Стартап xAI Илона Маска (Elon Musk), по сообщению ресурса ServeTheHome, приступил к расширению мощности ИИ-кластера Colossus. Речь идёт о монтаже суперускорителей NVIDIA GB200 NVL72 на архитектуре Blackwell.

В начале сентября уходящего года компания xAI запустила ИИ-суперкомпьютер Colossus, в основу которого изначально легли 100 тыс. ускорителей NVIDIA H100. Сообщалось, что в дальнейшем количество ускорителей NVIDIA планируется увеличить вдвое. В начале декабря стартап получил $6 млрд инвестиций с целью увеличения числа ускорителей в составе Colossus до 1 млн штук.

Отмечалось, что проект по расширению ИИ-кластера реализуется в партнёрстве с NVIDIA, Dell и Supermicro. Вместе с тем ранее появилась информация, что Dell перехватила у Supermicro крупный заказ на ИИ-серверы для xAI. Судя по всему, именно Dell является поставщиком систем GB200 NVL72 для комплекса Colossus.

Источник изображения: Uday Ruddarraju

На днях специалист xAI Удай Руддарраджу (Uday Ruddarraju) опубликовал на своей странице в социальной сети Х фотографию новых серверных модулей в составе Colossus. На снимке видны вычислительные узлы и лотки с коммутаторами NVLink. Наблюдатели отмечают, что компоненты пока не подключены к основной сети, на что указывает отсутствие оптоволоконных соединений. Вместе с тем уже подсоединены низкоскоростные сети управления. В узлах установлены карты NVIDIA Bluefield-3.

Источник изображения: Michael Dell

В отражении от шара с логотипом xAI просматриваются стойки с оборудованием. Предположительно, это системы производства Dell. Ранее глава этой компании Майкл Делл (Michael Dell) объявил о начале поставок первых в мире серверных стоек GB200 NVL72. Кроме того, Dell представила систему PowerEdge XE9712, которая использует архитектуру суперускорителя GB200 NVL72.

Консорциум EuroHPC выбрал площадки для первых европейских ИИ-фабрик (AI Factory), которые появятся В 2025 году в Финляндии, Германии, Греции, Италии, Люксембурге, Испании и Швеции. Всего в проекте участвуют 17 стран.

В Финляндии, Германии, Италии, Люксембурге и Швеции будут установлены новые ИИ-суперкомпьютеры. В Испании фабрика будет создана путём модернизации суперкомпьютера MareNostrum 5. В Греции фабрика будет связана с суперкомпьютером DAEDALUS, внедрение которого происходит сейчас. В Испании и Финляндии AI Factory будут включать в себя экспериментальную платформу, которая послужит передовой инфраструктурой для разработки и тестирования инновационных ИИ-моделей и приложений.

Первые семь фабрик объединят как ресурсы отдельных стран, так и ресурсы ЕС в целом. Инициатива EuroHPC AI Factories призвана создать надёжную и взаимосвязанную сеть ИИ-хабов, которые предоставят ИИ-стартапам, малому и среднему бизнесу и исследователям комплексную поддержку, включая доступ к оптимизированным для ИИ и HPC ресурсам, обучению и техническому опыту.

Финская ИИ-фабрика предложит передовую вычислительную платформу LUMI-AI и доступ к новым источникам данных, а также сервисному центру и кадровому резерву. Систему разместят в IT-центре CSC, расположенном в Каяани рядом с действующим суперкомпьютером LUMI. В консорциуме LUMI AI Factory помимо Финляндии участвуют Чехия, Дания, Эстония, Норвегия и Польша.

В Германии на базе HammerHAI (Hybrid and Advanced Machine Learning Platform for Manufacturing, Engineering, And Research @ HLRS) будет создан единый центр для промышленности и академических кругов. Особое внимание будет уделяться барьерам, в настоящее время мешающим использовать ИИ стартапам и бизнеса. Новая облачная ИИ-платформа разместится в HPC-центре Штутгарта (HLRS) и будет создана при участии GWDG, BADW-LRZ, KIT и SICOS. HammerHAI обеспечит комплексную поддержку на протяжении всего цикла разработки ИИ, от обучения модели до инференса, а также поддержку пользователей и профессиональное образование. Также будут подготовлены базовые модели и наборы данных.

Источник изображения: EuroHPC JU

Греческая ИИ-фабрика Pharos будет использовать суперкомпьютер DAEDALUS для решения задач Греции и ЕС в области здравоохранения, культуры и языка, а также устойчивого развития (энергетика, окружающая среда, климат). Предполагается комплексная поддержка пользователей, включая повышение квалификации, предоставление датасетов и обучение ИИ-моделей, а также поддержка бизнес-инноваций. Платформа будет управляться Национальной инфраструктурой исследований и технологий GRNET S.A. в Афинах, действующей под патронажем Министерства цифрового управления Греции. Особое внимание будет уделяться созданию ИИ-решений, соответствующих требованиям ЕС и отдельных индустрий.

ИИ-фабрика IT4LIA, совместно создаваемая Италией, Австрией и Словенией, предоставит инфраструктуру ИИ и экосистему, которая объединит исследователей, разработчиков, стартапы и малый и средний бизнес. Это упростит доступ к ИИ-ресурсам государственным органам, студентам, учёным и бизнесу. Новая система будет сформирована в CINECA Consorzio Interuniversitario в Болонье как дополнение к суперкомпьютеру LEONARDO. ИИ-кластер производительностью более 40 Эфлопс (смешанная точность вычислений) будет в основном использоваться для внедрения ИИ в агросекторе, кибербезопасности, землепользовании и производстве.

Источник изображения: CINECA

Люксембургу достанется L-AI Factory на базе ИИ-суперкомпьютера MeluXina-AI, который будет соседствовать с действующим суперкомпьютером MeluXina. Местная AI Factory призвана укрепить позиции страны в качестве европейского лидера в сфере ИИ. AI Factory обеспечит быструю адаптацию и персонализированную поддержку для всех предприятий, особенно стартапов и малого и среднего бизнеса.

BSC AI Factory — совместная инициатива Испании, Португалии, Турции и Румынии, представленных Барселонским суперкомпьютерным центром (BSC-CNS), Фондом науки и технологий (FCT) и Советом научных и технологических исследований Турции (TÜBİTAK), и Национальным институтом исследований и разработок в области информатики (ICI, Бухарест). Система обеспечит внедрение ИИ в промышленности, стартапах, малом и среднем бизнесе и государственных организациях.

Источник изображения: BSC

Фабрика ориентирована на услуги для государственного управления, здравоохранения, фармацевтики и биотехнологий, финансов и права, сельского хозяйства и климата, государственного сектора, энергетики, связи и средств массовой информации. В числе прочего предусмотрена модернизация суперкомпьютера MareNostrum 5 — BSC AI Factory станет частью Суперкомпьютерного центра Барселоны (BSC-CNS).

Наконец, AI Factory MIMER будет организована Национальной академической суперкомпьютерной инфраструктурой (NAISS) Швеции в Университете Линчепинга в сотрудничестве с исследовательскими институтами Швеции (RISE). MIMER получит специализированный ИИ-суперкомпьютер среднего уровня, причём приоритет отдаётся облачному доступу и предоставление масштабного хранилища конфиденциальных данных.

MIMER будет наращивать опыт использования ИИ в области естественных наук и здравоохранения, материаловедения, автономных систем и игровой индустрии. Проект будет сосредоточен на генеративных моделях в структурной биологии и разработке лекарств, персонализированной медицине и работе с международными партнёрами над разработкой базовых моделей следующего поколения, которые будут настроены для конкретных целей.

Суперкомпьютерный центр имени Лейбница (LRZ) в Германии, управляемый Баварской академией наук в Мюнхене (BADW), объявил о подписании соглашения с HPE на строительство HPC-комплекса нового поколения. Проект получил название Blue Lion.

LRZ, входящий в состав Суперкомпьютерный центр имени Гаусса (GCS), намерен запустить систему Blue Lion в 2027 году. Предполагается, что комплекс не только ускорит выполнение задач в области классического моделирования, но и откроет новые возможности для достижений в сфере ИИ.

В основу Blue Lion ляжет платформа HPE Cray нового поколения с ускорителями NVIDIA. Говорится о применении интерконнекта HPE Slingshot с пропускной способностью до 400 Гбит/с. По производительности Blue Lion примерно в 30 раз превзойдёт предшественника — систему SuperMUC-NG, которая обеспечивает теоретическое пиковое быстродействие в 26,9 Пфлопс.

Источник изображения: GCS

Blue Lion будет использовать на 100 % прямое жидкостное охлаждение тёплой водой температурой до +40 °C, протекающей по медным трубкам. Нагретую воду планируется повторно использовать для отопления помещений самого LRZ, а также соседних учреждений в Гархинге. Утверждается, что такая СЖО расходует примерно на 94 % меньше энергии в процессе работы, чем сопоставимая по классу система воздушного охлаждения. Blue Lion также потребует значительно меньше места для размещения благодаря более высокой плотности монтажа.

Проект Blue Lion в равных долях финансируется Министерством науки и искусства Баварии (StMWK) и Федеральным министерством образования и исследований (BMBF). Затраты на создание суперкомпьютера оцениваются в €250 млн с учётом эксплуатационных расходов до 2032 года.

Министр инноваций, науки и промышленности Канады Франсуа-Филипп Шампань (François-Philippe Champagne) официально заявил о старте реализации Канадской стратегии суверенных ИИ-вычислений (Canadian Sovereign AI Compute Strategy). Она предусматривает выделение до $2 млрд, сообщает HPC Wire.

Предполагается, что стратегия будет способствовать достижению трёх ключевых целей:

• до $700 млн будет выделено на развитие местных лидеров ИИ-отрасли с привлечением инвестиций на создание новых и расширение имеющихся ЦОД в рамках инициативы AI Compute Challenge;
• до $1 млрд потратят на создание публичной суперкомпьютерной инфраструктуры;
• до $300 млн потратят на обеспечения доступа к вычислительным мощностям малым и средним предприятиям в рамках инициативы AI Compute Access Fund.

Публичные консультации, посвящённые стратегии, проводились летом 2024 года. Были получены отзывы от более чем 1 тыс. заинтересованных сторон, в том числе от представителей науки, промышленности, общественности и др. Кроме того, власти страны приняли ряд мер по ответственному созданию и внедрению ИИ в экономику Канады, сформировав Канадский институт безопасности ИИ, подготовив Закон об искусственном интеллекте и данных (законопроект C-27) и предложив Добровольный кодекс ответственной разработки и управления передовыми системами генеративного ИИ.

Источник изображения: Marc-Olivier Jodoin/unsplash.com

Все $2 млрд выделят из государственного бюджета 2024 года в рамках стратегии, удовлетворяющей кратко-, средне- и долгосрочные потребностям исследователей и разработчиков в ИИ-вычислениях. До $700 млн получат представители промышленности, академических кругов и бизнеса, занимающиеся созданием канадских ИИ ЦОД. Среди заявок на финансирование приоритет будет отдаваться высокомаржинальным проектам. До $1 млрд выделят на создание суверенной суперкомпьютерной инфраструктуры, а также безопасного ЦОД. До $300 млн выделят в Фонд доступа к ИИ-вычислениям, более подробная информация котором появится после официального старта программы весной 2025 года.

В 2022–2023 гг. количество специалистов в стране выросло на 29 %, достигнув 140 тыс., причём по скорости прироста Канада занимает первое место среди стран «Большой семёрки» (G7). В Канаде работают 10 % ведущих мировых исследователей систем искусственного интеллекта. С 2019 года она также занимет первое место среди стран G7 по количеству посвящённых ИИ научных статей на душу населения. А количество поданных канадскими изобретателями патентов в области ИИ в 2022–2023 гг. увеличилось на 57 %.

Стартап xAI, курируемый Илоном Маском (Elon Musk), планирует на порядок расширить свой ИИ-кластер Colossus в Мемфисе (Теннесси, США), включающий в настоящее время 100 тыс. NVIDIA H100. Как пишет HPCwire, об этом заявил Брент Майо (Brent Mayo), старший менеджер xAI по строительству объектов и инфраструктуры.

По словам Майо, стартап уже приступил к работам по расширению ИИ-кластера до не менее чем 1 млн ускорителей совместно с NVIDIA, Dell и Supermicro. Для содействия проекту xAI была создана оперативная группа под руководством главы Торговой палаты Мемфиса Теда Таунсенда (Ted Townsend), готовая оказать помощь в решении проблем в любое время суток. Проект знаменует собой крупнейшее капиталовложение в истории региона.

Заявление о старте работ над расширением ИИ-кластера последовало после появления сообщений о том, что xAI удалось привлечь ещё $6 млрд инвестиций. Новые вливания могут увеличить оценку рыночной стоимости стартапа до $50 млрд. Точные цифры будут объявлены немного позже.

Источник изображения: Supermicro

Colossus используется для обучения моделей ИИ для чат-бота Grok, разработанного xAI, который уступает по возможностям и аудитории лидеру рынка OpenAI ChatGPT, а также Google Gemini. Стартап выпустил свою первую большую языковую модель Grok-1 в конце 2023 года, в апреле 2024 года вышла модель Grok-1.5, а Grok-2 — в августе.

Colossus был построен в рекордные сроки — всего за три месяца. Гендиректор NVIDIA, Дженсен Хуанг (Jensen Huang), заявил, что «в мире есть только один человек, который мог бы это сделать». Хуанг назвал Colossus «несомненно самым быстрым суперкомпьютером на планете, если рассматривать его как один кластер», отметив, что ЦОД такого размера обычно строится три года.

Активисты из числа жителей Мемфиса раскритиковали проект из-за повышенной нагрузки на местные энергосети и требований, которые ИИ-кластер предъявляет к региональной энергосистеме. «Мы не просто лидируем; мы ускоряем прогресс беспрецедентными темпами, обеспечивая при этом стабильность энергосети, используя Megapack», — заявил в ответ Брент Майо на мероприятии в Мемфисе, пишет Financial Times.

Компания iGenius, специализирующаяся на ИИ-моделях для отраслей со строгим регулированием, анонсировала вычислительную платформу Colosseum. Это, как утверждается, один из самых мощных в мире ИИ-суперкомпьютеров на платформе NVIDIA DGX SuperPOD с тысячами ускорителей GB200 (Blackwell).

Известно, что комплекс Colosseum располагается в Европе. Полностью характеристики суперкомпьютера не раскрываются. Отмечается, что он обеспечивает производительность до 115 Эфлопс на операциях ИИ (FP4 с разреженностью). Говорится о применении передовой системы жидкостного охлаждения. Для питания используется энергия из возобновляемых источников в Италии.

По информации Reuters, в состав Colosseum войдут около 80 суперускорителей GB200 NVL72. Таким образом, общее количество ускорителей Blackwell достигает 5760. Общее энергопотребление системы должно составить почти 10 МВт. Стоимость проекта не называется. Но глава iGenius Ульян Шарка (Uljan Sharka) отмечает, что компания в течение 2024 года привлекла на развитие примерно €650 млн и намерена получить дополнительное финансирование для проекта Colosseum. При этом подчёркивается, что iGenius — один из немногих стартапов в области ИИ в Европе, капитализация которого превышает $1 млрд.

Источник изображения: iGenius

iGenius планирует применять Colosseum для ресурсоёмких приложений ИИ, включая обучение больших языковых моделей (LLM) с триллионом параметров, а также работу с открытыми моделями генеративного ИИ. Подчёркивается, что создание Colosseum станет основой для следующего этапа сотрудничества между iGenius и NVIDIA в области ИИ для поддержки задач, требующих максимальной безопасности данных, надёжности и точности: это может быть финансовый консалтинг, обслуживание пациентов в системе здравоохранения, государственное планирование и пр.

Модели iGenius AI, созданные с использованием платформы NVIDIA AI Enterprise, NVIDIA Nemotron и фреймворка NVIDIA NeMo, будут предлагаться в виде микросервисов NVIDIA NIM. По заявлениям iGenius, Colosseum поможет удовлетворить растущие потребности в ИИ-вычислениях. Colosseum также будет служить неким хабом, объединяющим предприятия, академические учреждения и государственные структуры.

Нужно отметить, что около месяца назад компания DeepL, специализирующаяся на разработке средств автоматического перевода на основе ИИ, объявила о намерении развернуть платформу на базе NVIDIA DGX GB200 SuperPod в Швеции. DeepL будет применять этот комплекс для исследовательских задач, в частности, для разработки передовых ИИ-моделей.

В Великобритании введён в эксплуатацию суперкомпьютер Isambard 3, предназначенный для ресурсоёмких приложений ИИ и задач НРС. Реализация проекта обошлась приблизительно в £10 млн, или примерно $12,7 млн. Машина пришла на смену комплексу Isambard 2, который отправился на покой в сентябре нынешнего года.

Система Isambard 3 создана в рамках сотрудничества между исследовательским консорциумом GW4 Alliance, в который входят университеты Бата, Бристоля, Кардиффа и Эксетера, а также компаниями HPE, NVIDIA и Arm. Суперкомпьютер назван в честь британского инженера Изамбарда Кингдома Брюнеля, внесшего значимый вклад в Промышленную революцию.

Полностью технические характеристики Isambard 3 не раскрываются. Известно, что в основу машины положены 384 суперпроцессорами NVIDIA Grace со 144 ядрами (2 × 72) Arm Neoverse V2 (Demeter), общее количество которых превышает 55 тыс. Задействована высокопроизводительная СХД HPE, которая обеспечивает расширенные IO-возможности с интеллектуальным распределением данных по нескольким уровням. Благодаря этому достигается эффективная обработка задач с интенсивным использованием информации, таких как обучение моделей ИИ.

Известно также, что в составе комплекса применяется фирменный интерконнект HPE Slingshot, а в качестве внутреннего интерконнекта служит технология NVLink-C2C, которая в семь раз быстрее PCIe 5.0. Каждый узел суперкомпьютера содержит один суперчип Grace и сетевой адаптер Cassini с пропускной способностью до 200 Гбит/с. Объём системной памяти составляет 2 × 120 Гбайт (240 Гбайт).

Источник изображения: GW4

Отмечается, что Isambard 3 демонстрирует в шесть раз более высокую производительность и в шесть раз лучшую энергоэффективность по сравнению с Isambard 2. Пиковое быстродействие FP64 у Isambard 3 достигает 2,7 Пфлопс при энергопотреблении менее 270 кВт. Применять новый суперкомпьютер планируется для таких задач, как проектирование оптимальной конфигурации ветряных электростанций на суше и воде, моделирование термоядерных реакторов, исследования в сфере здравоохранения и пр.

Суперкомпьютер расположен в автономном дата-центре с системой самоохлаждения HPE Performance Optimized Data Center (POD) в Национальном центре композитов в Научном парке Бристоля и Бата. Там же ведётся монтаж ИИ-комплекса Isambard-AI стоимостью £225 млн ($286 млн), который должен стать самым быстрым и мощным суперкомпьютером в Великобритании. Проект Isambard-AI реализуется в несколько этапов. Первая фаза предполагает монтаж 42 узлов, каждый из которых несёт на борту четыре суперчипа NVIDIA GH200 Grace Hopper и 4 × 120 Гбайт памяти для CPU (доступно 460 Гбайт — по 115 Гбайт на CPU), а также 4 × 96 Гбайт памяти для GPU (H100). В ходе второй фазы будут добавлены 1320 узлов, насчитывающих в сумме 5280 суперчипов NVIDIA GH200 Grace Hopper.

Кроме того, в состав Isambard 3 входит экспериментальный x86-модуль MACS (Multi-Architecture Comparison System), включающий сразу восемь разновидностей узлов на базе процессоров AMD EPYC и Intel Xeon нескольких поколений, часть из них также имеет ускорители AMD Instinct MI100 и NVIDIA H100/A100. Все они объединены 200G-интерконнектом HPE Slingshot.

Облачная платформа AWS официально представила инстансы EC2 Trn2 и Trn2 UltraServer — самые высокопроизводительные решения EC2, ориентированные на ИИ-приложения, машинное обучение и задачи инференса. В основу положены фирменные ускорители Amazon Trainium2 второго поколения.

ИИ-ускорители Trainium2 содержат восемь ядер NeuronCore и 96 ГиБ памяти HBM с пропускной способностью 2,9 Тбайт/с. Ядра могут адресоваться и использоваться по отдельности или же пары физических ядер могут быть сгруппированы в один логический блок. Trainium2 обеспечивает FP8-быстродействие до 1,3 Пфлопс, а FP8-производительность в разреженных вычислениях достигает 5,2 Пфлопс.

Инстансы EC2 Trn2 содержат 16 ускорителей Trainum2, связанных посредством интерконнекта NeuronLink. В сумме это даёт 128 ядер NeuronCore и 1,5 ТиБ памяти HBM с суммарной пропускной способностью 46 Тбайт/с. Производительность на операциях FP8 достигает 20,8 Пфлопс. Каждый инстанс включает 192 vCPU, 2 ТиБ памяти и адаптеры AWS Elastic Fabric Adapter (EFA) v3 на 3,2 Тбит/с.

Источник изображений: AWS

Утверждается, что инстансы Trn2 обеспечивают в четыре раза более высокую производительность, в четыре раза большую пропускную способность памяти и в три раза большую ёмкость памяти, нежели инстансы Trn1. Кроме того, экземпляры Trn2 предлагают на 30–40 % лучшее соотношение цены и производительности, чем EC2 P5e и P5en на базе GPU. Инстансы Trn2 доступны в регионе AWS US East (Огайо), а в ближайшем будущем появятся и в других зонах.

В свою очередь, платформа UltraServer включает четыре инстанса Trn2 (64 ускорителя Trainum2) с интерконнектом NeuronLink с низкой задержкой. В сумме это даёт 512 ядер NeuronCore и 6 ТиБ памяти HBM с суммарной пропускной способностью 185 Тбайт/с. Быстродействие на операциях FP8 составляет 83 Пфлопс (332 Пфлопс в разреженных вычислениях). Новые узлы используют СЖО.

Десятки тысяч ускорителей Trainium2 могут формировать кластеры EC2 UltraCluster. В частности, такую систему в рамках инициативы Project Rainier компания Amazon намерена создать в партнёрстве со стартапом Anthropic, который специализируются на технологиях генеративного ИИ. Интересно, что ИИ-суперкомпьютер Project Rainier будет распределённым — его узлы разместятся сразу в нескольких ЦОД. ВОЛС между дата-центрами организует Lumen. Одной из причин от попытки построить один гигантский кампус называется невозможность быстро получить достаточно энергии в одном месте, хотя у компании уже есть площадка рядом с АЭС.

Недавно Amazon объявила о намерении удвоить инвестиции в Anthropic, доведя их до $8 млрд. Создание системы Rainier планируется завершить в следующем году. Ожидается, что она станет одним из крупнейших в мире вычислительных кластеров для обучения моделей ИИ. По заявлениям AWS, комплекс обеспечит в пять раз более высокую производительность по сравнению с платформой, которую Anthropic использовала до сих пор для разработки своих языковых моделей. Достанутся ли Anthropic и ресурсы ещё облачного ИИ-суперкомпьютера Project Ceiba, который получит 21 тыс. суперчипов NVIDIA Blackwell, не уточняется.

Кроме того, по сообщению The Register, компания Amazon приоткрыла завесу тайны над ИИ-ускорителями следующего поколения — изделиями Trainium3. По сравнению с предшественниками они, как утверждается, обеспечат четырёхкратное увеличение быстродействия. Говорится, что Trainium3 станет первым специализированным ускорителем для ИИ и машинного обучения, созданным на основе 3-нм техпроцесса. Эффективность по сравнению с Trainium2 увеличится примерно на 40 %. Ожидается, что на коммерческом рынке изделия Trainium3 появятся в конце 2025 года.

Центр вычислительной астрофизики Национальной астрономической обсерватории Японии (NAOJ) объявил о вводе в эксплуатацию суперкомпьютера NS-06 Aterui III на платформе HPE Cray XD2000. Новый НРС-комплекс планируется применять в качестве «лаборатории теоретической астрономии» для исследования широкого спектра астрофизических явлений.

Архитектура Aterui III предполагает применение модулей двух типов — System M с высокой пропускной способностью памяти (3,2 Тбайт/с на узел, что в 12,5 раза больше, чем у Aterui II) и System P с большим объёмом памяти (512 Гбайт в расчёте на узел, в 1,3 раза больше по сравнению с Aterui II).

Все узлы оснащены двумя процессорами Intel Xeon Sapphire Rapids. В частности, задействованы 208 узлов System M с чипами Xeon CPU Max 9480 (56C/112T; 1,9–3,5 ГГц; 350 Вт). Таким образом, суммарное количество ядер достигает 23 296. Каждый узел несёт на борту 128 Гбайт памяти, а её совокупный объём составляет 26,6 Тбайт. Общая пропускная способность — 665 Тбайт/с.

Источник изображения: NAOJ

Кроме того, в состав Aterui III включены 80 узлов System P с парой процессоров Xeon Platinum 8480+ (56C/112T; 2,0–3,8 ГГц; 350 Вт). В общей сложности применяются 8960 ядер и 40,96 Тбайт памяти с суммарной пропускной способностью 98,24 Тбайт/с (614 Гбайт/с на узел).

В целом, суперкомпьютер использует 288 узлов с 32 256 ядрами CPU. Кластер на базе System M обеспечивает производительность на уровне 1,4 Пфлопс, сегмент на основе System P — около 0,57 Пфлопс. Общее быстродействие НРС-комплекса достигает почти 2 Пфлопс.

Юлихский исследовательский центр (FZJ) в Германии объявил о достижении важного рубежа в рамках проекта JUPITER (Joint Undertaking Pioneer for Innovative and Transformative Exascale Research) по созданию европейского экзафлопсного суперкомпьютера. Введён в эксплуатацию JETI — второй модуль этого НРС-комплекса.

Напомним, контракт на создание JUPITER заключён между Европейским совместным предприятием по развитию высокопроизводительных вычислений (EuroHPC JU) и консорциумом, в который входят Eviden (подразделение Atos) и ParTec. Суперкомпьютер JUPITER создаётся на базе модульного дата-центра, за строительство которого отвечает Eviden.

Система JUPITER получит, в частности, энергоэффективные высокопроизводительные Arm-процессоры SiPearl Rhea1 с HBM. Кроме того, в состав машины входят узлы с NVIDIA Quad GH200, а общее количество суперчипов GH200 Grace Hopper составит почти 24 тыс. Узлы объединены интерконнектом NVIDIA Mellanox InfiniBand.

Запущенный модуль JETI (JUPITER Exascale Transition Instrument) обладает FP64-производительностью 83,14 Пфлопс, тогда как пиковый теоретический показатель достигает 95 Пфлопс. С такими результатами эта машина попала на 18-ю строку нынешнего рейтинга мощнейших суперкомпьютеров мира TOP500. В составе JETI задействованы в общей сложности 391 680 ядер. Энергопотребление модуля равно 1,31 МВт. Отмечается, что JETI обеспечивает примерно одну двенадцатую от общей расчётной производительности машины JUPITER. Попутно JETI занял шестое место в рейтинге энергоэффективных систем Green500.

Источник изображения: Eviden

Ожидается, что после завершения строительства суммарное быстродействие JUPITER на операциях обучения ИИ составит до 93 Эфлопс, а FP64-производительность превысит 1 Эфлопс. Затраты на создание комплекса оцениваются в €273 млн, включая доставку, установку и обслуживание НРС-системы.