Meta✴ поделилась своими новинками в области аппаратной инфраструктуры и рассказала, каким именно видит будущее открытых ИИ-платформ. В своей презентации Meta✴ рассказала о новой ИИ-платформе, новых дизайнах стоек, включая варианты с повышенной мощностью питания, а также о новинках в области сетевой инфраструктуры.

Источник изображений: Meta✴

В настоящее время компания использует нейросеть Llama 3.1 405B. Контекстное окно у этой LLM достигает 128 тыс. токенов, всего же токенов свыше 15 трлн. Чтобы обучать такие модели, требуются очень серьёзные ресурсы и глубокая оптимизация всего программно-аппаратного стека. В обучении базовой модели Llama 3.1 405B участвовал кластер 16 тыс. ускорителей NVIDIA H100, один из первых такого масштаба. Но уже сейчас для обучения ИИ-моделей Meta✴ использует два кластера, каждый с 24 тыс. ускорителей.

Проекты такого масштаба зависят не только от ускорителей. На передний план выходят проблемы питания, охлаждения и, главное, интерконнекта. В течение нескольких следующих лет Meta✴ ожидает скоростей в районе 1 Тбайт/с на каждый ускоритель. Всё это потребует новой, ещё более плотной архитектуры, которая, как считает Meta✴, должна базироваться на открытых аппаратных стандартах.

Одной из новинок стала платформа Catalina. Это Orv3-стойка, сердцем которой являются гибридные процессоры NVIDIA GB200. Стойка относится к классу HPR (High Power Rack) и рассчитана на 140 КВт. Сейчас Microsoft и Meta✴ ведут работы над модульной и масштабируемой системой питания Mount Diablo. Свой вариант GB200 NVL72 у Microsoft тоже есть. Также Meta✴ обновила ИИ-серверы Grand Teton, впервые представленные в 2022 году. Это по-прежнему монолитные системы, но теперь они поддерживают не только ускорители NVIDIA, но и AMD Instinct MI300X и будущие MI325X.

Интерконнектом будущих платформ станет сеть DSF (Disaggregated Scheduled Fabric). Благодаря переходу на открытые стандарты компания планирует избежать ограничений, связанных с масштабированием, зависимостью от вендоров аппаратных компонентов и плотностью подсистем питания. В основе DSF лежит стандарт OCP-SAI и ОС Meta✴ FBOSS для коммутаторов. Аппаратная часть базируется на стандартном интерфейсе Ethernet/RoCE.

Meta✴ уже разработала и воплотила в металл новые коммутаторы класса 51Т на базе кремния Broadcom и Cisco, а также сетевые адаптеры FBNIC, созданные при поддержке Marvell. FBNIC может иметь до четырёх 100GbE-портов. Используется интерфейс PCIe 5.0, причём могущий работать как четыре отдельных слайса. Новинка соответствует открытому стандарту OCP NIC 3.0 v1.2.0.

ИИ-компания Nebius, сформированная из бывшей Yandex N.V., представила облачную платформу с современными ускорителями NVIDIA. Как уточняет Datacenter Dynamics, речь идёт о моделях NVIDIA H100 и H200, а также L40S. В скором будущем компания рассчитывает добавить и новейшие суперускорители GB200 NVL72.

Источник изображения: Nebius

Облачное хранилище обеспечивает агрегированную скорость чтения до 100 Гбайт/с и 1 млн IOPS. Платформа также предлагает управляемые Apache Spark и MLFlow, а ВМ по умолчанию включают ИИ-библиотеки и драйверы. По словам компании, она прислушалась к запросам клиентов, нуждавшихся в самостоятельном доступе и инфраструктуре, отлично от просто «базовой». Речь идёт о крупномасштабных кластерах с InfiniBand-подключением на базе эталонной архитектуры NVIDIA, но с кастомизированным оборудованием и проприетарной программной облачной платформой.

После введения антироссийских санкций Nebius дистанцировалась от «Яндекса», основная часть активов которого была продана группе российских инвесторов. У Nebius остался дата-центр в Финляндии, ёмкость которого она намерена утроить в обозримом будущем. Там разместятся более 60 тыс. ускорителей. В августе сообщалось, что компания увеличила облачную выручку на 60 % год к году во II квартале.

Компания Dell Technologies анонсировала интегрированные стоечные масштабируемые системы для экосистемы AI Factory, рассчитанные на задачи НРС и ресурсоёмкие приложения ИИ. В частности, дебютировали решения Integrated Rack 7000 (IR7000), PowerEdge M7725 и PowerEdge XE9712.

Источник изображений: Dell

IR7000 — это высокоплотная 21″ стойка Open Rack Version 3 (Orv3) с поддержкой жидкостного охлаждения. Говорится о совместимости с мощными CPU и GPU с высоким значением TDP. Модификации 44OU и 50OU оснащены салазками, которые шире и выше традиционных: это гарантирует совместимость с несколькими поколениями архитектур процессоров и ИИ-ускорителей. Полки питания в настоящее время поддерживают мощность от 33 кВт до 264 кВт на стойку с последующим увеличением до 480 кВт.

Система Dell PowerEdge M7725 специально спроектирована для вычислений высокой плотности. В основу положены процессоры AMD серии EPYC 9005 (Turin), насчитывающие до 192 вычислительных ядер. Одна стойка IR7000 может вместить 72 серверных узла M7725, каждый из которых оборудован двумя CPU. Таким образом, общее количество вычислительных ядер превышает 27 тыс. на стойку. Возможно развёртывание прямого жидкостного охлаждения (DLC) и воздушного охлаждения. Доступны два IO-слота (PCIe 5.0 x16) в расчёте на узел с поддержкой Ethernet и InfiniBand.

В свою очередь, система Dell PowerEdge XE9712 разработана для обучения больших языковых моделей (LLM) и инференса в реальном времени. Эта новинка использует архитектуру суперускорителя NVIDIA GB200 NVL72. В общей сложности задействованы 72 чипа B200 и 36 процессоров Grace. Утверждается, что такая конфигурация обеспечивает скорость инференса до 30 раз выше по сравнению с системами предыдущего поколения.

Компания Lenovo анонсировала сервер ThinkSystem SC777 V4 Neptune, спроектированный специально для НРС-нагрузок и задач ИИ. Новинка 100 % прямым жидкостным охлаждением, что, как утверждается, обеспечивает максимальную производительность и энергоэффективность без ущерба для удобства обслуживания.

По сравнению с аналогичной системой с воздушным охлаждением сервер ThinkSystem SC777 V4 Neptune обеспечивает увеличение общей производительности до 10 % благодаря постоянной работе в турбо-режиме; сокращение энергопотребления дата-центра до 40 %; снижение уровня шума от вентиляторов до 100 %.

Базовая система ThinkSystem SC777 V4 Neptune, заключённая в 21″ корпус с возможностью вертикального монтажа, несёт на борту два ускорителя NVIDIA GB200, что в сумме даёт четыре чипа B200 и два процессора Grace. Возможна установка до шести адаптеров NVIDIA NDR или трёх адаптеров XDR LP InfiniBand.

Источник изображений: Lenovo

Архитектура сервера допускает использование до десяти накопителей E3.S NVMe в расчёте на лоток. Говорится о поддержке массивов RAID на уровне ОС. В оснащение входят два сетевых порта 25GbE SFP28 LOM. На фронтальную панель выведены интерфейс USB Type-C / DisplayPort, диагностический порт, два разъёма USB 3.0, интерфейс D-Sub, гнездо RJ-45 и пр.

Восемь лотков ThinkSystem SC777 V4 Neptune могут быть размещены в шасси ThinkSystem N1380 Neptune типоразмера 13U, а три таких блока могут быть установлены в 19″ серверную стойку. Названное шасси допускает использование до четырёх узлов ThinkSystem Titanium Power Conversion Stations (PCS) мощностью 15 кВт каждый.

Компании Foxconn и NVIDIA объединили усилия для постройки крупнейшего на Тайване суперкомпьютера. По данным пресс-службы NVIDIA, проект Hon Hai Kaohsiung Super Computing Center был представлен в ходе традиционного мероприятия Foxconn — Hon Hai Tech Day, прошедшего в минувший вторник. Вычислительные мощности будут построены на основе передовой архитектуры NVIDIA Blackwell — будет использована платформа GB200 NVL72, включающая 64 стойки.

С ожидаемой производительностью ИИ-вычислений более 90 Эфлопс (FP4), машина может легко считаться самой быстрой на Тайване. Foxconn намерена использовать суперкомпьютер для исследований в области медицины, разработки больших языковых моделей (LLM) и инноваций в системах умного города. Это может сделать Тайвань одним из лидеров ИИ-индустрии.

В рамках стратегии «трёх платформ» Foxconn уделяет внимание умному производству, умным городам и электрическому транспорту. Новый суперкомпьютер призван сыграть ключевую роль в поддержке инициатив компании по созданию «цифровых двойников», автоматизации робототехники и созданию умной городской инфраструктуры.

Источник изображения: NVIDIA

Строительство уже началось в тайваньском муниципалитете Гаосюн, первая фаза должна заработать к середине 2025 года. Полностью работоспособным компьютер станет в 2026 году. Проект будет активно использовать технологии NVIDIA вроде робоплатформ NVIDIA Omniverse и Isaac для ИИ и «цифровых двойников».

В Foxconn утверждают, что суперкомпьютер будет не только крупнейшим на Тайване, но и одним из самых производительных в мире. Каждая стойка GB200 NVL72 включает 36 CPU Grace и 72 ускорителя Blackwell, объединённых интерконнектом NVIDIA NVLink (суммарно 130 Тбайт/с). Технология NVIDIA NVLink Switch позволит системе из 72 ускорителей функционировать как единый вычислительный модуль — оптимальный вариант для обучения ИИ-моделей и инференса в режиме реального времени, с моделями на триллион параметров. Предполагается использование решений NVIDIA DGX Cloud Infrastructure и Spectrum-X для поддержки масштабируемого обучения ИИ-моделей.

Тайваньская Foxconn (официально Hon Hai Precision Industry Co.) — крупнейший в мире производитель электроники, известный выпуском самых разных устройств, от смартфонов до серверов для популярных во всём мире заказчиков. Компания уже имеет производства по всему миру и является ключевым игроком в мировой технологической инфраструктуре. При этом производитель считается одним из лидеров в организации «умного» производства, внедряющим промышленные ИИ-системы и занимающимся цифровизацией заводов с помощью NVIDIA Omniverse Cloud. Кроме того, именно она одной из первых стала пользоваться микросервисами NVIDIA NIM в разработке языковых моделей, интегрированных во многие внутренние системы и процессы на предприятиях, создании умных электромобилей и инфраструктуры умных городов.

Суперкомпьютер Hon Hai Kaohsiung Super Computing Center — лишь часть растущей общемировой сети передовых проектов на основе решений NVIDIA. Сеть включает несколько значимых проектов в Европе и Азии. Сотрудничество компаний становится всё теснее. В ходе того же мероприятия объявлено о сотрудничестве Foxconn и NVIDIA в Мексике. Первая построит завод в стране для упаковки полупроводников NVIDIA.

Компания Nebius, образовавшаяся из Yandex N.V., занимающаяся разработкой ИИ-решений, объявила об увеличении мощности дата-центра в финской общине Мянтсяля (Mäntsälä). По данным Datacenter Dynamics, ёмкость ЦОД вырастет втрое.

Nebius увеличит ёмкость дата-центра с 25 до 75 МВт, на объекте разместятся более 60 тыс. ускорителей. Ещё в июле компания сообщала об увеличении площади ЦОД — две секции уже построены, позже будут возведены ещё две, как и планировалось ранее.

К середине 2025 года компания намерена инвестировать более $1 млрд в ИИ-инфраструктуру Европы, в том числе «кастомных» ЦОД по индивидуальным заказам, и запустит первый ИИ-кластер во Франции на базе ускорителей NVIDIA H200. Кроме того, на прошлой неделе компания намекнула на строительство ЦОД в США, а в Европе Nebius уже подписала два соглашения о намерениях строительства двух новых ЦОД.

Источник изображения: Miikka Luotio/unsplash.com

Объект в Финляндии будет использовать ускорители NVIDIA H200, доступ к которым клиенты NVIDIA должны получить с ноября 2024 года. В этом случае Nebius станет одним из первых операторов в Европе, представивших решения на базе этой платформы на рынке.

ЦОД в Финляндии использует фрикулинг и отдаёт тепло для отопления местных жилых помещений. Сегодня речь идёт о ежегодной «рекуперации» около 20 ГВт∙ч. После расширения возможности компании только увеличатся. Конструкция ЦОД позволяет работать при температурах до +40 °C, благодаря этому экономится ещё 15 % энергии. По словам представителя Nebius Андрея Короленко, утроение мощности стало важным этапом на пути построения лучшей в своём классе инфраструктуры ИИ в Европе, демонстрирующим возможности Nebius.

Базирующая в Амстердаме Nebius, оставшаяся в Европе после раскола «Яндекса», сохранила финский ЦОД компании и подразделение Nebius AI, а также подразделение Toloka AI для обработки данных, поставщика образовательных технологий TripleTen и компанию Avdrive, занимающуюся системами автономного вождения. ЦОД в Мянтсяля был одним из пяти дата-центров «Яндекса» и сегодня является крупнейшим налогоплательщиком местного муниципалитета.

Корпорация Microsoft опубликовала в социальной сети Х фото новой ИИ-системы на базе ускорителей NVIDIA GB200 для облачной платформы Azure. Вычислительная стойка запечатлена рядом с блоком распределения охлаждающей жидкости (CDU), который является частью СЖО.

Как отмечает ресурс ServeTheHome, вычислительная стойка содержит восемь узлов на основе GB200 с архитектурой Blackwell, а также ряд других компонентов. Точная конфигурация системы не раскрывается.

На фотографии видно, что CDU-блок, расположенный по правую сторону от вычислительной стойки, имеет вдвое большую ширину. Он содержит крупноразмерный теплообменник жидкость — воздух, по сути, представляющий собой аналог автомобильного радиатора. Можно видеть насосы, элементы подсистемы питания, а также средства мониторинга.

Наблюдатели отмечают, что обычно теплообменники шириной в две стойки предназначены для нескольких вычислительных стоек. Поэтому не исключено, что запечатленные на снимке изделия являются частью более крупной системы, где показанный CDU-блок будет отвечать за охлаждение сразу нескольких вычислительных стоек с ускорителями NVIDIA GB200.

Источник изображения: Microsoft

Напомним, ранее у Microsoft и NVIDIA возникли разногласия по поводу использования решений B200. NVIDIA настаивает на том, чтобы клиенты приобретали эти изделия в составе полноценных серверных стоек, тогда как Microsoft хочет использовать вариант стоек OCP с целью унификации инфраструктуры своих многочисленных дата-центров. Недавно также стало известно, что NVIDIA отказалась от выпуска двухстоечных суперускорителей GB200 NVL36×2 в пользу одностоечных вариантов NVL72 и NVL36. Причём Microsoft отдала предпочтение именно NVL72: корпорация начнёт получать эти системы в декабре.

Компания Foxconn построит в Мексике крупнейший в мире завод по упаковке суперчипов GB200 компании NVIDIA — ключевого продукта нового семейства Blackwell. По данным Reuters, Foxconn стал одним из главных выгодоприобретателей от бума ИИ, поскольку компания уже собирает серверы для систем искусственного интеллекта.

По словам представителя Foxconn, речь действительно идёт о крупнейшем заводе по упаковке GB200 на планете. В мексиканском правительстве сообщили, что завод построят в городе Гвадалахара.

В августе NVIDIA сообщала о начале поставок образцов чипов Blackwell партнёрам и клиентам, в период до января она рассчитывает уже заработать на новейших полупроводниках несколько миллиардов долларов. В Foxconn уверены, что сотрудничество компании с NVIDIA имеет важнейшее значение, поскольку спрос на новую платформу «ужасно огромный».

Источник изображения: Sergio Rodríguez/unsplash.com

Foxconn уже активно развивает производство в Мексике и инвестировала более $500 млн в штате Чиуауа. В компании утверждают, что цепочка поставок компании уже готова к ИИ-революции и производственные возможности включают выпуск передовых систем жидкостного охлаждения и теплоотвода, необходимых для оснащения серверов с GB200.

Утверждается, что в текущем квартале компания обеспечила сильные показатели. В минувшую субботу Foxconn отчиталась о рекордной выручке в III квартале — на фоне сильного спроса на ИИ-серверы.

Ещё одним приоритетом Foxconn являются амбициозные планы диверсификации бизнеса. В компании не желают, чтобы она ассоциировалась исключительно со сборкой электроники для Apple и надеются использовать технологические наработки для контрактного производства других продуктов, в т.ч. электромобилей и даже собственных машин под брендом Foxconn.

Также известно, что на днях Foxconn и NVIDIA объявили о совместном строительстве самого быстрого ИИ-суперкомпьютера на Тайване с использованием платформы GB200 NVL72.

В августе 2023 года Microsoft развернула в своём облаке Azure инстансы ND H100 v5 на базе NVIDIA H100 для HPC-вычислений и нагрузок ИИ. А теперь запущены машины ND H200 v5 с ускорителями NVIDIA H200, оптимизированные для инференса и обучения больших языковых моделей (LLM).

Новые инстансы объединяют восемь ускорителей NVIDIA H200, каждый из которых содержит 141 Гбайт памяти HBM3e с пропускной способностью 4,8 Тбайт/с. По сравнению с NVIDIA H100 объём памяти увеличился на 76 %, пропускная способность — на 43 %.

Для ND H200 v5 предусмотрена возможность масштабирования до тысяч ускорителей при помощи интерконнекта на базе NVIDIA Quantum-2 CX7 InfiniBand с пропускной способностью до 400 Гбит/с в расчёте на ускоритель (до 3,2 Тбит/с на виртуальную машину). В составе инстансов задействованы чипы Intel Xeon поколения Sapphire Rapids: каждая виртуальная машина насчитывает 96 vCPU. Объём памяти составляет 1850 Гбайт, вместимость локального хранилища — 28 000 Гбайт. Обеспечивается доступ к 16 облачным накопителям. Кроме того, используются восемь сетевых адаптеров (суммарно до 80 Гбит/c).

Источник изображения: Microsoft

Виртуальные машины ND H200 v5 имеют предварительную интеграцию с Azure Batch, Azure Kubernetes Service, Azure OpenAI Service и Azure Machine Learning. Говорится, что инстансы обеспечивают высокую производительность при решении различных задач, связанных с ИИ, машинным обучением и аналитикой данных.

Компания VAST Data, специализирующаяся на разработке инфраструктуры для ИИ, объявила о создании Cosmos — онлайн-сообщества, предназначенного для объединения ИИ-специалистов из разных отраслей. Учитывая стремительный темп изменений на рынке ИИ, оставаться в курсе последних достижений может быть непростой задачей, отметила VAST Data, добавив, что компании спешат внедрить ИИ, чтобы трансформировать свою деятельность. При этом ИИ-специалисты сталкиваются со сложными проблемами, требующими постоянного обучения и адаптации.

VAST Data сообщила, что сообщество Cosmos предоставит специалистам по ИИ возможность общаться, делиться передовым опытом и имеющимися знаниями. Благодаря обсуждениям в реальном времени, практическим занятиям и библиотеке ресурсов Cosmos поможет компаниями добиться успеха в их проектах по развитию ИИ, независимо от их сложности.

В качестве платформы для общения выбран Discord. Для обучения предлагаются практические лаборатории Cosmos Lab, где будет возможность ознакомиться с реальными примерами работы над ИИ под руководством экспертов, которые понимают аспекты развёртывания таких решений. Лаборатории призваны помочь специалистам углубить свои навыки в интерактивной среде. Центральным узлом сообщества станет форум Discourse. Это будет место для объёмного контента, включая подробные статьи, обмен знаниями, календари событий и презентации поставщиков. «Именно здесь Cosmos превращается в нечто большее, чем просто чат — это библиотека знаний, созданная сообществом для сообщества», — отметила VAST Data.

Источник изображения: VAST Data

VAST Data также уточнила, что Cosmos предназначено не только для тех, кто уже является экспертом: «Независимо от того, возглавляете ли вы команду ИИ, являетесь ли вы студентом, интересующимся тем, как ИИ повлияет на вашу будущую карьеру, или только начинаете развёртывать свою первую модель, Cosmos предлагает пространство, где вы можете учиться, сотрудничать и расти».

Соучредитель VAST Data Джефф Денворт (Jeff Denworth) сообщил ресурсу The Register, что одной из моделей функционирования нового сообщества является организация Open Compute Project, занимающаяся разработкой оборудования и лучших практик с помощью совместных усилий организаций-членов, выкладывающих свои решения в open source. Ещё один ориентир для Cosmos — Конференция RSA (RSA Conference), на которой обсуждаются технологии современной защиты информационных систем, проблемы безопасности, тенденции развития сетевых угроз и вредоносных программ и т.д.

Денворт также сообщил, что был разработан кодекс поведения участника и начался набор экспертов для руководства контентными треками. На должность менеджера сообщества назначен Джонас Росланд (Jonas Rosland), занимавший должности менеджера сообщества в VMware, CIQ и Dell EMC. К сообществу уже присоединились NVIDIA, xAI, Supermicro, Deloitte, WWT, Cisco, CoreWeave, Core42, NEA, Impetus, Run:AI и Dremio.

Источник изображения: VAST Data

Параллельно VAST Data объявила о новом сотрудничестве с NVIDIA, Cisco и Equinix, пишет ресурс Blocks and Files. На прошедшей неделе VAST Data представила решение VAST InsightEngine with NVIDIA для безопасного получения, обработки и извлечения всех корпоративных данных (файлов, объектов, таблиц и потоков) в режиме реального времени. В нём VAST Data интегрировала своё ИИ-хранилище и обработку данных с ускорителями NVIDIA и микросервисами NIM. Теперь ускорители могут напрямую работать с данными в массивах VAST, а микросервисы NIM работают непосредственно внутри программной среды VAST.

В свою очередь, Cisco в рамках сотрудничества с VAST Data планирует предлагать ПО VAST Data Platform на некоторых серверах UCS в качестве готовой интегрированной системы. Серверы Cisco UCS с ПО VAST Data и Cisco Nexus HyperFabric AI будут доступны в I половине 2025 года. А Equinix, которая уже предлагает оборудование Dell, NetApp, PureStorage и Seagate (Lyve Cloud) в 26 объектах IBX, планирует добавить платформу VAST для систем NVIDIA DGX, включая SuperPOD, а также платформу NVIDIA AI Enterprise. Сотрудничество с NVIDIA, Cisco и Equinix позволит VAST Data расширить возможности поставок своего продукта на рынки различных стран.