Суперкомпьютерный центр Огайо (OSC) анонсировал проект Cardinal по созданию нового кластера для задач HPC и ИИ. Гетерогенная система, построенная на серверах Dell PowerEdge с процессорами Intel, будет введена в эксплуатацию во II половине 2024 года.

В состав кластера войдут узлы, оборудованные процессорами Xeon Max 9470 семейства Sapphire Rapids. Эти чипы содержат 52 ядра (104 потока) с максимальной тактовой частотой 3,5 ГГц и 128 Гбайт памяти HBM2e. В общей сложности будут задействованы 756 таких процессоров. Каждый узел получит 512 Гбайт DDR5 и NVMe SSD вместимостью 400 Гбайт. Узлы входят в состав серверов Dell PowerEdge C6620. Компанию им составят 16 узлов Dell PowerEdge R660, тоже с двумя Xeon Max 9470, но с 2 Тбайт DDR5 и 12,8 Тбайт NVMe SSD. Все эти узлы объединит 200G-интерконнект Infiniband.

Кроме того, будут задействован 32 узла Dell PowerEdge XE9640 с двумя чипами Xeon 8470 Platinum (52C/104T; до 3,8 ГГц), четырьмя ускорителями NVIDIA H100 с 96 Гбайт памяти HBM3 и 1 Тбайт DDR5. Говорится о применении четырёх соединений NVLink и 400G-платформы Quantum-2 InfiniBand. Заявленная пиковая ИИ-производительность (FP8) — около 500 Пфлопс.

Фото: Ohio Supercomputer Center via The Next Platform

Суперкомпьютер обеспечит общую FP64-производительность на уровне 10,5 Пфлопс. Таким образом, по быстродействию кластер приблизительно на 40 % превзойдёт три нынешние машины OSC вместе взятые. При этом Cardinal занимает всего девять стоек и требует пару CDU для работы СЖО. Отмечается, что Cardinal — это результат сотрудничества OSC, Dell Technologies, Intel и NVIDIA. Новый суперкомпьютер придёт на смену системе Owens, которая используется в OSC с 2016 года.

Министерство обороны Италии изучает возможность формирования «военно-космического облака» и поручила поддерживаемому государством подрядчику Leonardo проверить концепцию. По данным The Register, проект Military Space Cloud Architecture (MILSCA) предполагает формирование архитектуры, обеспечивающей правительство и вооружённые силы высокопроизводительными вычислениями и хранилищами данных в космосе.

План предусматривает создание группировки спутников, каждый с FP32-производительностью 250 Тфлопс и хранилищем ёмкостью не менее 100 Тбайт данных. Ещё 100 Тбайт будет зарезервировано на Земле. Все ресурсы будут связаны друг с другом для поддержки выполнения задач, касающихся ИИ и анализа данных. Фактически речь идёт о гигантском, разнесённом в пространстве суперкомпьютерном кластере. Для сравнения — в состав кластера HPE Spaceborne-2 на МКС входит ускоритель NVIDIA T4 с FP32-производительностью 8 Тфлопс.

Источник изображения: Leonardo

В Leonardo обещают быструю обработку данных на орбите и утверждают, что коммуникации будут менее уязвимы, чем наземные. Пользователи получат гарантированный доступ к телеком-услугам, данным наблюдения за Землёй, а также навигационным сведениям в любое время в любой части планеты. Кроме того, группировка послужит важным «бэкапом» для наземных центров, если с теми что-то случится.

Leonardo и её совместные предприятия Telespazio и Thales Alenia Space изучат в ближайшие пару лет целесообразность создания такой группировки. В ходе первой фазы исследований участники проекта определятся с архитектурой всей системы, а в ходе второй попытаются провести симуляцию группировки с помощью «цифрового двойника» на суперкомпьютере Davinci-1. Она поможет заранее выявить потенциальные проблемы и оценить зоны покрытия.

Источник изображения: Leonardo

Оборудование потребует специальной защиты от космической радиации. Также предстоит решить вопросы энергоснабжения и терморегулирования. Кроме того, придётся по возможности минимизировать массу оборудования, доставляемого в космос. Дело осложняется тем, что для получения заданных характеристик придётся использовать достаточно горячие чипы, выполненные по тонким техпроцессам.

Leonardo не впервые просят оценить перспективы космических вычислений. В 2022 году совместное предприятие Thales Alenia Space, созданное Leonardo и французской Thales, наняли для оценки перспектив космических ЦОД в рамках исследовательской программы Horizon Europe. Правда, на тот момент речь шла об экопроекте, а не группировке военного назначения.

Недавно компания Axiom Space также заявила, что построит и выведет на орбиту ЦОД для поддержки миссий своей коммерческой космической станции. Компания намеревалась снизить зависимость от наземных сервисов. Blue Ring тоже планирует предоставлять вычисления в космосе. Наконец, Lonestar Data Holdings привлекает средства для постройки ЦОД на Луне.

На днях NVIDIA снова официально представила суперкомпьютер EOS для решения ресурсоёмких задач в области ИИ. Издание The Register обратило внимание на нестыковки в публичных заявлениях компании относительно конфигурации и производительности машины. В итоге NVIDIA признала, что у неё есть две архитектурно похожих системы под одним и тем же именем. Впрочем, полной ясности это не внесло.

НРС-комплекс EOS изначально был анонсирован почти два года назад — в марте 2022-го. Тогда речь шла о кластере, объединяющем 576 систем NVIDIA DGX H100, каждая из которых содержит восемь ускорителей H100 — в сумме 4608 шт. Суперкомпьютер, согласно заявлениям NVIDIA, обеспечивает ИИ-быстродействие на уровне 18,4 Эфлопс (FP8), тогда как производительность на операциях FP16 составляет 9 Эфлопс, а FP64 — 275 Пфлопс.

Вместе с тем в ноябре 2023 года NVIDIA объявила о том, что ИИ-суперкомпьютер EOS поставил ряд рекордов в бенчмарках MLPerf Training. Тогда говорилось, что комплекс содержит 10 752 ускорителя H100, а его FP8-производительность достигает 42,6 Эфлопс. Представители компании сообщили, что суперкомпьютер, использованный для MLPerf Training с 10 752 ускорителями H100, «представляет собой другую родственную систему, построенную на той же архитектуре DGX SuperPOD».

Вместе с тем комплекс, занявший 9-е место в TOP500 от ноября 2023 года — это как раз версия EOS с 4608 ускорителями, представленная на днях в рамках официального анонса. Но... цифры всё не сходятся! В TOP500 FP64-производительность EOS составляет 121,4 Пфлопс при пиковом значении 188,7 Пфлопс. Сама NVIDIA, как уже было отмечено выше, называет цифру в 275 Пфлопс.

Таким образом, суперкомпьютер, участвующий в рейтинге TOP500, мог содержать от 2816 до 3161 ускорителя H100 из 4608 заявленных. С чем связано такое несоответствие, не совсем ясно. Высказываются предположения, что у NVIDIA могли возникнуть сложности с обеспечением стабильности кластера на момент составления списка TOP500, поэтому система была включена в него в урезанной конфигурации.

Московский авиационный институт (МАИ) сообщил о вводе в эксплуатацию второго корпуса своего НРС-комплекса, что позволит поднять общую производительность суперкомпьютера более чем в два раза — со 150 до 380 Тфлопс. Это, как ожидается, позволит существенно нарастить объём выполняемых работ в интересах аэрокосмической индустрии с использованием методов математического моделирования.

Развитие НРС-кластера МАИ осуществляется по проекту «Будущие аэрокосмические рынки — 2050», который университет реализует как участник программы «Приоритет-2030». Цель — развитие перспективных направлений аэрокосмической индустрии, включая полимерные композиционные материалы.

Источник изображений: МАИ

Модульный дата-центр, поддерживающий работу суперкомпьютера, произвела, поставила и запустила в эксплуатацию компания GreenMDC. Системным интегратором выступила фирма «Ниагара Компьютерс». Отмечается, что для первой очереди вычислительного комплекса МАИ GreenMDC развернула мини-ЦОД CUBiC. Новый дата-центр имеет схожую конфигурацию, но при этом вдвое превосходит предшественника по количеству стоек и по мощности — восемь высоконагруженных стоек по 20 кВт каждая. В новом ЦОД использованы ИБП китайского производителя Kehua и кондиционеры Envicool (также КНР). Оборудование систем противопожарной безопасности — «Болид» и НПО ПАС. Тестирование дата-центра выполнялось как на производстве, так и непосредственно на площадке после сборки: каждое продлилось 72 часа.

Одним из основных проектов МАИ, реализуемых с использованием суперкомпьютерных технологий, является цифровая платформа проектирования летательных аппаратов. Цель заключается в разработке и внедрении на предприятиях программно-информационной среды решения задач проектирования, анализа и контроля массы изделий для повышения качества, сокращения сроков и стоимости проектирования, производства и сертификации. Кроме того, НРС-комплекс МАИ используется для выполнения расчётно-экспериментальных исследований в области прочности конструкций и снижения уровня шума в пассажирском салоне и кабине экипажа. Осуществляются расчёты тепловых, аэродинамических и других параметров.

Среди перспективных задач обновлённого суперкомпьютера заявлены исследования в области технологий ремонта и систем мониторинга состояния конструкции агрегатов авиационной техники, расчётно-экспериментальные исследования в сфере виброакустики, прочностные расчёты в интересах сертификации перспективных самолётов, создание стендов для бортовых систем самолёта SJ-100.

Министерство цифрового развития, инновации и аэрокосмической промышленности Республики Казахстан (МЦРИАП РК), АО «Фонд национального благосостояния «Самрук-Қазына» и компания Presight AI Ltd. из ОАЭ подписали соглашение о создании суперкомпьютера в Казахстане и строительства ЦОД для его размещения, сообщается на сайте МЦРИАП РК.

Проект будет выполнен в два этапа. В ходе первого этапа будут установлены вычислительные мощности в существующем ЦОД АО «НИТ» (оператор ИКТ электронного правительства), а на втором этапе будет построен новый ЦОД со значительными вычислительными мощностями.

Источник изображения: МЦРИАП РК

Как сообщается в пресс-релизе, со стороны рынка, высших учебных заведений, научного сообщества и государственных органов имеется потребность в создании технологической инфраструктуры (суперкомпьютер) для успешного развития инструментов ИИ. В стране появился ряд стартапов и зрелых компаний, занимающихся внедрением ИИ, такие как Cerebra, ForUS.Data, GoatChat.AI, Higgsfield AI, AI Labs, Sergek Group и др.

Также отмечено, что запуск технологической HPC-инфраструктуры определит лидерство Казахстана в Центральной Азии в сфере развития ИИ, который предоставит возможность аренды вычислительных мощностей для сопредельных стран. Ранее МЦРИАП РК сообщило о расширении сотрудничества с Объединёнными Арабскими Эмиратами (ОАЭ) с целью реализации проектов в области дата-центров и ИИ.

Европейское совместное предприятие по развитию высокопроизводительных вычислений (EuroHPC JU) объявило о начале приёма заявок от заинтересованных площадок для размещения специализированных суперкомпьютеров промышленного уровня.

Речь идёт о вычислительных комплексах не ниже среднего класса, специально разработанных с учётом норм безопасности, конфиденциальности и целостности данных в индустриальном сегменте. К таким системам обычно предъявляются более высокие требования, нежели к суперкомпьютерам для решения научных задач.

Суперкомпьютер Leonardo. Источник изображения: EuroHPC JU / Cineca

EuroHPC JU планирует закупить новые вычислительные комплексы совместно с консорциумом частных партнёров. С выбранными площадками будут заключены соглашения о размещении и эксплуатации оборудования. EuroHPC JU приобретёт как минимум один промышленный суперкомпьютер в 2024 году. Подробности о проекте не раскрываются, но известно, что общий вклад ЕС в его реализацию составит €12,2 млн.

Новые промышленные суперкомпьютеры будут совместно финансироваться из бюджета EuroHPC JU, полученного в рамках Программы «Цифровая Европа» (DEP), а также за счёт взносов государств-участников организации. При этом EuroHPC JU покроет до 35 % затрат на приобретение вычислительных комплексов. Развёртывание этих систем поможет удовлетворить растущий спрос на вычислительные ресурсы со стороны индустриальных заказчиков. В целом, инициатива должна способствовать «повышению инновационного потенциала предприятий в Европе».

Компания Cadence анонсировала систему Millennium Enterprise Multiphysics Platform: это, как утверждается, первое в отрасли программно-аппаратное решение для проектирования и анализа мультифизических систем. Суперкомпьютер, получивший название Cadence Millennium M1 CFD, ориентирован на решение задач в области вычислительной гидродинамики (CFD).

Отмечается, что CFD используется для сокращения длительных циклов проектирования и уменьшения количества дорогостоящих экспериментов. Такие решения востребованы в аэрокосмической, оборонной, автомобильной, электронной и других отраслях.

Источник изображения: Cadence

Суперкомпьютер Millennium M1 использует узлы с традиционными CPU, дополненные ускорителями на базе GPU — до 32 ускорителей на стойку и с возможностью масштабирования до 5 тыс. GPU на кластер и более. Задействован высокоскоростной интерконнект. При этом Cadence пока не раскрывает точные характеристики системы, но говорит, что она в 20 раз энергоэффективнее традиционных CPU-кластеров. Кроме того, машина позволяет создавать цифровых двойников с функцией визуализации.

Источник изображения: Cadence

Отмечается, что ключевой особенностью Millennium M1 является специализированное ПО. Оно может использоваться для решения задач моделирования турбулентных течений — Large Eddy Simulation (LES). Быстрое генерирование высококачественных синтетических данных позволяет ИИ-алгоритмам находить оптимальные решения без ущерба для точности. В целом, как утверждается, суперкомпьютер Millennium M1 расширяет возможности LES в аэрокосмической, автомобильной, энергетической и других отраслях благодаря сокращению времени выполнения расчётов с дней до часов.

Система доступна в двух вариантах — облачном (минимум 8 ускорителей) и локальном (минимум 32 ускорителя). В первом случае машина размещается на платформе Cadence и масштабируется по мере необходимости. Во втором случае система размещается локально в IT-инфраструктуре заказчика.

Компания Lenovo объявила о заключении контракта с Падерборнским университетом в Германии (University of Paderborn) на создание нового НРС-комплекса, мощности которого будут использоваться для обеспечения исследований в рамках Национальной программы высокопроизводительных вычислений (NHR).

В основу суперкомпьютера лягут двухузловые серверы ThinkSystem SD665 V3. Конфигурация каждого узла включает два процессора AMD EPYC Genoa и до 24 модулей оперативной памяти DDR5-4800. Применена технология прямого жидкостного охлаждения Lenovo Neptune Direct Water Cooling (DWC).

Кроме того, НРС-комплекс будет использовать GPU-серверы ThinkSystem SD665-N V3, несущие на борту четыре ускорителя NVIDIA H100, связанные между собой посредством NVLink. Общее количество ядер составит более 136 тыс. Для подсистемы хранения выбрана платформа IBM ESS 3500, обеспечивающая возможности гибкого использования SSD (NVMe) и HDD.

Новый суперкомпьютер расположится в Падерборнском центре параллельных вычислений (PC2). Монтаж оборудования планируется произвести во II половине текущего года. За интеграцию будет отвечать pro-com DATENSYSTEME GmbH. Ожидается, что по сравнению с нынешней системой центра Noctua 2 (на изображении), построенной Atos, готовящийся суперкомпьютер будет обладать примерно вдвое более высокой производительностью. Быстродействие Noctua 2 составляет до 4,19 Пфлопс (Linpack) для CPU-ядер и до 1,7 Пфлопс (Linpack) для GPU-блоков.

Источник изображения: University of Paderborn

Особое внимание при строительстве суперкомпьютера будет уделяться энергетической эффективности. Благодаря использованию источников питания с жидкостным охлаждением и полностью изолированных стоек более 97 % вырабатываемого тепла может быть передано непосредственно в систему циркуляции тёплой воды. Применение теплообменников и блоков распределения охлаждающей жидкости (CDU) обеспечивает температуру носителя в обратном контуре выше 45 °C, что позволяет повторно использовать генерируемое тепло.

Компания Lenovo поставила в Кардиффский университет в Великобритании 90 серверов ThinkSystem, которые позволили поднять производительность кластера Hawk HPC приблизительно в два раза. Система применяется для решения сложных задач в таких областях, как астрофизика и наука о жизни.

Источник изображения: Lenovo

Lenovo и британский поставщик IT-решений Logicalis предоставили HPC-ресурсы для двух исследовательских групп в Кардиффском университете. Одна из них — научная коллаборация, участвующая в проекте лазерно-интерферометрической гравитационно-волновой обсерватории (LIGO). Эта инициатива нацелена на обнаружение гравитационных волн.

Сообщается, что для проекта LIGO компания Lenovo предоставила 75 серверов ThinkSystem SR645, оснащённых процессорами AMD EPYC Genoa. Эти системы поддерживают до 6 Тбайт оперативной памяти DDR5-4800 в виде 24 модулей и до трёх ускорителей PCIe (2 × PCIe 5.0 и 1 × PCIe 4.0). Отмечается, что установка серверов позволила удвоить вычислительные мощности, доступные исследователям.

Вторая исследовательская группа в Кардиффском университете, изучающая процессы звёздообразования, получила 15 серверов Lenovo ThinkSystem SR630 на платформе Intel Xeon Sapphire Rapids и два сервера хранения ThinkSystem SR650 с возможностью установки 20 накопителей LFF или 40 накопителей SFF. Группа сосредоточена на анализе спиральных галактик, таких как наш Млечный Путь. Приобретённые серверы помогут в выполнении сложных задач моделирования.

Юлихский исследовательский центр (FZJ) в Германии раскрыл информацию о конфигурации дата-центра для первого европейского суперкомпьютера экзафлопсного класса — системы JUPITER (Joint Undertaking Pioneer for Innovative and Transformative Exascale Research).

Напомним, Европейское совместное предприятие по развитию высокопроизводительных вычислений (EuroHPC JU) заключило контракт на создание JUPITER с консорциумом, в который входят Eviden (подразделение Atos) и ParTec, немецкая компания по производству суперкомпьютерного оборудования. Ввод суперкомпьютера в эксплуатацию запланирован на осень 2024 года.

Сообщается, что JUPITER будет построен на базе модульного ЦОД, за создание которого отвечает Eviden. Этот дата-центр займёт площадь приблизительно 2300 м². Модульная архитектура на основе контейнеров обеспечит ряд преимуществ: значительное сокращение времени планирования и монтажа, а также снижение затрат на строительство и эксплуатацию. Кроме того, в дальнейшем облегчится модернизация, тогда как инфраструктура электропитания и охлаждения может гибко адаптироваться к новым требованиям. Eviden заявляет, что благодаря модульности сроки поставки необходимых узлов сократятся на 50 %.

Источник изображения: Eviden

Конфигурация ЦОД включает около 50 взаимозаменяемых модулей, в том числе 20 IT-контейнеров, 15 контейнеров энергоснабжения, а также примерно 10 логистических контейнеров со складскими помещениями, инженерными комнатами и пр. В состав IT-модулей войдут по два контейнера, объединяющих 20 стоек платформы BullSequana XH3000 с прямым жидкостным охлаждением. Модули данных будут содержать четыре контейнера с накопителями.

Модульный ЦОД финансируется Федеральным министерством образования и исследований (BMBF). При этом BMBF и Министерство культуры и науки земли Северный Рейн-Вестфалия (MKW NRW) обеспечат равное финансирование технического оборудования. В состав суперкомпьютера войдут модули NVIDIA Quad GH200, а также энергоэффективные высокопроизводительные Arm-процессоры SiPearl Rhea. Быстродействие на операциях обучения ИИ составит до 93 Эфлопс, а FP64-производительность «незначительно превысит 1 Эфлопс».