Корпорация Microsoft открыла доступ к инстансам ND H100 v5 в облаке Azure. Эти масштабируемые виртуальные машины предназначены для решения сложных задач, связанных с ИИ и большими языковыми моделями.

В основу ND H100 v5 положены NVIDIA H100: восемь таких ускорителей объединены посредством NVSwitch и NVLink 4.0. Возможно масштабирование до тысяч ускорителей при помощи сети на базе NVIDIA Quantum-2 InfiniBand с пропускной способностью до 400 Гбит/с в расчёте на ускоритель (до 3,2 Тбит/с на виртуальную машину). В составе ND H100 v5 применяются процессоры Intel Xeon Sapphire Rapids, обеспечивающие поддержку PCIe 5.0 и DDR5-4800.

Источник изображения: Microsoft

Отмечается, что инстансы ND H100 v5 являются одними из самых мощных вычислительных решений, которые Microsoft предлагала до сих пор. Они доступны в регионах Azure на востоке и западе США. Заказы на ND H100 v5 принимаются уже сейчас, а к началу 2024 года Microsoft обещает сделать доступными для клиентов «сотни тысяч» ускорителей NVIDIA H100.

Компания NVIDIA объявила о доступности облачного сервиса DGX Cloud, предназначенного для обучения сложных моделей для генеративного ИИ и других приложений. Инфраструктура вычислительной платформы расположена в США и Великобритании.

Сервис DGX Cloud был анонсирован в марте нынешнего года. Эта ИИ-платформа предоставляет предприятиям доступ к инфраструктуре и сопутствующему ПО для решения ресурсоёмких задач. Каждый экземпляр DGX Cloud оснащен восемью ускорителями NVIDIA. Инстансы могут объединяться в кластеры и управлять всем комплексом посредством NVIDIA Base Command Platform. Говорится, что на сегодняшний день тысячи ускорителей NVIDIA включены в состав Oracle Cloud Infrastructure (OCI).

Источник изображения: NVIDIA

Доступ к облачному ИИ-суперкомпьютеру клиенты могут получить через браузер. Стоимость инстансов DGX Cloud начинается с $36 999 в месяц. Заказчикам доступно ПО NVIDIA AI Enterprise — набор специализированных ИИ-инструментов, который упрощает разработку, внедрение и управление жизненным циклом ИИ-моделей.

Облачная платформа AWS официально объявила о доступности инстансов EC2 P5, которые предназначены для работы с большими языковыми моделями и генеративным ИИ. Благодаря масштабируемости производительность кластеров P5 может достигать 20 Эфлопс (точность вычислений не указана), что позволит решать самые сложные вычислительные задачи.

О подготовке инстансов EC2 P5 сообщалось в марте нынешнего года. В основу положены ускорители NVIDIA H100, количество которых в составе кластеров EC2 UltraClusters второго поколения может превышать 20 тыс.

Каждый инстанс P5 оснащён восемью ускорителями NVIDIA H100. Задействованы процессоры AMD EPYC Milan, а количество vCPU достигает 192. Общий объём системной памяти равен 2 Тбайт; локальное хранилище включает восемь SSD вместимостью 3,84 Тбайт каждый. Используются адаптеры AWS Elastic Fabric Adapter (EFA) второго поколения с низкой задержкой, агрегированной скоростью передачи данных 3200 Тбит/с и поддержкой NVIDIA GPUDirect RDMA.

Источник изображения: AWS

Заявленная производительность в расчёте на инстанс достигает 16 Пфлопс FP8 и 8 Пфлопс FP16. Утверждается, что при использовании EC2 P5 время тренировки моделей машинного обучения сокращается в шесть раз по сравнению с инстансами AWS предыдущего поколения. В настоящее время доступ к EC2 P5 предоставляется в регионах US East (Северная Вирджиния) и US West (Орегон).

NVIDIA сообщила, что во всех восьми ИИ-бенчмарках MLPerf Training v3.0 её ускорители H100 установили новые рекорды, причём как по отдельности, так и в составе кластеров. В частности, коммерчески доступный кластер из 3584 ускорителей H100, созданным стартапом Inflection AI и облаком CoreWeave, смог завершить обучение ИИ-модели GPT-3 менее чем за 11 минут.

Компания Inflection AI, основанная в 2022 году, использовала возможности решений NVIDIA для создания продвинутой большой языкой модели (LLM) для своего первого проекта под названием Pi. Компания планирует выступать в качестве ИИ-студии, создавая персонализированные ИИ, с которыми пользователи могли бы взаимодействовать простыми и естественными способомами. Inflection AI намерена в сотрудничестве с CoreWeave создать один из крупнейших в мире ИИ-кластеров на базе ускорителей NVIDIA.

«Сегодня наши клиенты массово создают современные генеративные ИИ и LLM благодаря тысячам ускорителей H100, объединённых быстрыми сетями InfiniBand с малой задержкой, — сообщил Брайан Вентуро (Brian Venturo), соучредитель и технический директор CoreWeave. — Наша совместная с NVIDIA заявка MLPerf наглядно демонстрирует их высокую производительность». Отдельно подчёркивается, что благодаря NVIDIA Quantum-2 InfiniBand облачный кластер CoreWeave обеспечил такую же производительность, что и локальный ИИ-суперкомпьютер NVIDIA.

Источник изображений: NVIDIA

NVIDIA отметила, что H100 показали высочайшую производительность во всех тестах MLPerf, включая LLM, рекомендательные системы, компьютерное зрение, обработка медицинских изображений и распознавание речи. «Это были единственные чипы, которые прошли все восемь тестов, продемонстрировав универсальность ИИ-платформы NVIDIA» — сообщила компания. А благодаря оптимизации всего стека NVIDIA удалось добиться в тесте LLM практически линейного роста производительности при увеличении количества ускорителей с сотен до тысяч. Отдельно компания напомнила об энергоэффективности H100.

Также сообщается, что обновлённый бенчмарк MLPerf для рекомендательных систем использует больший набор данных и более современную модель, что позволяет лучше отразить проблемы, с которыми сталкиваются провайдеры облачных услуг. NVIDIA была единственной компанией, представившей результаты расширенного теста. Также компания представила результаты MLPerf для платформ L4 и Jetson. Ну а в следующем раунде MLPerf стоит ждать появления NVIDIA Grace Hopper.

В текущем раунде результаты тестов с использованием платформы NVIDIA представили десяток компаний. Заявки поступили от крупных производителей систем, включая ASUS, Dell Technologies, GIGABYTE, Lenovo и QCT. Более 30 замеров было сделано на ускорителях H100. NVIDIA отметила прозрачность и объективность тестов, поэтому пользователи могут полностью полагаться на результаты MLPerf для принятия решения о покупке систем.

Компания ASUS анонсировала на выставке Computex 2023 сервер ESC N8-E11 в форм-факторе 7U, предназначенный для работы с генеративным ИИ и большими языковыми моделями. Новинка построена на аппаратной платформе Intel Xeon Sapphire Rapids с возможностью установки двух процессоров с показателем TDP до 350 Вт.

Система располагает 32 слотами для модулей оперативной памяти DDR5-4800/4400 суммарным объёмом до 8 Тбайт. В общей сложности доступны 10 посадочных мест для SFF-накопителей: спереди находятся восемь отсеков для устройств NVMe, сзади — два слота для изделий NVMe/SATA/SAS.

Сервер способен нести на борту до восьми ускорителей NVIDIA HGX H100. В оснащение входят двухпортовый сетевой контроллер 10GbE (Intel X710-AT2) и выделенный сетевой порт управления. Опционально может быть добавлена карта Broadcom MegaRAID 9560-16i или Broadcom MegaRAID 9540-8i. Доступны по два коннектора для твердотельных модулей M.2 PCIe 5.0 x4 и M.2 PCIe 3.0 x2. Во фронтальной части расположены четыре порта USB 3.2 Gen1, гнёзда RJ-45 для сетевых кабелей, интерфейс D-Sub.

Система ESC N8-E11 имеет габариты 885 × 447 × 306,65 мм и весит 99 кг. Питание может быть организовано по схеме 4 + 2 или 3 + 3 с блоками мощностью 3000 Вт, имеющими сертификат 80 PLUS Titanium. Сервер может использоваться в температурном диапазоне от +10 до +35 °C.

Компания NVIDIA в ходе выставки Computex 2023 представила HPC-комплексы Taipei-1 и Israel-1. Первый из названных суперкомпьютеров ориентирован на решение сложных задач в области ИИ и промышленных метавселенных, а второй будет выступать в качестве испытательного полигона для тестирования новых решений.

Основа Taipei-1 — 64 системы NVIDIA DGX H100. Это полностью оптимизированная аппаратная и программная платформа, включающая поддержку новых программных решений NVIDIA для ИИ. Конфигурация узлов включает восемь ускорителей H100, два DPU BlueField-3 и 2 Тбайт памяти.

Кроме того, в состав Taipei-1 войдут 64 системы NVIDIA OVX , которые предназначены для построения крупномасштабных цифровых двойников. Клиентам будет доступен облачный сервис DGX Cloud, а софт NVIDIA Base Command поможет в мониторинге рабочих нагрузок.

Ведущие тайваньские образовательные и научно-исследовательские институты одними из первых получат доступ к Taipei-1 для развития здравоохранения, больших языковых моделей (LLM), климатологии, робототехники, интеллектуального производства и промышленных проектов. Использовать мощности суперкомпьютера, в частности, планирует Национальный тайваньский университет.

Изображение: NVIDIA

В свою очередь, комплекс Israel-1 станет самым мощным ИИ-суперкомпьютером в Израиле. Машина объединит 256 серверов Dell PowerEdge XE9680 на основе NVIDIA HGX H100. В общей сложности будут задействованы 2560 изделий BlueField-3 DPU и 80 коммутаторов Spectrum-4. Общее пиковое быстродействие системы составит 130 Пфлопс, а производительность на ИИ-операциях — до 8 Эфлопс.

Любопытно, что на выставке также удалось обнаружить упоминание пока что не анонсированной машины Taiwania 4, о которой писали зарубежные СМИ. В частности, говорится, что система получит 44 узла со 144-ядерными Arm-чипами Grace, которые будут объединены интеконнектом NVIDIA Quantum-2 InfiniBand NDR. Созданием суперкомпьютера займётся ASUS, а расположится он в тайваньском Национальном центре высокопроизводительных вычислений (NCHC).

Компания Gigabyte и её подразделение Giga Computing в ходе выставки Computex 2023 анонсировали сервер G593-SD0, оптимизированный для машинного обучения и задач генеративного ИИ. Новинка, выполненная в форм-факторе 5U, ориентирована на крупные дата-центры.

В сервере применена материнская плата на наборе логики Intel C741. Допускается установка двух процессоров Intel Xeon Sapphire Rapids с показателем TDP до 350 Вт. Есть 32 слота для модулей оперативной памяти DDR5-4800 суммарным объёмом до 8 Тбайт. В максимальной конфигурации могут быть задействованы восемь ускорителей NVIDIA HGX H100 (SXM5).

Во фронтальной части расположены восемь отсеков для SFF-накопителей NVMe/SATA/SAS; поддерживаются массивы RAID 0/1/10/5. В общей сложности доступны 12 слотов PCIe 5.0 x16 и один слот PCIe 4.0 x16 для низкопрофильных карт расширения. В оснащение входят контроллер Aspeed AST2600, двухпортовый сетевой адаптер 10GbE (Intel X710-AT2), выделенный сетевой порт управления (спереди и сзади), два разъёма USB 3.2 Gen1 и интерфейс D-Sub.

Источник изображения: Gigabyte Technology

Габариты сервера составляют 447 × 222,25 × 945 мм. Применены система воздушного охлаждения и шесть блоков питания мощностью 3000 Вт с сертификатом 80 PLUS Titanium. Диапазон рабочих температур — от +10 до +35 °C.

Компания Supermicro анонсировала первые, по её словам, на рынке серверы на базе платформы NVIDIA HGX H100, оборудованные системой жидкостного охлаждения. Клиенты смогут выбирать между четырьмя стоечными моделями в разных форм-факторах на процессорах Intel и AMD.

В частности, представлены серверы SYS-821GE-TNHR и AS-8125GS-TNHR типоразмера 8U. В первом случае могут быть установлены два процессора Intel Xeon Sapphire Rapids с TDP до 350 Вт. Поддерживается до 8 Тбайт оперативной памяти DDR5-4800 ECC в виде 32 модулей. Вторая из этих систем рассчитана на два чипа AMD EPYC 9004 (Genoa) с TDP до 400 Вт, а объём ОЗУ стандарта DDR5-4800 ECC может достигать 6 Тбайт (24 слота).

Источник изображений: Supermicro

Названные модели допускают монтаж восьми ускорителей H100 SXM5. Во фронтальной части расположены 24 отсека для SFF-накопителей. Intel-версия может быть опционально оборудована двумя сетевыми портами 10GbE или 25GbE SFP28, а также двумя SSD формата M.2 NVMe. У сервера на платформе AMD есть только один коннектор M.2 NVMe. В обоих случаях задействованы блоки питания мощностью 3000 Вт с сертификатом 80 PLUS Titanium.

Кроме того, дебютировали серверы SYS-421GU-TNXR и SYS-521GU-TNXR в форм-факторе 4U и 5U соответственно. Они могут нести на борту два процессора Xeon Sapphire Rapids, до 8 Тбайт памяти DDR5-4800 ECC (32 слота), два модуля M.2 NVMe/SATA и четыре ускорителя HGX H100 SXM5. Первая из этих систем располагает шестью отсеками для SFF-накопителей NVMe/SATA, вторая — десятью. Предусмотрены два сетевых порта 10GbE. Мощность блоков питания стандарта 80 PLUS Titanium — 3000 Вт. Все новинки рассчитаны на работу в температурном диапазоне от +10 до +35 °C.

Компания Google Cloud представила на конференции для разработчиков Google I/O инстансы Google Compute Engine A3, специально созданные для обеспечения максимальной производительности рабочих нагрузок машинного обучения. Новинки используют современные CPU, быструю память, ускорители NVIDIA и IPU Intel.

Виртуальная машина A3 включает:

• 8 ускорителей NVIDIA H100 Hopper.
• Коммутаторы NVIDIA NVSwitch с NVLink 4.0, обеспечивающие пропускную способность 3,6 Тбайт/с между ускорителями.
• Процессоры Intel Xeon Sapphire Rapids.
• 2 Тбайт оперативной памяти DDR5-4800.
• 200-Гбит/с IPU, специализированный стек межсерверной связи GPU↔GPU и оптимизации NCCL.

Помимо того, что новые инстансы используют DPU/IPU Mount Evans, разработанные совместно с Intel, кластеры A3 также задействуют фирменные оптические коммутаторы Google Jupiter с возможность переконфигурации топологии по требованию, которые компания уже использует в кластерах с собственными ИИ-ускорителями. Всё это позволяет объединять до 26 тыс. ускорителей H100 в облачный ИИ-суперкомпьютер производительность до 26 Эфлопс (TF32).

Изображение: Google

Ключевое отличие от других облачных предложений именно в интерконнекте и масштабируемости. Например, ИИ-суперкомпьютеры в Microsoft Azure объединяют тысячи и даже десятки тысяч ускорителей с использованием InfiniBand и DPU NVIDIA. В Oracle Cloud Infrastructure (OCI), где ранее был поставлен рекорд по объединению 32 768 ускорителей, используется тот же подход. Наконец, в AWS можно объединить до 20 тыс. ускорителей благодаря EFA.

Google предложит клиентам несколько вариантов использования A3: клиенты смогут запускать ВМ самостоятельно или в качестве управляемого сервиса, где Google возьмёт на себя большую часть работы. Возможно использование A3 в Google Kubernetes Engine (GKE) или в Vertex AI. В настоящее время виртуальные машины A3 доступны только после регистрации в списке ожидания превью. Сейчас компания занята развёртыванием множественных кластеров A3 в наиболее крупных облачных регионах.

В Центре вычислительных наук Университета Цукубы (University of Tsukuba; префектура Ибараки, Япония), по сообщению HPC Wire, началась эксплуатация HPC-комплекса Pegasus, спроектированного компанией NEC. Это, судя по всему, один из последних суперкомпьютеров, который получит большой объём памяти Optane Pmem, производство которой было остановлено Intel.

Система объединяет 120 узлов NEC LX 102Bk-6 на основе одного процессора Xeon Platinum 8468 поколения Sapphire Rapids (48 ядер; 96 потоков; 2,1–3,8 ГГц; 350 Вт), работающего в тандеме со 128 Гбайт оперативной памяти DDR5-4800, дополненных 2 Тбайт памяти Optane PMem 300 (Crow Pass). Любопытно, что по умолчанию часть Optane-памяти отведена под XFS-том (fsdax), но по желанию пользователи могут выбрать и другой режим работы. Кроме того, в состав каждого из узлов входят один PCIe-ускоритель NVIDIA H100.

Источник изображения: Университет Цукубы

Также каждый узел имеет по два накопителя NVMe SSD на 3,2 Тбайт (7 Гбайт/с), а объединены они 200G-интерконнектом Quantum-2 InfiniBand. Дополняет HPC-комплекс гибридное хранилище на базе DDN ES200NV/ES7990X/SS9012, объединяющее NL-SAS HDD вместимостью 18 Тбайт (7200 об/мин) и 1,92-Тбайт NVMe SSD. Суммарная доступная ёмкость составляет приблизительно 7,1 Пбайт, а скорость обмена данными — порядка 40 Гбайт/с.

Источник изображения: Университет Цукубы

Кроме того, применены три дополнительных узла NEC LX 124Rk-2 с двумя чипами Xeon Platinum 8468, 256 Гбайт памяти DDR5, накопителем NVMe SSD и InfiniBand-подключением. Быстродействие Pegasus теоретически достигает 6,5 Пфлопс для вычислений двойной точности. Использовать мощности нового суперкомпьютера планируется в таких областях, как астрофизика, климатология, биология, здравоохранение, Big Data и ИИ. В Университете Цукубы есть ещё один необычный суперкомпьютер Cygnus, объединяющий ускорители NVIDIA Tesla и Intel FPGA.