Японская научная группа RIKEN Center for Computational Science представила виртуальную версию принадлежащего ей Arm-суперкомпьютера, которую можно развернуть в облаке AWS. По данным The Register, суперкомпьютер считался самым производительным в мире в 2020 году, пока его не потеснила первая экзафлопсная машина Frontier двумя годами позже.

Источник изображения: RIKEN

Центр намерен упростить желающим использование системы Fugaku, поэтому в RIKEN и решили создать виртуального двойника, способного работать в облаке или даже на суперкомпьютерах, принадлежащих другим компаниям. Представители центра сообщили, что построить машину из 160 тыс. узлов недостаточно, ведь необходимы ещё и программные решения. Другими словами, в облаке полностью воспроизвели программную HPC-экосистему Fugaku, которая включает массу оптимизированных для Arm пакетов и специализированного ПО.

Первая версия Virtual Fugaku доступна в виде Singularity-образа. Она предназначена для запуска на Arm-процессорах Amazon Graviton3E, которые оптимизированы для задач HPC/ИИ. Как и процессоры Fujitsu A64FX, используемые в Fugaku, они предлагают инструкции Scalable Vector Extension (SVE). Основная ОС — RHEL 8.10. ПО собрано с использованием GCC 14.1 и библиотеки OpenMPI, которая поддерживает EFA. В Amazon крайне довольны выбором AWS в качестве базовой платформы для Virtual Fugaku.

Источник изображения: RIKEN

В будущем возможно портирование Virtual Fugaku и на другие архитектуры, но на какие бы платформы его ни перенесли, в RIKEN надеются, что инстансы «продолжат дело» своего родителя. Исследователи заявили, что результаты использования Fugaku, включая разработки, связанные с контролем заболеваний, созданием новых материалов и лекарств, хорошо известны. В ходе эксплуатации специалисты получили богатый опыт обращения с суперкомпьютером и намерены поделиться им с обществом.

В RIKEN даже рассматривают Virtual Fugaku как стандартную платформу для использования программных HPC-решений — если суперкомпьютерные центры по всему миру примут этот формат, пользователи оценят богатство библиотеки ПО. Впрочем, некоторые эксперты считают, что такая концепция не вполне жизнеспособна — HPC-задачи часто связаны с использованием оборудования, оптимизированного под конкретные цели, поэтому маловероятно, что одна программная платформа подойдёт всем заинтересованным сторонам.

Новый состав правительства Великобритании, сформированный в июле, отменил решение предыдущей администрации о выделении £1,3 млрд на финансирование технологических и ИИ-проектов, включая строительство в Центре передовых вычислений Эдинбургского университета (ACF) экзафлопсного суперкомпьютера при поддержке национального центра AI Research Resource (AIRR), который должен был быть запущен в эксплуатацию в 2025 году. Об этом сообщил ресурс DatacenterDynamics (DCD).

В прошлом году правительство консерваторов выделило £800 млн на экзафлопсный суперкомпьютер и £500 млн на дополнительное финансирование AIRR. Однако нынешнее лейбористское правительство заявило, что в планах расходов предыдущего правительства не было выделено нового финансирования для этой программы, и поэтому проекты не будут продолжены.

Источник изображения: EPCC

В Центре передовых вычислений Эдинбургского университета (ACF) уже есть суперкомпьютер, и после объявления в октябре 2023 года о предстоящем строительстве нового, им был израсходован £31 млн на строительство дополнительного помещения в здании для центра Edinburgh Parallel Computing Centre (EPCC). Что дальше будет с этим проектом пока неясно.

Отвечая на просьбу DCD прокомментировать ситуацию, представитель Департамента науки, инноваций и технологий Великобритании (DSIT) заявил, что в правительстве по-прежнему привержены созданию технологической инфраструктуры, но приходится принимать сложные решения для восстановления экономической стабильности и реализации национальной миссии по росту экономики.

Следует отметить, что в прошлом месяце правительство Великобритании объявило о планах инвестировать £100 млн в пять новых центров квантовых исследований в Глазго, Эдинбурге, Бирмингеме, Оксфорде и Лондоне.

Компания Vertiv представила модульную платформу MegaMod CoolChip, предназначенную для построения дата-центров высокой плотности для задач ИИ. Утверждается, что данное решение позволяет сократить время развёртывания вычислительных мощностей примерно в два раза по сравнению с традиционным строительством.

Отмечается, что стремительное развитие генеративного ИИ, машинного обучения и НРС-приложений приводит к необходимости изменения обычной концепции ЦОД. Из-за большого количества мощных ускорителей требуется внедрение более эффективных систем охлаждения. В случае MegaMod CoolChip реализуется гибридный подход с воздушным и жидкостным охлаждением.

Инфраструктура MegaMod CoolChip может включать в себя блоки распределения охлаждающей жидкости Vertiv XDU, стойки с поддержкой СЖО Vertiv Liquid-cooled Rack, решения Vertiv Air Cooling, стоечные блоки распределения питания Vertiv rPDU и пр. Модульная архитектура MegaMod CoolChip предусматривает возможность установки до 12 стоек в ряд. Мощность каждой из них может превышать 100 кВт.

Источник изображения: Vertiv

MegaMod CoolChip поставляется в виде отдельных блоков, которые монтируются непосредственно на месте размещения дата-центра. Возможны различные варианты организации воздушно-жидкостного охлаждения. Для СЖО используется технология однофазного прямого жидкостного охлаждения Direct-To-Chip. Возможно резервирование охлаждающих систем по схеме N+1.

Инсбрукский университет имени Леопольда и Франца (UIBK) в Австрии объявил о том, что его НРС-комплекс LEO5 интегрирован с квантовый системой IBEX Q1 компании AQT. Таким образом, сформирован гибридный квантово-классический суперкомпьютер, который, как утверждается, открывает совершенно новые возможности для решения сложных научных и промышленных задач и создания вычислительных платформ следующего поколения.

Машина LEO5, запущенная в 2023 году, объединяет 63 узла, каждый из которых содержит два процессора Intel Xeon 8358 (Ice Lake-SP) с 32 ядрами. Применён интерконнект Infiniband HDR100. В состав 36 узлов входят ускорители NVIDIA — A30, A40 или A100. Производительность достигает 300 Тфлопс на операциях FP64 и 740 Тфлопс на операциях FP32.

Источник изображения: UIBK

В свою очередь, лазерная квантовая система IBEX Q1, разработанная специалистами AQT (дочерняя структура UIBK), не требует для работы экстремального охлаждения. Утверждается, что она может функционировать при комнатной температуре, а энергопотребление составляет менее 2 кВт. Квантовое оборудование размещено в двух кастомизированных стойках.

Проект по созданию гибридного суперкомпьютера реализован в рамках инициативы HPQC (High-Performance integrated Quantum Computing), финансируемой австрийским Агентством по продвижению и стимулированию прикладных исследований, технологий и инноваций (FFG). Новая платформа, как отмечается, создаёт основу для будущих гетерогенных инфраструктур, ориентированных на решение сложных задач.

«Успешная интеграция квантового компьютера в высокопроизводительную вычислительную среду знаменует собой важную веху для австрийских и европейских исследований и развития технологий в целом», — говорит Генриетта Эгерт (Henrietta Egerth), управляющий директор FFG.

Гибридный ускоритель NVIDIA Grace Hopper объединяет CPU- и GPU-модули, которые связаны интерконнектом NVLink C2C. Но, как передаёт HPCWire, в строении и работе суперчипа есть некоторые нюансы, о которых рассказали шведские исследователи.

Им удалось замерить производительность подсистем памяти Grace Hopper и интерконнекта NVLink в реальных сценариях, дабы сравнить полученные результаты с характеристиками, заявленными NVIDIA. Напомним, для интерконнекта изначально заявлена скорость 900 Гбайт/с, что в семь раз превышает возможности PCIe 5.0. Память HBM3 в составе GPU-части имеет ПСП до 4 Тбайт/с, а вариант с HBM3e предлагает уже до 4,9 Тбайт/с. Процессорная часть (Grace) использует LPDDR5x с ПСП до 512 Гбайт/с.

В руках исследователей оказалась базовая версия Grace Hopper с 480 Гбайт LPDDR5X и 96 Гбайт HBM3. Система работала под управлением Red Hat Enterprise Linux 9.3 и использовала CUDA 12.4. В бенчмарке STREAM исследователям удалось получить следующие показатели ПСП: 486 Гбайт/с для CPU и 3,4 Тбайт/с для GPU, что близко к заявленным характеристиками. Однако результат скорость NVLink-C2C составила всего 375 Гбайт/с в направлении host-to-device и лишь 297 Гбайт/с в обратном направлении. Совокупно выходит 672 Гбайт/с, что далеко от заявленных 900 Гбайт/с (75 % от теоретического максимума).

Источник: NVIDIA

Grace Hopper в силу своей конструкции предлагает два вида таблицы для страниц памяти: общесистемную (по умолчанию страницы размером 4 Кбайт или 64 Кбайт), которая охватывает CPU и GPU, и эксклюзивную для GPU-части (2 Мбайт). При этом скорость инициализации зависит от того, откуда приходит запрос. Если инициализация памяти происходит на стороне CPU, то данные по умолчанию помещаются в LPDDR5x, к которой у GPU-части есть прямой доступ посредством NVLink C2C (без миграции), а таблица памяти видна и GPU, и CPU.

Источник: arxiv.org

Если же памятью управляет не ОС, а CUDA, то инициализацию можно сразу организовать на стороне GPU, что обычно гораздо быстрее, а данные поместить в HBM. При этом предоставляется единое виртуальное адресное пространство, но таблиц памяти две, для CPU и GPU, а сам механизм обмена данными между ними подразумевает миграцию страниц. Впрочем, несмотря на наличие NVLink C2C, идеальной остаётся ситуация, когда GPU-нагрузке хватает HBM, а CPU-нагрузкам достаточно LPDDR5x.

Источник: arxiv.org

Также исследователи затронули вопрос производительности при использовании страниц памяти разного размера. 4-Кбайт страницы обычно используются процессорной частью с LPDDR5X, а также в тех случаях, когда GPU нужно получить данные от CPU через NVLink-C2C. Но как правило в HPC-нагрузках оптимальнее использовать 64-Кбайт страницы, на управление которыми расходуется меньше ресурсов. Когда же доступ в память хаотичен и непостоянен, страницы размером 4 Кбайт позволяют более тонко управлять ресурсами. В некоторых случаях возможно двукратное преимущество в производительности за счёт отсутствия перемещения неиспользуемых данных в страницах объёмом 64 Кбайт.

В опубликованной работе отмечается, что для более глубокого понимания механизмов работы унифицированной памяти у гетерогенных решений, подобных Grace Hopper, потребуются дальнейшие исследования.

Аргоннская национальная лаборатория (ANL) Министерства энергетики США (DOE) обнародовала запрос на создание нового кластера хранения данных для своего парка суперкомпьютеров. Как сообщает ресурс Datacenter Dynamics, реализация проекта может обойтись в $15–$20 млн.

Речь идёт о создании СХД, которая обеспечит ёмкость и производительность, необходимые для поддержания работы действующих НРС-комплексов, а также будущих суперкомпьютеров. Отмечается, что на площадке Argonne Leadership Computing Facility (ALCF) развёрнуты несколько высокопроизводительных параллельных файловых систем для обработки данных, генерируемых исследователями и инженерами. Это, в частности две системы Lustre вместимостью 100 Пбайт с пропускной способностью 650 Гбайт/с. Обе они используют интерконнект Infiniband HDR.

Источник изображения: DOE

Новая СХД будет обладать ёмкостью на уровне 400 Пбайт. В число требований входят IOPS-производительность до 240 млн, пиковая пропускная способность в 6 Тбайт/с, совместимость с POSIX и возможность одновременного монтирования до 30 тыс. узлов. Поставщик должен обеспечивать поддержку в течение пяти лет.

Предполагается, что платформа будет использоваться суперкомпьютером Aurora, который в нынешнем рейтинге TOP500 занимает второе место с быстродействием 1,012 Эфлопс. Кроме того, доступ к СХД получит НРС-комплекс Polaris: его пиковая производительность составляет около 44 Пфлопс.

Проектируемая СХД должна обеспечивать «надёжность и масштабируемость, необходимые для следующего поколения HPC и ИИ». Поставку платформы исполнителю работ необходимо осуществить ко II или к IV кварталу 2025 года, если дополнительные полгода позволят внедрить новые технологии.

Глава Tesla Илон Маск (Elon Musk), по сообщению ресурса Tom's Hardware, обнародовал фотографии вычислительного комплекса Dojo, который будет использоваться для разработки инновационных автомобильных технологий, а также для обучения автопилота.

Tesla, напомним, начала создание ИИ-суперкомпьютера Dojo в июле 2023 года. Основой системы послужат специализированные чипы собственной разработки Tesla D1. Дата-центр Dojo, расположенный в штаб-квартире Tesla в Остине (Техас, США), по своей конструкции напоминает бункер. В апреле нынешнего года сообщалось, что при строительстве ЦОД компания Маска столкнулась с трудностями, связанными в том числе с доставкой необходимых материалов.

Как теперь сообщается, Tesla намерена ввести Dojo в эксплуатацию до конца 2024 года. По производительности этот суперкомпьютер будет сопоставим с кластером из 8 тыс. ускорителей NVIDIA H100. По словам Маска, это «не слишком много, но и не тривиально». Для сравнения: мощнейший ИИ-суперкомпьютер компании xAI, также курируемой Илоном Маском, объединит 100 тыс. карт H100.

Источник изображений: Илон Маск

Отмечается, что чипы Tesla D1 специально ориентированы на машинное обучение и анализ видеоданных. Поэтому систему Dojo планируется использовать прежде всего для совершенствования технологии автономного вождения Tesla путём обработки видеоданных, полученных от автомобилей компании. В свою очередь, «ИИ-гигафабрика» xAI поможет в развитии чат-ботов Grok следующего поколения.

Маск также сообщил, что компания Tesla намерена «удвоить усилия» по разработке и развертыванию Dojo из-за высоких цен на оборудование NVIDIA. Вместе с тем финансовый директор Tesla Вайбхав Танеджа (Vaibhav Taneja) заявил, что, несмотря на снижение капвложений во II квартале 2024 года, компания по-прежнему ожидает, что соответствующие затраты превысят $10 млрд.

Илон Маск объявил в соцсети X (ранее Twitter) о запуске стартапом xAI в дата-центре в Мемфисе «самого мощного в мире кластера для обучения ИИ», который будет использоваться для создания «самого мощного в мире по всем показателям искусственного интеллекта к декабрю этого года», пишет Tom's Hardware. Однако, судя по всему, на практике сейчас работает лишь очень небольшая часть кластера.

«Отличная работа команды @xAI, команды @X, @Nvidia и компаний поддержки, которые начали обучение с кластером Memphis Supercluster примерно в 4:20 утра по местному времени. 100 тыс. H100 с жидкостным охлаждением в единой RDMA-фабрике — это самый мощный кластер обучения ИИ в мире!», — сообщил миллиардер в своём аккаунте.

Как указали в xAI, новая вычислительная система будет использоваться для обучения новой версии @grok, которая будет доступна премиум-подписчикам @x. Ранее появились сообщения о том, что оборудование для ИИ-кластера будут поставлять Dell и Supermicro. Комментируя нынешнее заявление Маска, гендиректор Supermicro Чарльз Лян (Charles Liang) подтвердил, что большая часть оборудования для ИИ-кластера была поставлена его компанией.

Источник изображений: xAI

В мае этого года Маск поделился планами построить гигантский суперкомпьютер для xAI для работы над следующей версией чат-бота Grok, который будет включать 100 тыс. ускорителей Nvidia H100. А в следующем году Илон Маск планирует запустить ещё один кластер, который будет содержать 300 тыс. ускорителей NVIDIA B200. Для его создания Маск намеревался привлечь Oracle, планируя выделить $10 млрд на аренду ИИ-серверов компании, но затем отказался от этой идеи, так как его не устроили предложенные Oracle сроки реализации проекта.

Как отметил ресурс Tom's Hardware, новый ИИ-кластер стартапа xAI превосходит все суперкомпьютеры из TOP500 с точки зрения количества ускорителей. Самые мощные в мире суперкомпьютеры, такие как Frontier (37 888 ускорителей AMD), Aurora (60 000 ускорителей Intel) и Microsoft Eagle (14 400 ускорителей NVIDIA), похоже, значительно уступают кластеру xAI. Впрочем, технические детали о сетевой фабрике нового кластера пока не предоставлены.

Но, как выясняется, не всё в заявлении Маска соответствует действительности. Аналитик Dylan Patel (Дилан Пател) из SemiAnalysis обвинил Маска во лжи, поскольку в настоящее время кластеру доступно 7 МВт мощности, чего хватит для работы примерно 4 тыс. ускорителей. С 1 августа будет доступно 50 МВт, если xAI наконец подпишет соглашение с властями Теннесси. А подстанция мощностью 150 МВт все ещё находится в стадии строительства, которое завершится в IV квартале 2024 года.

Как отмечает местное издание commercial appeal, поскольку речь идёт об объекте мощностью более 100 МВт, для его подключения требуется разрешение коммунальных компаний Memphis Light, Gas and Water (MLGW) и Tennessee Valley Authority (TVA). Контракт на подключение ЦОД к энергосети с TVA не был подписан. Более того, для охлаждения ЦОД, по оценкам MLGW, потребуется порядка 4,9 тыс. м³ воды ежедневно.

UPD: Дилан Пател удалил исходный твит, но уточнил текущее положение дел. От энергосети кластер сейчас потребляет 8 МВт, однако рядом с площадкой установлены мобильные генераторы (14 × 2,5 МВт), так что сейчас в кластере активны около 32 тыс. ускорителей, а в полную силу он зарабатает в IV квартале. Если контракт с TVA будет подписан, то к 1 августу кампус получит ещё 50 МВт от сети, а к концу году будет подведено 200 МВт. Для работы 100 тыс. H100 требуется порядка 155 МВт.

На мероприятии Nasdaq MarketSite Analyst Day специалист по HPC-решениям Smart Global Holdings (SGH) объявил о намерении стать Penguin Solutions, Inc. HPCWire сообщает, что необычный ребрендинг продолжит трансформацию калифорнийской компании, идущую уже несколько лет. «Новая» Pengiun Solutions позиционирует себя как эксперт по комплексным инфраструктурным решениям в области ИИ.

По словам представителя SGH, ИИ становится драйвером обеспечения конкурентных преимуществ во всех отраслях экономики. Большие языковые модели (LLM), ИИ-аналитика, симуляции и другие связанные темы приобретают критически важное значение, поэтому предприятия любого масштаба стремятся к внедрению систем искусственного интеллекта.

В компании отмечают, что ИИ-инфраструктура невероятно сложна и значительно отличается от традиционных корпоративных IT-решений, требует новых технологических навыков, которые у многих организаций всё ещё отсутствуют. Зачастую сложность ИИ-технологий ведёт к их медленному внедрению, использованию неэффективных систем и нереализованной прибыли на инвестиции.

Источник изображения: Businesswire/SGH

SGH поглотила Penguin Solutions в 2018 году, так что теперь у неё есть более 25 лет опыта работы с HPC-системами. Компания внедрила и управляет более 75 тыс. ускорителей — она фактически уже является доверенным партнёром для многих клиентов, желающих использовать возможности ИИ. Решение SGH поменять имя строится на заработанной ранее репутации и знаменует новую для компании эру.

Ожидается, что SGH завершит своё превращение в Penguin Solutions в этом году после одобрения акционерами. Cree LED — подразделение SGH, сохранит свою идентичность и продолжит вести дела под прежним именем. Ребрендинг — не единственное важное изменение для компании в этом году. Южнокорейская SK Holdings намерена вложить $200 млн в развитие её бизнеса в обмен на акции.

Южнокорейская телекоммуникационая компания SK Telecom вложит $200 млн в бизнес Smart Global Holdings (SGH), связанный с системами искусственного интеллекта и инфраструктурными ИИ-проектами. По данным Datacenter Dynamics, в обмен на инвестиции SK получит часть акций SGH.

В дальнейшем компании намерены совместно работать над использованием «взаимодополняющих возможностей» для расширения спектра предложений клиентам и создания дифференцированных комплексных решений и сервисов в области ИИ и дата-центров, предлагать передовые решения для рынка памяти и периферийных ИИ-серверов на базе NPU-чипов. Калифорнийская SGH уже продаёт ряд платформ и сервисов для HPC, ИИ, машинного обучения, отказоустойчивых вычислений и Интернета вещей, в том числе периферийные и облачные решения.

Благодаря приобретению в 2018 году бизнеса Penguin Solutions компания предлагает интегрированные ИИ-решения для ЦОД, от разработки ИИ-кластеров до внедрения и поддержки эксплуатации таких продуктов. Совсем недавно компания объявила о ребрнединге — теперь SGH почти полностью уходит под «зонтик» Penguin Solutions, компания должна сменить имя до конца текущего года. Стоит отметить, что Penguin Solutions известна как поставщик HPC-решений для государственных и военных ведомств США.

Источник изображения: Alexander Schimmeck/unsplash.com

Глава SGH поприветствовал SK Telecom в качестве нового стратегического инвестора, заявив, что новость стала свидетельством возможностей Penguin Solutions по внедрению в больших масштабах «фабрик ИИ», ПО и прочих решений. Ожидается, что сотрудничество принесёт немало выгоды и акционерам. Ранее в текущем году SGH приняла участие в раунде финансирования серии C другой компании — Lambda Labs, привлёкшей $320 млн.

SK Telecom получит 200 тыс. привилегированных акций в SGH, которые она сможет конвертировать в простые акции по цене $32,81 каждая. Компания расширяет своё ИИ-портофолио. В прошлом году она инвестировала $100 млн в Anthropic, стоящей за серией LLM Claude. По словам представителя SK Telecom, инвестиции и дальнейшее сотрудничество укрепит позиции южнокорейского гиганта в сфере ИИ.