Компания NVIDIA отрапортовала о работе в III четверти текущего финансового года, которая была закрыта 27 октября. На фоне бума ИИ и машинного обучения выручка крупнейшего в мире поставщика ускорителей на основе GPU продолжает стремительно увеличиваться.

За трёхмесячный период NVIDIA получила $35,1 млрд. Это на 17 % больше по сравнению с предыдущим кварталом, когда показатель равнялся $30,0 млрд. В годовом исчислении прибавка составила 94 %: в III четверти прошлого финансового года продажи равнялись $18,1 млрд. Чистая прибыль за год подскочила на 109 % — с $9,2 млрд до $19,3 млрд. Прибыль в пересчёте на одну ценную бумагу за год поднялась на 111 %, достигнув $0,78.

Источник изображения: NVIDIA

В сегменте дата-центров показатели NVIDIA бьют рекорды. Выручка взлетела на 112 % год к году, достигнув $30,8 млрд. Иными словами, соответствующие продукты обеспечивают 87,7 % от суммарных денежных поступлений компании. Ускорители NVIDIA продолжают пользоваться огромным спросом среди операторов ИИ-платформ и гиперскейлеров.

Продажи NVIDIA в сегменте профессиональной визуализации в годовом исчислении увеличились на 17 %, составив $486 млн. Решения для автомобильного и робототехнического секторов принесли $449 млн, что на 72 % больше результата годичной давности.

«Развитие ИИ идёт полным ходом, что способствует глобальному внедрению вычислительных решений NVIDIA. Спрос на изделия Hopper и Blackwell остаётся невероятным», — заявил Дженсен Хуанг (Jensen Huang), основатель и генеральный директор NVIDIA. 

Компания Dell анонсировала серверы PowerEdge XE9685L и PowerEdge XE7740, предназначенные для НРС и ресурсоёмких рабочих нагрузок ИИ. Устройства могут монтироваться в 19" стойку высокой плотности Dell Integrated Rack 5000 (IR5000), что позволяет экономить место в дата-центрах.

Модель PowerEdge XE9685L в форм-факторе 4U рассчитана на установку двух процессоров AMD EPYC Turin. Применяется жидкостное охлаждение. Доступны 12 слотов для карт расширения PCIe 5.0. Говорится о возможности использования ускорителей NVIDIA HGX H200 или B200.

По заявлениям Dell, система PowerEdge XE9685L предлагает самую высокую в отрасли плотность GPU с поддержкой до 96 ускорителей NVIDIA в расчёте на стойку. Новинка подходит для организаций, решающих масштабные вычислительные задачи, такие как создание крупных моделей ИИ, запуск сложных симуляций или выполнение геномного секвенирования. Конструкция сервера обеспечивает оптимальные тепловые характеристики при высоких рабочих нагрузках, а наличие СЖО повышает энергоэффективность.

Источник изображений: Dell

Вторая модель, PowerEdge XE7740, также имеет типоразмер 4U, но использует воздушное охлаждение. Допускается установка двух процессоров Intel Xeon 6 на базе производительных ядер P-core (Granite Rapids). Заказчики смогут выбирать конфигурации с восемью ИИ-ускорителями двойной ширины, включая Intel Gaudi 3 и NVIDIA H200 NVL, а также с 16 ускорителями одинарной ширины, такими как NVIDIA L4. Сервер подходит для различных вариантов использования, например, для тонкой настройки генеративных моделей ИИ, инференса, аналитики данных и пр. Конструкция машины позволяет эффективно сбалансировать стоимость, производительность и масштабируемость.

Dell также готовит к выпуску новый сервер PowerEdge XE на базе NVIDIA GB200 Grace Blackwell NVL4. Говорится о поддержке до 144 GPU на стойку формата 50OU (Dell IR7000).

Nebius, бывшая материнская компания «Яндекса», объявила о создании своего первого вычислительного ИИ-кластера на территории США. Система будет развёрнута на базе дата-центра Patmos в Канзас-Сити (штат Миссури), а её ввод в эксплуатацию запланирован на I квартал 2025 года.

На начальном этапе в составе кластера Nebius будут использоваться ИИ-ускорители NVIDIA H200. В следующем году планируется добавить решения поколения NVIDIA Blackwell. Мощность площадки может быть увеличена с первоначальных 5 МВт до 40 МВт: это позволит задействовать до 35 тыс. GPU.

Источник изображения: Nebius

По заявлениям Nebius, фирма Patmos была выбрана в качестве партнёра в связи с гибкостью и опытом в поэтапном строительстве ЦОД. Первая фаза проекта включает развёртывание необходимой инфраструктуры, в том числе установку резервных узлов, таких как генераторы. Новая зона доступности, как ожидается, позволит Nebius более полно удовлетворять потребности американских клиентов, занимающихся разработками и исследованиями в области ИИ.

Говорится, что Nebius активно наращивает присутствие в США в рамках стратегии по формированию ведущего поставщика инфраструктуры для ИИ-задач. На 2025 год намечено создание второго — более масштабного — кластера GPU в США. Кроме того, компания открыла два центра по работе с клиентами — в Сан-Франциско и Далласе, а третий офис до конца текущего года заработает в Нью-Йорке.

Напомним, что ранее Nebius запустила первый ИИ-кластер во Франции на базе NVIDIA H200. У компании также есть площадка в Финляндии. К середине 2025 года Nebius намерена инвестировать более $1 млрд в инфраструктуру ИИ в Европе. А около месяца назад компания представила облачную ИИ-платформу с ускорителями NVIDIA H100 и H200.

Microsoft представила на конференции Microsoft Ignite новые специализированные чипы Azure Boost DPU и Azure integrated Hardware Security Module (HSM), предназначенные для использования в ЦОД с целью поддержки рабочих нагрузок в облаке Azure и повышения безопасности.

Источник изображений: Microsoft

Чтобы снизить зависимость от поставок чипов сторонних компаний, Microsoft занимается разработкой собственных решений для ЦОД. Например, на прошлогодней конференции Microsoft Ignite компания представила Arm-процессор Azure Cobalt 100 и ИИ-ускоритель Azure Maia 100 собственной разработки. Azure Boost DPU включает специализированные ускорители для работы с сетью и хранилищем, а также предлагает функции безопасности. Так, скорость работы с хранилищем у будущих инстансов Azure будет вчетверо выше, чем у нынешних, а энергоэффективность при этом вырастет втрое.

Не вызывает сомнений, что в разработке Azure Boost DPU участвовали инженеры Fungible, производителя DPU, который Microsoft приобрела в декабре прошлого года. Как отмечает TechCrunch, в последние годы популярность DPU резко увеличилась. AWS разработала уже несколько поколений Nitro, Google совместно с Intel создала IPU, AMD предлагает DPU Pensando, а NVIDIA — BlueField. Есть и другие нишевые игроки. Согласно оценкам Allied Analytics, рынок чипов DPU может составить к 2031 году $5,5 млрд.

Ещё один кастомный чип — Azure integrated Hardware Security Module (HSM) — отвечает за хранение цифровых криптографических подписей и ключей шифрования в защищённом модуле «без ущерба для производительности или увеличения задержки». «Azure Integrated HSM будет устанавливаться на каждом новом сервере в ЦОД Microsoft, начиная со следующего года, чтобы повысить защиту всего парка оборудования Azure как для конфиденциальных, так и для общих рабочих нагрузок», — заявила Microsoft. Azure Integrated HSM работает со всем стеком Azure, обеспечивая сквозную безопасность и защиту.

Microsoft также объявила, что задействует ускорители NVIDIA Blackwell и кастомные серверные процессоры AMD EPYC. Так, инстансы Azure ND GB200 v6 будут использовать суперускорители NVIDIA GB200 NVL 72 в собственном исполнении Microsoft, а интерконнект Quantum InfiniBand позволит объединить десятки тысяч ускорителей Blackwell. Компания стремительно наращивает закупки этих систем. А инстансы Azure HBv5 получат уникальные 88-ядерные AMD EPYC 9V64H с памятью HBM, которые будут доступны только в облаке Azure. Каждый инстанс включает четыре таких CPU и до 450 Гбайт памяти с агрегированной пропускной способностью 6,9 Тбайт/с.

Кроме того, Microsoft анонсировала новое решение Azure Local, которое заменит семейство Azure Stack. Azure Local — это облачная гибридная инфраструктурная платформа, поддерживаемая Azure Arc, которая объединяет локальные среды с «большим» облаком Azure. По словам компании, клиенты получат обновление до Azure Local в автоматическом режиме.

Наконец, Microsoft анонсировала новые возможности в Azure AI Foundry, новой «унифицированной» платформе приложений ИИ, где организации смогут проектировать, настраивать и управлять своими приложениями и агентами ИИ. В числе новых опций — Azure AI Foundry SDK (пока в виде превью).

Компания HPE анонсировала обновление модельного ряда HPC-систем HPE Cray Supercomputing EX, а также представила новые модели серверов из серии Proliant. По словам компании, новые HPC-решения предназначены в первую очередь для научно-исследовательских институтов, работающих над решением ресурсоёмких задач.

Источник изображений: HPE

Обновление касается всех компонентов HPE Cray Supercomputing EX. Открывают список новые процессорные модули HPE Cray Supercomputing EX4252 Gen 2 Compute Blade. В их основе лежит пятое поколение серверных процессоров AMD EPYС Turin, которое на сегодняшний день является самым высокоплотным x86-решениями. Новые модули позволят разместить до 98304 ядер в одном шкафу. Отчасти это также заслуга фирменной системы прямого жидкостного охлаждения. Она охватывает все части суперкомпьютера, включая СХД и сетевые коммутаторы. Начало поставок узлов намечено на весну 2025 года.

Процессорные «лезвия» дополнены новыми GPU-модулями HPE Cray Supercomputing EX154n Accelerator Blade, позволяющими разместить в одном шкафу до 224 ускорителей NVIDIA Blackwell. Речь идёт о новейших сборках NVIDIA GB200 NVL4 Superchip. Этот компонент появится на рынке позднее — HPE говорит о конце 2025 года. Обновление коснулось и управляющего ПО HPE Cray Supercomputing User Services Software, получившего новые возможности для пользовательской оптимизации вычислений, в том числе путём управления энергопотреблением.

Апдейт получит и фирменный интерконнект HPE Slingshot, который «дорастёт» до 400 Гбит/с, т.е. станет вдвое быстрее нынешнего поколения Slingshot. Пропускная способность коммутаторов составит 51,2 Тбит/c. В новом поколении будут реализованы функции автоматического устранения сетевых заторов и адаптивноой маршрутизации с минимальной латентностью. Дебютирует HPE Slingshot interconnect 400 осенью 2024 года.

Ещё одна новинка — СХД HPE Cray Supercomputing Storage Systems E2000, специально разработанная для применения в суперкомпьютерах HPE Cray. В сравнении с предыдущим поколением, новая система должна обеспечить более чем двукратный прирост производительности: с 85 и 65 Гбайт/с до 190 и 140 Гбайт/с при чтении и записи соответственно. В основе новой СХД будет использована ФС Lustre. Появится Supercomputing Storage Systems E2000 уже в начале 2025 года.

Что касается новинок из серии Proliant, то они, в отличие от вышеупомянутых решений HPE Cray, нацелены на рынок обычных ИИ-систем. 5U-сервер HPE ProLiant Compute XD680 с воздушным охлаждением представляет собой решение с оптимальным соотношением производительности к цене, рассчитанное как на обучение ИИ-моделей и их тюнинг, так и на инференс. Он оснащён восемью ускорителями Intel Gaudi3 и двумя процессорами Intel Xeon Emerald Rapids. Новинка поступит на рынок в декабре текущего года.

Более производительный HPE ProLiant Compute XD685 всё так же выполнен в корпусе высотой 5U, но рассчитан на жидкостное охлаждение. Он будет оснащаться восемью ускорителями NVIDIA H200 в формате SXM, либо более новыми решениями Blackwell, но последняя конфигурация будет доступна не ранее 2025 года, когда ускорители поступят на рынок. Уже доступен ранее анонсированный вариант с восемью ускорителями AMD Instinict MI325X и процессорами AMD EPYC Turin.

Компания NVIDIA анонсировала ускоритель H200 NVL, выполненный в виде двухслотовой карты расширения PCIe. Изделие, как утверждается, ориентировано на гибко конфигурируемые корпоративные системы с воздушным охлаждением для задач ИИ и НРС.

Как и SXM-вариант NVIDIA H200, представленный ускоритель получил 141 Гбайт памяти HBM3e с пропускной способностью 4,8 Тбайт/с. При этом максимальный показатель TDP снижен с 700 до 600 Вт. Четыре карты могут быть объединены интерконнкетом NVIDIA NVLink с пропускной способностью до 900 Гбайт/с в расчёте на GPU. При этом к хост-системе ускорители подключаются посредством PCIe 5.0 x16.

В один сервер можно установить две такие связки, что в сумме даст восемь ускорителей H200 NVL и 1126 Гбайт памяти HBM3e, что весьма существенно для рабочих нагрузок инференса. Заявленная производительность FP8 у карты H200 NVL достигает 3,34 Пфлопс против примерно 4 Пфлопс у SXM-версии. Быстродействие FP32 и FP64 равно соответственно 60 и 30 Тфлопс. Производительность INT8 — до 3,34 Пфлопс. Вместе с картами в комплект входит лицензия на программную платформа NVIDIA AI Enterprise.

Источник изображения: NVIDIA

Кроме того, NVIDIA анонсировала ускорители GB200 NVL4 с жидкостным охлаждением. Они включает два суперчипа Grace-Backwell, что даёт два 72-ядерных процессора Grace и четыре ускорителя B100. Объём памяти LPDDR5X ECC составляет 960 Гбайт, памяти HBM3e — 768 Гбайт. Задействован интерконнект NVlink-C2C с пропускной способностью до 900 Гбайт/с, при этом всем шесть чипов CPU-GPU находятся в одном домене.

Источник изображения: NVIDIA

Система GB200 NVL4 наделена двумя коннекторами M.2 22110/2280 для SSD с интерфейсом PCIe 5.0, восемью слотами для NVMe-накопителей E1.S (PCIe 5.0), шестью интерфейсами для карт FHFL PCIe 5.0 x16, портом USB, сетевым разъёмом RJ45 (IPMI) и интерфейсом Mini-DisplayPort. Устройство выполнено в форм-факторе 2U с размерами 440 × 88 × 900 мм, а его масса составляет 45 кг. TDP настраиваемый — от 2,75 кВт до 5,5 кВт.

Foxlink Group (Cheng Uei Precision Industry) открыла крупнейший на Тайване суперкомпьютерный центр Ubilink (Ubilink.AI). По данным DigiTimes, центр предназначен для обслуживания предприятий малого и среднего бизнеса (SME), которые не могут позволить себе собственных вычислительных мощностей.

Хотя основной деятельностью Foxlink является производство разъёмов, компания расширяет бизнес, осваивая решения для управления электропитанием и коммуникаций, а также выпуск энергетических модулей. Центр Ubilink создан дочерней Shinfox Energy совместно с Asustek Computer и японской Ubitus, занимающейся предоставлением облачных услуг.

В Ubitus сообщили, что инфраструктура Ubilink включает 128 серверов Asus, 1024 ускорителя NVIDIA H100 и интерконнект NVIDIA Quantum-2 InfiniBand. Конфигурация обеспечивает до 45,82 Пфлопс (FP64) — система занимает 31-е место в рейтинге TOP500. В будущем станут применять и более современные B100 и B200 — когда те будут доступны. Ожидается, что в 2025 году суммарно будет установлено 10 240 ускорителей H100, B100 и B200.

Представители местных властей уже заявили, что Ubilink существенно улучшит позиции Тайваня на рынке ИИ-вычислений, на котором территория сегодня занимает 26-е место. В Asustek добавляют, что достигнутая производительность в 45,82 Пфлопс заметно превышает плановые 40 Пфлопс. Кроме того, центр имеет PUE на уровне 1,2 — ранее ожидалось, что удастся добиться энергоэффективности лишь на уровне 1,38.

Благодаря использованию опыта Shinfox Energy в области возобновляемой энергетики, Ubilink стал первым в Азии суперкомпьютерным центром, использующим «зелёные» источники энергии — клиенты могут воспользоваться вычислениями без существенного ущерба окружающей среде.

Источник изображения: UBITUS

Предполагается, что Ubilink компенсирует отсутствие мощностей для местных малых и средних компаний, не имеющих доступа к значительным вычислительным ресурсам. Предлагая доступные вычислительные мощности, центр позволяет таким бизнесам расширить свои портфели предложений и конкурировать даже на мировом уровне.

Суперкомпьютер уже востребован местными разработчиками чипов, компаний, занимающихся их упаковкой и тестированием, биотехнологическими бизнесами, а также исследовательскими институтами различной направленности. Из-за высокого спроса Foxlink уже рассматривает вторую и третью фазы расширения проекта.

Как сообщает CNBC, стартап xAI Илона Маска (Elon Musk) привлёк многомиллиардные инвестиции: деньги будут направлены на закупку ускорителей NVIDIA для расширения вычислительных мощностей ИИ-суперкомпьютера.

Напомним, в начале сентября нынешнего года компания xAI запустила ИИ-кластер Colossus со 100 тыс. ускорителей NVIDIA H100. В составе платформы применяются серверы Supermicro, узлы хранения типа All-Flash, адаптеры SuperNIC, а также СЖО. Суперкомпьютер располагается в огромном дата-центре в окрестностях Мемфиса (штат Теннесси).

Как теперь стало известно, в рамках нового раунда финансирования xAI привлечёт $6 млрд. Из них $5 млрд поступит от суверенных фондов Ближнего Востока, а ещё $1 — от других инвесторов, имена которых не раскрываются. При этом рыночная стоимость стартапа достигнет $50 млрд. О том, что xAI получит дополнительные средства на развитие, также сообщает Financial Times. По данным этой газеты, речь идёт о $5 млрд при капитализации стартапа на уровне $45 млрд.

Источник изображения: NVIDIA

Ранее Маск говорил о намерении удвоить производительность Colossus: для этого, в частности, планируется приобрести примерно 100 тыс. ИИ-ускорителей, включая 50 тыс. изделий NVIDIA H200. Судя по всему, привлеченные средства стартап также направит на покупку других решений NVIDIA, в том числе коммутаторов Spectrum-X SN5600 и сетевых карт на базе BlueField-3.

Между тем жители Мемфиса выражают недовольство в связи с развитием ИИ-комплекса xAI. Активисты, в частности, обвиняют стартап в том, что используемые на территории его дата-центра генераторы ухудшают качество воздуха в регионе.

Калифорнийский коммунальный оператор Pacific Gas and Electric Company (PG&E) намерен построить в Сан-Хосе кампус из трёх ЦОД с общей подведённой мощностью 200 МВт и внедрить ИИ-оборудование NVIDIA на площадке при АЭС Diablo Canyon, передаёт Datacenter Dynamics.

В рамках совместного проекта PG&E Corporation с застройщиком Westbank в Сан-Хосе появятся три дата-центра и более 4 тыс. единиц жилья. Локальная энергосистема свяжет дата-центры и близлежащие районы, благодаря чему можно будет использовать тепло дата-центров для отопления и подачи горячей воды в соседние здания, что позволит добиться нулевых углеродных выбросов.

Также PG&E объявила о NVIDIA развёртывании ИИ-оборудования NVIDIA и программных ИИ-решений Atomic Canyon на АЭС Diablo Canyon Power Plant. В NVIDIA уже заявили, что внедрение ИИ строго регулируемыми отраслями вроде атомной энергетики открывает новые возможности, а продукты Atomic Canyon будут способствовать росту операционной эффективности отрасли.

В частности, речь идёт о решении Neutron Enterprise на базе семейства ИИ-моделей FERMI компании Atomic Canyon, которые разработаны совместно с учёными Министерства энергетики США. Решение предназначено для ядерных объектов и в основном применяется для работы с документацией. Предполагается, что это обеспечит значительную экономию средств и повысит эффективность и безопасность работы АЭС. ИИ-продукты Atomic Canyon позволят быстрее получать и обрабатывать данные.

Источник изображения: Andrii Ganzevych/unsplash.com

Как отмечает Reuters, решение о внедрении ИИ — не просто дань моде. Станцию уже планировали закрыть, но отложили этот процесс в 2022 году из-за необходимости достижения планируемых показателей «безуглеродности» в штате. В Diablo Canyon насчитывается 9 тыс. различных процедур и 9 млн. документов, многие на микрофильмах. Для того, чтобы PG&E могла сохранить федеральную лицензию на эксплуатацию в течение ещё 20 лет, необходимо сформировать планы управления АЭС с учётом её старения.

Значительную часть информации предстоит получить из документов, подготовленных десятилетия назад. ИИ, обученный на таких документах, поможет найти в огромном массиве необходимые материалы, в том числе на микрофильмах, а в будущем сможет помочь в составлении расписаний обслуживания станции, принимающих в расчёт множество факторов. При этом весь ИИ-комплекс работает автономно и не имеет прямого выхода глобальную Сеть.

АЭС Diablo Canyon Power Plant была запущена в 1985 году. Совокупная мощность двух реакторов Westinghouse составляет порядка 2,25 ГВт. Это единственная оставшаяся в Калифорнии действующая атомная электростанция и она обеспечивает подачу почти 9 % электроэнергии штата, а также 17 % энергии с нулевым углеродным выбросом.

Ускорители Blackwell компании NVIDIA опередили в бенчмарках MLPerf Training 4.1 чипы H100 более чем в 2,2 раза, сообщил The Register. По словам NVIDIA, более высокая пропускная способность памяти в Blackwell также сыграла свою роль. Тесты были проведены с использование собственного суперкомпьютера NVIDIA Nyx на базе DGX B200.

Новые ускорители имеют примерно в 2,27 раза более высокую пиковую производительность в вычисления FP8, FP16, BF16 и TF32, чем системы H100 последнего поколения. B200 показал в 2,2 раза более высокую производительность при тюнинге модели Llama 2 70B и в два раза большую производительность при предварительном обучении (Pre-training) модели GPT-3 175B. Для рекомендательных систем и генерации изображений прирост составил 64 % и 62 % соответственно.

Компания также отметила преимущества используемой в B200 памяти HBM3e, благодаря которой бенчмарк GPT-3 успешно отработал всего на 64 ускорителях Blackwell без ущерба для производительности каждого GPU, тогда как для достижения такого же результата понадобилось бы 256 ускорителей H100. Впрочем, про Hopper компания тоже не забывает — в новом раунде компания смогла масштабировать тест GPT-3 175B до 11 616 ускорителей H100.

Источник изображений: NVIDIA

Компания отметила, что платформа NVIDIA Blackwell обеспечивает значительный скачок производительности по сравнению с платформой Hopper, особенно при работе с LLM. В то же время чипы поколения Hopper по-прежнему остаются актуальными благодаря непрерывным оптимизациям ПО, порой кратно повышающим производительность в некоторых задач. Интрига в том, что в этот раз NVIDIA решила не показывать результаты GB200, хотя такие системы есть и у неё, и у партнёров.

В свою очередь, Google представила первые результаты тестирования 6-го поколения TPU под названием Trillium, о доступности которого было объявлено в прошлом месяце, и второй раунд результатов ускорителей 5-го поколения TPU v5p. Ранее Google тестировала только TPU v5e. По сравнению с последним вариантом, Trillium обеспечивает прирост производительности в 3,8 раза в задаче обучения GPT-3, отмечает IEEE Spectrum.

Если же сравнивать результаты с показателями NVIDIA, то всё выглядит не так оптимистично. Система из 6144 TPU v5p достигла контрольной точки обучения GPT-3 за 11,77 мин, отстав от системы с 11 616 H100, которая выполнила задачу примерно за 3,44 мин. При одинаковом же количестве ускорителей решения Google почти вдвое отстают от решений NVIDIA, а разница между v5p и v6e составляет менее 10 %.

Источник изображения: Google

В тесте Stable Diffusion система из 1024 TPU v5p заняла второе место, завершив работу за 2,44 мин, тогда как система того же размера на основе NVIDIA H100 справилась с задачей за 1,37 мин. В остальных тестах на кластерах меньшего масштаба разрыв остаётся примерно полуторакратным. Впрочем, Google упирает на масштабируемость и лучшее соотношение цены и производительности в сравнении как с решениями конкурентов, так и с собственными ускорителями прошлых поколений.

Также в новом раунде MLPerf появился единственный результат измерения энергопотребления во время проведения бенчмарка. Система из восьми серверов Dell XE9680, каждый из которых включал восемь ускорителей NVIDIA H100 и два процессора Intel Xeon Platinum 8480+ (Sapphire Rapids), в задаче тюнинга Llama2 70B потребила 16,38 мДж энергии, потратив на работу 5,05 мин. — средняя мощность составила 54,07 кВт.