Deep Green, внедряющая небольшие дата-центры при бассейнах, намерена развернуть объект близ Манчестера (Великобритания). Компания разместит оборудование на 400 кВт на площади 150 м2 в развлекательном центре Move Urmston в районе Урмстон (Urmston, Большой Манчестер), сообщает Datacenter Dynamics. Тепло дата-центра будет использоваться для подогрева воды.

Система будет использовать комбинацию прямого жидкостного охлаждения и воздушное охлаждение. ЦОД получит восемь стоек мощностью до 60 кВт каждая, размещённых в контейнере. Целевой PUE — не более 1,2. В Deep Green подчеркнули, что ЦОД не просто обеспечит развлекательный центр теплом на десятки тысяч фунтов, но и позволить сократить углеродные выбросы на сотни тонн. Deep Green размещает HPC-серверы в местах, где их тепло можно будет использовать в полной мере. Само тепло предлагается пользователям, в том числе плавательным бассейнам, бесплатно.

Деятельность Deep Green началась в 2023 году, первое вычислительное оборудование было размещено в развлекательном центре в Эксмуте (Exmouth, Девон). Клиентами Deep Green уже являются британский облачный провайдер Civo и постпродакшн-компания Dirty Looks. Инвестором Deep Green является британская коммунальная компания Octopus Energy. На сайте компании сообщается, что у неё уже есть один действующий объект, три в стадии строительства и один — в стадии планирования.

Источник изображения: David Romualdo/unsplash.com

Уже действует объект DG03 в Суиндоне (Swindon, Уилтшир) на 1,1 МВт. Описываемый выше 400-кВт ЦОД DG01 в Манчестере пока строится, как и ещё один объект на 500 кВт — DG02 в Йорке (York, Норт-Йоркшир). Более крупный 4-МВт ЦОД возводится в Брэдфорде (Bradford, Уэст-Йоркшир). Ещё один объект на 20 МВт планируется построить в Линкольне (Lincoln, Линькольншир), но официальных подробностей пока немного. Также планируется дата-центр DG06 мощностью более 20 МВт, который расположится в Лансинге, столице американского штата Мичиган. Всего Deep Green намерена развернуть 300 МВт в Европе и США.

Схожие решения создаёт французская компания Qarnot. В Великобритании производитель «цифровых бойлеров» Heata и облачный оператор Civo уже предлагают устанавливать серверы для отопления зданий. А Aventuur планирует обогревать аквапарк в Новой Зеландии теплом дата-центра, питающегося от солнечных элементов. При этом ещё в 2023 году сообщалось, что на практике такие решения дороги, а иногда и вовсе бессмысленны.

В Норвегии введён в эксплуатацию самый мощный в стране суперкомпьютер — система Olivia, созданная корпорацией HPE. Комплекс расположен в дата-центре Лефдаль (Lefdal Mine Datacenter, LMD) на базе бывшего рудника, а для его охлаждения используется холодная вода из близлежащего фьорда.

Машина построена на платформе HPE Cray Supercomputing EX (EX254n). В её состав входят 252 узла, каждый из которых содержит два 128-ядерных процессора AMD EPYC 9745 (Turin). В сумме это даёт 64 512 CPU-ядер. Кроме того, задействован GPU-кластер с 76 узлами, оснащёнными четырьмя гибридными суперчипами NVIDIA GH200: таким образом, в общей сложности применены 304 ускорителя. Используется интерконнект HPE Slingshot 11. За хранение данных отвечает система HPE Cray ClusterStor E1000 вместимостью 5,3 Пбайт.

В текущей конфигурации GPU-кластер Olivia обладает производительностью 13,2 Пфлопс (FP64) и пиковым быстродействием 16,8 Пфлопс. При этом энергопотребление составляет 219 кВт. Таким образом, машина демонстрирует производительность в 60,274 Гфлопс/Вт.

В июньском рейтинге мощнейших суперкомпьютеров мира TOP500 GPU-комплекс Olivia располагается на 117-й позиции, тогда как в списке самых энергоэффективных суперкомпьютеров GREEN500 он занимает 22-ю строку. CPU-блок Olivia занимает 271-е место в рейтинге с фактической и пиковой FP64-производительностью 4,25 и 4,95 Пфлопс соответственно.

Источник изображения: Sigma2

Olivia эксплуатируется государственной компанией Sigma2. Применять суперкомпьютер планируется для проведения исследований в различных областях, включая изменения климата, здравоохранение, ИИ и пр. Суперкомпьютер обладает возможностями для дальнейшего расширения. В частности, количество ядер CPU может быть увеличено до 119 808. Кроме того, могут быть добавлены ещё 224 ускорителя.

Японская Fujitsu получила контракт на разработку преемника суперкомпьютера Fugaku, получившего условное название FugakuNEXT (Fugaku Next), сообщает Datacenter Dynamics. Информация об этом появилась ещё в прошлом году, но теперь заключено официальное соглашение. Новую машину разместят рядом с уже действующей в институте Riken (Япония) системой. Контракт включает и поставку вычислительного оборудования, а первая фаза проектирования продлится до конца февраля 2026 года.

Fujitsu разрабатывает энергоэффективные 2-нм 144-ядерные Arm-процессоры MONAKA с 3.5D-упаковкой, начало выпуска которых запланировано на 2027 год. Для FugakuNEXT компания создаст процессоры MONAKA-X, которые позволят не только ускорить работу уже существующих приложений для Fugaku, но и добавят современные возможности ускорения ИИ-вычислений. В компании уверены, что новые процессоры пригодятся не только в очередном суперкомпьютере, но и в самых разных сферах экономики, общественной жизни и промышленности. Кроме того, компания направит усилия на создание NPU следующего поколения.

Источник изображения: Van Tay Media/unspalsh.com

Введённый в эксплуатацию весной 2020 года суперкомпьютер Fugaku несколько лет подряд занимал первые места в TOP500 и других рейтингах. В последнем списке TOP500 он занимает седьмую позицию. Министерством образования, культуры, спорта, науки и технологий Японии (MEXT) разработку FugakuNEXT анонсировало в августе 2024 года. Тогда утверждалось, что компьютер станет первой вычислительной машиной зеттафлопсного уровня. Впрочем, такая пиковая производительность относится только к ИИ-вычислениям. Так или иначе, ранее MEXT публиковало документ, согласно которому каждый узел Fugaku Next должен обеспечить пиковую производительность в сотни Тфлопс (FP64), что в совокупности может составить 1 Эфлопс.

65-я редакция TOP500 самых мощных суперкомпьютеров мира никаких особенных сюрпризов не преподнесла, но кое-какие новые и интересные машины в него попали. Лидерами списка среди стран всё ещё являются США (175 систем) и Китай (47 систем), вот только вклад их совершенно разный. Тройка лидеров по-прежнему представлена экзафлопсными суперкомпьютерами El Capitan, Frontier и Aurora Министерства энергетики США (DoE). Китайских же систем такого класса в списке нет, хотя никто не сомневается в их существовании. Хуже того, от КНР в этот раз снова не было подано ни одной заявки.

Теперь к Китаю по количеству позиций в TOP500 приближается Германия — 41 машина, причём одна из них взобралась на четвёртое место июньской редакции списка. Она же является и единственным новичком в первой десятке. Это JUPITER Booster, совместный проект EuroHPC и Юлихского суперкомпьютерного центра (Jülich Supercomputing Centre). JUPITER (JU Pioneer for Innovative and Transformative Exascale Research) станет первым европейским экзафлопсным суперкомпьютером. Причём это изначально модульная система, «кусочек» которой под названием JETI (JUPITER Exascale Transition Instrument) уже попал в прошлогодний TOP500.

Источник изображения: Forschungszentrum Jülich / Sascha Kreklau

JUPITER Booster по-прежнему использует платформу Atos/Eviden BullSequana XH3000 с гибридными ускорителями NVIDIA Quad GH200 и интерконнектом InfiniBand NDR200. FP64-производительность представленного в TOP500 сегмента (это только часть всей машины) составила 793,4 Пфлопс при теоретическом пике в 930 Пфлопс. Энергопотребление составляет чуточку больше 13 МВт, но при этом в GREEN500 машина занимает только 21-е место. А на первом месте там… всё так же система JEDI на ровно той же аппаратной платформе, что неудивительно, ведь она тоже является «кусочком» JUPITER.

Источник изображения: Forschungszentrum Jülich / Sascha Kreklau

На 11-ом месте оказался ещё один «сборный» суперкомпьютер — вторая фаза британского Isambard-AI на базе опять-таки NVIDIA GH200, которая добралась до отметки 216,5 Пфлопс (пик 278,6 Пфлопс). 13-е место досталось нидерландской системе ISEG2 от Nebius (когда-то Yandex) на базе Xeon Platinum 8468 (Sapphire Rapids), NVIDIA H200 (141 Гбайт) и InfiniBand NDR400. Неожиданностью можно назвать появление двух систем на базе векторных ускорителей SX-Aurora Type 10AE, разработку которых NEC уже забросила. Две безымянные машины на 113-м и 157-м местах принадлежат немецким метеорологам Deutscher Wetterdienst.

Ближе к концу списка затесались ещё две любопытные системы из Норвегии, тоже безымянные. Интересны они тем, что сделаны xFusion (бывшее серверное подразделение Huawei, выделенное в проданную впоследствии независимую компанию), оснащены процессорами Intel Xeon 6900P (Granite Rapids-AP) и AMD EPYC 9005 (Turin), и… 100G-интерконнектом Intel Omni-Path. Буквально на днях Cornelis Networks догнала остальных разработчиков интерконнекта, представив, наконец, 400G-поколение CN5000. В целом же ситуация поменялась мало. На InfiniBand полагаются 54,2 % всех систем текущего списка, на Ethernet — суммарно по всем поколениям чуть больше трети.

Источник: TOP500

Но если считать по Флопсам, то 48,2 % приходится на Slingshot, т.е. практически целиком на системы HPE, производительность которых суммарно составляет 47,9 % от производительности всего списка TOP500. Второе место по этому показателю у Atos/Eviden. По количеству суперкомпьютеров в списке HPE при этом занимает лишь второе место, уступая Lenovo и обгоняя Dell. Иными словам, HPE и Atos/Eviden преимущественно занимаются крупными машинами, а Lenovo, Dell и даже сама NVIDIA берут скорее числом.

Источник: TOP500

В бенчмарке HPCG новым лидером стал El Capitan с показателем 17,407 Пфлопс, который сместил остальных участников на одну позицию вниз, отобрав первое место у Fugaku, которое она занимала несколько лет подряд. В бенчмарке HPL-MxP (HPL-AI) в расчётах смешанной точности первые места снова у El Capitan, Aurora и Frontier с показателями 16,7 Эфлопс, 11,6 Эфлопс и 11,4 Эфлопс соответственно.

Источник изображения: NVIDIA

Интересно, что в нынешнем TOP500 так и осталась только одна машина с AMD Instinct MI300X, а среди новинок всё больше MI300A да NVIDIA GH200 (а также более традиционных H100/H200). Очевидно, что новейшие NVIDIA B300 и Instinct MI325X в рейтинг могли и не попасть, но не исключено, что и в будущем вендоры будут по-прежнему ставить устаревающие ускорители как минимум NVIDIA. Всё дело в том, что в новых поколениях чипов NVIDIA сделала ставку на ИИ-нагрузки — разница между GB200 и GB300 в FP64-расчётах почти тридцатикратная. AMD якобы готовит Instinct MI430X с поддержкой FP64 и MI450X без таковой.

Уже в анонсах суперкомпьютеров следующего поколения на базе Vera Rubin сама NVIDIA аккуратно обходит стороной вопрос «чистой» производительности, говоря лишь о «научных результатах» в случае системы Doudna. А в случае Blue Lion компания говорит о «слиянии симуляций, данных и ИИ». Возможно, это не совсем то, чего ждут учёные.

Немецкий Суперкомпьютерный центр Лейбница (Leibniz Supercomputing Centre, LRZ), входящий в HPC-группу Gauss Centre for Supercomputing, получит в своё распоряжение суперкомпьютер Blue Lion на базе ускорителей Vera Rubin. Ожидается, что он будет приблизительно в 30 раз производительнее своего предшественника — SuperMUC-NG. Ожидается, что платформа NVIDIA нового поколения кардинально изменит подход к научным исследованиям, сообщается в блоге компании. Это второй анонс машины на базе Vera Rubin после американского суперкомпьютера Doudna.

По словам NVIDIA, новая аппаратная платформа — это «слиянии симуляций, данных и ИИ в единый движок для науки с высокой пропускной способностью, низкой задержкой, когерентными вычислениями и общей памятью». Непосредственно суперкомпьютер будет использовать платформу HPE Cray нового поколения с СЖО с тёплой водой (до +40 °C) на входе и 100-% безвентиляторным дизайном. Тепло системы будет использоваться для отопления близлежащих зданий.

Источник изображения: NVIDIA

Суперкомпьютер будет использоваться для исследований в областях климата, турбулентности, физики и машинного обучения — с комбинацией классических компьютерных симуляций и современного ИИ-моделирования. Также он станет помощником для реализации международных исследовательских проектов по всей Европе.

Постройка новых компьютеров имеет важное значение, поскольку речь идёт о новой вехе в развитии суперкомпьютеров, которые теперь проектируются с прицелом на работу в реальном времени. ИИ более не является простым дополнением исследованиям, а данные постоянно находятся «в движении», поэтому стоящие за этим системы приходится постоянно поддерживать в актуальном состоянии, говорит NVIDIA.

Nokia, финский центр CSC (Finnish IT Center for Science) и ассоциация образовательных и исследовательских учреждений Нидерландов SURF успешно испытали сверхбыструю (1,2 Тбит/с) квантово-безопасную магистраль передачи данных между Амстердамом и Каяани (Kajaani, Финляндия). Эксперимент направлен на подготовку инфраструктуры для HPC- и ИИ-систем, каналы связи которой защищены от взлома квантовыми компьютерами будущего, сообщает Converge.

Испытание, проведённое в мае 2025 года, позволило установить связь по ВОЛС на расстоянии более 3,5 тыс. км, а длина одного из тестовых маршрутов через Норвегию составила 4,7 тыс. км (1 Тбит/с). Инициатива рассчитана на поддержку и развитие возможностей финского ИИ-суперкомпьютера LUMI-AI. Также речь идёт о поддержке будущих ИИ-фабрик (AI Factories), которым потребуются защищённые каналы со сверхвысокой пропускной способностью.

Тестовый запуск включал передачу синтезированных и реальных исследовательских данных «с диска на диск» через пять исследовательских и образовательных сетей, включая SURF (Нидерланды), NORDUnet (преимущественно скандинавские страны), Sunet (Швеция), SIKT (Норвегия) и Funet (Финляндия). Эксперимент подтвердил возможность обработки огромных непрерывных потоков данных, необходимых для современных нагрузок, обучения и эксплуатации ИИ-моделей.

Источник изображения: LUMI

В сети использовали маршрутизаторы Nokia IP/MPLS с поддержкой FlexE (Flexible Ethernet) для гибкого разделения физических интерфейсов на логические каналы с гарантированной пропускной способностью и квантово-защищённой передачу данных.

Новая веха свидетельствует о готовности европейской инфраструктуры к интенсивному использованию данных, в том числе пакетов климатической информации петабайтных объёмов, информации для обучения ИИ-моделей и т.д. Эксперимент также подтвердил возможность безопасных, дальних многодоменных передач между разными сетями или административными границами. Это насущная потребность для современных международных проектов, где данные нужно передавать через разные сети без ущерба производительности и безопасности.

По словам финских исследователей, исследовательские сети проектируются с учётом потребностей будущего. В ЦОД CSC в Каяани уже размещен общеевропейский суперкомпьютер LUMI, а с реализацией подпроекта LUMI-AI и ввода других ИИ-фабрик EuroHPC наличие надёжной и масштабируемой системы связи Европе просто необходима.

Власти Франции сделали предложение о выкупе подразделения Advanced Computing в составе группы Atos. Предполагается, что сделка поможет улучшить финансовое положение этой французской IT-компании и позволит ей сфокусировать усилия на наиболее перспективных видах деятельности.

Advanced Computing объединяет направления HPC, ИИ и квантовых вычислений, а также сервисы для бизнеса. За соответствующие активы правительство Франции готово заплатить €410 млн. По оценкам, это соответствует нынешней рыночной стоимости перечисленных структур. Их суммарная выручка в 2025 году прогнозируется на уровне €800 млн.

Сделка не распространяется на группу Vision AI (также входит в Advanced Computing), которая базируется в Великобритании и включает в себя прежде всего дочернюю компанию Ipsotek, приобретённую в 2021 году. Ключевым направлением работ Vision AI является видеоаналитика с применением алгоритмов ИИ. Эти технологии могут использоваться в сферах безопасности и охраны объектов, для контроля производственных операций, обнаружения оставленных в общественных местах предметов и пр.

Источник изображения: Atos

Совет директоров Atos в целом приветствует предложение французских властей. Стороны намерены подписать обязывающее соглашение в течение ближайших недель, а закрытие сделки ожидается в 2026 году. Информация о том, что Франция рассматривает возможность спасения Atos путём национализации, появилась в конце 2024 года. Atos намерена сохранить за собой высокорентабельные операции, такие как ИИ-технологии Vision AI.

Компания столкнулась с ухудшением финансовых показателей: выручка падает на всех ключевых рынках, что связано в том числе с уменьшением количества заказов. При этом Atos находится в процессе сложной реструктуризации, которая включает конвертацию €2,9 млрд займов и облигаций в акционерный капитал и привлечение нового финансирования. Компания реализует четырёхлетний «стратегический план трансформации» под названием Genesis, призванный вывести её на путь «устойчивого роста». В случае успешной реструктуризации выручка группы, как ожидается, достигнет €9–10 млрд к 2028 году.

Министерство энергетики США (DOE) объявило о заключении контракта с Dell Technologies на создание нового суперкомпьютера под названием Doudna, в основу которого лягут ИИ-ускорители NVIDIA Vera Rubin. НРС-комплекс расположится в Национальной лаборатории им. Лоуренса в Беркли (Berkeley Lab) в Калифорнии (США).

Система Doudna, также известная как NERSC-10, станет флагманским суперкомпьютером Национального вычислительного центра энергетических исследований США (NERSC) в составе Berkeley Lab. Комплекс назван в честь Дженнифер Даудны (Jennifer Doudna) — американского биохимика и генетика, исследователя геномики, одной из создателей технологии редактирования генома CRISPR-Cas9.

Ожидается, что Doudna по производительности в «научных результатах» превзойдёт своего предшественника — суперкомпьютер Perlmutter — более чем в 10 раз. При этом энергопотребление возрастёт только в 2–3 раза. Теоретически, как отмечает The Register, система должна демонстрировать FP64-быстродействие до 790 Пфлопс при потреблении 5,8–8,7 МВт. Однако на практике, скорее всего, показатели будут иными.

Дело в том, что детальная информация о производительности суперчипов Vera Rubin пока не раскрывается. Но в случае NVIDIA Blackwell Ultra, например, быстродействие на операциях двойной точности, которое считается необходимым для научных вычислений, было принесено в жертву широкому использованию форматов с 4-бит точностью, адаптированных для рабочих нагрузок ИИ. Так, у GB300 NVL72 FP64-производительность составляет 100 Тфлопс, а у его предшественника GB200 NVL72 — 2880 Тфлопс. Эта тенденция может сохраниться и в случае Vera Rubin. AMD, по слухам, готовит два варианта ускорителей Instinct: MI430X с поддержкой FP64 и MI450X без таковой.

Источник изображения: Berkeley Lab

Джек Донгарра (Jack Dongarra), один из крупнейших в мире специалистов области HPC и один создателей рейтинга самых мощных суперкомпьютеров в мире TOP500, предупреждает, что ИИ не сможет решить всех проблем научного сообщества, а отказ американских производителей от выпуска необходимых учёным чипов грозит большими проблемами уже всей стране.

«Именно поэтому NVIDIA заявляет о более чем 10-кратном приросте "научного результата", а не производительности», — подчёркивает The Register. Таким образом, машина Doudna задумывается как нечто вроде «швейцарского армейского ножа», способного выполнять различные рабочие нагрузки, охватывающие и HPC-, и ИИ-задачи. Основой послужат системы Dell Integrated Rack Scalable Systems и серверы PowerEdge с ИИ-ускорителями NVIDIA Vera Rubin. Говорится об использовании платформы NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand.

Сообщается, что суперкомпьютер будут использовать примерно 11 тыс. специалистов и ученых, которые ведут исследования в таких областях, как термоядерная энергетика, материаловедение, разработка лекарственных препаратов, астрономия и многое другое. Машина заработает в 2026 году.

Компания Microsoft запустила для корпоративных пользователей в тестовом режиме ИИ-платформу Microsoft Discovery, использующую ИИ-агентов и HPC для помощи учёным, которым не придётся самостоятельно писать код для своих исследований. Потенциал системы продемонстрировали на примере самой Microsoft — ИИ помог создать новейшую жидкость для погружного охлаждения всего за 200 часов вместо нескольких месяцев или даже лет, сообщает VentureBeat.

Microsoft Discovery использовали для поиска охлаждающей жидкости без «вечных» PFAS-химикатов, часто применяемых в иммерсионных СЖО. Регуляторы во всём мире всё чаще запрещают производство и использование этого класса вещества. ИИ Microsoft проверил 367 тыс. веществ-кандидатов, после чего химикат синтезировал один из партнёров компании. Однако сфера применения такого ИИ простирается далеко за пределы создания охлаждающих жидкостей — новые материалы и химикаты требуются в самых разных сферах, но на их поиск часто уходят годы.

Microsoft Discovery позволяет взаимодействовать с «невероятными возможностями» ИИ, используя естественный язык, что полностью меняет весь процесс исследований, говорит компания. Обычно учёным приходилось изучать программирование для того, чтобы создавать вычислительные инструменты. Такая демократизация науки сыграет на руку малым исследовательским группам, у которых нет ресурсов на изучение программирования или привлечения сторонних специалистов в этой сфере. Более того, со временем платформа научится работать и с квантовыми компьютерами, написание кода для которых — ещё более сложная задача.

Источник изображения: National Cancer Institute/unsplash.com

Работа выполняется с помощью специальных ИИ-агентов, специально обученных для выполнения отдельных научных задач — от написания литературного обзора до создания компьютерной симуляции. По словам Microsoft, ИИ-агенты — это чуть ли не целая команда учёных с докторскими степенями в различных науках. Платформа интегрирует друг с другом базовые модели, занимающиеся общим планированием, и модели, специализирующиеся на физике, химии или, например, биологии.

Также Microsoft Discovery позволяет комбинировать закрытые исследовательские данные и результаты уже опубликованных научных исследований по разным дисциплинам, сохраняя прозрачность моделей и контролируя процесс «рассуждений». Для работы с платформой используется интерфейс Copilot, который занимается оркестрацией агентов. Одновременно интерфейс служит и центральным хабом, в котором учёные управляют своей виртуальной ИИ-командой.

Источник изображения: National Cancer Institute/unsplash.com

В платформу встроены защитные механизмы — системе заданы «этические координаты». Также применяется модерация контента с проактивным подходом к выявлению злоупотреблений возможностями платформы — маркируются потенциально вредоносные алгоритмы и действия, поскольку все ИИ-инструменты фактически имеют «двойное назначение». С их помощью можно изобретать не только лекарства, но и опасные биологически опасные субстанции.

Для своей платформы Microsoft выстраивает экосистему с участием представителей самых разных отраслей, от фармацевтики (GSK) до индустрии красоты (Estée Lauder). NVIDIA интегрирует с Discover микросервисы ALCHEMI и BioNeMo NIM для биотехнологий и фармацевтики. В полупроводниковой сфере Microsoft планирует интеграцию решений Synopsys для ускорения разработки чипов. Адаптацией под конкретные отраслевые задачи, развёртыванием и масштабированием платформы займутся Accenture и Capgemini.

Источник изображения: Microsoft

Успех Microsoft Discovery будет зависеть от того, насколько эффективно систему смогут интегрировать в текущие научные процессы — многие учёные скептически относятся к новым методикам, так что компании придётся показать всё, на что способен ИИ. По словам Microsoft, будущее науки именно за сочетанием умственных возможностей человека и масштабного ИИ. Microsoft уже провела предварительную демонстрацию Discovery для ограниченного круга структур. Цены на платформу пока не названы, но доступ к к ней будет организован посредством Azure.

Компания NVIDIA объявила об открытии Глобального центра исследований и разработок для бизнеса в области искусственного интеллекта на базе квантовых технологий (Global Research and Development Center for Business by Quantum-AI Technology, G-QuAT). На этой площадке размещена система ABCI-Q — крупнейший в мире исследовательский суперкомпьютер, предназначенный для квантовых исследований. Система интегрирована с тремя квантовыми компьютерами.

О проекте ABCI-Q сообщалось в марте 2024 года. Названный суперкомпьютер разработан Национальным институтом передовых промышленных наук и технологий Японии (AIST). В основу положены 2020 ускорителей NVIDIA H100. Задействованы интерконнект NVIDIA Quantum-2 InfiniBand, а также платформа с открытым исходным кодом NVIDIA CUDA-Q для организации гибридных квантово-классических вычислений.

Ожидается, что сотрудничество NVIDIA и AIST будет способствовать ускорению разработок в таких областях, как квантовая коррекция ошибок и ИИ-приложения с поддержкой квантовых вычислений. В конечном итоге, проект призван помочь в решении некоторых из самых сложных глобальных задач, охватывающих различные отрасли, включая здравоохранение, энергетику и финансы.

Источник изображения: NVIDIA

Суперкомпьютер ABCI-Q интегрирован с процессором на сверхпроводящих кубитах Fujitsu, квантовым чипом на нейтральных атомах QuEra и фотонным процессором OptQC. Благодаря этому становится возможным выполнение рабочих нагрузок в нескольких модальностях кубитов. Исследователи смогут экспериментировать с вычислениями, основанными на GPU-ускорителях и квантовых процессорах разного типа. При этом будет обеспечиваться бесшовная интеграция квантового оборудования и классического суперкомпьютера.