Китайская ИИ-индустрия постепенно переходит на восстановленные или подержанные ИИ-ускорители NVIDIA A100 и H100 после того, как очередные экспортные ограничения на NVIDIA H20 заставили компании искать альтернативы этому продукту. Искусственно ослабленный ускоритель H20 должен был сохранить присутствие NVIDIA на китайском рынке, но чип фактически «оказался на обочине» даже после того, как на его продажи вновь дали зелёный свет после временного запрета — китайские регуляторы поставили под сомнение его безопасность, сообщает Tom’s Hardware со ссылкой на Digitimes.

Всё это привело к стремительному росту спроса на старые модели A100 и H100, китайские компании проводят некую «реконфигурацию» таких ускорителей для использования в недорогих, но высокопроизводительных системах инференса. Последний требует значительно меньше ресурсов, чем обучение ИИ-моделей, рабочие нагрузки могут эффективно выполняться на относительно слабом оборудовании.

Именно поэтому даже A100 с 80 Гбайт HBM2e (2 Тбайт/с), представленный ещё в 2020 году, в некоторых случаях остаётся вполне востребованным. Хотя архитектура Ampere уступает Hopper по пиковой производительности, она всё ещё эффективна для инференса благодаря относительно большому объёму памяти и развитой экосистеме ПО CUDA. Для чат-ботов и рекомендательных систем экономически эффективно использовать системы без самых современных чипов.

Представленные в 2022 году H100 значительно производительнее A100 в задачах, связанных с обучением. В то же время H20 изначально был оптимизирован для менее ресурсоёмкого инференса, но его возможности урезали так сильно, что производительность в сравнении с H100 у этой модели ниже в 3–7 раз, а в задачах, связанных с вычислениями FP64, он медленнее более чем в 30 раз. Другими словами, даже A100 всё ещё могут быть привлекательнее для китайских покупателей, чем новые H20.

Источник изображения: NVIDIA

Поскольку пока никому не удалось создать что-то сопоставимое с программной экосистемой NVIDIA CUDA, старые GPU вполне востребованы. Тем более что оборудование для инференса менее требовательно во всех отношениях, а китайские ЦОД, по-видимому, не испытывают проблем с энергий и готовы платит за восстановленную устаревшую электронику, даже с пониженной надёжностью.

В результате NVIDIA оказалась в странном положении. Компания в своё время списала $5,5 млрд из-за нераспроданных запасов H20 — когда в США решили полностью запретить их поставки в Китай. После снятия запрета компания резко нарастила выпуск H20, но теперь столкнулась уже с нежеланием властей КНР видеть эти чипы в стране. Тем не менее, её ускорители по-прежнему являются одним из главных катализаторов бума ИИ в Китае. Другими словами, чипы компании по-прежнему доминируют на рынке Поднебесной, но активность на теневых рынках может снизить выгоду от бизнеса с Китаем. Впрочем, уже появилась информация о разработке нового ускорителя на основе современной архитектуры Blackwell — хотя и тоже ослабленного.

Meta✴ Platforms решила обновить свои компетенции в сфере ИИ, наняв ведущих отраслевых игроков — Ната Фридмана (Nat Friedman) и Дэниэла Гросса (Daniel Gross). Также компания намерена выкупить их венчурный фонд NFDG, сообщает The Information.

Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg) сначала пытался купить ИИ-стартап Safe Superintelligence (SSI) бывшего «главным учёным» OpenAI Ильи Суцкевера (Ilya Sutskever). После отказа Цукерберг попросту собрался нанять генерального директора SSI — Гросса. Ранее тот руководил ИИ-разработками в Apple и был партнёром Y Combinator. Фридман был главой GitHub и советником Midjourney. Гросс и Фридман были соучредителями инвестиционного фонда NFDG.

NFDG имеет доли в в известных ИИ-компаниях, включая SSI, Perplexity и Character.ai. Ранее компания инвестировала в Weights & Biases, которую приобрела CoreWeave. NFDG занимается не только финансированием компаний, но и предлагает программу грантов, в рамках которой стартапам предоставляется финансирование на $250 тыс., а также $250 тыс. в виде облачных кредитов Microsoft Azure.

В период дефицита ИИ-ускорителей NFDG построил собственный суперкомпьютер. Кластер Andromeda изначально включал 2512 ускорителей NVIDIA H100. С тех пор он вырос до 3 200 H100 в 400 узлах и ещё 432 H100 в 54 узлах, связанных 400G-интерконнектом InfiniBand, а также 768 A100 с 200G InfiniBand. Теперь Andromeda могут арендовать и компании, которые не относятся к NFDG, за $2,4–$3 за ускоритель в час. Сейчас можно арендовать до 2 тыс. H100 и получить доступ к ним в течение нескольких часов.

Источник изображения: Amina Atar/unspalsh.com

Помимо возможного найма Гросса и Фридмана, Meta✴ ведёт переговоры, конечной целью которых является выкуп значительной части активов NFDG и вывод из него партнёров за сумму более $1 млрд. При этом сделка не даст Meta✴ контроля над фондом или информации о бизнесе. Кому достанется Andromeda, не уточняется.

Если сделка будет завершена, она войдёт в число более масштабных реформ в Meta✴, связанных с ИИ. Цукерберг планирует сформировать новую лабораторию по разработке «суперинтеллекта» и пересмотреть стратегию выкупа продуктов. В этом месяце Meta✴ уже подтвердила, что намерена потратить порядка $14 млрд на долю в Scale AI, специализирующейся на разметке данных для обучения ИИ.

AWS объявила об очередном снижении тарифов на GPU-инстансы, которое, по словам компании, стало регулярной практикой благодаря активной работе над снижением расходов. Впрочем, в период острого дефицита вычислительных мощностей в последние год-два, когда использование ускорителей даже для внутренних нужд было резко ограничено, компания наверняка заработала достаточно, чтобы неоднократно окупить закупку и обслуживание соответствующего «железа».

На прошлой неделе была снижена до 45 % стоимость использования инстансов EC2 на базе ускорителей NVIDIA, включая семейства P4 (P4d и P4de на базе A100) и P5 (P5 и P5en на базе H100 и H200 соответственно). Снижение стоимости тарифов On-Demand и Savings Plan распространяется на все регионы, где доступны эти инстансы. На On-Demand — с 1 июня, на Savings Plan — после 4 июня.

Savings Plans предлагает гибкую модель ценообразования с низкими ценами на использование вычислений в обмен на обязательство по постоянному объёму использования (измеряется в $/час) в течение 1 года или 3 лет. AWS предлагает два типа Savings Plans:

• EC2 Instance Savings Plans предлагает самые низкие цены в обмен на обязательство по использованию отдельных семейств инстансов в регионе (например, использование P5 в регионе Северная Вирджиния).
• Compute Savings Plans обеспечивает максимальную гибкость и позволяет сократить расходы клиента независимо от семейства инстансов, размера, зон доступности и регионов.

Источник изображения: AWS

Чтобы обеспечить повышенную доступность по сниженным ценам, AWS предоставляет масштабируемую ёмкость в рамках тарифа On-Demand для:

• инстансов P4d в Азиатско-Тихоокеанском регионе (Сеул), Азиатско-Тихоокеанскои регионе (Сидней), Канаде (Центральная часть) и Европе (Лондон).
• инстансов P4de в регионе Восток США (Северная Вирджиния).
• инстансов P5 в Азиатско-Тихоокеанском регионне (Мумбаи), Азиатско-Тихоокеанском регионе (Токио), Азиатско-Тихоокеанском регионе (Джакарта) и Южной Америке (Сан-Паулу).
• инстансов P5en в Азиатско-Тихоокеанском регионе (Мумбаи), Азиатско-Тихоокеанском регионе (Токио) и Азиатско-Тихоокеанском регионе (Джакарта).

Также теперь AWS предлагает инстансы Amazon EC2 P6-B200 в рамках тарифа Savings Plan для поддержки крупномасштабных развёртываний, которые стали доступны 15 мая 2025 года при запуске только через EC2 Capacity Blocks для машинного обучения. Инстансы EC2 P6-B200 на базе ускорителей NVIDIA Blackwell обеспечивают обработку широкого спектра рабочих нагрузок, но особенно хорошо подходят для крупномасштабного распределённого обучения и ИИ-инференса, отметила AWS.

Премьер-министр Индии Нарендра Моди, по сообщению The Register, объявил о вводе в эксплуатацию трёх новых высокопроизводительных вычислительных комплексов PARAM Rudra. Запуск этих суперкомпьютеров, как отмечается, является «символом экономической, социальной и промышленной политики» страны.

Вдаваться в подробности о технических характеристиках машин Моди во время презентации не стал. Однако некоторую информацию раскрыли организации, которые займутся непосредственной эксплуатацией этих НРС-систем.

Один из суперкомпьютеров располагается в Национальном центре радиоастрофизики Индии (NCRA). Данная машина оснащена «несколькими тысячами процессоров Intel» и 90 ускорителями NVIDIA A100, 35 Тбайт памяти и хранилищем вместимостью 2 Пбайт. Ещё один НРС-комплекс смонтирован в Центре фундаментальных наук имени С. Н. Бозе (SNBNCBS): известно, что он обладает быстродействием 838 Тфлопс.

Оператором третьей системы является Межуниверситетский центр ускоренных вычислений (IUAC): этот суперкомпьютер с производительностью на уровне 3 Пфлопс использует 24-ядерные чипы Intel Xeon Cascade Lake-SP. Ёмкость хранилища составляет 4 Пбайт. Упомянут интерконнект с пропускной способностью 240 Гбит/с.

The Register отмечает, что указанные характеристики в целом соответствуют описанию суперкомпьютеров Rudra первого поколения. Согласно имеющейся документации, такие машины используют:

• Материнскую плату половинной ширины для серверов формата 1U или 2U — до 64 серверов в стойке суммарной мощностью 40 кВт;
• Два процессора Intel Xeon Cascade Lake-SP;
• Два неназванных GPU-ускорителя;
• Два NVMe SSD стандарта U.2;
• Два порта 10GbE и дополнительный сетевой адаптер;
• Интерконнект Trinetra — шесть полнодуплексных интерфейсов со скоростью 100 Гбит/с;
• Технологию прямого жидкостного охлаждения собственной разработки.

Ожидается, что машины Rudra второго поколения получат поддержку процессоров Xeon Sapphire Rapids и четырёх GPU-ускорителей. Суперкомпьютеры третьего поколения будут использовать 96-ядерные Arm-процессоры AUM, разработанные индийским Центром развития передовых вычислений: эти изделия будут изготавливаться по 5-нм технологии TSMC.

Источник изображения: pixabay.com

Между тем компания Eviden (дочерняя структура Atos) сообщила о поставках в Индию двух новых суперкомпьютеров. Один из них установлен в Индийском институте тропической метеорологии (IITM) в Пуне, второй — в Национальном центре среднесрочного прогнозирования погоды (NCMRWF) в Нойде. Эти системы, построенные на платформе BullSequana XH2000, предназначены для исследования погоды и климата. В создании комплексов приняли участие AMD, NVIDIA и DDN.

Система IITM, получившая название ARKA, обладает быстродействием 11,77 Пфлопс: 3021 узел с AMD EPYC 7643 (Milan), 26 узлов с NVIDIA A100, NVIDIA Quantum InfiniBand и хранилище на 33 Пбайт (ранее говорилось о 3 Пбайт SSD + 29 Пбайт HDD). В свою очередь, суперкомпьютер NCMRWF под названием Arunika обладает производительностью 8,24 Пфлопс: 2115 узлов с AMD EPYC 7643 (Milan), NVIDIA Quantum InfiniBand и хранилище DDN EXAScaler ES400NVX2 (2 Пбайт SSD + 22 Пбайт HDD). Кроме того, эта система включает выделенный блок для приложений ИИ и машинного обучения с быстродействием 1,9 Пфлопс (точность не указана), состоящий из 18 узлов с NVIDIA A100.

Швейцарская высшая техническая школа Цюриха (ETH Zurich) провела церемонию официального запуска суперкомпьютера Alps в Швейцарском национальном суперкомпьютерном центре (CSCS) в Лугано. Система, построенная HPE, уже заняла шестую строчку в последнем рейтинге TOP500 и имеет устоявшеюся FP64-производительность 270 Пфлопс (теоретический пик — 354 Пфлопс). К ноябрю будут введены в строй остальные модули машины, и её максимальная производительность составит порядка 500 Пфлопс.

Источник изображений: CSCS

В июньском рейтинге TOP500 участвовал раздел из 2688 узлов HPE Cray EX254n с «фантастической четвёркой» NVIDIA Quad GH200. Если точнее, это всё же «старый» вариант ускорителя с H100 (96 Гбайт HBM3), 72-ядерным Arm-процессором Grace и 128 Гбайт LPDDR5x — суммарно 10 752 Grace Hopper. Данный раздел потребляет 5,2 МВт и в Green500 находится на 14 месте. Узлы, конечно же, используют СЖО.

Это основной, но не единственный раздел суперкомпьютера. Ещё в 2020 году HPE развернула 1024 двухпроцессорных узла с 64-ядерными AMD EPYC 7742 (Rome) и 256/512 Гбайт RAM. Его производительность составляет 4,7 Пфлопс. Кроме того, в состав Alps входят 144 узла с одним 64-ядерным AMD EPYC, 128 Гбайт RAM и четырьмя NVIDIA A100 (80 или 96 Гбайт HBM2e).

Наконец, машина получит 24 узла с одним 64-ядерным AMD EPYC, 128 Гбайт RAM и четырьмя AMD Instinct MI250X (128 Гбайт HBM2e) и 128 узлов с четырьмя гибридными ускорителями AMD Instinct MI300A. Большая часть узлов будет объединена интерконнектом HPE Slingshot-11: 200G-подключение на узел или ускоритель. Более точную конфигурацию системы раскроют в ноябре.

Lustre-хранилище для будущей машины обновили ещё в прошлом году. Основной СХД является Cray ClusterStor E1000 с подключением Slingshot-11. Так, было добавлено 100 Пбайт полезной HDD-ёмкости (8480 × 16 Тбайт) с пропускной способностью 1 Тбайт/с (300 тыс. IOPS на запись, 1,5 млн IOPS на чтение) и 5 Пбайт SSD, а также резервные ёмкости. За архивное хранение отвечают две ленточные библиотеки объёмом 130 Пбайт каждая.

Особенностью системы является её геораспределённость (фактически узлы размещены в четырёх местах) и облачная модель использования. Так, метеослужба страны MeteoSwiss получила в своё распоряжение выделенный виртуальный кластер, что уже позволило перейти на использование метеомодели более высокого разрешения, которая лучше отражает сложный рельеф Швейцарии. Кроме того, для подстраховки часть узлов Alps размещена на территории Федеральной политехнической школы Лозанны (EPFL).

Alps приходит на смену суперкомпьютеру Piz Daint (Cray XC50/40, 21,2 Пфлопс), о завершении жизненного цикла которого было объявлено в конце июля 2024 года. В CSCS пока останутся машины Arolla + Tsa (для нужд MeteoSwiss) и Blue Brain 5 (решает задачи реконструкции и симуляции мозга). Alps же помимо традиционных HPC-нагрузок, будет использоваться для разработки ИИ-решений.

Молодая компания GPUnet, занимающаяся технологиями облачных вычислений, сообщила о проведении раунда финансирования Series A, в ходе которого привлечено $5,25 млн. В число инвесторов вошли Momentum6, Spicy Capital, Exnetwork, Blackdragon, Zephyrus Capital, Aza Ventures, F7 Foundation, Halvings Capital и Bigger than Race.

Стартап GPUnet создаёт платформу децентрализованных облачных вычислений на базе GPU. Отмечается, что в свете стремительного развития технологий ИИ ускорители на базе GPU превратились в дефицитный ресурс. Вместе с тем в мировом масштабе четыре крупнейших поставщика облачных услуг — Amazon, Google, Microsoft и Oracle — контролируют 80 % соответствующих мощностей. В результате компании и исследовательские организации вынуждены либо подписываться на сервисы по значительной цене, либо закупать собственное оборудование. Но во втором случае требуются навыки управления ЦОД, а поставки ускорителей занимают много времени.

GPUnet рассчитывает решить перечисленные проблемы путём объединения в единую сеть ресурсов независимых операторов дата-центров, которые специализируются на «вычислениях для проектов Web3», в частности, для майнинга. Отмечается, что такие операторы зачастую располагают ценными вычислительными ресурсами в небольших кластерах. GPUnet планирует использовать архитектуру распределённых вычислений, чтобы объединить кластеры в единую экосистему, создав удобную облачную среду для разработчиков и исследователей.

Источник изображения: GPUnet

На веб-сайте GPUnet говорится, что посредством новой платформы клиенты получают доступ к ускорителям NVIDIA. В частности, стоимость аренды H100 составляет $5/час, A100 — $1,5/час, А10 — $1/час. К 2030 году GPUnet рассчитывает объединить в своей экосистеме до 1 млн GPU.

Компания HP, по сообщению ресурса Tom's Hardware, готовит к выпуску новые рабочие станции серии Z, рассчитанные на приложения ИИ. В оснащение этих компьютеров войдут ускорители NVIDIA A800, которые изначально создавались для Китая в качестве «урезанной» версии А100 (40 Гбайт).

Предполагалось, что операторы дата-центров в КНР смогут закупать решения A800, которые проектировались специально с учётом санкционных ограничений со стороны США. Стоимость этих ускорителей, по имеющимся данным, на начальном этапе составляла $14,5 тыс. Однако в связи с введением новых экспортных ограничений США на поставку в Китай современных технологий отгрузки A800 в Поднебесную стали невозможны. Вместо них NVIDIA подготовила ускорители H20, L20 и L2.

А выпущенные A800 пришлось перераспределять в другие регионы. Однако из-за того, что у A800 пропускная способность интерконнекта NVLink в угоду санкциям снижена до 400 Гбайт/с против 600 Гбайт/с у А100, «урезанные» ускорители оказались не слишком популярны среди заказчиков. В такой ситуации установка A800 в рабочие станции НР поможет NVIDIA реализовать имеющиеся запасы продукции.

Источник изображения: NVIDIA

Характеристики систем НР серии Z пока не раскрываются. Высказываются предположения, что в их основу лягут либо процессоры Intel Xeon Emerald Rapids (или, возможно, Xeon Sapphire Rapids), либо чипы AMD Ryzen Threadripper Pro 7000 WX. Сама NVIDIA ещё в ноябре 2023 года фактически анонсировала A800 для западных рынков, заявив, что это «идеальная платформа для рабочих станций для ИИ, анализа данных и высокопроизводительных вычислений». В числе партнёров NVIDIA, которые занимаются продвижением A800, значатся PNY, Colfax International, ASK и Elsa.

В связи с введением новых экспортных ограничений США на поставку в Китай современых технологий компания NVIDIA начала перераспределять в другие регионы поставки ускорителей A800, изначально созданных для Поднебесной взамен NVIDIA А100 (40 Гбайт) с учётом предыдущих ограничений по производительности и пропускной способности интерконнекта, установленных в октябре 2022 года.

Как сообщает ресурс CRN, на прошлой неделе американский производитель электроники PNY Technologies и системный интегратор Colfax International начали продвигать на рынке ускоритель NVIDIA A800 Active PCIe 40GB, который чип-мейкер охарактеризовал на своём сайте как «идеальную платформу для рабочих станций для ИИ, анализа данных и высокопроизводительных вычислений».

Источник изображения: Acro

Представитель PNY сообщил CRN, что компания с прошлого понедельника начала продажи нового ускорителя через партнёров в Северной Америке, Латинской Америке, Европе, Африке и Индии. Исключение составляют подсанкционные государства: Китай, Россия и большинство стран Ближнего Востока. В числе партнёров NVIDIA, которые также занимаются продвижением NVIDIA A800 Active PCIe 40GB, есть японские компании ASK Corp. и Elsa, а также индийская Acro.

Источник изображения: NVIDIA

Введение ограничений власти США объясняют намерением помешать Китаю получить доступ к новейшим технологиям для укрепления своих вооружённых сил. Ограничения коснулись и недавно выпущенного ускорителя NVIDIA L40S, который в ряде задач является неплохой альтернативой A100, а также чипов Intel и AMD. Ранее газета The Wall Street Journal сообщила, что из-за санкций NVIDIA пришлось отменить заказы на поставку ускорителей китайским фирмам в следующем году на сумму более $5 млрд.

Источник: NVIDIA

Следует уточнить, что NVIDIA A800 40 GB Active представляет собой двухслотовую PCIe-карту с активным охлаждением, но ускоритель A800 также предлагался в форм-факторе SXM. Ускоритель имеет 40 Гбайт памяти HBM2 с ПСП на уровне 1,5 Тбайт/с, а также поддерживает объединение двух карт посредством мостика NVLink, пропускная способность которого в угоду санкциям была урезана с 600 до 400 Гбайт/с. TDP составляет 240 Вт.

Провайдер облачных и периферийных сервисов Gcore, по сообщению ресурса Datacenter Dynamics, запустил вычислительный кластер для решения задач в области генеративного ИИ. Площадка, расположенная в Люксембурге, использует ускорители NVIDIA.

Ранее Gcore уже развернула в Люксембурге ИИ-платформу на базе Graphcore IPU (Intelligence Processing Unit). Кроме того, компания оперирует такими системами в Амстердаме (Нидерланды) и Уэльсе (Великобритания). Новый кластер позволит клиентам ускорить решение задач в сферах генеративного ИИ и машинного обучения.

Запущенная в Люксембурге площадка объединяет 20 серверов с ускорителями NVIDIA A100. До конца текущего года будут добавлены 128 узлов на базе NVIDIA H100 и ещё 25 серверов с изделиями A100. О текущей и планируемой производительности кластера данных пока нет. Отмечается лишь, что заказчики смогут разворачивать на базе платформы крупномасштабные ИИ-модели.

Источник изображения: NVIDIA

На сегодняшний день Gcore имеет точки присутствия в более чем в 140 регионах на шести континентах, а также более чем 20 облачных локаций. Компания была основана в 2014 году, а услуги CDN и хостинга начала предоставлять в 2016 году.

Компания Hewlett Packard Enterprise (HPE) объявила о вводе в эксплуатацию нового ИИ-суперкомпьютера под названием Austral, разработанного в интересах Регионального центра информатики и цифровых приложений Нормандии (CRIANN) во Франции.

В основу вычислительного комплекса положена платформа Cray XD2000. Задействованы 11 двухпроцессорных узлов на базе AMD EPYC 7543 Milan (32 ядра на сокет; 2,8 ГГц; 512 Гбайт оперативной памяти DDR4-3200). Каждый из этих узлов использует восемь ускорителей NVIDIA A100 с 80 Гбайт памяти. Кроме того, в состав суперкомпьютера входят 124 двухпроцессорных узла с чипами AMD EPYC 9654 Genoa (96 ядер на сокет; 2,4 ГГц; 768 Гбайт оперативной памяти DDR5-4800). Есть и один специализированный узел с процессором AMD EPYC 7313P Rome (16 ядер; 3,0 ГГц; 96 Гбайт оперативной памяти DDR4-3200).

Плюс к этому установлены пять двухсокетных узлов визуализации на основе AMD EPYC 9654 — каждый с двумя ускорителями NVIDIA L40 с 48 Гбайт памяти и 768 Гбайт ОЗУ DDR5-4800. Наконец, предусмотрен один узел HPE Superdome Flex 280 с восемью чипами Intel Xeon 8376H (28 ядер; 2,6 ГГц) и 6 Тбайт оперативной памяти DDR4-3200. Применяется 200G-интерконнект HPE Slingshot. Ёмкость хранилища достигает 2 Пбайт. Программная платформа основана на решениях Red Hat.

Источник изображения: HPE

Заявленная пиковая FP64-производительность составляет 966 Тфлопс для CPU-части DP и 1034 Тфлопс — для GPU-блока. Применять суперкомпьютер планируется для проведения моделирования и анализа в таких областях, как изменения климата, биотехнологии, здравоохранение и материаловедение.