Европейский экзафлопсный суперкомпьютер Jupiter будет построен на базе модульного ЦОД

 

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

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».

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER. | Можете написать лучше? Мы всегда рады новым авторам.

Источник:

Постоянный URL: https://servernews.kz/1099200
Система Orphus