Технологии искусственного интеллекта (ИИ) сегодня бурно развиваются и требуют всё более серьёзных вычислительных мощностей. Но наряду с наращиванием этих мощностей растут требования и к сетевой подсистеме, поэтому крупные компании и исследовательские организации ищут всё новые способы оптимизации инфраструктуры.

Компания Meta✴ в сотрудничестве с Массачусетским технологическим институтом (MIT) и рядом прочих исследовательских организаций опубликовала данные любопытного эксперимента, в котором ИИ-кластер мог менять топологию своего интерконнекта с помощью механической «роборуки».

Система получила название TopoOpt, поскольку вычислительные узлы в ней использовали полностью оптическую сеть с оптической же патч-панелью. Эта сеть объединяла 12 вычислительных узлов ASUS ESC4000A-E10, каждый из которых был оснащён ускорителем NVIDIA A100, сетевыми адаптерами HPE и Mellanox ConnectX-5 (100 Гбит/с) с оптическими трансиверами.

Источник здесь и далее: USENIX

Наиболее интересное устройство в эксперименте — оптическая патч-панель Telescent, оснащённая механическим манипулятором, способным производить перекоммутацию на лету. Эта «роборука» работала под управлением специализированного ПО, целью которого ставилось нахождение оптимальной сетевой топологии и сегментации сети применительно к различным задачам машинного обучения.

Система с перекоммутируемой оптической сетью не требует энергоёмких высокоскоростных коммутаторов и обеспечивает ряд других преимуществ

Такая роботизированная патч-панель не столь расторопна, как оптические коммутаторы Google с микрозеркальной механикой, но стоит впятеро дешевле и имеет больше портов. Опубликованные экспериментальные данные уверенно свидетельствуют о том, что топология «толстого дерева» (fat tree), использующая несколько слоёв коммутаторов, не оптимальна и даже избыточна для ряда нейросетевых задач.

К тому же перекоммутируемая оптическая сеть без традиционных высокоскоростных коммутаторов требует меньше оборудования, а значит, может быть не только быстрее сети fat tree в ряде ИИ-задач, но и существенно дешевле в развёртывании и поддержании в рабочем состоянии — как минимум за счёт отсутствия затрат на питание множества коммутаторов.

Компания Google обнародовала новую информацию о своей облачной суперкомпьютерной платформе Cloud TPU v4, предназначенной для решения задач ИИ и машинного обучения с высокой эффективностью. Система может использоваться в том числе для работы с крупномасштабными языковыми моделями (LLM).

Один кластер Cloud TPU Pod содержит 4096 чипов TPUv4, соединённых между собой через оптические коммутаторы (OCS). По словам Google, решение OCS быстрее, дешевле и потребляют меньше энергии по сравнению с InfiniBand. Google также утверждает, что в составе её платформы на OCS приходится менее 5 % от общей стоимости. Причём данная технология даёт возможность динамически менять топологию для улучшения масштабируемости, доступности, безопасности и производительности.

Отмечается, что платформа Cloud TPU v4 в 1,2–1,7 раза производительнее и расходует в 1,3–1,9 раза меньше энергии, чем платформы на базе NVIDIA A100 в системах аналогичного размера. Правда, пока компания не сравнивала TPU v4 с более новыми ускорителями NVIDIA H100 из-за их ограниченной доступности и 4-нм архитектуры (по сравнению с 7-нм у TPU v4).

Изображение: Google

Благодаря ключевым инновациям в области интерконнекта и специализированных ускорителей (DSA, Domain Specific Accelerator) платформа Google Cloud TPU v4 обеспечивает почти 10-кратный прирост в масштабировании производительности по сравнению с TPU v3. Это также позволяет повысить энергоэффективность примерно в 2–3 раза по сравнению с современными DSA ML и сократить углеродный след примерно в 20 раз по сравнению с обычными дата-центрами.

Эксперты Uptime Institute, по сообщению NetworkWorld, предупреждают о возможной опасности использования литий-ионных батарей в ЦОД. По мнению экспертов, такие накопители энергии повышают риск возгорания.

В течение последнего времени сразу несколько крупных дата-центров пережили масштабные пожары. Так, в марте 2021 года огонь уничтожил ЦОД французской компании OVHcloud в Страсбурге. Возгорание также произошло на площадке иранской Telecommunication Infrastructure Company (TIC). Кроме того, пожар привёл к самому масштабному в мире сбою ЦОД Kakao: этот инцидент был вызван воспламенением аккумуляторов. Возгорание батарей спровоцировало проблемы в дата-центре Cyxtera и в ЦОД Maxnod.

Изображение: SK On

Как отмечает консалтинговая фирма Frost & Sullivan, в настоящее время Li-Ion аккумуляторы широко используются в источниках бесперебойного питания. Ожидается, что к 2025 году на них будет приходиться 38,5 % рынка батарей для ЦОД против 15 % в 2020-м. Такие накопители энергии обладают рядом преимуществ по сравнению со свинцово-кислотными батареями — они компактнее, проще в обслуживании и имеют более продолжительный срок эксплуатации. Обратной стороной медали является повышенная вероятность воспламенения.

Источник: Uptime Institute

По оценкам Uptime Institute, примерно 7 % сбоев в ЦОД происходит в связи с пожарами. Причём Li-Ion аккумуляторы крайне плохо поддаются тушению традиционными средствами. Они горят интенсивнее, дольше и при более высокой температуре, нежели свинцово-кислотные изделия. Поэтому такие элементы в случае возгорания могут нанести ЦОД колоссальный ущерб.

Отмечается, что даже если оборудование в дата-центре не пострадает непосредственно от огня, дым и продукты горения, попавшие в серверы, в перспективе могут спровоцировать преждевременные отказы. Поэтому, считают специалисты, операторам ЦОД следует сопоставлять выигрыш в энергоэффективности от внедрения литий-ионных батарей с рисками возгорания и сопутствующими убытками.

Норвежско-финская компания Nammo, специализирующаяся на производстве боеприпасов, реактивных двигателей и космического оборудования, обвинила сервис TikTok в препятствовании потенциальному расширению её мощностей в связи с нехваткой электроэнергии, поскольку новый ЦОД, назвавший китайскую компанию своим основным клиентом, использует все излишки электроэнергии в регионе. «Мы обеспокоены тем, что нашему будущему росту мешает хранение видео с кошками», — сообщил ресурсу Financial Times исполнительный директор Nammo.

Норвежский оператор ЦОД Green Mountain строит для TikTok новый кампус: к ноябрю 2023 года будут возведены три 30-МВт модуля, а к 2025 году планируется достроить ещё два таких же блока. Строительство ведётся в Хамаре, в 25 км от Рауфосса, где находится завод Nammo. Местная энергетическая компания Elvia подтвердила, что в энергосети нет свободных мощностей, они распределяются в порядке очереди и уже обещаны TikTok.

Изображение: Green Mountain

Nammo заявила, что спрос на артиллерийские снаряды сейчас в 15 с лишним раз выше, чем ранее. По её словам, Европа должна инвестировать €2 млрд в новые заводы только для того, чтобы удовлетворить спрос Евросоюза и других стран: «Мы видим необычайный спрос на нашу продукцию, которого никогда не было в нашей истории». В сложившейся ситуации это идёт в разрез с планами Норвегии стать «фантастической площадкой» для размещения дата-центров.

Местные власти сообщили, что будут способствовать реализации планов Nammo по расширению, так как обеспечение возможности развития компании — в национальных интересах. Глава Nammo указал на необходимость установления приоритетов в отношении того, какие отрасли будут иметь особый доступ к энергии. «Для Европы это серьезная проблема касательно промышленности: критически важные отрасли должны иметь доступ к энергии», — заявил он.

Эксперты прогнозируют обострение борьбы за приоритетный доступ к энергии по всей Европе. Если раньше ЦОД имели возможность пользоваться в скандинавских странах дешевым электричеством, получая выгоду от более холодного климата, позволяющего снизить затраты на охлаждение, то в связи с переходом на экологически чистую энергию компании аккумуляторного сектора и сталелитейной промышленности тоже устремятся в северные страны. А это повлечёт за собой рост конкуренции за доступ к энергии.

По мере внедрения новых версий PCI Express растут и линейные скорости SSD. Не столь давно 3-4 Гбайт/с было рекордно высоким показателем, но разработчики уже штурмуют вершины за пределами 10 Гбайт/с. Компания Kioxia, крупный производитель флеш-памяти и устройств на её основе, объявила на конференции 2023 China Flash Market о новом поколении серверных накопителей, способных читать данные со скоростью 13,5 Гбайт/с.

Новые высокоскоростные SSD будут построены на базе технологии XL-FLASH второго поколения. Первое поколение этих чипов компания (тогда Toshiba) представила ещё в 2019 году. В основе лежат наработки по BiCS 3D в однобитовом варианте, что позволяет устройствам на базе этой памяти занимать нишу Storage Class Memory (SCM) и служить заменой ушедшей с рынка технологии Intel Optane.

Источник здесь и далее: Twitter@9550pro

Как уже сообщалось ранее, XL-FLASH второго поколения использует двухбитовый режим MLC, но в любом случае новые SSD Kioxia в полной мере раскроют потенциал PCI Express 5.0. Они не только смогут читать данные на скорости 13,5 Гбайт/с и записывать их на скорости 9,7 Гбайт/с, но и обеспечат высокую производительность на случайных операциях: до 3 млн IOPS при чтении и 1,06 млн IOPS при записи. Время отклика для операций чтения заявлено на уровне 27 мкс, против 29 мкс у XL-FLASH первого поколения.

Kioxia полагает, что PCI Express 5.0 и CXL 1.x станут стандартами для серверных флеш-платформ класса SCM надолго — господство этих интерфейсов продлится минимум до конца 2025 года, лишь в 2026 году следует ожидать появления первых решений с поддержкой PCI Express 6.0. Активный переход на более новую версию CXL ожидается в течение 2025 года. Пока неизвестно, как планирует ответить на активность Kioxia другой крупный производитель флеш-памяти, Samsung Electronics, которая также располагает высокопроизводительной разновидностью NAND под названием Z-NAND.

Японская компания NEC была одной из немногих, отстаивавших собственный уникальный путь в сфере развития вычислительных технологий со своими векторными процессорами SX-Aurora. Хотя данное направление до недавних пор активно развивалось, компания, похоже, не выдержала давления со стороны NVIDIA и AMD и объявила о прекращении разработок новых решений в серии Aurora.

Работы над усовершенствованием векторной архитектуры NEC продолжались до конца прошлого года, когда компания объявила о подготовке новых вычислительных узлов SX-Aurora TSUBASA C401-8 на базе ускорителей с 16 блоками Vector Engine 3.0 и 96 Гбайт интегрированной памяти HBM2. И хотя в августе этого года в Научном центре Университета Тохоку будет запущен новый суперкомпьютер на их основе, новых разработок в этой сфере не будет.

Вычислительный модуль SX-Aurora TSUBASA C401-8. Источник изображений здесь и далее: NEC

Как отметил Сатоши Мацуока (Satoshi Matsuoka), глава крупнейшего в Японии суперкомпьютерного центра RIKEN, где был создан суперкомпьютер Fugaku, NEC неслучайно объявила об отказе от разработки нового поколения процессоров SX-Aurora. Хотя в целях компании значилось 10-кратное повышение энергоэффективности, теперь NEC считает, что эта цель может быть достигнута с использованием стандартных коммерческих ускорителей.

Главной причиной называется появление решений AMD и NVIDIA, на голову превосходящих все наработки NEC. В частности, упоминается AMD Instinct MI300. При этом отмечено, что это решение «похоронило» бы даже новое поколение SX-Aurora, когда речь заходит о ПСП. Целью NEC был показатель 2+ Тбайт/с, в то время как новинка AMD, располагая памятью HBM3 с 8192-бит шиной, может обеспечить 6,8 Тбайт/с.

Планы NEC по развитию VE-архитектуры. Похоже, им уже не суждено сбыться

Также «естественным врагом» SX-Aurora является NVIDIA Grace Hopper с его мощной процессорной частью и развитой инфраструктурой NVLink, демонстрирующий к тому же выдающуюся энергоэффективность. Примечательно, что оба продукта от AMD и NVIDIA являются APU, то есть гибридными чипами, объединяющими ускорители и CPU собственной разработки, а также быструю память.

Финансовый кризис 2009 года ударил по разработкам NEC в области процессоростроения сильно, но ситуацию тогда спасла общая незрелость рынка GPGPU и технологии HBM. Сейчас на это надеяться нельзя, да и ситуация с точки зрения программной экосистемы в мире HPC говорит не в пользу NEC. По всей видимости, прямо на наших глазах ещё одна уникальная вычислительная архитектура становится достоянием истории.

При этом в Японии пока что сохраняется ещё одна уникальная отечественная архитектура — PEZY-SC. Arm-процессоры Fujitsu A64FX, ставшие основой Fugaku, тоже достаточно уникальны, однако их наследники в лице MONAKA переориентированы на более массовый сегмент. Таким образом, собственные массовые HPC-решения сейчас есть только у Китая, которому новейшие американские и британские ускорители достанутся в кастрированном виде.

В связи с санкционными ограничениями некоторые разновидности сложных микроэлектронных чипов запрещено экспортировать в Китайскую Народную Республику. Однако производители находят выход. В частности, компания NVIDIA анонсировала экспортный вариант ускорителя H100, не нарушающий никаких санкций. Модельный номер у такого варианта изменён на H800.

Введённые правительством США в 2022 году санкции сделали «невыездными» два наиболее продвинутых продукта NVIDIA: A100 и H100. Такие процессоры сегодня являются основой наиболее динамично развивающейся вычислительной отрасли — нейросетевой. Именно на кластерах из таких ускорителей «натаскивают» мощные нейросети вроде ChatGPT и подобных.

Ускоритель Hopper H100 в SXM-исполнении. Источник изображений здесь и далее: NVIDIA

Ещё осенью прошлого года NVIDIA анонсировала A800 — экспортный вариант A100, не попадающий под ограничения за счёт некоторого снижения пропускной способности NVLink, с 600 до 400 Гбайт/с. Сейчас пришло время архитектуры Hopper, которая запущена в массовое производство. По аналогии с флагманом Ampere модернизированный чип получил модельный номер H800. Ограничения в нём реализованы схожим образом: как известно, NVLink в H100 имеет производительность 900 Гбайт/с в базовом SXM-варианте.

H100 также существует в PCIe-варианте

Версия H800 использует примерно половину этого потенциала, что, впрочем, не делает её в Китае менее популярной: новинка уже используется китайскими облачными гигантами, такими, как Alibaba, Baidu и Tencent. Есть ли у H800 другие отличия от H100, не говорится — NVIDIA пока отказывается предоставлять такую информацию. Достоверно известно лишь то, что они полностью соответствуют всем санкционным ограничениям. Интересно, появится ли в будущем вариант H800 NVL на базе NVIDIA H100 NVL.

Проект NVIDIA Grace весьма амбициозен: компания всерьёз намерена ворваться с его помощью на рынок высокопроизводительных серверных процессоров, где всё ещё доминируют решения Intel и AMD. Об этом чипе было объявлено ещё на конференции GTC 2022, а на GTC 2023 глава компании, наконец, показал его вживую.

В рамках продолжающегося роста плотности упаковки вычислительных мощностей в современных ЦОД на первый план выдвинулась не голая производительность, а соотношение производительности к уровню энергопотребления и тепловыделения. По сочетанию этих параметров x86 далеко не оптимальна, и тут у NVIDIA есть все шансы. С анонсом Grace Superchip NVIDIA провозглашает (впрочем, уже не в первый раз) смерть «закона Мура» — пришло время оптимизации и отказа от устаревших, по мнению компании, вычислительных архитектур.

Источник изображений здесь и далее: NVIDIA

Процессор NVIDIA Grace воплощает в себе все современные тенденции, начиная с отказа от монолитного кристалла. Сборка Grace Superchip состоит из двух кристаллов, каждый из которых включает в себя 72 ядра Arm Neoverse V2 (Arm v9), поддерживающих векторные расширения SVE2 и оптимизированные для ИИ форматы BF16/INT8. Кристаллы соединены между собой шиной NVLink-C2C, обеспечивающей пропускную способность 900 Гбайт/с.

В сборку интегрированы чипы памяти LPDDR5x общим объёмом до 960 Гбайт, причём каждый кристалл имеет свою шину доступа к памяти с производительностью 500 Гбайт/с. При этом с точки зрения ПО Grace Superchip представляется единым 144-ядерным процессором с ПСП на уровне 1 Тбайт/с.

Для достижения схожих параметров в мире x86 требуется двухпроцессорная платформа AMD Genoa, куда более сложная технически и гораздо менее энергоэффективная, но при этом обладающая всеми недостатками NUMA-систем. Достаточно сравнить энергопотребление: 900 Вт против 500 у нового решения NVIDIA.

NVIDIA есть чем гордиться: при сопоставимом уровне энергопотребления Grace Superchip превосходит своих конкурентов из мира x86 в 2,3 раза при запуске микросервисов, вдвое опережает их в приложениях с интенсивным обменом данными с памятью и почти вдвое — в задачах симуляции вычислительной гидродинамики. В ряде других научно-технических задач преимущество может быть и более чем двукратным.

Это достигнуто в том числе благодаря изначальной оптимизации дизайна процессора с упором на максимальную производительность передачи данных. Внутренне Grace организован по принципу меш-сети с распределённой системой кеширования на базе специальных узлов коммутации CSN (Cache Switch Nodes). Называется эта сеть Scalable Coherency Fabric, она имеет пропускную способность 3,2 Тбайт/с, а объём кеша L3 составляет 117 Мбайт на кристалл и 234 Мбайт совокупно.

Сервер на базе NVIDIA Grace не только может потреблять меньше энергии, но и будет существенно проще конструктивно, поскольку модуль Grace Superchip содержит не только процессорные ядра и память, но также и регуляторы напряжения. От платформы на базе нового процессора требуется только PCIe 5.0 — у нового чипа есть два набора по 64 линии. Причём линии с поддержкой CXL 2.0, так что проблем с расширением доступного объёма памяти новинка испытывать не будет.

Даже компактные серверы высотой 1U смогут вместить две сборки Grace Superchip, что даст 288 ядер и почти 2 Тбайт оперативной памяти — труднодостижимый в таких габаритах показтель для более традиционных конструктивов процессоров и системных плат. Сравнительно невысокий теплопакет позволит таким решениям обходиться традиционным воздушным охлаждением.

При этом есть и вариант Grace Hopper, сочетающий в одном модуле кристалл Grace и новейший GPU H100, причём параметрами PCI Express последний ограничен не будет благодаря NVLink-C2C. NVIDIA уже начала первичные поставки Grace, а начало полномасштабного производства ожидается во второй половине года. Новыми процессорами заинтересовались крупные производители оборудования, включая ASUS, Atos, GIGABYTE, HPE, QCT, Supermicro, Wistron и ZT Systems.

Лос-Аламосская национальная лаборатория объявила, что использует NVIDIA Grace в новом суперкомпьютере Venado, который поможет учёным в исследованиях новых материалов и возобновляемых источников энергии. Ряд крупных европейских и азиатских ЦОД также рассматривает перспективы применения новых процессоров NVIDIA. В частности, одной из систем на базе Grace станет кластер Alps в Швейцарском национальном компьютерном центре.

На весенней конференции GTC 2023 компания NVIDIA представила два новых ИИ-ускорителя, ориентированных на инференес: неприличной большой H100 NVL, фактически являющийся парой обновлённых ускорителей H100 в формате PCIe-карты, и крошечный L4, идущий на смену T4.

Изображения: NVIDIA

NVIDIA H100 NVL действительно выглядит как пара H100, соединённых мостиками NVLink. Более того, с точки зрения ОС они выглядят как пара независимых ускорителей, однако ПО воспринимает их как единое целое, а обмен данными между двумя картам идёт в первую очередь по мостикам NVLink (600 Гбайт/с). Новинка создана в первую очередь для исполнения больших языковых ИИ-моделей, в том числе семейства GPT, а не для их обучения.

NVIDIA H100 NVL

Однако аппаратно это всё же не просто пара обычных H100 PCIe. По уровню заявленной производительности NVL-вариант вдвое быстрее одиночного ускорителя H100 SXM, а не PCIe — 3958 и 7916 Тфлопс в разреженных (в обычных показатели вдвое меньше) FP16- и FP8-вычислениях на тензорных ядрах соответственно, что в 2,6 раз больше, чем у H100 PCIe. Кроме того, NVL-вариант получил сразу 188 Гбайт HBM3-памяти с суммарной пропускной способностью 7,8 Тбайт/с.

NVIDIA утверждает, что форм-фактор H100 NVL позволит задействовать новинку большему числу пользователей, хотя четыре слота и TDP до 800 Вт подойдут далеко не каждой платформе. NVIDIA H100 NVL станет доступна во второй половине текущего года. А вот ещё одну новинку, NVIDIA L4 на базе Ada, в ближайшее время можно будет опробовать в облаке Google Cloud Platform, которое первым получило этот ускоритель. Кроме того, он же будет доступен в рамках платформы NVIDIA Launchpad, да и ключевые OEM-производители тоже взяли его на вооружение.

NVIDIA L4

Сама NVIDIA называет L4 поистине универсальным серверным ускорителем начального уровня. Он вчетверо производительнее NVIDIA T4 с точки зрения графики и в 2,7 раз — с точки зрения инференса. Маркетинговые упражнения компании при сравнении L4 с CPU оставим в стороне, но отметим, что новинка получила новые аппаратные ускорители (де-)кодирования видео и возможность обработки 130 AV1-потоков 720p30 для мобильных устройств. С L4 возможны различные сценарии обработки видео, включая замену фона, AR/VR, транскрипцию аудио и т.д. При этом ускорителю не требуется дополнительное питание, а сам он выполнен в виде HHHL-карты.

Компания NVIDIA в партнёрстве с Quantum Machines анонсировала DGX Quantum — первую систему, объединяющую GPU и квантовые вычисления. Решение использует новую открытую программную платформу CUDA Quantum. Утверждается, что система предоставляет революционно архитектуру для исследователей, работающими с гибридными вычислениями с низкой задержкой.

NVIDIA DGX Quantum объединяет средства ускоренных вычислений на базе Grace Hopper (Arm-процессор + ускоритель H100), модели программирования с открытым исходным кодом CUDA Quantum и передовую квантовую управляющую платформу Quantum Machines OPX+. Такая комбинация позволяет создавать ресурсоёмкие приложения, сочетающие квантовые вычисления с современными классическими вычислениями. При этом в числе прочего обеспечивается работа гибридных алгоритмов и коррекция ошибок.

Источник изображения: NVIDIA

Представленное решение предполагает соединение Grace Hopper и Quantum Machines OPX+ посредством интерфейса PCIe. Это обеспечивает задержку менее микросекунды между ускорителем и блоками квантовой обработки (QPU). Отмечается, что OPX+ — это универсальная система квантового управления. Таким образом, можно максимизировать производительность QPU и предоставить разработчикам новые возможности при использовании квантовых алгоритмов. Системы Grace Hopper и OPX+ можно масштабировать в соответствии с потребностями — от QPU с несколькими кубитами до суперкомпьютера с квантовым ускорением.

Источник изображения: NVIDIA

О намерении интегрировать CUDA Quantum в свои платформы уже заявили компании по производству квантового оборудования Anyon Systems, Atom Computing, IonQ, ORCA Computing, Oxford Quantum Circuits и QuEra, разработчики ПО Agnostiq и QMware, а также некоторые суперкомпьютерные центры.