Компания Cisco анонсировала сервер высокой плотности UCS C885A M8, предназначенный для решения задач в области ИИ, таких как обучение больших языковых моделей (LLM), тонкая настройка моделей, инференс, RAG и пр.

Источник изображения: Cisco

Устройство выполнено в форм-факторе 8U. В зависимости от модификации устанавливаются два процессора AMD EPYC 9554 поколения Genoa (64 ядра; 128 потоков; 3,1–3,75 ГГц; 360 Вт) или два чипа EPYC 9575F семейства Turin (64 ядра; 128 потоков; 3,3–5,0 ГГц; 400 Вт). Доступны 24 слота для модулей DDR5-600 суммарным объёмом 2,3 Тбайт.

В максимальной конфигурации могут быть задействованы восемь SXM-ускорителей NVIDIA H100, H200 или AMD Instinct MI300X. Каждый ускоритель дополнен сетевым адаптером NVIDIA ConnectX-7 или NVIDIA BlueField-3 SuperNIC. Кроме того, в состав сервера входит DPU BlueField-3. Слоты расширения выполнены по схеме 5 × PCIe 5.0 x16 FHHL плюс 8 × PCIe 5.0 x16 HHHL и 1 × OCP 3.0 PCIe 5.0 x8 (для карты X710-T2L 2x10G RJ45 NIC).

Источник изображения: Cisco

Новинка оборудована загрузочным SSD вместимостью 1 Тбайт (M.2 NVMe), а также 16 накопителями U.2 NVMe SSD на 1,92 Тбайт каждый. Установлены два блока питания мощностью 2700 Вт и шесть блоков на 3000 Вт с возможностью горячей замены.

Cisco также представила инфраструктурные стеки AI POD, адаптированные для конкретных вариантов использования ИИ в различных отраслях. Они объединяют вычислительные узлы, сетевые компоненты, средства хранения и управления. Стеки, как утверждается, обеспечивают хорошую масштабируемость и высокую эффективность при решении ИИ-задач.

Портал ServeTheHome рассказал подробности об архитектуре вычислительного кластера xAI Colossus, предназначенного для обучения крупных ИИ-моделей. Эта система использует 100 тыс. NVIDIA H100, а в дальнейшем количество ускорителей планируется увеличить вдвое. Это самый крупный из известных ИИ-кластеров на текущий момент. Оборудование для него поставили компании Dell и Supermicro.

Стартап xAI, курируемый Илоном Маском (Elon Musk), объявил о запуске суперкомпьютера Colossus в начале сентября нынешнего года. Утверждается, что на создание системы потребовалось всего 122 дня. Причём с момента установки первой стойки с серверами до начала обучения ИИ-моделей прошло только 19 суток. Впрочем, как отмечают эксперты, поскольку машина является «однозадачной», т.е. в отличие от традиционных суперкомпьютеров предназначенной только для работы с ИИ, ускорить строительство было не так уж сложно, хотя результат всё равно впечатляющий.

Как сообщается, в составе Colossus применены серверы на платформе NVIDIA HGX H100, оборудованные системой жидкостного охлаждения. Каждый узел Supermicro серии TNHR2-LCC типоразмера 4U содержит восемь ускорителей NVIDIA H100 и два CPU. Узел разделён на две половинки, одна с CPU и PCIe-коммутаторами и одна с HGX-платой, которые могут извлекаться независимо для простоты обслуживания. CPU, коммутаторы и ускорители охлаждаются посредством СЖО.

Источник изображения: Supermicro

Вентиляторы в шасси тоже есть. Воздух от них попадает на теплообменники на задней двери, которые уносят остаточное тепло. Холодных и горячих коридоров в ЦОД нет, воздух имеет одинаковую температуру во всём зале. В нижней части стоек располагается ещё один 4U-блок Supermicro для CDU с резервированием и поддержкой горячей заменой насосов. Каждый сервер имеет четыре блока питания с резервированием и возможностью горячей замены, которые подключены к трёхфазным PDU.

Одна стойка объединяет восемь узлов NVIDIA HGX H100, между которыми располагаются коллекторы СЖО в формате 1U. Таким образом, каждая стойка насчитывает 64 экземпляра H100. Стойки организованы в группы по восемь штук, которые образуют малые кластеры из 512 ускорителей H100. Они в свою очередь объединены в т.н. «острова» по 25 тыс. ускорителей, каждому из которых полагается собственный машинный зал. Общее количество стоек в составе Colossus превышает 1500.

Помимо узлов с ускорителями также есть CPU-узлы и узлы хранения All-Flash (1U). Как отмечает NVIDIA, в кластере Colossus задействована сетевая платформа Spectrum-X Ethernet. Применены коммутаторы Spectrum-X SN5600 и сетевые карты на базе чипа BlueField-3. Компания говорит об использовании трёхуровневой Ethernet-сети с 400GbE-подключением, но точная топология не указана. Судя по всему, выделенной сети для работы с хранилищем не предусмотрено. Каждом ускорителю полагается один 400GbE-адаптер SuperNIC, который и объединяет их в RDMA-сеть. Кроме того, у каждого GPU-узла есть ещё один 400GbE DPU, а также подключение к сервисной сети. Сетевые карты находятся в собственных лотках, благодаря чему их можно заменять без демонтажа шасси. По словам NVIDIA, уровень утилизации сети достигает 95 %.

В качестве энергетического буфера между электросетью и суперкомпьютером используются аккумуляторные банки Tesla Megapack ёмкостью 3,9 МВт·ч каждый. Они необходимы для того, чтобы компенсировать всплески потребляемой мощности, когда нагрузка на ускорители резко возрастает в силу выполняемых ИИ-задач. Впрочем, вероятно, есть и ещё одна причина для такого решения — на первом этапе Colossus был лишён подключения к основной энергосети и в вопросе питания во многом полагался на генераторы.

Компания Gigabyte анонсировала HGX-серверы G593-SD1-AAX3 и G593-ZD1-AAX3, предназначенные для задач ИИ и НРС. Устройства, выполненные в форм-факторе 5U, включают до восьми ускорителей NVIDIA H200. При этом используется воздушное охлаждение.

Источник изображений: Gigabyte

Модель G593-SD1-AAX3 рассчитана на два процессора Intel Xeon Emerald Rapids с показателем TDP до 350 Вт, а версия G593-ZD1-AAX3 располагает двумя сокетами для чипов AMD EPYC Genoa с TDP до 300 Вт. Доступны соответственно 32 и 24 слота для модулей оперативной памяти DDR5.

Серверы наделены восемью фронтальными отсеками для SFF-накопителей NVMe/SATA/SAS-4, двумя сетевыми портами 10GbE на основе разъёмов RJ-45 (выведены на лицевую панель) и выделенным портом управления 1GbE (находится сзади). Есть четыре слота FHHL PCIe 5.0 x16 и восемь разъёмов LP PCIe 5.0 x16. Модель на платформе AMD дополнительно располагает двумя коннекторами М.2 для SSD с интерфейсом PCIe 3.0 x4 и x1.

Питание у обоих серверов обеспечивают шесть блоков мощностью 3000 Вт с сертификатом 80 Plus Titanium. Габариты новинок составляют 447 × 219,7 × 945 мм. Диапазон рабочих температур — от +10 до +35 °C. Есть два порта USB 3.2 Gen1 и разъём D-Sub. Массовое производство серверов Gigabyte серии G593 запланировано на II половину 2024 года. Эти системы станут временной заменой (G)B200-серверов, выпуск которых задерживается.

Компания NVIDIA, по сообщению ресурса The Information, вынуждена повременить с началом массового выпуска ИИ-ускорителей следующего поколения на архитектуре Blackwell, сохранив высокие темпы производства Hopper. Проблема, как утверждается, связана с технологией упаковки Chip on Wafer on Substrate (CoWoS) от TSMC.

Отмечается, что NVIDIA недавно проинформировала Microsoft о задержках, затрагивающих наиболее продвинутые решения семейства Blackwell. Речь, в частности, идёт об изделиях Blackwell B200. Серийное производство этих ускорителей может быть отложено как минимум на три месяца — в лучшем случае до I квартала 2025 года. Это может повлиять на планы Microsoft, Meta✴ и других операторов дата-центров по расширению мощностей для задач ИИ и НРС.

По данным исследовательской фирмы SemiAnalysis, задержка связана с физическим дизайном изделий Blackwell. Это первые массовые ускорители, в которых используется технология упаковки TSMC CoWoS-L. Это сложная и высокоточная методика, предусматривающая применение органического интерпозера — лимит возможностей технологии предыдущего поколения CoWoS-S был достигнут в AMD Instinct MI300X. Кремниевый интерпорзер, подходящий для B200, оказался бы слишком хрупок. Однако органический интерпозер имеет не лучшие электрические характеристики, поэтому для связи используются кремниевые мостики.

В используемых материалах как раз и кроется основная проблема — из-за разности коэффициента теплового расширения различных компонентов появляются изгибы, которые разрушают контакты и сами чиплеты. При этом точность и аккуратность соединений крайне важна для работы внутреннего интерконнекта NV-HBI, который объединяет два вычислительных тайла на скорости 10 Тбайт/с. Поэтому сейчас NVIDIA с TSMC заняты переработкой мостиков и, по слухам, нескольких слоёв металлизации самих тайлов.

Вместе с тем у TSMC наблюдается нехватка мощностей по упаковке CoWoS. Компания в течение последних двух лет наращивала мощности CoWoS-S, в основном для удовлетворения потребностей NVIDIA, но теперь последняя переводит свои продукты на CoWoS-L. Поэтому TSMC строит фабрику AP6 под новую технологию упаковки, а также переведёт уже имеющиеся мощности AP3 на CoWoS-L. При этом конкуренты TSMC не могут и вряд ли смогут в ближайшее время предоставить хоть какую-то альтернативную технологию упаковки, которая подойдёт NVIDIA.

Таким образом, как сообщается, NVIDIA предстоит определиться с тем, как использовать доступные производственные мощности TSMC. По мнению SemiAnalysis, компания почти полностью сосредоточена на стоечных суперускорителях GB200 NVL36/72, которые достанутся гиперскейлерам и небольшому числу других игроков, тогда как HGX-решения B100 и B200 «сейчас фактически отменяются», хотя малые партии последних всё же должны попасть на рынок. Однако у NVIDIA есть и запасной план.

План заключается в выпуске упрощённых монолитных чипов B200A на базе одного кристалла B102, который также станет основой для ускорителя B20, ориентированного на Китай. B200A получит всего четыре стека HBM3e (144 Гбайт, 4 Тбайт/с), а его TDP составит 700 или 1000 Вт. Важным преимуществом в данном случае является возможность использования упаковки CoWoS-S. Чипы B200A как раз и попадут в массовые HGX-системы вместо изначально планировавшихся B100/B200.

На смену B200A придут B200A Ultra, у которых производительность повысится, но вот апгрейда памяти не будет. Они тоже попадут в HGX-платформы, но главное не это. На их основе NVIDIA предложит компромиссные суперускорители MGX GB200A Ultra NVL36. Они получат восемь 2U-узлов, в каждом из которых будет по одному процессору Grace и четыре 700-Вт B200A Ultra. Ускорители по-прежнему будут полноценно объединены шиной NVLink5 (одночиповые 1U-коммутаторы), но вот внутри узла всё общение с CPU будет завязано на PCIe-коммутаторы в двух адаптерах ConnectX-8.

Главным преимуществом GX GB200A Ultra NVL36 станет воздушное охлаждение из-за относительно невысокой мощности — всего 40 кВт на стойку. Это немало, но всё равно позволит разместить новинки во многих ЦОД без их кардинального переоборудования пусть и ценой потери плотности размещения (например, пропуская ряды). По мнению SemiAnalysis, эти суперускорители в случае нехватки «полноценных» GB200 NVL72/36 будут покупать и гиперскейлеры.

NVIDIA сообщила о широкой отраслевой поддержке своей архитектуры нового поколения Blackwell. Эти ускорители, а также чипы Grace легли в основу многочисленных систем для ИИ-фабрик и дата-центров, которые, как ожидается, будут способствовать «следующей промышленной революции».

Источник изображений: NVIDIA

Генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг (Jensen Huang) объявил о том, что серверы на базе Blackwell выпустят ASRock Rack, ASUS, Gigabyte, Ingrasys, Inventec, Pegatron, QCT, Supermicro, Wistron и Wiwynn. Речь идёт об устройствах разного уровня, рассчитанных на облачные платформы, периферийные вычисления и ЦОД клиентов. «Началась очередная промышленная революция. Компании и целые страны сотрудничают с NVIDIA, чтобы трансформировать традиционные дата-центры общей стоимостью в триллионы долларов в платформы нового типа — фабрики ИИ», — говорит Хуанг.

NVIDIA HGX B200

NVIDIA HGX B100

Для решения ИИ-задач и поддержания других ресурсоёмких приложений будут выпущены серверы с CPU на архитектурах х86 и Arm (изделия Grace) с воздушным и жидкостным охлаждением. Заказчикам будут доступны модели с одним и несколькими ускорителями. В частности, сама NVIDIA предлагает DGX-системы Blackwell, а для сторонних производителей доступны готовые платформы HGX B100 и HGX B200.

Кроме того, компания представила ускоритель GB200 NVL2, т.е. сборку из двух GB200, объединённых NVLink 5. NVIDIA также сообщила о том, что модульная архитектура NVIDIA MGX отныне поддерживает Blackwell, включая и GB200 NVL2. В целом, NVIDIA MGX предлагает свыше 100 различных конфигураций. На сегодняшний день на базе MGX выпущены или находятся в разработке более 90 серверов от более чем 25 партнёров NVIDIA по сравнению с 14 системами от шести партнёров в 2023 году. В составе MGX, в частности, впервые будут использоваться изделия AMD EPYC Turin и чипы Intel Xeon 6 (ранее — Granite Rapids).

Отмечается, что глобальная партнёрская экосистема NVIDIA включает TSMC, а также поставщиков различных компонентов, включая серверные стойки, системы электропитания, решения для охлаждения и пр. В число поставщиков такой продукции входят Amphenol, Asia Vital Components (AVC), Cooler Master, Colder Products Company (CPC), Danfoss, Delta Electronics и Liteon. Серверы нового поколения готовят Dell Technologies, Hewlett Packard Enterprise (HPE) и Lenovo.

В скором времени NVIDIA представит улучшенные ускорители Blackwell Ultra, которые получат более современную HBM3e-память. А уже в следующем году компания покажет решения на архитектуре следующего поколения: ускорители Rubin, процессоры Vera, NVLink 6 с удвоенной пропускной способностью (3,6 Тбайт/с), коммутаторы X1600 и DPU SuperNIC CX9 для сетей 1,6 Тбит/с.

Компания Dell анонсировала сервер PowerEdge XE9680L, предназначенный для наиболее требовательных больших языковых моделей (LLM) и крупномасштабных сред ИИ, где плотность размещения ускорителей на стойку имеет решающее значение. Новинка станет доступна во II половине 2024 года.

Сервер выполнен в форм-факторе 4U. Он может комплектоваться восемью ускорителями NVIDIA HGX B200 (Blackwell). Задействована система прямого жидкостного охлаждения (DLC). Доступны 12 слотов PCIe 5.0 полной высоты и половинной длины для установки сетевых карт и иных адаптеров/контроллеров.

«Сервер использует эффективное интеллектуальное охлаждение DLC как для CPU, так и для GPU. Эта революционная технология позволяет создать более плотную конфигурацию 4U, максимизируя вычислительную мощность при сохранении тепловой эффективности», — заявляет производитель.

Источник изображения: Dell

Отмечается, что PowerEdge XE9680L обеспечивает возможность масштабирования до 72 ускорителей Blackwell в расчёте на стойку 52U или до 64 ускорителей на стойку 48U. Прочие характеристики новинки будут обнародованы ближе к началу продаж. В ассортименте Dell уже есть 6U-сервер PowerEdge XE9680. Эта система использует процессоры Intel Xeon Sapphire Rapids. Она поддерживает установку восьми ускорителей NVIDIA H100/A100, а также AMD Instinct MI300X и Intel Gaudi3.

NVIDIA представила сразу несколько ускорителей на базе новой архитектуры Blackwell, названной в честь американского статистика и математика Дэвида Блэквелла. На смену H100/H200, GH200 и GH200 NVL32 на базе архитектуры Hopper придут B200, GB200 и GB200 NVL72. Все они, как говорит NVIDIA, призваны демократизировать работу с большими языковыми моделями (LLM) с триллионами параметров. В частности, решения на базе Blackwell будут до 25 раз энергоэффективнее и экономичнее в сравнении с Hopper.

В разреженных FP4- и FP8-вычислениях производительность B200 достигает 20 и 10 Пфлопс соответственно. Но без толики технического маркетинга не обошлось — показанные результаты достигнуты не только благодаря аппаратным улучшениям, но и программным оптимизациям. Это ни в коей мере не умаляет их важности и полезности, но затрудняет прямое сравнение с конкурирующими решениями. В общем, появление Blackwell стоит рассматривать не как очередное поколение ускорителей, а как расширение всей экосистемы NVIDIA.

В Blackwell компания использует тайловую (чиплетную) компоновку — два тайла объединены 2,5D-упаковкой CoWoS-L и на двоих имеют 208 млрд транзисторов, изготовленных по техпроцессу TSMC 4NP. В одно целое со всех точек зрения их объединяет новый интерконнект NV-HBI с пропускной способностью 10 Тбайт/с, а дополняют их восемь стеков HBM3e-памяти ёмкостью до 192 Гбайт с агрегированной пропускной способностью до 8 Тбайт/с. Такой же объём памяти предлагает и Instinct MI300X, но с меньшей ПСП (5,3 Тбайт/с), хотя это скоро изменится. FP8-производительность в разреженных вычислениях у решения AMD составляет 5,23 Пфлопс, но зато компания не забывает и про FP64 в отличие от NVIDIA.

Источник изображений: NVIDIA

Одними из ключевых нововведений, отвечающих за повышение производительности, стали новые Tensor-ядра и второе поколение механизма Transformer Engine, который научился заглядывать внутрь тензоров, ещё более тонко подбирая необходимую точность вычислений, что влияет и на скорость обучения с инференсом, и на максимальный объём модели, умещающейся в памяти ускорителя.

Теперь NVIDIA намекает на то, что обучение можно делать в FP8-формате, а для инференса хватит и FP4. Всё это без потери качества. Но вообще Blackwell поддерживает FP4/FP6/FP8, INT8, BF16/FP16, TF32 и FP64. И только для последнего нет поддержки разреженных вычислений.

Дополнительно Blackwell обзавёлся движком для декомпрессии (в первую очередь LZ4, Deflate, Snappy) входящих данных со скоростью до 800 Гбайт/с, что тоже должно повысить производительность, т.к. теперь распаковкой будет заниматься не CPU и, соответственно, ускоритель не будет «голодать». Эта функция рассчитана в основном на Apache Spark и другие системы для аналитики больших данных. Также есть по семь движков NVDEC и NVJPEG.

Наконец, NVIDIA упоминает ещё две новых возможности Blackwell: шифрование данных в памяти и RAS-функции. В первом случае речь идёт о защите конфиденциальности обрабатываемых данных, что важно в целом ряде областей. Причём формирование TEE-анклава возможно в рамках группы из 128 ускорителей. MIG-доменов по-прежнему семь. В случае RAS говорится о телеметрии и предиктивной аналитике (естественно, на базе ИИ), которые помогут заранее выявить возможные сбои и снизить время простоя. Это важно, поскольку многие модели могут обучаться неделями и месяцами, так что потеря даже относительно небольшого куска данных крайне неприятна и финансово затратна.

Однако всё эти инновации не имеют смысла без возможности масштабирования, поэтому NVIDIA оснастила Blackwell не только интерфейсом PCIe 6.0 (32 линии), который играет всё меньшую роль, но и пятым поколением интерконнекта NVLink. NVLink 5 по сравнению с NVLink 4 удвоил пропускную способность до 1,8 Тбайт/с (по 900 Гбайт/с в каждую сторону), а соответствующий коммутатор NVSwitch 7.2T позволяет объединить до 576 ускорителей в одном домене. SHARP-движки с поддержкой FP8 дополнительно помогут ускорить обработку моделей, избавив ускорители от части работ по предобработке и трансформации данных. Чип коммутатора тоже изготавливается по техпроцессу TSMC N4P и содержит 50 млрд транзисторов.

Для дальнейшего масштабирования и формирования кластеров из 10 тыс. ускорителей и более, вплоть до 100 тыс. ускорителей на уровне ЦОД, NVIDIA предлагает 800G-коммутаторы Quantum-X800 InfiniBand XDR и Spectrum-X800 Ethernet, имеющие соответственно 144 и 64 порта. Узлам же полагаются DPU ConnectX-8 SuperNIC и BlueField-3. Правда, последний предлагает только 400G-порты в отличие от первого. От InfiniBand компания отказываться не собирается.

С базовыми кирпичиками разобрались, пора переходить к конструированию продуктов. Первым идёт HGX B100, в основе которой всё та же базовая плата с восемью ускорителями Blackwell, точно так же провязанных между собой NVLink 5 с агрегированной скоростью 14,4 Тбайт/с. Для связи с внешним миром предлагается пара интерфейсов PCIe 6.0 x16. HGX B100 предназначена для простой замены HGX H100, поэтому ускорители имеют TDP не более 700 Вт, что ограничивает пиковую производительность в разреженных FP4- и FP8/FP6/INT8-вычислениях до 14 и 7 Пфлопс соответственно, а для всей системы — 112 и 56 Пфлопс соответственно.

У HGX B200 показатель TDP ограничен уже 1 кВт, причём возможность воздушного охлаждения по-прежнему сохраняется. Производительность одного B200 в разреженных FP4- и FP8/FP6/INT8-вычислениях достигает уже 18 и 9 Пфлопс, а для всей системы — 144 и 72 Пфлопс соответственно. DGX B200 повторяет HGX B200 в плане производительности и является готовой системой от NVIDIA, тоже с воздушным охлаждением. В системе используются два чипа Intel Xeon Emerald Rapids. По словам NVIDIA, DGX B200 до 15 раз быстрее в задачах инференса «триллионных» моделей по сравнению с DGX-узлами прошлого поколения. 800G-интерконнект Ethernet/InfiniBand этим трём платформам не достался, только 400G.

Основным же строительным блоком сама компания явно считает гибридный суперчип GB200, объединяющий уже имеющийся у неё Arm-процессор Grace сразу с двумя ускорителями Blackwell B200. CPU-часть включает 72 ядра Neoverse V2 (по 64 Кбайт L1-кеша для данных и инструкций, L2-кеш 1 Мбайт), 144 Мбайт L3-кеша и до 480 Гбайт LPDDR5x-памяти с ПСП до 512 Гбайт/с. С двумя B200 процессор связан 900-Гбайт/с шиной NVLink-C2C — по 450 Гбайт/с на каждый ускоритель. Между собой B200 напрямую подключены уже по полноценной 1,8-Тбайт/с шине NVLink 5.

Вся эта немаленькая конструкция шириной в половину стойки имеет TDP до 2,7 кВт. 1U-узел с парой чипов GB200, каждый из которых может отъедать до 1,2 кВт, уже требует жидкостное охлаждение. FP4- и FP8/FP6/INT8-производительность (речь всё ещё о разреженных вычислениях) GB200 достигает 40 и 20 Пфлопс. И именно эти цифры NVIDIA нередко использует для сравнения новинок со старыми решениями.

18 узлов с парой GB200 (суммарно 72 шт.) и 9 узлов с парой коммутаторов NVSwitch 7.2T, которые провязывают все ускорители по схеме каждый-с-каждым (агрегированно 130 Тбайт/с, более 3 км соединений), формируют 120-кВт суперускоритель GB200 NVL72 размером со стойку, оснащённый СЖО и единой DC-шиной питания. Всё это даёт до 1,44 Эфлопс в FP4-вычислениях и до 720 Пфлопс в FP8, а также до 13,5 Тбайт HBM3e с агрегированной ПСП до 576 Тбайт/с. Ну а общий объём памяти составляет порядка 30 Тбайт. GB200 NVL72 одновременно является и узлом DGX GB200. Восемь DGX GB200 формируют DGX SuperPOD. Впрочем, будет доступен и SuperPOD попроще, на базе DGX B200.

Ускорители B200 появятся в этом году и будут стоить в диапазоне $30–$40 тыс., что ненамного больше начальной цены Hopper в диапазоне $25–$40 тыс. Глава NVIDIA уже предупредил, что Blackwell сразу будут в дефиците. Вероятно, получить доступ к ним проще всего будет в облаках Amazon, Google, Microsoft и Oracle.

Предоставляющая клиентам ИИ-инфраструктуру компания CoreWeave купила тысячи серверов Dell PowerEdge XE9680 для своих облачных сервисов. Как сообщает Datacenter Dynamics, некоторые из систем получат ускорители NVIDIA H100 для выполнения ИИ-задач и предоставления клиентам доступа к решениям генеративного ИИ.

Серверы также будут выполнять задачи, связанные с машинным обучением, рендерингом визуальных эффектов и крупномасштабными симуляциями. В CoreWeave заявляют, что именно ИИ стал драйвером спроса на облачные HPC-решения. В компании уверены, что кастомная современная инфраструктура компании обеспечивает наилучшую производительность, а взаимодействие с Dell позволит эффективнее выполнять задачи.

Вышеназванные серверы имеют два процессора Intel Xeon Sapphire Rapids. Они могут оснащаться платами NVIDIA HGX с восемью ускорителями A100 или H100 и восемью NVMe SSD общей ёмкостью до 122,88 Тбайт. Любопытно, что для CoreWeave, похоже, сделано исключение, поскольку обычным заказчикам серверы Dell с ускорителями NVIDIA приходится ждать долгие месяцы.

Источник изображения: Dell

2023 год выдался довольно хлопотным для CoreWeave. Поскольку компания одной из первых получила доступ к передовым ускорителям NVIDIA H100, она потратила немало времени на привлечение средств для их покупки и внедрения. Кроме того, она сотрудничала с Vast Data и DDN над созданием систем хранения данных, а в июне подписала многомиллиардное соглашение с Microsoft.

В декабре компания привлекла $642 млн, продав миноритарный пакет своих акций, а в августе, например, и вовсе дошло до весьма комичной ситуации, когда компания получила более $2 млрд в долг под залог ускорителей NVIDIA для покупки новых ускорителей NVIDIA — всё для удовлетворения растущего спроса на облачные ИИ-услуги.

Компания NVIDIA объявила во вторник о досрочном завершении сборки первой фазы ИИ-суперкомпьютера Israel-1, анонсированного летом этого года. Сообщается, что суперкомпьютер уже доступен для использования исследовательскими и опытно-конструкторскими группами компании, а также её отдельными партнёрами. После завершения строительства Israel-1 станет самым мощным ИИ-суперкомпьютером в Израиле.

По данным NVIDIA, первая фаза компьютерной системы была построена менее чем за 20 недель или почти на два месяца раньше намеченных сроков — это намного быстрее, чем требуется для создания традиционных суперкомпьютеров, которые могут создаваться и несколько лет.

Первая фаза Israel-1, обеспечивающая производительность при обработке ИИ-нагрузок в 4 Эфлопс (FP8) и при научных вычислениях в 65 Пфлопс (FP64), послужит испытательным стендом для разработанной в Израиле сетевой Ethernet-платформы NVIDIA/Mellanox Spectrum-X, предназначенной для повышения производительности и эффективности облачных ИИ-сервисов.

Изображение: NVIDIA

В конечном итоге Israel-1 будет содержать 256 систем NVIDIA HGX H100, включающих в общей сложности 2048 ускорителей NVIDIA H100 с более чем 34 млн ядер CUDA и 1 млн тензорных ядер четвёртого поколения, 2560 единиц DPU BlueField-3 и 80 коммутаторов Spectrum-4. Первая фаза суперкомпьютера включает 128 серверов Dell PowerEdge XE9680 на базе платформы NVIDIA HGX H100, 1280 единиц DPU BlueField-3 и более 40 коммутаторов Spectrum-4.

NVIDIA анонсировала ускорители H200 на базе всё той же архитектуры Hopper, что и их предшественники H100, представленные более полутора лет назад. Новый H200, по словам компании, первый в мире ускоритель, использующий память HBM3e. Вытеснит ли он H100 или останется промежуточным звеном эволюции решений NVIDIA, покажет время — H200 станет доступен во II квартале следующего года, но также в 2024-м должно появиться новое поколение ускорителей B100, которые будут производительнее H100 и H200.

HGX H200 (Источник здесь и далее: NVIDIA)

H200 получил 141 Гбайт памяти HBM3e с суммарной пропускной способностью 4,8 Тбайт/с. У H100 было 80 Гбайт HBM3, а ПСП составляла 3,35 Тбайт/с. Гибридные ускорители GH200, в состав которых входит H200, получат до 480 Гбайт LPDDR5x (512 Гбайт/с) и 144 Гбайт HBM3e (4,9 Тбайт/с). Впрочем, с GH200 есть некоторая неразбериха, поскольку в одном месте NVIDIA говорит о 141 Гбайт, а в другом — о 144 Гбайт HBM3e. Обновлённая версия GH200 станет массово доступна после выхода H200, а пока что NVIDIA будет поставлять оригинальный 96-Гбайт вариант с HBM3. Напомним, что грядущие конкурирующие AMD Instinct MI300X получат 192 Гбайт памяти HBM3 с ПСП 5,2 Тбайт/с.

На момент написания материала NVIDIA не раскрыла полные характеристики H200, но судя по всему, вычислительная часть H200 осталась такой же или почти такой же, как у H100. NVIDIA приводит FP8-производительность HGX-платформы с восемью ускорителями (есть и вариант с четырьмя), которая составляет 32 Пфлопс. То есть на каждый H200 приходится 4 Пфлопс, ровно столько же выдавал и H100. Тем не менее, польза от более быстрой и ёмкой памяти есть — в задачах инференса можно получить прирост в 1,6–1,9 раза.

При этом платы HGX H200 полностью совместимы с уже имеющимися на рынке платформами HGX H100 как механически, так и с точки зрения питания и теплоотвода. Это позволит очень быстро обновить предложения партнёрам компании: ASRock Rack, ASUS, Dell, Eviden, GIGABYTE, HPE, Lenovo, QCT, Supermicro, Wistron и Wiwynn. H200 также станут доступны в облаках. Первыми их получат AWS, Google Cloud Platform, Oracle Cloud, CoreWeave, Lambda и Vultr. Примечательно, что в списке нет Microsoft Azure, которая, похоже, уже страдает от недостатка H100.

GH200 уже доступны избранным в облаках Lamba Labs и Vultr, а в начале 2024 года они появятся у CoreWeave. До конца этого года поставки серверов с GH200 начнут ASRock Rack, ASUS, GIGABYTE и Ingrasys. В скором времени эти чипы также появятся в сервисе NVIDIA Launchpad, а вот про доступность там H200 компания пока ничего не говорит.

Одновременно NVIDIA представила и базовый «строительный блок» для суперкомпьютеров ближайшего будущего — плату Quad GH200 с четырьмя чипами GH200, где все ускорители связаны друг с другом посредством NVLink по схеме каждый-с-каждым. Суммарно плата несёт более 2 Тбайт памяти, 288 Arm-ядер и имеет FP8-производительность 16 Пфлопс. На базе Quad GH200 созданы узлы HPE Cray EX254n и Eviden Bull Sequana XH3000. До конца 2024 года суммарная ИИ-производительность систем с GH200, по оценкам NVIDIA, достигнет 200 Эфлопс.