Европейское совместное предприятие по развитию высокопроизводительных вычислений (EuroHPC JU) объявило о подписании соглашения с французским национальным агентством высокопроизводительных вычислений (GENCI) о размещении второго в Европе суперкомпьютера экзафлопсного класса.
Напомним, первым европейским HPC-комплексом с производительностью более 1 Эфлопс станет Jupiter, который расположится в Юлихском исследовательском центре (FZJ) в Германии. В создании системы участвуют NVIDIA, ParTec, Eviden и SiPearl. В состав суперкомпьютера войдут модули NVIDIA Quad GH200, а также энергоэффективные высокопроизводительные Arm-процессоры SiPearl Rhea. Машина будет развёрнута на базе модульного ЦОД. Ввод в эксплуатацию запланирован в 2024 году.
Второй в Европе экзафлопсный суперкомпьютер получил имя Alice Recoque) — в честь французского учёного, компьютерного инженера и специалиста по компьютерной архитектуре. Она работала над созданием мини-компьютеров в 1970-х годах и руководила исследованиями, связанными с ИИ.
Мини-компьютер Mitra-15, разработанный под руководством Алисы Рекок (Фото: Damien.b / Wikipedia)
Стоимость создания машины оценивается в €544 млн. Управление суперкомпьютером возьмёт на себя Французская комиссия по альтернативным источникам энергии и атомной энергии (CEA). Комплекс будет смонтирован на территории Брюйер-ле-Шатель, к юго-западу от Парижа. Для размещения и эксплуатации машины выбран французско-нидерландский консорциум Жюля Верна.
Известно, что в основу суперкомпьютера ляжет модульная энергоэффективная архитектура. По мере необходимости в состав системы могут добавляться дополнительные узлы на базе GPU или квантовых процессоров. Комплекс, в частности, будет построен на Arm-чипах SiPearl Rhea2, которые в настоящее время находятся в разработке. Не исключается также применения высокопроизводительных RISC-V процессоров EPI EPAC.
Запуск Alice Recoque предварительно намечен на 2026 год, но может затянуться до 2027–2028 гг. Система будет доступна академическим организациям, государственным структурам и промышленным предприятиям. Использовать её планируется для выполнения ресурсоёмких задач в области ИИ и НРС.
Источник:
