Корпорация Intel в ходе конференции ISC 2023, как сообщает AnandTech, поделилась информацией о проекте Aurora по созданию суперкомпьютера с производительностью экзафлопсного уровня. Эта система создаётся для Аргоннской национальной лаборатории Министерства энергетики США.

Изначально анонс HPC-комплекса Aurora состоялся ещё в 2015 году с предполагаемым запуском в 2018-м: ожидалось, что машина обеспечит быстродействие на уровне 180 Пфлопс. Однако реализация проекта значительно затянулась, а технические параметры платформы неоднократно менялись. Пока что развёрнуты тестовый кластер Sunspot.

Как теперь сообщается, в конечной конфигурации Aurora объединит 10 624 узла, каждый из которых будет включать два процессора Xeon Max и шесть ускорителей Ponte Vecchio. Таким образом, общее количество CPU будет достигать 21 248, число GPU — 63 744. Быстродействие FP64, как и было заявлено ранее, превысит 2 Эфлопс.

Источник изображений: Intel (via AnandTech)

Каждый процессор оперирует 64 Гбайт памяти HBM, ускоритель — 128 Гбайт. В сумме это даёт соответственно 1,36 Пбайт и 8,16 Пбайт памяти HBM с пиковой пропускной способностью 30,5 Пбайт/с и 208,9 Пбайт/с. В дополнение система сможет использовать 10,9 Пбайт памяти DDR5 с пропускной способностью до 5,95 Пбайт/с. Вместимость подсистемы хранения данных составит 230 Пбайт со скоростью работы до 31 Тбайт/с.

На сегодняшний день Intel поставила более 10 тыс. «лезвий» для Aurora, а это означает, что практически все узлы готовы к окончательному монтажу. Ввод суперкомпьютера в эксплуатацию намечен на текущий год. Для НРС-платформы готовится специализированная научная модель генеративного ИИ — Generative AI for Science, насчитывающая около 1 трлн параметров. Применять Aurora планируется для решения наиболее ресурсоёмких задач в различных областях.

Компания Google обнародовала новую информацию о своей облачной суперкомпьютерной платформе Cloud TPU v4, предназначенной для решения задач ИИ и машинного обучения с высокой эффективностью. Система может использоваться в том числе для работы с крупномасштабными языковыми моделями (LLM).

Один кластер Cloud TPU Pod содержит 4096 чипов TPUv4, соединённых между собой через оптические коммутаторы (OCS). По словам Google, решение OCS быстрее, дешевле и потребляют меньше энергии по сравнению с InfiniBand. Google также утверждает, что в составе её платформы на OCS приходится менее 5 % от общей стоимости. Причём данная технология даёт возможность динамически менять топологию для улучшения масштабируемости, доступности, безопасности и производительности.

Отмечается, что платформа Cloud TPU v4 в 1,2–1,7 раза производительнее и расходует в 1,3–1,9 раза меньше энергии, чем платформы на базе NVIDIA A100 в системах аналогичного размера. Правда, пока компания не сравнивала TPU v4 с более новыми ускорителями NVIDIA H100 из-за их ограниченной доступности и 4-нм архитектуры (по сравнению с 7-нм у TPU v4).

Изображение: Google

Благодаря ключевым инновациям в области интерконнекта и специализированных ускорителей (DSA, Domain Specific Accelerator) платформа Google Cloud TPU v4 обеспечивает почти 10-кратный прирост в масштабировании производительности по сравнению с TPU v3. Это также позволяет повысить энергоэффективность примерно в 2–3 раза по сравнению с современными DSA ML и сократить углеродный след примерно в 20 раз по сравнению с обычными дата-центрами.

Совместная инициатива по высокопроизводительным вычислениям в Европе EuroHPC JU и некоммерческий консорциум CINECA, состоящий из 69 итальянских университетов и 21 национальных исследовательских центров, провели церемонию запуска суперкомпьютера Leonardo.

В основу комплекса положены платформы Atos BullSequana X2610 и X2135. Система Leonardo состоит из двух секций — общего назначения и с ускорителями вычислений (Booster). Когда строительство системы будет завершено, первая будет включать 1536 узлов, каждый из которых содержит два процессора Intel Xeon Sapphire Rapids с 56 ядрами и TDP в 350 Вт, 512 Гбайт оперативной памяти DDR5-4800, интерконнект NVIDIA InfiniBand HDR100 и NVMe-накопитель на 8 Тбайт.

Источник изображения: HPCwire

Секция Booster объединяет 3456 узлов, каждый из которых содержит один чип Intel Xeon 8358 с 32 ядрами, 512 Гбайт ОЗУ стандарта DDR4-3200, четыре кастомных ускорителя NVIDIA A100 с 64 Гбайт HBM2-памяти, а также два адаптера NVIDIA InfiniBand HDR100. Кроме того, в состав комплекса входят 18 узлов для визуализации: 6,4 Тбайт NVMe SSD и два ускорителя NVIDIA RTX 8000 (48 Гбайт) в каждом. Вычислительный комплекс объединён фабрикой с топологией Dragonfly+.

Источник: CINECA

Для хранения данных служит двухуровневая система. Производительный блок (5,4 Пбайт, 1400 Гбайт/с) содержит 31 модуль DDN Exascaler ES400NVX2, каждый из которых укомплектован 24 NVMe SSD вместимостью 7,68 Тбайт и четырьмя адаптерами InfiniBand HDR. Второй уровень большой ёмкости (106 Пбайт, чтение/запись 744/620 Гбайт/с) состоит из 31 массива DDN EXAScaler SFA799X с 82 SAS HDD (7200 PRM) на 18 Тбайт и четырьмя адаптерами InfiniBand HDR. Каждый из массивов включает два JBOD-модуля с 82 дисками на 18 Тбайт. Для хранения метаданных используются 4 модуля DDN EXAScaler SFA400NVX: 24 × 7,68 Тбайт NVMe + 4 × InfiniBand HDR.

Изображение: CINECA

В настоящее время Leonardo обеспечивает производительность более 174 Пфлопс. Ожидается, что суперкомпьютер будет полностью запущен в первой половине 2023 года, а его пиковое быстродействие составит 250 Пфлопс. Уже сейчас система занимает четвёртое место в последнем рейтинге самых мощных суперкомпьютеров мира TOP500. В Европе Leonardo является второй по мощности системой после LUMI.

Leonardo оборудован системой жидкостного охлаждения для повышения энергоэффективности. Кроме того, предусмотрена возможность регулировки энергопотребления для обеспечения баланса между расходом электричества и производительностью. Суперкомпьютер ориентирован на решение высокоинтенсивных вычислительных задач, таких как обработка данных, ИИ и машинное обучение. Половина вычислительных ресурсов Leonardo будет предоставлена пользователям EuroHPC.

Компания Cerebras Systems сообщила о запуске уникального вычислительного комплекса Andromeda для выполнения «тяжёлых» ИИ-нагрузок. В основу Andromeda положен кластер из 16 блоков Cerebras CS-2, объединённых 96,8-Тбит/с фабрикой. Каждый из них содержит чип WSE-2, насчитывающий 850 тыс. ядер. Таким образом, общее число ядер достигает 13,5 млн. Кроме того, непосредственно в состав каждого чипа входят 40 Гбайт сверхбыстрой памяти. Система уже доступна коммерческим заказчикам, а также различным научным организациям.

Источник изображения: Cerebras Systems

Суперкомпьютер также использует 284 односокетных сервера с процессорами AMD EPYC 7713. Суммарное количество вычислительных ядер общего назначения составляет 18 176. Каждый из этих серверов несёт на борту 128 Гбайт оперативной памяти, NVMe-накопитель вместимостью 1,92 Тбайт и две сетевые карты 100GbE. Эти узлы отвечают за предварительную обработку информации.

Источник: Cerebras Systems

По заявлениям Cerebras, производительность системы превышает 1 Эфлопс на т.н. разреженных вычислениях и достигает 120 Пфлопс при обычных FP16-вычислениях. Это первый в мире суперкомпьютер, который обеспечивает практически идеальное линейное масштабирование при работе с GPT-моделями, в частности, GPT-3, GPT-J и GPT-NeoX. Иначе говоря, при каждом удвоении числа комплексов CS-2 время обучения моделей сокращается почти в два раза.

Суперкомпьютер смонтирован в дата-центре Colovore в Санта-Кларе (Калифорния, США). Стоимость системы составила приблизительно $30 млн, а на её развёртывание потребовалось всего три дня. Использовать ресурсы Andromeda могут одновременно несколько клиентов.

Hewlett Packard Enterprise анонсировала суперкомпьютеры HPE Cray EX и HPE Cray XD, которые отличаются более доступной ценой, меньшей занимаемой площадью и большей энергоэффективностью по сравнению с прошлыми решениями компании. Новинки используют современные технологии в области вычислений, интерконнекта, хранилищ, питания и охлаждения, а также ПО.

Изображение: HPE

Суперкомпьютеры HPE обеспечивают высокую производительность и масштабируемость для выполнения ресурсоёмких рабочих нагрузок с интенсивным использованием данных, в том числе задач ИИ и машинного обучения. Новинки, по словам компании, позволят ускорить вывода продуктов и сервисов на рынок. Решения HPE Cray EX уже используются в качестве основы для больших машин, включая экзафлопсные системы, но теперь компания предоставляет возможность более широкому кругу организаций задействовать супервычисления для удовлетворения их потребностей в соответствии с возможностями их ЦОД и бюджетом.

В семейство HPE Cray вошли следующие системы:

• HPE Cray EX2500 с такой же архитектурой как у HPE Cray EX4000, самой быстрой системы экзафлопсного класса от HPE. Однако EX2500 на 24 % меньше, что позволит разместить его в корпоративном ЦОД. Новая система имеет 100% прямое жидкостное охлаждение.
• HPE Cray XD2000 и XD6500 HPE со специализированными серверами с высокой плотностью размещения, созданные путём интеграции портфолио HPE и Cray. HPE Cray XD тоже совместимы с традиционными корпоративными ЦОД и дают возможность подобрать необходимую конфигурацию в зависимости от рабочей нагрузки.

Все три системы задействуют те же технологии, что и их старшие собратья: интерконнект HPE Slingshot, хранилище Cray Clusterstor E1000 и пакет ПО HPE Cray Programming Environment и т.д. Система HPE Cray EX2500 поддерживает процессоры AMD EPYC Genoa и Intel Xeon Sapphire Rapids, а также ускорители AMD Instinct MI250X. Модель HPE Cray XD6500 поддерживает чипы Sapphire Rapids и ускорители NVIDIA H100, а для XD2000 заявлена поддержка AMD Instinct MI210.

Изображение: Intel

В качестве примеров выгод от использования анонсированных суперкомпьютеров в разных отраслях компания назвала:

• Ускорение вывода на рынок более безопасных и высокопроизводительных автомобилей: автопроизводители с помощью суперкомпьютеров смогут лучше моделировать и тестировать усовершенствования конструкции транспортных средств и моделировать столкновения, экономя деньги на краш-тестах и физических испытаниях;
• Разработка материалов для упаковки: моделирование физических и химических процессов для ускорения создания альтернативных материалов может помочь в создании более качественной, экологичной упаковки для средств личной гигиены и потребительских товаров, и снизить затраты предприятий;
• Ускорение разработки лекарств: учёные и фармацевтические лаборатории смогут лучше изучить химические взаимодействия, которые могут привести к созданию революционных средств для лечения сложных и даже ещё неизвестных заболеваний;
• Принятие важных мгновенных решений на финансовых рынках: финансовые аналитики смогут использовать производительность суперкомпьютеров и возможности ИИ для создания подробной аналитики и передовых алгоритмов для прогнозирования критических тенденций на рынке, а также для выявления мошенничества и управления рисками.

Компания Tesla уже анонсировала собственный, созданный в лабораториях компании процессор D1, который станет основой ИИ-суперкомпьютера Dojo. Нужна такая система, чтобы создать для ИИ-водителя виртуальный полигон, в деталях воссоздающий реальные ситуации на дорогах. Естественно, такой симулятор требует огромных вычислительных мощностей: в нашем мире дорожная обстановка очень сложна, изменчива и включает множество факторов и переменных.

До недавнего времени о Dojo и D1 было известно не так много, но на конференции Hot Chips 34 было раскрыто много интересного об архитектуре, устройстве и возможностях данного решения Tesla. Презентацию провел Эмиль Талпес (Emil Talpes), ранее 17 лет проработавший в AMD над проектированием серверных процессоров. Он, как и ряд других видных разработчиков, работает сейчас в Tesla над созданием и совершенствованием аппаратного обеспечения компании.

Изображения: Tesla (via ServeTheHome)

Главной идеей D1 стала масштабируемость, поэтому в начале разработки нового чипа создатели активно пересмотрели роль таких традиционных концепций, как когерентность, виртуальная память и т.д. — далеко не все механизмы масштабируются лучшим образом, когда речь идёт о построении действительно большой вычислительной системы. Вместо этого предпочтение было отдано распределённой сети хранения на базе SRAM, для которой был создан интерконнект, на порядок опережающий существующие реализации в системах распределённых вычислений.

Основой процессора Tesla стало ядро целочисленных вычислений, базирующееся на некоторых инструкциях из набора RISC-V, но дополненное большим количеством фирменных инструкций, оптимизированных с учётом требований, предъявляемых ядрами машинного обучения, используемыми компанией. Блок векторной математики был создан практически с нуля, по словам разработчиков.

Набор инструкций Dojo включает в себя скалярные, матричные и SIMD-инструкции, а также специфические примитивы для перемещения данных из локальной памяти в удалённую, равно как и семафоры с барьерами — последние требуются для согласования работы c памятью во всей системе. Что касается специфических инструкций для машинного обучения, то они реализованы в Dojo аппаратно.

Первенец в серии, чип D1, не является ускорителем как таковым — компания считает его высокопроизводительным процессором общего назначения, не нуждающимся в специфических ускорителях. Каждый вычислительный блок Dojo представлен одним ядром D1 с локальной памятью и интерфейсами ввода/вывода. Это 64-бит ядро суперскалярно.

Более того, в ядре реализована поддержка многопоточности (SMT4), которая призвана увеличить производительность на такт (а не изолировать разные задачи друг от друга), поэтому виртуальную память данная реализация SMT не поддерживает, а механизмы защиты довольно ограничены в функциональности. За управление ресурсами Dojo отвечает специализированный программный стек и фирменное ПО.

64-бит ядро имеет 32-байт окно выборки (fetch window), которое может содержать до 8 инструкций, что соответствует ширине декодера. Он, в свою очередь, может обрабатывать два потока за такт. Результат поступает в планировщики, которые отправляют его в блок целочисленных вычислений (два ALU) или в векторный блок (SIMD шириной 64 байт + перемножение матриц 8×8×4).

У каждого ядра D1 есть SRAM объёмом 1,25 Мбайт. Эта память — не кеш, но способна загружать данные на скорости 400 Гбайт/с и сохранять на скорости 270 Гбайт/с, причём, как уже было сказано, в чипе реализованы специальные инструкции, позволяющие работать с данными в других ядрах Dojo. Для этого в блоке SRAM есть свои механизмы, так что работа с удалённой памятью не требуют дополнительных операций.

Что касается поддерживаемых форматов данных, то скалярный блок поддерживает целочисленные форматы разрядностью от 8 до 64 бит, а векторный и матричный блоки — широкий набор форматов с плавающей запятой, в том числе для вычислений смешанной точности: FP32, BF16, CFP16 и CFP8. Разработчики D1 пришли к использованию целого набора конфигурируемых 8- и 16-бит представлений данных — компилятор Dojo может динамически изменять значения мантиссы и экспоненты, так что система может использовать до 16 различных векторных форматов, лишь бы в рамках одного 64-байт блока данных он не менялся.

Как уже упоминалось, топология D1 использует меш-структуру, в которой каждые 12 ядер объединены в логический блок. Чип D1 целиком представляет собой массив размером 18×20 ядер, однако доступны лишь 354 ядра из 360 присутствующих на кристалле. Сам кристалл площадью 645 мм² производится на мощностях TSMC с использованием 7-нм техпроцесса. Тактовая частота составляет 2 ГГц, общий объём памяти SRAM — 440 Мбайт.

Процессор D1 развивает 362 Тфлопс в режиме BF16/CFP8, в режиме FP32 этот показатель снижается до 22 Тфлопс. Режим FP64 векторными блоками D1 не поддерживается, поэтому для многих традиционных HPC-нагрузок данный процессор не подойдёт. Но Tesla создавала D1 для внутреннего использования, поэтому совместимость её не очень волнует. Впрочем, в новых поколениях, D2 или D3, такая поддержка может появиться, если это будет отвечать целям компании.

Каждый кристалл D1 имеет 576-битный внешний интерфейс SerDes с совокупной производительностью по всем четырём сторонам, составляющей 18 Тбайт/с, так что узким местом при соединении D1 он явно не станет. Этот интерфейс объединяет кристаллы в единую матрицу 5х5, такая матрица из 25 кристаллов D1 носит название Dojo training tile.

Этот тайл выполнен как законченный термоэлектромеханический модуль, имеющий внешний интерфейс с пропускной способностью 4,5 Тбайт/с на каждую сторону, совокупно располагающий 11 Гбайт памяти SRAM, а также собственную систему питания мощностью 15 кВт. Вычислительная мощность одного тайла Dojo составляет 9 Пфлопс в формате BF16/CFP8. При таком уровне энергопотребления охлаждение у Dojo может быть только жидкостное.

Тайлы могут объединяться в ещё более производительные матрицы, но как именно физически организован суперкомпьютер Tesla, не вполне ясно. Для связи с внешним миром используются блоки DIP — Dojo Interface Processors. Это интерфейсные процессоры, посредством которых тайлы общаются с хост-системами и на долю которых отведены управляющие функции, хранение массивов данных и т.п. Каждый DIP не просто выполняет IO-функции, но и содержит 32 Гбайт памяти HBM (не уточняется, HBM2e или HBM3).

DIP использует полностью свой транспортный протокол (Tesla Transport Protocol, TTP), разработанный в Tesla и обеспечивающий пропускную способность 900 Гбайт/с, а поверх Ethernet — 50 Гбайт/с. Внешний интерфейс у карточек — PCI Express 4.0, и каждая интерфейсная карта несёт пару DIP. С каждой стороны каждого ряда тайлов установлено по 5 DIP, что даёт скорость до 4,5 Тбайт/с от HBM-стеков к тайлу.

В случаях, когда во всей системе обращение от тайла к тайлу требует слишком много переходов (до 30 в случае обращения от края до края), система может воспользоваться DIP, объединённых снаружи 400GbE-сетью по топологии fat tree, сократив таким образом, количество переходов до максимум четырёх. Пропускная способность в этом случае страдает, но выигрывает латентность, что в некоторых сценариях важнее.

В базовой версии суперкомпьютер Dojo V1 выдаёт 1 Эфлопс в режиме BF16/CFP8 и может загружать непосредственно в SRAM модели объёмом до 1,3 Тбайт, ещё 13 Тбайт данных можно хранить в HBM-сборках DIP. Следует отметить, что пространство SRAM во всей системе Dojo использует единую плоскую адресацию. Полномасштабная версия Dojo будет иметь производительность до 20 Эфлопс.

Сколько сил потребуется компании, чтобы запустить такого монстра, а главное, снабдить его рабочим и приносящим пользу ПО, неизвестно — но явно немало. Известно, что система совместима с PyTorch. В настоящее время Tesla уже получает готовые чипы D1 от TSMC. А пока что компания обходится самым большим в мире по числу установленных ускорителей NVIDIA ИИ-суперкомпьютером.

Аргоннская национальная лаборатория (ANL) Министерства энергетики США объявила о доступности суперкомпьютера Polaris, ранний вариант которого занял 14-е место в последней версии списка TOP500. Он будет использоваться для проведения научных исследований и в качестве испытательного стенда для 2-Эфлопс суперкомпьютера Aurora, запуск которой намечен на ближайшие месяцы. Правда, аппаратно Aurora и Polaris отличаются.

Созданная HPE система Polaris состоит из 560 узлов Apollo 6500, каждый из которых оснащён процессором AMD EPYC Milan, четырьмя ускорителями NVIDIA A100 (40 Гбайт) и 512 Гбайт DDR4-памяти. Эти узлы объединены в сеть интерконнектом HPE Slingshot 10 (осенью он будет обновлен до Slingshot 11) и подключены к сдвоенному 100-Пбайт Lustre-хранилищу (Grand и Eagle). Заявленная пиковая производительность должна составить 44 Пфлопс.

«Polaris примерно в четыре раза быстрее нашего суперкомпьютера Theta, что делает его самым мощным компьютером в Аргонне на сегодняшний день», — отметил Майкл Папка (Michael Papka), директор Argonne Leadership Computing Facility (ALCF). Он добавил, что возможности Polaris позволят пользователям выполнять моделирование, анализ данных и ИИ-задачи с такими масштабом и скоростью, которые были невозможны с предыдущими вычислительными системами.

Фото: ANL

Помимо работы над подготовкой к запуску Aurora, суперкомпьютер Polaris будет обслуживать внутренние потребности лаборатории, например, работу с комплексом Advanced Photon Source (APS) X-ray. «Благодаря тесной интеграции суперкомпьютеров ALCF с APS, CNM и другими экспериментальными установками мы можем помочь ускорить проведение анализа данных и предоставить информацию, которая позволит исследователям управлять своими экспериментами в режиме реального времени», — заявил Майкл Папка.

Современный суперкомпьютер, а лучше несколько, стремится иметь любая страна или корпорация, и гонка HPC-решений проходит не только между США и Китаем — так, крупнейшая бразильская нефтегазовая компания Petrobras анонсировала создание нового кластера в Рио-де-Жанейро.

Будущий суперкомпьютер получил имя Pegasus, и он должен стать самой мощной HPC-системой в латиноамериканском регионе с производительностью около 21 Пфлопс. Система будет включать в себя 2016 ускорителей неизвестной пока модели и 678 Тбайт оперативной памяти, а в качестве интерконнекта планируется использовать 400-Гбит/с сеть. Вероятно, это будeт InfiniBand NDR.

Рио-де-Жанейро. Источник: Pixabay

Суперкомпьютеры активно применяются в нефтегазовой отрасли в самых различных сценариях, от поиска новых месторождений до повышения эффективности существующих процессов переработки природных ресурсов. Petrobras уже располагает солидными вычислительными мощностями, составляющими 42 Пфлопс. Главной задачей Pegasus будет обработка обширных массивов данных в рамках геологоразведывательного проекта EXP100, а также поиск способов ускорить начало разработок новых нефтегазовых полей в проекте PROD1000.

Машинный зал Dragão. Источник: Agência Petrobras

В июне 2021 года компания Petrobras запустила систему Dragão с 200 Тбайт памяти и 100G-интерконнектом. Система на базе процессоров Xeon Gold 6230R занимает 60 место в TOP500 с пиковой теоретической производительностью 14,01 Пфлопс. Также у Petrobras есть машины Atlas (8,84 Пфлопс) и Fênix (5,37 Пфлопс). Для сравнения — система HPC5, принадлежащая итальянской нефтегазовой компании Eni S.p.A., сейчас находится на 12 месте TOP500 и имеет пиковую теоретическую производительность 51,72 Пфлопс.

До момента ввода в строй Pegasus, который запланирован на декабрь 2022 года, Dragão продолжит оставаться мощнейшей латиноамериканской HPC-системой. К концу 2022 года компания намеревается нарастить свой пул вычислительных мощностей до 80 Пфлопс, но пока явно отстаёт от графика. Впрочем, темпы роста впечатляют: ещё в 2018 году в распоряжении Petrоbras было лишь 3 Пфлопс.

Группа компаний РСК, ведущий российский разработчик суперкомпьютеров и систем для высокопроизводительных вычислений (HPC), дата-центров, облачных платформ и систем хранения данных (СХД) показала на выставке Иннопром-2022 обновлённую версию своей платформы для автономных периферийных вычислений, которая позволяет оперативно, в течение часа силами двух человек, развернуть HPC-кластер практически в любом месте.

«РСК Мобильный ЦОД»

Решение упаковано в несколько контейнеров (0,7 × 0,7 × 1,1 м), которые можно транспортировать независимо друг от друга и собирать уже на месте. Один контейнер вмещает собственно вычислительную часть, второй — полностью интегрированный модуль распределения теплоносителя с узлом управления, а третий, опциональный — ИБП с инвертором. Дополняет их компактный внешний модуль охлаждения. Вся система имеет весьма солидный запас по возможности отвода тепла — до 60 кВт.

Правда, сейчас столько и не требуется. Вычислительный блок фактически является уменьшенной копией платформы «РСК Торнадо»: 2 колонны по 10 слотов. Поэтому мобильная платформа позволяет совмещать в одной системе серверы «Торнадо» с процессорами x86-64 (AMD EPYC и Intel Xeon) и «Эльбрус» (сейчас 8С/8СВ, в перспективе 16С) с любым уровнем TDP, GPGPU-серверы (по два PCIe-ускорителя на сервер, без ограничений по TDP) и серверы хранения (до 12 × M.2 All-Flash).

В текущем варианте платформы каждый слот рассчитан на 2 кВт тепловой нагрузки (и столько же по питанию), хотя нынешние серверы укладываются в среднем в 700–800 Вт, а серверы следующего поколения потребуют чуть больше 1 кВт. Подсистема питания имеет два домена, по одному на колонну, и требует однофазный ввод AC 230 В/50 Гц, хотя фактически может работать в диапазоне 105–280 В. Запитать систему можно от генератора, а подстраховать — ИБП. Но возможно и специсполнение с поддержкой 48 В DC.

Сервер «РСК Торнадо» с «Эльбрус-8СВ»

Сетевая подсистема может быть представлена ToR-коммутаторами как двойной (на обе колонны) ширины, так и одиночной. В том числе есть варианты с жидкостным охлаждением. Доступен даже InfiniBand — у Mellanox есть коммутаторы в подходящем форм-факторе, рассчитанные на промышленное применение. Также предоставляется 1 GbE-коммутатор для развёртывания служебной сети.

Самая интересная часть — это охлаждение. Как и в «большой» версии платформы здесь используется фирменная СЖО, которая покрывает все компоненты серверов, так что вычислительная часть не требует активного воздушного охлаждения и способна работать даже с закрытыми крышками контейнера. Защиты по какому-либо классу IP в стандартном варианте не предусмотрено, но опять-таки по заказу возможно специсполнение.

СЖО всё так же поддерживает охлаждение горячей водой, причём на всех компонентах температура не превышает +45 °C. Для запуска вычислительного модуля необходимо, чтобы он находился в помещении с плюсовой температурой и чтобы не было образования конденсата. А вот внешний контур охлаждения менее прихотлив и способен работать при температурах от -65 °C. Верхний же предел — не менее +40 °C. Требования по питанию у него те же, что и у серверов.

«РСК Мобильный ЦОД»

Узел управления автоматически отслеживает и регулирует параметры всех компонентов системы во время запуска и работы. По умолчанию используется сценарий защиты оборудования, так что при неблагоприятных условиях серверы могут выключаться. Но возможны и другие сценарии, например, «работа до последнего», когда потеря данных оказывается дороже потери оборудования.

Управляется мобильная платформа фирменной системой оркестрации «РСК БазИС», которая позволяет задействовать все возможности компонуемой, программно определяемой инфраструктуры, в том числе для реализации HCI-платформы. «РСК БазИС» предлагает GUI, CLI, открытые API и SDK для интеграции с другими приложениями. Таким образом, заказчик получает полностью интегрированное программно-аппаратное решение, готовое к быстрому развёртыванию и использованию.

Изначально платформа создавалась для нужд добывающего сектора, но этой сферой её возможности не ограничиваются. Она также подходит для научных экспедиций и промышленных предприятий (срочная обработка больших массивов данных), медиасферы и обслуживания массовых мероприятий (рендеринг, стриминг с множества камер) и т.д. В общем, везде, где на время требуется действительно мощная, но компактная и удобная в доставке, развёртывании и эксплуатации вычислительная платформа.

Всемирная гонка суперкомпьютеров экзафлопсного класса продолжается, и теперь в игру, наконец, вступил Евросоюз — консорциума EuroHPC сегодня раскрыл некоторые подробности о первой европейской система подобного уровня. Им станет машина под названием JUPITER (Joint Undertaking Pioneer for Innovative and Transformative Exascale Research), которая должна будет войти в строй в следующем году.

Система будет смонтирована в Юлихском исследовательском центре (FZJ) в Германии. Сведений об аппаратной начинке JUPITER пока не так много, но в конструкции нового HPC-монстра будет применён тот же модульный подход, что был опробован на его предшественнике, суперкомпьютере JUWELS. Последний вступил в строй в 2018 году и на данный момент содержит несколько кластеров и бустеров с различной архитектурой.

Архитектура европейской экзафлопсной системы включает необычные средства. Источник: FZJ

Новая система получит отдельные модули, куда входят вычислительные узлы, пулы памяти, узлы с различными ускорителями, узлы визуализации и т.д. Более того, она может быть дополнена блоками, которые содержат нейроморфные и квантовые системы, а также любые вычислительные модули, построенные на технологиях Евросоюза. Стоимость JUPITER оценивается примерно в €502 млн. Половину оплатит EuroHPC, четверть предоставит Министерство образования и науки Германии, оставшаяся четверть придётся на долю Министерства культуры и науки Северной Рейн-Вестфалии.

Машинный зал JUWELS. Источник: FZJ

Проектировщики уделят серьёзное внимание энергоэффективности новой системы. Ожидается, что её потребление составит около 15 МВт, то есть она будет экономичнее нынешнего лидера TOP500 в лице Frontier. Для питания JUPITER планируется задействовать возобновляемые источники энергии, а СЖО будет использовать теплоноситель с относительно высокой рабочей температурой. Рассматривается возможность утилизации выделяемого системой тепла, как это реализовано в финском LUMI.

Страны, уже запустившие системы EuroHPC отмечены тёмно-синим, светло-синие — в процессе, жёлтым отмечены новички. Источник: EuroHPC

Консорциум также анонсировал ещё четыре, более скромных суперкомпьютера. Это греческий DAEDALUS, венгерский LEVENTE, ирландский CASPIr и польский EHPCPL. В течение следующих нескольких лет EuroHPC планирует ввести в строй ещё минимум два суперкомпьютера экзафлопсного класса, так что гонка за зеттафлопом станет ещё интереснее. Впрочем, и Европе, и США надо опасаться в первую очередь Китая.