Минцифры России планирует начать выделять гранты компаниям на использование мощностей суперкомпьютеров, заявил министр цифрового развития Максут Шадаев на заседании IT-комитета Госдумы 3 октября, пишет «Коммерсантъ».

«Когда мы выделяем гранты на внедрение современных решений, внутри них будет возможность в том числе заказывать услуги по специализированным вычислениям у специализированных провайдеров», — рассказал глава Минцифры, добавив, что эта мера направлена на стимулирование спроса на специализированные вычисления, а выделение грантов компаниям позволит загрузить вычислительные мощности «Сбера» и «Яндекса». Насколько велики эти гранты и когда начнётся их выделение, в Минцифры не сообщили. Действительно ли указанные мощности недостаточно загружены, не уточняется.

По словам источника «Коммерсанта», близкого к правительству, гранты на аренду вычислительных мощностей суперкомпьютеров планируется предоставлять с 2025 года. Речь идёт о крупных компаниях, которые внедряют «передовые решения». Источник отметил, что это позволит снять с крупных заказчиков часть рисков, связанных с внедрением инноваций.

Источник изображения: Kvistholt Photography / Unsplash

Сейчас для минимальных проектов в области ИИ требуются ускорители на сумму от 30 млн руб., говорит директор Института прикладных компьютерных наук ИТМО Антон Кузнецов. Позволить себе такие траты маленькие компании зачастую не в состоянии, хотя именно они нуждаются во внедрении современных решений для быстрого роста.

Ранее в этом месяце также сообщалось о планах правительства стимулировать строительство компаниями суперкомпьютеров, оснащённых ускорителями для обучения ИИ. Как ожидается, в результате совокупная мощность всех ИИ-суперкомпьютеров вырастёт в 2027 году в три раза и в десять раз — в 2030-м. В последнем рейтинге TOP500 есть семь российских суперкомпьютеров: три принадлежат «Яндексу», два ессть у «Сбера», а ещё по одному у МГУ и МТС. Российский рейтинг ТОП50 не обновляется с 2023 года.

30 сентября 2024 года, по сообщению Datacenter Dynamics, прекращена эксплуатация британского вычислительного комплекса Isambard 2. Это был один из первых в мире суперкомпьютеров, построенных на процессорах с архитектурой Arm. Система отправилась на покой после примерно шести лет работы.

Isambard 2 назван в честь Изамбарда Кингдома Брюнеля — британского инженера, ставшего известной фигурой в истории Промышленной революции. Проект Isambard 2 реализован совместно компанией Cray, Метеорологической службой Великобритании и исследовательским консорциумом GW4 Alliance, в который входят университеты Бата, Бристоля, Кардиффа и Эксетера.

Запуск суперкомпьютера состоялся в мае 2018 года. В основу Isambard 2 положены узлы Cray XC50. Задействованы 64-битные процессоры Marvell ThunderX2 с архитектурой Arm v8-A и ускорители NVIDIA P100. Общее количество вычислительных ядер — 20 992. Это одна из немногих систем на базе серии чипов ThunderX.

Источник изображения: Marvell Technology/YouTube

«После шести лет службы суперкомпьютер Isambard 2 наконец-то отправляется на пенсию. С мая 2018-го он был первым в мире серийным суперкомпьютером на базе Arm, использующим процессоры ThunderX2. Сегодня ему на смену приходит Isambard 3, содержащий Arm-чипы NVIDIA Grace», — сообщил профессор Саймон Макинтош-Смит (Simon McIntosh-Smith), руководитель проекта, глава группы микроэлектроники в Университете Бристоля.

В основу Isambard 3 лягут 384 суперпроцессора NVIDIA Grace. Эта система, как ожидается, обеспечит в шесть раз более высокую производительность и в шесть раз лучшую энергоэффективность по сравнению с Isambard 2. Пиковое быстродействие FP64 у нового суперкомпьютера составит 2,7 Пфлопс при энергопотреблении менее 270 кВт. В дальнейшем вычислительные мощности Isambard 3 планируется наращивать. Комплекс будет применяться при решении сложных задач в области ИИ, медицины, астрофизики, биотехнологий и пр.

Премьер-министр Индии Нарендра Моди, по сообщению The Register, объявил о вводе в эксплуатацию трёх новых высокопроизводительных вычислительных комплексов PARAM Rudra. Запуск этих суперкомпьютеров, как отмечается, является «символом экономической, социальной и промышленной политики» страны.

Вдаваться в подробности о технических характеристиках машин Моди во время презентации не стал. Однако некоторую информацию раскрыли организации, которые займутся непосредственной эксплуатацией этих НРС-систем.

Один из суперкомпьютеров располагается в Национальном центре радиоастрофизики Индии (NCRA). Данная машина оснащена «несколькими тысячами процессоров Intel» и 90 ускорителями NVIDIA A100, 35 Тбайт памяти и хранилищем вместимостью 2 Пбайт. Ещё один НРС-комплекс смонтирован в Центре фундаментальных наук имени С. Н. Бозе (SNBNCBS): известно, что он обладает быстродействием 838 Тфлопс.

Оператором третьей системы является Межуниверситетский центр ускоренных вычислений (IUAC): этот суперкомпьютер с производительностью на уровне 3 Пфлопс использует 24-ядерные чипы Intel Xeon Cascade Lake-SP. Ёмкость хранилища составляет 4 Пбайт. Упомянут интерконнект с пропускной способностью 240 Гбит/с.

The Register отмечает, что указанные характеристики в целом соответствуют описанию суперкомпьютеров Rudra первого поколения. Согласно имеющейся документации, такие машины используют:

• Материнскую плату половинной ширины для серверов формата 1U или 2U — до 64 серверов в стойке суммарной мощностью 40 кВт;
• Два процессора Intel Xeon Cascade Lake-SP;
• Два неназванных GPU-ускорителя;
• Два NVMe SSD стандарта U.2;
• Два порта 10GbE и дополнительный сетевой адаптер;
• Интерконнект Trinetra — шесть полнодуплексных интерфейсов со скоростью 100 Гбит/с;
• Технологию прямого жидкостного охлаждения собственной разработки.

Ожидается, что машины Rudra второго поколения получат поддержку процессоров Xeon Sapphire Rapids и четырёх GPU-ускорителей. Суперкомпьютеры третьего поколения будут использовать 96-ядерные Arm-процессоры AUM, разработанные индийским Центром развития передовых вычислений: эти изделия будут изготавливаться по 5-нм технологии TSMC.

Источник изображения: pixabay.com

Между тем компания Eviden (дочерняя структура Atos) сообщила о поставках в Индию двух новых суперкомпьютеров. Один из них установлен в Индийском институте тропической метеорологии (IITM) в Пуне, второй — в Национальном центре среднесрочного прогнозирования погоды (NCMRWF) в Нойде. Эти системы, построенные на платформе BullSequana XH2000, предназначены для исследования погоды и климата. В создании комплексов приняли участие AMD, NVIDIA и DDN.

Система IITM, получившая название ARKA, обладает быстродействием 11,77 Пфлопс: 3021 узел с AMD EPYC 7643 (Milan), 26 узлов с NVIDIA A100, NVIDIA Quantum InfiniBand и хранилище на 33 Пбайт (ранее говорилось о 3 Пбайт SSD + 29 Пбайт HDD). В свою очередь, суперкомпьютер NCMRWF под названием Arunika обладает производительностью 8,24 Пфлопс: 2115 узлов с AMD EPYC 7643 (Milan), NVIDIA Quantum InfiniBand и хранилище DDN EXAScaler ES400NVX2 (2 Пбайт SSD + 22 Пбайт HDD). Кроме того, эта система включает выделенный блок для приложений ИИ и машинного обучения с быстродействием 1,9 Пфлопс (точность не указана), состоящий из 18 узлов с NVIDIA A100.

Первая презентация программно-аппаратного комплекса (ПАК) для задач машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (AI) от К2 НейроТех состоялась на московской конференции «Tech2b Conf: время инфраструктурных решений». Более 500 специалистов ИТ-отрасли посетили мероприятие и смогли осмотреть решение.

3 сентября на площадке Tech2b Conf состоялось первое выступление команды нового бренда на рынке суперкомпьютеров России — К2 НейроТех. Бренд объединяет в себе компетенции команды высококвалифицированных инженеров, разработчиков и системных архитекторов по проектированию, поддержке и масштабированию суперкомпьютерных кластеров. Один из знаковых проектов команды — суперкомпьютер «Оракул» для разработки новых материалов, возведенный в дата-центре на базе Новосибирского государственного университета. «Оракул» стал победителем конкурса «Проект года 2023» Global CIO и занял 2 место на премии CIPR Digital-2024.

Источник изображений: К2Тех

«Раньше западные производители предлагали суперкомпьютеры как моновендорные решения в отлаженных конфигурациях. Сегодня же приобрести эти решения невозможно, так как нет доступа к ПО промежуточного слоя. Кроме того, мало у кого сейчас есть практический опыт по созданию систем на базе отечественного оборудования с учетом оптимизации производительности. Команда К2 НейроТех уже более 10 лет реализует проекты по созданию суперкомпьютерных кластеров. Более 60 вендоров российского ПО и оборудования являются нашими партнерами. Поэтому помимо услуг, сегодня мы предлагаем рынку суперкомпьютерные ПАКи для задач высокопроизводительных вычислений (HPC), а также машинного обучения и ИИ», — заявил Олег Вишняк, директор по продвижению решений К2 НейроТех.

Представленный на Tech2b Conf ПАК на базе AI/ML-платформы рассчитан для применения в промышленном секторе (цифровые двойники и управление ими), в ритейле (рекомендательные системы, прогнозирование спроса и генерация контента), в финсекторе (антифродовые системы, обработка транзакций и анализ рисков) и других отраслях экономики. Пиковая производительность ПАК-ML достигает 536 ТФлопс (TFP64) на один вычислительный сервер. ПАК-ML включает в себя российские аппаратные и программные решения из реестров Минцифры и Минпромторга. За счет чего снижаются риски, связанные с зависимостью от зарубежных поставок, и появляются возможности для стабильной техподдержки решений и дальнейшего их масштабирования под запрос.

По словам специалистов Национальной лаборатории Ок-Ридж (ORNL) Министерства энергетики США, суперкомпьютеры и их компоненты утилизируются точно так же, как и ненужная бумага — буквально отправляются в измельчитель. И совсем скоро сотрудникам лаборатории предстоит разобрать суперкомпьютер Summit, который морально устарел, хотя всё ещё входит в десятку самых производительных систем мирового рейтинга TOP500.

Summit хотели вывести из эксплуатации ещё в 2023 году, но из-за довольно высокой производительности пока решено оставить его в строю почти до ноября 2024 года в рамках программы SummitPLUS. Впрочем, часть комплекса уже модернизируется. Так, на смену хранилищу Alpine придёт Alpine 2. Данные из Alpine были переданы в другие СХД суперкомпьютерного центра Oak Ridge Leadership Computing Facility (OLCF). 19 ноября Alpine2 переключат в режим «только для чтения», а потом изменят конфигурацию хранилища для использования в других проектах.

Alpine, основанная на параллельной файловой системе IBM Spectrum Scale, создавалась для временного хранения данных Summit и других систем. По словам учёных, Summit строили для симуляции процессов в сверхновых и термоядерных реакторах и вряд ли где-либо ещё есть такая же концентрация жёстких дисков в одном месте, как в системах ORNL, за исключением, возможно, гиперскейлеров. Другими словами, даже разборка Alpine, которая началась ещё летом — чрезвычайно трудоёмкий процесс, поскольку накопители приходится извлекать вручную и по одному.

Источник изображения: ORNL

Alpine состояло из 40 стоек на площади около 130 м². Хранилище суммарной ёмкостью 250 Пбайт включало 32 494 HDD. Речь идёт о почти 20 т оборудования. Чтобы обеспечить по-настоящему безопасное удаление данных, HDD отвозят для физического уничтожения. За этот процесс отвечает компания ShredPro Secure. HDD буквально крошатся металлическими зубьями до небольших фрагментов. На переработку одного диска уходит приблизительно 10 с, а за день можно уничтожить до 3,5 тыс. накопителей. Полученные остатки окончательно утилизируются в рамках программы по переработке металла ORNL, так что лаборатория ещё и получает деньги за сдачу вторичного сырья.

Вывод из эксплуатации крупных вычислительных систем — постоянно совершенствуемый процесс, который с годами становится всё эффективнее. В последний раз крупное хранилище (Atlas) утилизировали в 2019 году, оно включало около 20 тыс. HDD. Утилизация своими силами заняла около 9 месяцев и оказалась очень дорогой. ShredPro Secure справилась гораздо быстрее, а сам процесс оказался гораздо дешевле. Поэтому компании в итоге отдали на уничтожение ещё около 10 тыс. HDD из других систем. Правда, теперь ORNL раздумывает над покупкой собственного измельчителя, чтобы дополнительно повысить безопасность и сэкономить ещё больше в долгосрочной перспективе.

Швейцарская высшая техническая школа Цюриха (ETH Zurich) провела церемонию официального запуска суперкомпьютера Alps в Швейцарском национальном суперкомпьютерном центре (CSCS) в Лугано. Система, построенная HPE, уже заняла шестую строчку в последнем рейтинге TOP500 и имеет устоявшеюся FP64-производительность 270 Пфлопс (теоретический пик — 354 Пфлопс). К ноябрю будут введены в строй остальные модули машины, и её максимальная производительность составит порядка 500 Пфлопс.

Источник изображений: CSCS

В июньском рейтинге TOP500 участвовал раздел из 2688 узлов HPE Cray EX254n с «фантастической четвёркой» NVIDIA Quad GH200. Если точнее, это всё же «старый» вариант ускорителя с H100 (96 Гбайт HBM3), 72-ядерным Arm-процессором Grace и 128 Гбайт LPDDR5x — суммарно 10 752 Grace Hopper. Данный раздел потребляет 5,2 МВт и в Green500 находится на 14 месте. Узлы, конечно же, используют СЖО.

Это основной, но не единственный раздел суперкомпьютера. Ещё в 2020 году HPE развернула 1024 двухпроцессорных узла с 64-ядерными AMD EPYC 7742 (Rome) и 256/512 Гбайт RAM. Его производительность составляет 4,7 Пфлопс. Кроме того, в состав Alps входят 144 узла с одним 64-ядерным AMD EPYC, 128 Гбайт RAM и четырьмя NVIDIA A100 (80 или 96 Гбайт HBM2e).

Наконец, машина получит 24 узла с одним 64-ядерным AMD EPYC, 128 Гбайт RAM и четырьмя AMD Instinct MI250X (128 Гбайт HBM2e) и 128 узлов с четырьмя гибридными ускорителями AMD Instinct MI300A. Большая часть узлов будет объединена интерконнектом HPE Slingshot-11: 200G-подключение на узел или ускоритель. Более точную конфигурацию системы раскроют в ноябре.

Lustre-хранилище для будущей машины обновили ещё в прошлом году. Основной СХД является Cray ClusterStor E1000 с подключением Slingshot-11. Так, было добавлено 100 Пбайт полезной HDD-ёмкости (8480 × 16 Тбайт) с пропускной способностью 1 Тбайт/с (300 тыс. IOPS на запись, 1,5 млн IOPS на чтение) и 5 Пбайт SSD, а также резервные ёмкости. За архивное хранение отвечают две ленточные библиотеки объёмом 130 Пбайт каждая.

Особенностью системы является её геораспределённость (фактически узлы размещены в четырёх местах) и облачная модель использования. Так, метеослужба страны MeteoSwiss получила в своё распоряжение выделенный виртуальный кластер, что уже позволило перейти на использование метеомодели более высокого разрешения, которая лучше отражает сложный рельеф Швейцарии. Кроме того, для подстраховки часть узлов Alps размещена на территории Федеральной политехнической школы Лозанны (EPFL).

Alps приходит на смену суперкомпьютеру Piz Daint (Cray XC50/40, 21,2 Пфлопс), о завершении жизненного цикла которого было объявлено в конце июля 2024 года. В CSCS пока останутся машины Arolla + Tsa (для нужд MeteoSwiss) и Blue Brain 5 (решает задачи реконструкции и симуляции мозга). Alps же помимо традиционных HPC-нагрузок, будет использоваться для разработки ИИ-решений.

Компаниям, занимающимся созданием суперкомпьютеров для обучения ИИ, возможно, будут возмещать расходы на техническое присоединение к электрическим сетям за счёт государственных средств. «Коммерсантъ» сообщает, что соответствующую меру поддержки готовятся включить в национальный проект «Экономика данных». Конечная цель госпроектов — удвоение совокупной мощности российских суперкомпьютеров к 2030 году. По оценкам, операторы дата-центров тратят до 10 % от стоимости реализации проекта на техническое присоединение.

Однако в случае ИИ-суперкомпьютеров, по словам экспертов, порядка 90 % расходов приходится на приобретение ускорителей и лишь около 10 % на капитальное строительство и подведение инженерной инфраструктуры. Некоторые эксперты утверждают, что в норме стоимость технического присоединения не превышает 2–3 % от общей стоимости проекта, но для бизнеса, строящего ЦОД для сдачи в аренду, цена будет выше, на уровне 3–10 %.

Некоторые эксперты уверены, что расходы будут значительными в первую очередь в том случае, если для ввода ЦОД в эксплуатацию придётся построить понижающую подстанцию. При этом подчёркивается, что ещё с 2020 года действует возмещение затрат на строительство дата-центров или их модернизацию. Речь идёт о компенсации 50 % трат на обеспечивающую инфраструктуру и до 100 % — на сопутствующую. Правда, как сообщают в Миноэкономики, никакие проекты в подобном формате сегодня не реализуются.

Источник изображения: American Public Power Association/unsplash.com

Информация о льготах представлена в предварительном варианте текста федерального проекта «Искусственный интеллект» — его предлагают включить в нацпроект «Экономика данных», который должен стартовать в следующем году. Речь идёт именно о поддержке строителей суперкомпьютеров, оснащённых ускорителями (GPU), применяемых для обучения ИИ-систем. Государственная финансовая поддержка подключения к энергосетям будет распределяться по конкурсу, а оператор дата-центра в этом случае обязуется построить суперкомпьютер. В Минцифры сообщают, что новый проект финансирования находится на межведомственном голосовании и ещё не утверждён.

Предполагается, что в итоге совокупная ёмкость суперкомпьютеров для искусственного интеллекта должна достичь 300 Пфлопс (точность вычислений не указана) в 2027 году и до 1 Эфлопс — в 2030-м. Точкой отсчёта является базовое значение 2024 года, указанное на уровне 100 Пфлопс. По данным «Коммерсанта», компания Nebius AI, отделившаяся от «Яндекса», располагает суперкомпьютером ISEG с пиковой FP64-производительностью до 86,79 Пфлопс. В последнем рейтинге TOP500 машина занимает 19 место с фактической производительностью 46,54 Пфлопс. Всего же в списке есть семь российских суперкомпьютеров.

Высокопроизводительный вычислительный комплекс Summit, установленный в Окриджской национальной лаборатории (ORNL) Министерства энергетики США, будет выведен из эксплуатации в ноябре 2024 года. Обслуживать машину становится всё дороже, а по эффективности она уступает современным суперкомпьютерам.

Summit был запущен в 2018 году и сразу же возглавил рейтинг мощнейших вычислительных систем мира TOP500. Комплекс насчитывает 4608 узлов, каждый из которых оборудован двумя 22-ядерными процессорами IBM POWER9 с частотой 3,07 ГГц и шестью ускорителями NVIDIA Tesla GV100. Узлы соединены через двухканальную сеть Mellanox EDR InfiniBand, что обеспечивает пропускную способность в 200 Гбит/с для каждого сервера. Энергопотребление машины составляет чуть больше 10 МВт.

Источник изображения: ORNL

FP64-быстродействие Summit достигает 148,6 Пфлопс (Linpack), а пиковая производительность составляет 200,79 Пфлопс. За шесть лет своей работы суперкомпьютер ни разу не выбывал из первой десятки TOP500: так, в нынешнем рейтинге он занимает девятую позицию.

Источник изображения: ORNL

Отправить Summit на покой планировалось в начале 2024-го. Однако затем была запущена инициатива SummitPLUS, и срок службы вычислительного комплекса увеличился практически на год. Отмечается, что этот суперкомпьютер оказался необычайно продуктивным. Он обеспечил исследователям по всему миру более 200 млн часов работы вычислительных узлов.

В настоящее время ORNL эксплуатирует ряд других суперкомпьютеров, в число которых входит Frontier — самый мощный НРС-комплекс в мире. Его пиковое быстродействие достигает 1714,81 Пфлопс, или более 1,7 Эфлопс. При этом энергопотребление составляет 22 786 кВт: таким образом, система Frontier не только быстрее, но и значительно энергоэффективнее Summit. А весной этого года из-за растущего количества сбоев и протечек СЖО на аукционе был продан 5,34-ПФлопс суперкомпьютер Cheyenne.

Группа компаний РСК сообщила о завершении плановой модернизации суперкомпьютера «Сергей Годунов» в Институте математики имени С.Л. Соболева Сибирского отделения Российской академии наук (ИМ СО РАН), благодаря чему его суммарная пиковая FP64-производительность теперь составляет 114,67 Тфлопс: 75,87 Тфлопс на CPU и 38,8 Тфлопс на GPU.

Источник изображений: РСК

Работы по запуску машины были завершены РСК в ноябре 2023 года, а её официальное открытие состоялось в феврале этого года. На тот момент производительность суперкомпьютера составляла 54,4 Тфлопс. Директор ИМ СО РАН Андрей Евгеньевич Миронов отметил, что использование нового суперкомпьютера позволило существенно повысить эффективность научных исследований, и выразил уверенность, что он также будет способствовать развитию новых технологий.

Миронов сообщил, что после запуска суперкомпьютера появилась возможность решать мультидисциплинарные задачи, моделировать объёмные процессы и предсказывать поведение сложных математических систем. По его словам, на суперкомпьютере проводятся вычисления по критически важным проблемам и задачам, среди которых:

• построение барических аксиальных алгебр и алгебры Грайса;
• оптимизация параметров математических моделей турбулентных течений с сопряжённым теплообменом на основе технологий глубокого обучения и природоподобных алгоритмов;
• волновая медицинская томография;
• моделирование эпидемиологических, экологических, экономических и социальных процессов;
• моделирование и построение сценариев развития системы биосфера-экономика-социум с учётом безуглеродного и устойчивого развития и изменения климата;
• решение обратных задач геофизики прямым методом на основе подхода Гельфанда-Левитана-Крейна.

Источник изображений: РСК

Суперкомпьютер «Сергей Годунов» является основным инструментом для проведения исследований и прикладных разработок в Академгородке Новосибирска и создания технологической платформы под эгидой Научного совета Отделения математических наук РАН по математическому моделированию распространения эпидемий с учётом социальных, экономических и экологических процессов.

Он был назван в память об известном советском и российском математике с мировым именем Сергее Константиновиче Годунове. Отечественный суперкомпьютер создан на базе высокоплотной и энергоэффективной платформы «РСК Торнадо» с жидкостным охлаждением. Система включает вычислительные узлы с двумя Intel Xeon Ice Lake-SP, узел на базе четырёх ускорителей NVIDIA A100 и сервер визуализации с большим объёмом памяти: Intel Xeon Platinum 8368, 4 Тбайт RAM, пара NVIDIA RTX 5000 Ada с 32 Гбайт GDDR6.

Юлихский исследовательский центр (Forschungszentrum Jülich) объявил о начале фактического создания модульного дата-центра для европейского экзафлопсного суперкомпьютера JUPITER (Joint Undertaking Pioneer for Innovative and Transformative Exascale Research). Европейское совместное предприятие по развитию высокопроизводительных вычислений (EuroHPC JU) заключило контракт на создание JUPITER с консорциумом, в который входят Eviden (подразделение Atos) и ParTec.

В рамках партнёрства за создание модульного ЦОД отвечает Eviden. После завершения строительства комплекс, как ожидается, объединит около 125 стоек BullSequana XH3000. Общая площадь ЦОД составит примерно 2300 м². Он будет включать порядка 50 компактно расположенных контейнеров. Благодаря модульной конфигурации ускоряется монтаж систем, а также снижаются расходы на строительство объекта.

Суперкомпьютер JUPITER получит энергоэффективные высокопроизводительные европейские Arm-процессоры SiPearl Rhea. CPU-блок будет включать 1300 узлов и иметь производительность около 5 Пфлопс (FP64). Кроме того, в состав машины войдут порядка 6000 узлов с NVIDIA Quad GH200, а общее количество суперчипов GH200 Grace Hopper составит почти 24 тыс. Именно они и обеспечат FP64-производительность на уровне 1 Эфлопс. Узлы объединит интерконнект NVIDIA InfiniBand NDR (DragonFly+).

Источник изображений: Юлихский исследовательский центр

Хранилище системы будет включать два раздела: быстрый ExaFLASH и ёмкий ExaSTORE. ExaFLASH будет базироваться на сорока All-Flash СХД IBM Elastic Storage System 3500 с эффективной ёмкостью 21 Пбайт («сырая» 29 Пбайт), скоростью записи 2 Тбайт/с и скоростью чтения 3 Тбайт/с. ExaSTORE будет иметь «сырую» ёмкость 300 Пбайт, а для резервного копирования и архивов будет использоваться ленточная библиотека ёмкостью 700 Пбайт.

«Первые контейнеры для нового европейского экзафлопсного суперкомпьютера доставлены компанией Eviden и установлены на площадке ЦОД. Мы рады, что этот масштабный проект, возглавляемый EuroHPC, всё больше обретает форму», — говорится в сообщении Юлихского исследовательского центра.

Ожидаемое быстродействие JUPITER на операциях обучения ИИ составит до 93 Эфлопс, а FP64-производительность превысит 1 Эфлопс. Стоимость системы оценивается в €273 млн, включая доставку, установку и обслуживание НРС-системы. Общий бюджет проекта составит около €500 млн, часть средств уйдёт на подготовку площадки, оплату электроэнергии и т.д.