускорителями NVIDIA, который строят для государственного оператора Viettel. Этот проект стартовал в начале 2025 года после того, как правительство США одобрило поставку чипов NVIDIA.

Ву отметил рост популярности агентного ИИ. Министерство цифровых технологий острова (MODA) «рекомендовало нам предоставить открытую архитектуру с фреймворком агентного ИИ», чтобы помочь местным компаниям использовать или модернизировать свои существующие приложения, сказал он. Говоря о материковом Китае, Питер Ву заявил, что компании будет «непросто» реализовывать там аналогичные проекты «из-за ситуации с поставками GPU».

Китайский подход, заключающийся в «стекировании и кластеризации» малопроизводительных чипов для достижения производительности, аналогичной системам с передовыми ИИ-ускорителями, может быть осуществим с точки зрения инференса. Ву отметил, что запуск DeepSeek «рассуждающей» модели R1 в январе спровоцировал рост спроса на инференс, поскольку эта модель превосходно справляется с такими задачами.

«Если рабочая нагрузка аналогична [инференсу], будет легче внедрить альтернативную технологическую схему с существующими [чипами]», — сказал Ву, добавив, что разработчики «могут столкнуться с проблемами в выборе GPU», если проект предполагает обучение или тонкую настройку ИИ-систем. Говоря о будущем, Ву сообщил, что ожидает дальнейшего развития трёх сегментов ИИ в будущем: вычислительной геномики, квантовых вычислений и так называемых цифровых двойников. «Приложение-убийца [для цифровых двойников] может появиться в сфере ухода за пожилыми людьми, помогая им получать лекарства, еду или принимать душ», — прогнозирует Ву.

AMD и IBM анонсировали разработку нового поколения вычислительных архитектур, в основе которых лежат квантовые компьютеры и HPC-системы. Речь идёт о т.н. «квантово-центричных супервычислениях», сообщает пресс-служба AMD. Команды намерены продемонстрировать первые результаты до конца текущего года.

Компании сотрудничают над разработкой масштабируемых, open source платформ, способствующих переосмыслению будущего вычислений с использованием лидерства IBM в сфере квантовых компьютеров и ПО для них, а также ведущей роли AMD в сфере HPC и ИИ-ускорителей. По словам главы IBM Арвинда Кришны (Arvind Krishna), квантовые вычисления со временем позволят «симулировать» реальный мир и представлять информацию принципиально новым способом. Комбинация технологий IBM и AMD позволят построить мощную гибридную модель, оставляющую позади традиционные вычисления.

В новой архитектуре квантовые компьютеры будут работать в тандеме с HPC-кластерами и ИИ-инфраструктурой с использованием CPU, ИИ-ускорителей и прочих вычислительных модулей. При таком гибридном подходе различные части задачи решаются оптимальным для них типом оборудования. Например, в будущем квантовые компьютеры смогут моделировать поведение атомов и молекул, а классические ИИ-суперкомпьютеры — анализировать большие массивы данных. Вместе эти технологии смогут решать реальные задачи в беспрецедентном масштабе и с беспрецедентной скоростью, говорят компании.

Источник изображения: Yue WU/unsplash.com

Компании изучают способы интеграции CPU, FPGA и ИИ-ускорителей AMD с квантовыми компьютерами IBM для совместного ускорения выполнения принципиально новых алгоритмов. Ключевым планом сотрудничества является разработка систем коррекции ошибок, что является важнейшим шагом на пути к созданию отказоустойчивых квантовых компьютеров, которые IBM планирует выпустить к 2030 году. Также компании планируют изучить, как именно open source решения вроде Qiskit могли бы выступить катализаторами развития и внедрения новых алгоритмов, использующих квантово-центричные супервычисления.

IBM уже начала работать в направлении интеграции квантовых и традиционных систем. Недавно она заключила соглашение с японским НИИ RIKEN о подключении своего модульного квантового компьютера IBM Quantum System Two к одному из самых быстрых суперкомпьютеров мира Fugaku. Суперкомпьютеры Frontier в Ок-Риджской национальной лаборатории (ORNL) и El Capitan в Ливерморской национальной лаборатории (LLNL) полагаются на CPU и ускорители AMD. Другими словами, на чипах AMD работают два из быстрейших суперкомпьютеров из мирового рейтинга TOP500.

В начале этого десятилетия созданный в Японии суперкомпьютер Fugaku пару лет удерживался на верхней строчке в рейтинге мощнейших систем мира TOP500, он и сейчас занимает в нём седьмое место. В попытке технологического реванша японский исследовательский институт RIKEN доверился компании NVIDIA, которая поможет Fujitsu создать суперкомпьютер Fugaku NEXT.

Помимо Arm-процессоров Fujitsu MONAKA-X, в основу нового японского суперкомпьютера лягут и ускорители NVIDIA, хотя изначально планировалось обойтись без них. NVIDIA будет принимать непосредственное участие в интеграции своих компонентов в суперкомпьютерную систему, создаваемую японскими партнёрами.

По меньшей мере, скоростные интерфейсы, которыми располагает NVIDIA, пригодятся для обеспечения быстрого канала передачи информации между CPU и ускорителями. Сама NVIDIA обтекаемо говорит, что для этого можно задействовать шину NVLink Fusion. С ускорителями AMD, по-видимому, эти процессоры будут общаться более традиционно, т.е. по шине PCIe.

Источник изображений: Fujitsu

Кроме того, NVIDIA собирается применить в составе данной системы передовые типы памяти. Применяемые при создании FugakuNEXT решения, по мнению представителей NVIDIA, смогут стать типовыми для всей отрасли в дальнейшем. Подчёркивается, что будущая платформа станет не просто техническим апгрейдом, а инвестицией в будущее страны.

Сама архитектура системы не уточняется, поэтому сложно судить, насколько активно японские разработчики будут использовать ускорители NVIDIA, и к какому поколению они будут относиться. Создатели ставят перед собой амбициозные цели — FugakuNEXT должна стать первой системой «зетта-масштаба». Своего предшественника она должна превзойти более чем в пять раз, обеспечив быстродействие на уровне 600 Эфлопс (FP8).

На уровне приложений прирос быстродействия может быть стократным, отмечают создатели. Новый суперкомпьютер сможет применяться для обучения больших языковых моделей. Впрочем, в строй он будет введён лишь к 2030 году, а Fujitsu ещё только предстоит выпустить свои процессоры MONAKA-X для этой системы.

Tesla распускает команду, стоявшую за суперкомпьютером Dojo, сообщает TechCrunch со ссылкой на Bloomberg. Как сообщают анонимные источники, глава проекта Питер Бэннон (Peter Bannon) покидает компанию, а оставшихся участников команды переведут на работу с другими вычислительными проектами Tesla.

О закрытии Dojo стало известно после ухода из Tesla порядка 20 сотрудников, основавших собственный ИИ-стартап DensityAI, который займётся разработкой чипов, аппаратного и программного обеспечения для ИИ ЦОД, связанных с робототехникой, ИИ-агентами и автомобильными приложениями. DensityAI основана бывшим руководителем Dojo Ганешем Венкатарамананом (Ganesh Venkataramanan), причём в не самый удачный для Tesla момент, поскольку глава компании Илон Маск (Elon Musk) ранее настоял на том, чтобы акционеры рассматривали компанию как бизнес, занимающийся ИИ и робототехникой.

Решение о закрытии Dojo стало значительным изменением стратегии. Ранее Маск утверждал, что суперкомпьютер станет краеугольным камнем для удовлетворения амбиций компании в сфере ИИ и основная цель — добиться полной автономии машин благодаря способности Dojo обрабатывать огромные массивы видеоданных. В 2023 году Morgan Stanley посчитал, что Dojo может поднять капитализацию Tesla на $500 млрд за счёт новых источников дохода — проектов роботакси и программных сервисов.

Источник изображения: Tesla

В 2024 году Маск сообщил, что команда Tesla, занятая искусственным интеллектом, «удвоит ставку» на Dojo перед презентацией роботакси. Тем не менее разговоры о Dojo уже в августе того же года постепенно сошли на нет, когда Маск начал продвигать ИИ-кластер Cortex (на базе ускорителей NVIDIA) при штаб-квартире Tesla в Остине (Техас).

Проект Dojo включал в себя как суперкомпьютер, так и предполагал собственное производство ИИ-ускорителей. Ещё в 2021 году Tesla во время официального анонса Dojo представила чип D1, который должен был бы использоваться совместно с ускорителями NVIDIA для обеспечения работы Dojo. Также сообщалось, что ведутся работы над чипом D2, в котором будут устранены недостатки предшественника.

По данным источников Bloomberg, теперь Tesla намерена сделать ставку преимущественно на NVIDIA, а также других сторонних партнёров вроде AMD, а Samsung будет выпускать чипы на заказ. В прошлом месяце с Samsung подписан контракт на выпуск инференс-чипов AI6, которые будут работать как с автопилотами Tesla, так и использоваться в роботах Optimus и дата-центрах. Ранее Маск намекнул, что в случае с Dojo 3 (D3) и инференс-чипом AI6, речь, возможно, будет идти о едином чипе.

Недавно совет директоров Tesla предложил Маску пакет акций на $29 млрд, чтобы тот оставался в Tesla и продвигал ИИ-разработки компании, вместо того чтобы отвлекаться на другие бизнесы.

Стартап SpiNNcloud Systems из Дрездена (Германия) сообщил о заключении сделки на поставку Лейпцигскому университету нейроморфного суперкомпьютера, основанного на принципах функционирования человеческого мозга и предназначенного для разработки новых лекарственных препаратов. Суперкомпьютер будет использоваться учёными для моделирования сворачивания белков в рамках исследований в области персонализированной медицины, объединяющей достижения геномики, ИИ, робототехники и новейших диагностических технологий. Стоимость сделки не разглашается.

В суперкомпьютере применена высокопараллельная архитектура с 48 чипами SpiNNaker2 на серверной плате, каждый из которых содержит 152 Arm-ядра со специализированными ускорителями и потребляет 0,8–2,5 Вт. Вся система, оснащённая 4320 чипами с 656 640 ядрами, помещается в одну стойку, но университет решил развернуть её в двух стойках, сообщил Гектор Гонсалес (Hector Gonzalez), соучредитель и генеральный директор SpiNNcloud, отметив, что общий энергетический бюджет системы составляет 25 кВт.

Источник изображений: SpiNNcloud

Новый подход к разработке лекарств использует исключительную параллельность и масштабируемость суперкомпьютера для развёртывания миллионов небольших моделей, которым поручено находить соответствия между молекулами и профилями пациентов. Эта конструкция обеспечивает эффективные, событийно-ориентированные вычисления, позволяя выполнять сложное моделирование и разрабатывать новые персонализированные препараты с более высокой скоростью сходимости и при более низком энергопотреблении по сравнению с традиционными системами на базе GPU.

«Точное и детализированное управление процессорами позволяет использовать очень разреженный маршрут, не задействуя все ядра, — поясняет Гонсалес. — Это один из фундаментальных аспектов, который очень сложно реализовать на GPU, поскольку GPU устроен как каскад вычислительных блоков, которые необходимо задействовать максимально полно, чтобы добиться синхронной эффективности».

«Архитектура SpiNNcloud делает возможным скрининг миллиардов молекул in silico (виртуальное клиническое исследование)», — сообщил Кристиан Майр (Christian Mayr), соучредитель SpiNNcloud. По его словам, изначально разработанная для моделирования биологических нейронных сетей серверная система SpiNNcloud адаптирована для массивно-параллельного выполнения небольших гетерогенных задач. Прототип нейронной сети позволяет провести скрининг 20 млрд молекул менее чем за час — это на два порядка быстрее, чем на 1000 CPU-ядер.

Гонсалес сообщил ресурсу EE Times, что индивидуальный подход к разработке лекарств, используемый в персонализированной медицине, хорошо вписывается в архитектуру SpiNNcloud. «Это множество небольших моделей, которые взаимодействуют друг с другом через чрезвычайно быструю сеть», — пояснил он. «Наша вычислительная архитектура <…> уникально подходит для развёртывания эффективных алгоритмов, требующих динамической разреженности и экстремального параллелизма», — добавил глава SpiNNcloud.

«Экстремальный параллелизм SpiNNcloud делает их идеально подходящими для задач, связанных со сворачиванием белков, например, для поиска низкомолекулярных лекарственных препаратов, — отметил Йенс Майлер (Jens Meiler), профессор Института Александра фон Гумбольдта по Интернету и обществу и директор Института поиска лекарственных препаратов Лейпцигского университета. — «Фолдинг белков можно рассматривать как задачу оптимизации, в которой белок стремится найти своё наименьшее энергетическое состояние. Суперкомпьютеры SpiNNcloud хорошо справляются с такими задачами».

Самая крупная система, развёрнутая SpiNNcloud на данный момент, включает 30 тыс. чипов (более 5 млрд вычислительных элементов) в Дрезденском университете. «Максимально возможная система, которую мы можем спроектировать, – это 16 стоек, — говорит Гонсалес. — При более чем 16 стойках будет сложно поддерживать достаточную связанность между моделями». По его словам, можно было бы развернуть в Лейпциге и более крупный суперкомпьютер с большим числом ядер, но компании пришлось учитывать финансовые ограничения университета.

Как сообщает EE Times, SpiNNcloud также тестирует своё оборудование в новых исследовательских направлениях, основанных на классических методах глубокого обучения, в частности, в работе с MoE-моделями. По словам Гонсалеса, архитектура SpiNNcloud хорошо подходит для таких задач. Разработчик выразил надежду, что архитектуры, вдохновлённые принципами работы мозга, такие как SpiNNcloud, позволят создавать новые типы моделей, невозможные для реализации на массовом оборудовании.

Основатель ИИ-стартапа xAI Илон Маск (Elon Musk) поделился в социальной сети X информацией о будущем второго кампуса ЦОД в Мемфисе (Теннесси). В числе прочего он объявил намерении запустить в эксплуатацию суперкомпьютер Colossus 2 в ближайшие недели, сообщает Commercial Appeal. По его словам, Colossus 2 получит 550 тыс. ИИ-ускорителей.

Компания располагает в городе двумя кампусами — Colossus 1 и Colossus 2. Первый расположен на территории бывшего завода Electrolux и включает 230 тыс. укорителей, в том числе 30 тыс. NVIDIA GB200. Система используется только для обучения, инференс осуществляется в облаках партнёров xAI. Второй кампус, Colossus 2 на площадке Тулейн-роуд (Tulane Road), на первом этапе получит 110 тыс. GB200 и GB300, что потребует 170 МВт энергии. Он должен начать работу в течение нескольких недель. Сроки развёртывания оставшихся 440 тыс. ускорителей не определены, поскольку поставки NVIDIA GB300 задерживаются.

В феврале дочерняя структура xAI, компания CTC Property, купила более 75 га вдоль Тулейн-роуд за $70,9 млн. С тех пор, как xAI объявил о планах довести количество ускорителей Colossus до 1 млн, всё чаще возникает вопрос, как именно компания намерена снабжать свой проект энергией. В мае Маск объявил, что Colossus 2 станет первым гигаваттным ИИ-кластером. 15 июля в xAI подтвердили, что компания работает с Memphis Light, Gas and Water (MLGW) и Tennessee Valley Authority (TVA) над обеспечением объекта питанием. MLGW подтвердила, что у неё есть договор на поставку 500 кВт объекту xAI на Тулейн-роуд.

Источник изображения: X/@elonmusk

А 16 июля MXZ Tech LLC, дочерняя компания xAI, приобрела территорию бывшей электростанции Duke Energy (46 га) неподалёку от кампуса Colossus 2. Этот объект сохранил подключение к энергосети TVA. Кроме того, кампус Colossus 2 уже получил 168 модулей Tesla Megapacks. По-видимому, этот кампус тоже не обойдётся без газовых турбин, и использование которых для питания Colossus 1 вызвало недовольство местных экоактививстов NAACP и SELC. Впрочем, пока непонятно, состоится ли серьёзное разбирательство.

Источник изображения: X/@elonmusk

Совсем недавно Илон Маск сообщил о намерении ввести в эксплуатацию эквивалент 50 млн NVIDIA H100 в течение пяти лет — это ответ на недавнее заявление OpenAI о намерении освоить более 1 млн ускорителей к концу текущего года, а в будущем получить в своё распоряжение 100 млн ускорителей. Сейчас xAI намерена найти ещё $12 млрд на закупку ускорителей.