Компания Eviden (дочерняя структура Atos) анонсировала BullSequana eXascale Interconnect (BXI v3) — интерконнект третьего поколения, специально разработанный для рабочих нагрузок ИИ и HPC. Технология станет доступа на рынке во II половине 2025 года.

Отмечается, что существующие высокоскоростные сетевые решения недостаточно эффективны, поскольку не устраняют критическое узкое место, известное как «сетевая стена». По заявлениям Eviden, зачастую при крупномасштабном обучении ИИ компании наращивают количество ускорителей, однако на самом деле ограничивающим фактором является интерконнект. Хотя поставщики сетевых решений продолжают удваивать пропускную способность каждые несколько лет, этого недостаточно для решения проблемы. В результате, до 70 % времени GPU простаивают, ожидая получения данных из-за задержек, утверждает Eviden. Технология BXI v3 призвана устранить этот недостаток.

Источник изображений: Eviden

Новый интерконнект использует стандарт Ethernet в качестве базового протокола связи. При этом реализованы функции, которые обычно характерны для масштабируемых сетей высокого класса, таких как Infiniband. Отмечается, что BXI v3 обеспечивает низкие задержки (менее 200 нс от порта к порту), высокую пропускную способность, упорядоченную (in order) доставку пакетов, расширенное управление перегрузками и масштабируемость.

Технология BXI v3 ляжет в основу интеллектуального сетевого адаптера (Smart NIC) нового поколения, который поможет снизить влияние задержек сети на GPU и CPU. При использовании такого решения ускоритель ИИ выгружает данные на сетевой адаптер и сразу же переходит к другим задачам, что устраняет неэффективность, связанную с простоями. Подчёркивается, что протокол BXI v3 интегрируется непосредственно в Smart NIC, благодаря чему оборудование работает сразу после установки, а в приложения не требуется вносить какие-либо изменения.

Кроме того, новая технология предоставляет ряд дополнительных функций, ориентированных на повышение производительности путём оптимизации системных операций и обработки данных. В частности, BXI v3 обеспечивает прозрачную трансляцию виртуальных адресов в физические, что позволяет приложениям напрямую отправлять запросы в SmartNIC с использованием виртуальных адресов без необходимости системных вызовов. Такой подход повышает эффективность, обеспечивая бесперебойное управление памятью при сохранении высокой производительности.

Технология BXI v3 также позволяет регистрировать до 32 млн приёмных буферов, которые SmartNIC выбирает с помощью ключей сопоставления на основе атрибутов сообщения. Благодаря этому уменьшается нагрузка на CPU, что повышает общую эффективность системы. Кроме того, сетевой адаптер способен выполнять математические атомарные операции, что дополнительно высвобождает ресурсы CPU. Впрочем, деталей пока мало, зато говорится об участии в консорциуме Ultra Ethernet (UEC) и партнёрстве с AMD.

NVIDIA объявила о серии совместных проектов с SoftBank, направленных на ускорение суверенных инициатив Японии в области ИИ, которые также обеспечат возможность получения дохода от ИИ для поставщиков телекоммуникационных услуг по всему миру.

В выступлении на саммите NVIDIA AI Summit Japan генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг (Jensen Huang) объявил, что SoftBank создаёт самый мощный в Японии ИИ-суперкомпьютер с использованием платформы NVIDIA DGX SuperPOD B200 и интерконнекта Quantum-2 InfiniBand. Эта система станет первой в мире, которая получит системы DGX B200. Она будет использоваться компанией для разработки генеративного ИИ и развития других бизнес-решений, а также для предоставления вычислительных услуг университетам, научно-исследовательским институтам и предприятиям в стране. Суперкомпьютер идеально подойдёт для разработки больших языковых моделей (LLM), говорится в пресс-релизе.

Пока что на звание самого мощного ИИ-суперкомьютера Японии претендует система ABCI 3.0 на базе NVIDIA H200. Впрочем, Softbank не сидит сложа руки и планирует построить ещё один суперкомпьютер, на этот раз на базе суперускорителей GB200 NVL72. Они же будут использоваться в проекте Sharp, KDDI и Supermicro по созданию «крупнейшего в Азии» ИИ ЦОД.

Источник изображения: NVIDIA

Также в ходе саммита было объявлено, что SoftBank, используя платформу ускоренных вычислений NVIDIA AI Aerial, успешно запустил первую в мире телекоммуникационную сеть, объединяющую возможности ИИ и 5G. В ходе испытаний, проведенных в префектуре Канагава, SoftBank продемонстрировала, что решение AI-RAN достигло производительности 5G операторского класса, используя ресурсы ускорителя для одновременной обработки сетевого трафика и инференса.

Отмечается, что мобильные сети традиционно рассчитаны на обработку пиковых нагрузок и в среднем задействуют только треть аппаратных ресурсов, что позволяет монетизировать оставшиеся две трети путём предоставления ИИ-сервисов. NVIDIA и SoftBank также сообщили, что с помощью ПО NVIDIA AI Enterprise японская компания будет создавать локализованные безопасные ИИ-сервисы.

Национальное агентство по новым технологиям, энергетике и устойчивому экономическому развитию Италии (ENEA) выбрало компанию Lenovo для создания нового суперкомпьютера. Использовать НРС-комплекс планируется для ускорения исследований в области чистой энергии, в частности, по направлению ядерного синтеза.

Проект нацелен на повышение вычислительной мощности платформы CRESCO (Computational Center for Research on Complex Systems — Вычислительный центр в области исследований сложных систем). Эта суперкомпьютерная система располагается в исследовательском центре Портичи (регион Кампания, административный центр Неаполь).

Lenovo развернёт кластер из 758 узлов, в оснащение каждого из которых войдут два процессора Intel Xeon Platinum 8592+ поколения Emerald Rapids (64С/128T; 1,9–3,9 ГГц; 350 Вт). Говорится о применении технологии прямого жидкостного охлаждения Lenovo Neptune Direct Water-Cooling, которая позволяет отводить до 98 % тепла, генерируемого НРС-комплексом. Подчёркивается, что, помимо повышения производительности, оборудование Lenovo обеспечит высокую энергетическую эффективность. Серверы изготавливаются на предприятии Lenovo в Венгрии, а близость к месту установки позволяет сократить расходы по транспортировке и снизить выбросы вредных газов в атмосферу.

Источник изображения: Lenovo

После введения в эксплуатацию новой системы общее быстродействие CRESCO поднимется примерно в шесть раз: с нынешних 1,01 до более чем 6,5 Пфлопс. Это выведет платформу в лидеры по вычислительной мощности в Италии. ENEA управляет развитой вычислительной инфраструктурой, которая предоставляет пользователям ресурсы для расчётов, моделирования и трёхмерной визуализации данных. В настоящее время сеть объединяет шесть объектов в разных областях: это Фраскати, Портичи, Болонья, Казачча, Трисайя и Бриндизи.

Активисты из числа жителей американского Мемфиса раскритиковали оператора энергосети Tennessee Valley Authority (TVA) за предоставление стартапу xAI Илона Маска доступа к дополнительным 150 МВт для питания ИИ-суперкомпьютера Colossus, сообщает Datacenter Dynamics. В минувший четверг TVA одобрил запрос от энергокомпании Memphis Light, Gas and Water (MLGW).

Colossus предназначен для обучения и обслуживания ИИ-бота Grok, заработавшего ранее в этом году. Суперкомпьютер разместился в помещениях бывшего завода Electrolux в промышленном парке на юго-востоке Мемфиса. Ранее Маск заявлял, что речь идёт о самом быстром в мире ИИ-суперкомпьютере, включающем 100 тыс. ускорителей NVIDIA H100. Правда, буквально через несколько дней Meta✴ похвасталась ещё более крупной системой для обучения Llama-4. Но и Маск обещал в ближайшие месяцы удвоить мощность суперкомпьютера, который получит 50 тыс. ускорителей NVIDIA H200.

Всё это означает, что машине потребуется много энергии. Ранее в этом году MLGW согласилась обеспечить xAI ещё 150 МВт, ожидалось лишь одобрение TVA. Комплекс даже пришлось запитать от мобильных газовых генераторов Voltagrid, что само по себе вызвало недовольство местных жителей. xAI со своей стороны пообещала построить крупнейшую в мире систему очистки сточных вод с керамическим мембранами, а также с дисконтом предоставлять ресурсы энергохранилища Tesla Megapack, построенного рядом с Colossus, для поддержки стабильности энергосети Мемфиса.

Источник изображения: Heidi Kaden/unsplash.com

Новость не вызывала энтузиазма у местных активистов и экозащитников, обеспокоенных вероятной нагрузкой на энергосети города и низким качеством воздуха. Активисты также подчёркивают, что оператор TVA обязан служить интересам общества и изучить последствия выделения xAI дополнительных 150 МВт, поскольку регион и так страдает от высоких нагрузок на сети и загрязнения окружающей среды. Дело, в частности, в том, что TVA намерена построить турбины на природном газе для получения ещё 200 МВт, поскольку оператор ещё прошлой осенью не справлялся со спросом.

В TVA заявляют, что задача оператора — работать с партнёрами для привлечения в регион инвестиций и рабочих мест, в каждом случае аккуратно оцениваются детали каждого предложения. MLGW получит из бюджета $760 тыс. для введения в строй ещё 50 МВт, а xAI обязуется построить за $24 млн собственную подстанцию на 150 МВт. Существующие договорённости предусматривают, что xAI будет получать ежемесячные скидки от поставщика энергии, пока не компенсирует стоимость возводимой ей подстанции и та не перейдёт в собственность MLGW.

AMD и Fujitsu объявили о подписании меморандума о взаимопонимании с целью формирования стратегического партнёрства, направленного на создание вычислительных платформ для ИИ и HPC. Предполагается, что сотрудничество охватит различные сферы — от разработки специализированных решений до коммерциализации.

Речь идёт об объединении передовых аппаратных решений в области CPU и GPU с сопутствующим ПО. Партнёры намерены содействовать формированию открытой экосистемы для задач ИИ. В частности, упомянуты Arm-процессоры Fujitsu MONAKA и ускорители AMD Instinct. Стороны намерены задействовать открытый программный стек AMD ROCm и специализированный софт Fujitsu для изделий с архитектурой Arm.

В целом, сотрудничество будет сосредоточено на трёх ключевых направлениях — инжиниринг, экосистемы и бизнес. Партнёры рассчитывают создать инновационные вычислительные платформы для ИИ и HPC к 2027 году. AMD и Fujitsu также будут сообща работать над маркетинговыми кампаниями и улучшать взаимодействие с заказчиками. Например, планируется создание совместного центра для клиентов.

Источник изображения: AMD

«Объединяя инновационную технологию графических чипов AMD с эффективными и высокопроизводительными процессорами Fujitsu, мы стремимся создать среду, в которой больше компаний смогут использовать инструменты ИИ при одновременном снижении энергопотребления в дата-центрах», — говорит Вивек Махаджан (Vivek Mahajan), корпоративный вице-президент и технический директор Fujitsu.

Нужно отметить, что ранее Fujitsu заключила соглашение о сотрудничестве с Supermicro. Компании займутся разработкой СЖО для ЦОД, а также серверов следующего поколения на чипах Fujitsu MONAKA для широкого спектра рабочих нагрузок — от ИИ и НРС до облачных и периферийных задач. Два года назад AMD также подписала аналогичное соглашение о сотрудничестве с европейским разработчиком серверных Arm-процессоров SiPearl.

В мае нынешнего года был сформирован альянс Ultra Accelerator Link (UALink) по разработке технологии, призванной составить конкуренцию NVIDIA NVLink. А теперь участники отрасли объявили о создании соответствующего консорциума — UALink Consortium.

Новую структуру возглавляют представители AMD, AWS, Astera Labs, Cisco, Google, HPE, Intel, Meta✴ и Microsoft. В состав консорциума также входят Cadence, Lenovo, H3C, Centec, Anapass и пр. Кроме того, к участию приглашаются другие заинтересованные стороны. Фактически участники заняты созданием более открытой альтернативы NVLink.

Источник изображения: UALink

«Стандарт UALink определяет высокоскоростную связь с низкими задержками для масштабируемых систем ИИ в дата-центрах. Заинтересованные компании могут присоединиться к консорциуму и поддержать нашу миссию: создание открытого и высокопроизводительного интерконнекта для рабочих нагрузок ИИ», — сказал Вилли Нельсон (Willie Nelson), президент UALink.

Отмечается, что компании, входящие в совет консорциума, охватывают широкий спектр отраслей — от поставщиков облачных услуг и OEM-производителей до разработчиков ПО и полупроводниковых компонентов. В I квартале 2025 года планируется представить общедоступную спецификацию UALink 1.0, которая предусматривает пропускную способность до 200 Гбит/с на соединение. В пределах одного домена при этом могут быть объединены до 1024 ускорителей ИИ.

Выпуск спецификации UALink 1.0 станет важной вехой, поскольку она определит открытый отраслевой стандарт, позволяющий ускорителям и коммутаторам ИИ взаимодействовать более эффективно. Это откроет новые возможности в плане развития и внедрения крупных ИИ-моделей.

Компания NextSilicon сообщила о разработке устройств Maverick-2 — так называемых интеллектуальных вычислительных ускорителей (Intelligent Compute Accelerator, ICA). Изделия, как утверждается, обеспечивают высокую производительность и эффективность при решении задач HPC и ИИ, а также при обслуживании векторных баз данных.

NextSilicon разрабатывает новую вычислительную платформу для ресурсоёмких приложений. Применяются специальные программные алгоритмы для динамической реконфигурации оборудования на основе данных, получаемых непосредственно во время выполнения задачи. Это позволяет оптимизировать производительность и энергопотребление.

Источник изображений: NextSilicon

Maverick-2 ICA, по словам компании, представляет собой программно-определяемый аппаратный ускоритель. По заявлениям NextSilicon, изделие в плане производительности на один ватт затрачиваемой энергии более чем в четыре раза превосходит традиционные GPU, а в сравнении с топовыми CPU и вовсе достигается 20-кратное превосходство. При этом говорится об уменьшении эксплуатационных расходов более чем в два раза.

«Телеметрические данные, собранные во время работы приложения, используются интеллектуальными алгоритмами NextSilicon для непрерывной самооптимизации в реальном времени. Результатом являются эффективность и производительность в задачах HPC при сокращении потребления энергии на 50–80 % по сравнению с традиционными GPU», — заявляет компания.

Решения Maverick-2 доступны в виде однокристальной карты расширения PCIe 5.0 x16 и двухкристального OAM-модуля. В первом случае объём памяти HBM3e составляет 96 Гбайт, энергопотребление — 300 Вт. У второго изделия эти показатели равны 192 Гбайт и 600 Вт. Тактовая частота в обоих вариантах — 1,5 ГГц. При производстве применяется 5-нм технология TSMC. Говорится о совместимости с популярными языками программирования и фреймворками, такими как C/C++, Fortran, OpenMP и Kokkos. Это позволяет многим приложениям работать без изменений, упрощая портирование и устраняя необходимость в проприетарном программном стеке.

Компания DeepL объявила о намерении развернуть вычислительный комплекс на платформе NVIDIA DGX SuperPOD с ускорителями GB200. Система расположится на площадке EcoDataCenter в Швеции, а её ввод в эксплуатацию запланирован на середину 2025 года.

DeepL специализируется на разработке средств автоматического перевода на основе ИИ. По заявлениям Ярека Кутыловски (Jarek Kutylowski), генерального директора и основателя DeepL, компания создала решение, которое по точности перевода превосходит все другие сервисы на рынке. Более 100 тыс. предприятий, правительственных структур и других организаций, а также миллионы индивидуальных пользователей по всему миру применяют языковые ИИ-инструменты DeepL. Штат компании насчитывает более 1 тыс. сотрудников. Её поддерживают инвестициями Benchmark, IVP, Index Ventures и др.

В 2023 году DeepL развернула суперкомпьютер Mercury на базе NVIDIA DGX SuperPOD с ускорителями H100. В июньском рейтинге TOP500 эта система занимает 41-е место с FP64-производительностью 21,85 Пфлопс и теоретическим пиковым быстродействием 33,85 Пфлопс.

Источник изображения: NVIDIA

Платформа NVIDIA DGX SuperPOD с ускорителями GB200 предусматривает использование жидкостного охлаждения. Возможно масштабирование до десятков тысяч ускорителей. DeepL намерена применять новый комплекс для исследовательских задач — в частности, для разработки передовых ИИ-моделей, которые позволят ещё больше расширить возможности средств перевода между различными языками. Это позволит «разрушить языковые барьеры для предприятий и профессионалов по всему миру», обещает компания.

Немецкий разработчик и интегратор HPC-решений ParTec выступил с иском к NVIDIA, обвинив последнюю в нарушении патентных прав. По данным The Register, компания требует запретить продажи ускорителей NVIDIA в 18 странах, участвующих в общей для ЕС патентной системе.

ParTec, принимающая участие в создании первой в Европе экзафлопсной машины JUPITER и других суперкомпьютеров вроде MareNostrum5, подтвердила, что предметом спора явояются те же самые патенты, из-за которых Partec уже подала иск против Microsoft в США. Впрочем, не исключено, что ParTec намерена добиваться не запрета продаж, а подписания с NVIDIA лицензионного договора — иначе блокировка сбыта в Европе ускорителей NVIDIA может повлиять на реализацию проектов с участием самой ParTec.

Оба иска касаются патентов, связанных с динамической модульной системной архитектурой (dMSA). Именно она имеет важнейшее значение для построения высокопроизводительных вычислительных кластеров и обеспечивает оптимальное взаимодействие CPU, GPU и прочей электроники в составе систем, применяемых как для обучения ИИ-моделей, так и для инференса. Ранее в ParTec сообщали, что Microsoft незаконно использовала именно эту интеллектуальную собственность при создании облачной платформы Azure AI.

Источник изображения: Tingey Injury Law Firm/unsplash.com

Иск к NVIDIA ParTec и её лицензионный агент BF exaQC AG подали в Единый патентный суд Евросоюза 27 октября. В ParTec намерены добиваться запрета для NVIDIA распространять свои ускорители в странах Евросоюза, в которых действуют патенты, а также возмещения ущерба. По имеющимся данным, речь идёт о патентах EP2628080 и EP3743812, причём последний действует во всех странах ЕС, являющихся частью Единой патентной системы. Речь идёт о 18 государствах, в том числе Германии, Франции и Италии. Если истцы выиграют суд, продажа ряда продуктов NVIDIA в этих странах будет запрещена.

В компании утверждают, что давно предвидели перспективы ПО для масштабирования вычислений, поэтому и занялись разработкой dMSA. Компания также утверждает, что вела переговоры с NVIDIA, продемонстрировав свою модульную архитектуру, ПО ParaStation и ключевые патенты. NVIDIA якобы проявила большой интерес к технологии и даже объявила о готовности разрабатывать суперкомпьютеры с использованием ParaStation, но впоследствии эти планы так и не были реализованы. Сейчас компании так или иначе сотрудничают над созданием других суперкомпьютеров, где NVIDIA выступает «предпочтительным поставщиком» ускорителей для ЦОД.

В ParTec заявили, что иск был неизбежен, поскольку NVIDIA отказалась вести переговоры о поставках ускорителей. Последняя якобы поступила так из-за иска ParTec к Microsoft — одного из ключевых клиентов NVIDIA. В ParTec подчёркивают, что благодаря её технологиям Германия и Европа в целом получат возможность развить собственную «суверенную индустрию». Однако мир сегодня зависит от нарушителей патентов, т.е. NVIDIA и Microsoft, распространяющих решения, представляющие угрозу для Германии и европейской IT-индустрии, говорит ParTec.

Председатель правления и генеральный директор Meta✴ Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg), по сообщению ресурса Tom's Hardware, раскрыл масштабы кластера, который используется для обучения ИИ-модели нового поколения Llama-4. По его словам, для этих целей задействованы более 100 тыс. ускорителей NVIDIA H100.

Напомним, в начале сентября нынешнего года стартап xAI, курируемый Илоном Маском (Elon Musk), объявил о запуске ИИ-суперкомпьютера Colossus, в основу которого положены 100 тыс. штук H100. В дальнейшем количество ускорителей в составе Colossus планируется увеличить вдвое. Теперь об эксплуатации кластера схожего масштаба рассказал Цукерберг.

Глава Meta✴ не стал вдаваться в подробности о характеристиках Llama-4, ограничившись лишь фразами вроде «новые модальности», «более сильные рассуждения» и «повышенное быстродействие». Ранее Meta✴ заявляла о намерении потратить в 2024-м от $30 млрд до $37 млрд на развитие своей инфраструктуры — прежде всего для задач ИИ. Кроме того, говорилось, что к концу текущего года компания рассчитывает оперировать мощностями, эквивалентными более чем 500 тыс. ускорителей NVIDIA H100.

Источник изображения: Meta✴

Вместе с тем, как отмечается, возникают сложности при обеспечении питанием столь масштабных ИИ-кластеров. Дело в том, что один современный GPU может потреблять до 3,7 МВт·ч электроэнергии в год. Это означает, что массив из 100 тыс. таких ускорителей потребует не менее 370 ГВт·ч в год, чего достаточно для обеспечения энергией более 34 млн среднестатистических американских домохозяйств. Цукерберг признаёт, что трудности, связанные с доступностью энергоресурсов, в перспективе могут ограничить темпы роста отрасли ИИ.

Как добавляет ComputerWeekly, Meta✴ также отказалась от практики увеличения срока службы серверов с целью сокращения расходов. Ранее компания сообщила о продлении периода эксплуатации оборудования до пяти лет вместо прежних четырёх с половиной: это, как ожидалось, даст экономию в $1,5 млрд. Однако теперь финансовый директор Meta✴ Сьюзан Ли (Susan Li) заявила, что компания в свете стремительного развития ИИ намерена применять серверы последнего поколения, чтобы максимально эффективно использовать доступную ёмкость существующих дата-центров.