Компания NVIDIA сообщила о том, что её платформа CUDA-Q будет использоваться в суперкомпьютерных центрах по всему миру. Она поможет ускорить исследования в области квантовых вычислений, что в перспективе позволит решать наиболее сложные научные задачи.

Технология CUDA-Q предназначена для интеграции CPU, GPU и квантовых процессоров (QPU) и разработки приложений для них. Она даёт возможность выполнять сложные симуляции квантовых схем. О намерении использовать CUDA-Q в составе своих НРС-систем объявили организации в Германии, Японии и Польше.

В частности, Юлихский суперкомпьютерный центр в Германии (JSC) намерен использовать квантовое решение производства IQM Quantum Computers в качестве дополнения к Jupiter — первому европейскому суперкомпьютеру экзафлопсного класса. Этот комплекс будет смонтирован в Юлихском исследовательском центре (FZJ). Суперкомпьютер Jupiter получит приблизительно 24 тыс. гибридных суперчипов NVIDIA GH200 Grace Hopper.

Источник изображений: NVIDIA

Ещё одной гибридной системой, объединяющей классические и квантовые технологии, станет комплексе ABCI-Q, который расположится в суперкомпьютерном центре ABCI (AI Bridging Cloud Infrastructure) Национального института передовых промышленных наук и технологий Японии (AIST). В состав суперкомпьютера войдут QPU разработки QuEra, а также более 2000 ускорителей NVIDIA H100. Ввод ABCI-Q в эксплуатацию состоится в начале 2025 года. Применять систему планируется при проведении исследований в области ИИ, энергетики, биологии и пр.

Вместе с тем Познаньский центр суперкомпьютерных и сетевых технологий (PSNC) в Польше приобрёл две квантовые вычислительные системы британской компании ORCA Computing. Они интегрированы в существующую HPC-инфраструктуру PSNC, которая в числе прочего использует изделия NVIDIA Hopper. Узлы на базе QPU помогут в решении задач в области химии, биологии и машинного обучения.

Компания NVIDIA сообщила о том, что её система DGX SuperPOD ляжет в основу нового вычислительного комплекса для задач ИИ, который будет использоваться различными правительственными учреждениями США для проведения исследований в области климатологии, здравоохранения и кибербезопасности.

Внедрением суперкомпьютера занимается MITRE — американская некоммерческая организация, специализирующаяся в области системной инженерии. Она ведёт разработки и исследования в интересах госорганов США, включая Министерство обороны (DoD), Федеральное управление гражданской авиации (FAA) и пр.

Система DGX SuperPOD станет основой вычислительной платформы MITRE Federal AI Sandbox, доступ к ресурсам которой будет предоставляться различным организациям на федеральном уровне. Государственные учреждения смогут сообща использовать суперкомпьютер для обучения больших языковых моделей (LLM), развёртывания генеративных приложений и других современных ИИ-решений.

Источник изображения: NVIDIA

В состав MITRE Federal AI Sandbox войдут 32 системы NVIDIA DGX H100, а общее количество ускорителей NVIDIA H100 составит 256 штук. Производительность на операциях ИИ будет достигать примерно 1 Эфлопс. Быстродействие FP64 — приблизительно 17 Пфлопс. Ввод суперкомпьютера в эксплуатацию состоится позднее в текущем году.

«Развёртывание MITRE DGX SuperPOD поможет ускорить реализацию инициатив федерального правительства США в области ИИ. Технологии ИИ обладают огромным потенциалом для улучшения государственных услуг в гражданской области и решения серьёзных проблем, в том числе в сфере кибербезопасности», — сказал Энтони Роббинс (Anthony Robbins), вице-президент NVIDIA.

Компания SpiNNcloud Systems анонсировала «нейроморфный суперкомпьютер» — гибридную высокопроизводительную вычислительную ИИ-систему, основанную, по словам компании, на принципах работы человеческого мозга. Утверждается, что это первое коммерчески доступное решение данного типа.

Изделие базируется на архитектуре, разработанной Стивом Фербером (Steve Furber), одним из создателей оригинального процессора Arm. Идея заключается в применении большого количества маломощных чипов для более эффективной обработки ИИ-задач и других рабочих нагрузок.

SpiNNaker2 представляет собой специализированную серверную плату с 48 чипами, каждый из которых насчитывает 152 ядра Arm. Таким образом, общее количество ядер составляет 7296. В состав чипов также входят различные дополнительные узлы, включая распределённые GPU-подобные блоки для ускорения обработки нейроморфных, гибридных и обычных моделей ИИ.

Источник изображений: SpiNNcloud Systems

В одну стойку могут монтироваться до 90 плат SpiNNaker2. Масштабирование осуществляется путём объединения таких стоек в кластер. В результате, как утверждается, возможно эмулирование в реальном времени как минимум 10 млрд взаимосвязанных нейронов. На операциях машинного обучения производительность может достигать 0,3 Эопс (10¹⁸ операций в секунду). Для сравнения — исследовательский нейроморфный компьютер Intel Hala Point поддерживает до 1,15 млрд нейронов и производительность до 30 Попс.

От традиционных ИИ-платформ на базе GPU новое решение отличается универсальностью, говорит компания. Благодаря использованию многочисленных асинхронных блоков с низким энергопотреблением достигается более эффективное управление рабочими нагрузками.

Со II половины 2024 года изделия SpiNNaker2 будут доступны в составе облачной платформы. В I половине 2025-го планируется организовать поставки самостоятельных систем. В число первых заказчиков SpiNNaker2 вошли Национальные лаборатории Сандия (Sandia National Laboratories), Технический университет Мюнхена (TUM) и Гёттингенский университет (Universität Göttingen).

Компания Eviden (дочерняя структура Atos) анонсировала серверы серии BullSequana AI, предназначенные для решения ИИ-задач. В зависимости от модификации и уровня производительности устройства подходят для различных сценариев использования — от НРС-платформ до периферийных вычислений.

Наиболее производительными серверами семейства являются решения BullSequana AI 1200H. Они могут применяться в составе облачных и гибридных инфраструктур, а также в дата-центрах заказчиков. По сути, это суперкомпьютер корпоративного уровня, специально разработанный для ресурсоёмких задач, таких как точная настройка ИИ-систем или обучение больших языковых моделей (LLM).

Конфигурация BullSequana AI 1200H включает суперчипы NVIDIA Grace Hopper, а также интерконнект NVIDIA Quantum-2 InfiniBand. Задействовано программное обеспечение Eviden Jarvice XE, Eviden Smart Energy Management Suite, Eviden Smart Management Center и NVIDIA AI Enterprise.

Источник изображения: Eviden

Серверы BullSequana AI 1200H, насчитывающие в общей сложности 1456 ускорителей NVIDIA H100, выбраны для модернизации французского суперкомпьютера Jean Zay. Производительность этого НРС-комплекса увеличится более чем в три раза — с 36,85 до 125,9 Пфлопс.

Кроме того, в новое семейство серверов вошли производительные устройства BullSequana AI 800, системы BullSequana AI 600 с воздушным и гибридным охлаждением, модели BullSequana AI 200 для частных и гибридных облачных сред, а также BullSequana AI 100 для периферийных вычислений.

Источник изображения: Eviden

В целом, как отмечается, каждая модель BullSequana AI предлагает различные уровни производительности, масштабируемости и гибкости. Таким образом, заказчики могут подобрать наиболее подходящий для себя вариант в зависимости от конкретного варианта использования, бюджета и размера бизнеса.

Компания Lenovo сообщила о возобновлении сотрудничества с Европейско-Средиземноморским центром по изменению климата (CMCC), базирующимся в Лечче (Италия), и подписании контракта на установку в этом году новой мощной системы высокопроизводительных вычислений (HPC) Cassandra, предназначенной для исследования изменения климата с помощью повышенных вычислительных возможностей и оптимизации использования энергии.

Cassandra включает 180 узлов SD650 V3 с двумя процессорами Intel Xeon Max 9480 (Sapphire Rapids с HBM) на узел и имеет пиковую FP64-производительность 1,2 Пфлопс. Благодаря использованию технологии жидкостного охлаждения Lenovo Neptune Direct Water-Cooling, способной отводить до 98 % тепла, Cassandra потребляет на 15 % ниже электроэнергии, чем аналогичные решения с воздушным охлаждением. Благодаря повышенной эффективности СЖО температура процессоров не достигает критических значений, что позволяет избежать снижения максимальной частоты ядер процессоров, говорит Lenovo.

Установкой Cassandra в суперкомпьютерном центре CMCC (SCC) будет заниматься Ricca IT, сертифицированный партнёр Lenovo. В суперкомпьютерном центре CMCC уже имеется HPC-система от Lenovo под названием Juno, установленная в 2022 году, с FP64-производительностью около 1,13 Пфлопс и построенная на базе процессоров Intel и ускорителей NVIDIA.

Источник изображения: cmcc.it

Cassandra будет использоваться для климатического моделирования системы Земли, океана, работы как глобальных, так и региональных систем сезонного прогнозирования, а также запуска приложения по исследованию изменения климата на основе ИИ. CMCC также планирует интегрировать во II полугодии в суперкомпьютер два ИИ-узла с восемью ускорителями NVIDIA H100 в каждом.

Компания GigaIO анонсировала новую модификацию системы SuperNODE для рабочих нагрузок генеративного ИИ и приложений НРС. Суперкомпьютер в стойке теперь может комплектоваться ускорителями AMD Instinct MI300X, благодаря чему значительно повышается производительность при работе с большими языковыми моделями (LLM).

Решение SuperNODE, напомним, использует фирменную архитектуру FabreX на базе PCI Express, которая позволяет объединять различные компоненты, включая GPU, FPGA и пулы памяти. По сравнению с обычными серверными кластерами SuperNODE даёт возможность более эффективно использовать ресурсы.

Изначально для SuperNODE предлагались конфигурации с 32 ускорителями AMD Instinct MI210 или 24 ускорителями NVIDIA A100. Новая версия допускает использование 32 изделий Instinct MI300X. Утверждается, что архитектура FabreX в сочетании с технологией интерконнекта AMD Infinity Fabric наделяет систему SuperNODE «лучшими в отрасли» возможностями в плане задержек при передаче данных, пропускной способности и управления перегрузками. Это позволяет эффективно справляться с обучением LLM с большим количеством параметров.

Источник изображения: GigaIO

Отмечается, что SuperNODE значительно упрощает процесс развёртывания и управления инфраструктурой ИИ. Традиционные конфигурации обычно включают в себя сложную сеть и необходимость синхронизации нескольких серверов, что создаёт определённые технических сложности и приводит к дополнительным временным затратам. Конструкция SuperNODE с 32 мощными ускорителями в рамках одной системы позволяет решить указанные проблемы.

Компания GigaIO совместно с SourceCode анонсировала вычислительную систему Gryf. Это, как утверждается, первый в мире суперкомпьютер для ИИ-нагрузок, выполненный в виде чемодана на колёсиках. Изделие имеет габариты 228,6 × 355,6 × 622,3 мм и весит около 25 кг. Применяется фирменная система интерконнекта FabreX на базе PCI Express.

Конфигурация Gryf предусматривает использование модулей (Sled) четырёх типов: это вычислительный узел (Compute Sled), блок ускорителя (Accelerator Sled), узел хранения (Storage Sled) и сетевой блок (Network Sled). Они могут компоноваться в различных сочетаниях, но общее количество модулей в рамках одного экземпляра Gryf не превышает шести.

В состав Compute Sled входят процессор AMD EPYC 7313 Milan (16C/32T; 3,0–3,7 ГГц; 155 Вт), 256 Гбайт DDR4-3200, системный накопитель NVMe M.2 SSD вместимостью 256 Гбайт и два 100GbE-порта QSFP56/QSFP28. Может применяться ОС Linux Rocky 8/9 или Ubuntu 20/24. В свою очередь, Accelerator Sled содержит ускоритель NVIDIA L40S (48 Гбайт). Модуль Storage Sled объединяет восемь накопителей NVMe E1.L SSD суммарной вместимостью 246 Гбайт.

Источник изображения: GigaIO

Наконец, Network Sled предоставляет два разъёма QSFP56 100GbE и шесть 25GbE-портов SFP28. Вся система получает питание от двух блоков мощностью 2500 Вт каждый. Применены шесть вентиляторов охлаждения диаметром 60 мм. Диапазон рабочих температур — от 10 до +32 °C.

Одно устройство Gryf обеспечивает производительность до 91,6 Тфлопс FP32, до 733 Тфлопс FP16 и до 1466 Тфлопс FP8. При этом в единый комплекс могут быть связаны до пяти экземпляров Gryf, что позволяет масштабировать быстродействие для выполнения тех или иных задач.

Корпорация IBM сообщила о том, что её квантовая платформа Quantum System Two будет интегрирована с суперкомпьютером Fugaku в рамках совместного проекта с японским Институтом физико-химических исследований (RIKEN). Кроме того, IBM будет работать над новым ПО для выполнения квантово-классических задач.

Напомним, вычислительный комплекс Fugaku на базе Arm-процессоров Fujitsu A64FX в 2020 году стал самым высокопроизводительным суперкомпьютером в мире. В текущем рейтинге ТОР500 эта НРС-система занимает четвёртое место с быстродействием приблизительно 442 Пфлопс.

В свою очередь, квантовый компьютер IBM Quantum System Two был представлен в конце 2023 года. В нём применяется 133-кубитный квантовый процессор Heron. Отмечается, что Quantum System Two будет единственной квантовой системой, размещённой рядом с Fugaku в Центре вычислительных наук RIKEN в Кобе (Япония). Такая связка поможет в разработке приложений нового поколения для квантово-ориентированных суперкомпьютеров.

Источник изображения: IBM

Совместная инициатива IBM и RIKEN стала частью проекта, поддерживаемого японской Организацией по развитию новых энергетических и промышленных технологий (NEDO). Целью программы является демонстрация преимуществ гибридных вычислительных платформ при выполнении сложных и ресурсоёмких задач в эпоху «после 5G».

«С точки зрения HPC, квантовые компьютеры — это системы, которые позволяют ускорить научные приложения, обычно выполняемые на суперкомпьютерах. Кроме того, квантовые платформы дают возможность решать задачи, которые не по силам традиционным вычислительным комплексам», — отмечает доктор Мицухиса Сато (Mitsuhisa Sato), руководитель подразделения RIKEN Quantum HPC Collaborative Platform. При этом Fujitsu совместно с RIKEN уже развернули в Осакском университете (Osaka University) собственный 64-кубитный квантовый компьютер с облачным доступом.

Администрация общих служб США (GSA) реализовала на аукционе НРС-систему под названием Cheyenne, которая была введена в строй в Центре суперкомпьютерных вычислений NCAR-Wyoming (NWSC) штата Вайоминг в 2016 году. Стоимость лота составила $480 085, тогда как затраты на строительство машины оцениваются как минимум в $25 млн.

Cheyenne стал одним из последних суперкомпьютеров компании Silicon Graphics International (SGI). Корпорация HPE приобрела эту фирму после того, как Cheyenne был смонтирован, но до фактического запуска системы в эксплуатацию. На момент начала работы производительность комплекса составляла 5,34 Пфлопс, что соответствовало 20 месту в актуальном тогда списке ТОР500.

Cheyenne представляет собой кластер SGI ICE XA с 4032 узлами, каждый из которых содержит два процессора Intel Xeon E5-2697v4 Broadwell (18C/36; 2,3 ГГц). Таким образом, суммарное количество ядер достигает 145 152. Применяется оперативная память DDR4-2400 ECC общей ёмкостью 313 Тбайт (4890 модулей на 64 Гбайт). В состав машины изначально входило хранилище данных вместимостью 40 Пбайт. Энергопотребление — приблизительно 1,7 МВт. Задействована система жидкостного охлаждения.

Источник изображения: GSA

Две стойки управления с воздушным охлаждением состоят из 26 серверов типоразмера 1U (20 со 128 Гбайт ОЗУ и ещё 6 с 256 Гбайт ОЗУ), 10 коммутаторов и двух блоков питания. Суперкомпьютер эксплуатировался с 12 января 2017 года по 31 декабря 2023-го, решая задачи в области изменений климата и в других сферах, связанных с науками о Земле. Cheyenne превзошёл свой запланированный срок службы: в заявлении NWSC говорилось, что он будет эксплуатироваться до 2021 года. Однако к концу 2023-го количество сбоев и проблем стало слишком большим.

В описании лота говорится, что «примерно 1 % узлов столкнулись с отказами за последние шесть месяцев», в основном из-за модулей памяти. Кроме того, система испытывает ограничения по техническому обслуживанию из-за неисправных быстроразъёмных соединений, вызывающих протечки воды. Таким образом, «учитывая затраты и время простоя, связанные с устранением проблем», дальнейшее использование комплекса признано нецелесообразным, в связи с чем он пущен с молотка.

Вместе с тем, как отмечает Tom's Hardware, новый владелец суперкомпьютера может реализовать его основные компоненты на вторичном рынке. Например, стоимость чипов Xeon E5-2697 v4 на eBay составляет около $50, а модулей DDR4-2400 ECC ёмкостью 64 Гбайт — примерно $65. То есть, по самым скромным подсчётам, только эти компоненты могут принести новому владельцу суперкомпьютера приблизительно $700 тыс. без учёта затрат на демонтаж и вывоз машины массой 43 т, а также на тестирование компонентов. Впрочем, массовый выброс на рынок CPU и RAM в таких объёмах приведёт к снижению цен.

Компания HPE сообщила о создании нового суперкомпьютера под названием Helios для Академического компьютерного центра Cyfronet Научно-технического университета AGH в Кракове (Польша). Вычислительный комплекс будет использоваться для решения ресурсоёмких задач, связанных с ИИ.

На сегодняшний день Helios — самая высокопроизводительная система в Польше. Она обеспечивает теоретическую пиковую производительность на уровне 35 Пфлопс, что более чем в четыре раза превосходит показатель предыдущего флагманского суперкомпьютера Cyfronet. Пиковое быстродействие на ИИ-операциях достигает 1,8 Эфлопс.

В основу Helios положены узлы HPE Cray EX. Комплекс состоит из трёх сегментов. Один из них предназначен для традиционных вычислений, еще один — для рабочих нагрузок, связанных с обработкой больших данных. Третий сегмент оптимизирован для ИИ-задач: он использует суперчипы NVIDIA. Суперкомпьютер планируется применять при реализации проектов в области химии, медицины, создания передовых материалов, астрономии и защиты окружающей среды.

Раздел общего назначения использует процессоры AMD EPYC поколения Genoa. Общее количество вычислительных ядер Zen 4 составляет 75 264, объём оперативной памяти DDR5 — 200 Тбайт. Сегмент для работы с большими данными основан на платформе HPE Cray Supercomputing XD665 с чипами EPYC Genoa, памятью DDR5-4800, быстрыми накопителями NVMe и ускорителями NVIDIA H100, суммарное количество которых равно 24.

Источник изображения: HPE

Наконец, ИИ-раздел объединяет 440 суперчипов NVIDIA GH200 Grace Hopper для компьютерного моделирования с интенсивным использованием графики, поддержки приложений на основе генеративного ИИ и пр. Все компоненты вычислительного комплекса связаны друг с другом посредством 200G-интерконнекта HPE Slingshot. Комплекс Helios оснащён Lustre-хранилищем общей вместимостью 17,5 Пбайт на базе HPE Cray ClusterStor E1000.