Усилия Китая, направленные на достижение технологического суверенитета в сфере полупроводников, не всегда полностью успешны. Как сообщает Financial Times, клиенты часто жалуются на различные проблемы с ИИ-ускорителями Huawei, которая сама считает их достойной альтернативой продуктам NVIDIA в условиях антикитайских санкций со стороны США и их союзников.

Huawei лидирует на китайском рынке ИИ-чипов. Ускорители Ascend активно используются местными компаниями и государственными структурами как минимум для инференса. Однако некоторые китайские эксперты утверждают, что китайская продукция всё ещё сильно отстаёт от решений NVIDIA. В частности, работа чипов нестабильна, они используют довольно медленный межчиповый интерконнект и сопровождаются некачественным базовым ПО CANN, а использовать Ascend для обучения моделей по-прежнему затруднительно.

Программная платформа CUDA считается одним из ключевых факторов успеха NVIDIA. Huawei пытается создать альтернативу CUDA. Правда, пока на CANN жалуются даже некоторые сотрудники Huawei, в частности, на плохую документацию, что затрудняет поиск ошибок и проблем. Кроме того, некоторые пользователи сообщают о слишком частом выходе чипов из строя. Вместе с тем Huawei гораздо более тесно сотрудничает с клиентами, чем NVIDIA. Китайская компания готова на месте помогать клиентам с переносом решений с платформы CUDA на CANN, а команды специалистов Huawei уже прописались в Baidu, iFlytek и Tencent.

Источник изображения: Huawei

По имеющимся данным, из 207 тыс. сотрудников китайской компании, более половины работают в сфере R&D, куда относятся и специалисты, направляемые для отладки технологий на территории клиентов. Другими словами, в отличие от NVIDIA у Huawei большая команда специалистов поддержки, готовых оперативно устранять возникающие у клиентов проблемы. Кроме того, у Huawei есть специальный портал для отзывов разработчиков, связанных с улучшением программной экосистемы.

По данным источников издания, после того как США ужесточили санкции, Huawei подняла стоимость чипов Ascend 910B на 20–30 %. Кроме того, клиенты обеспокоены ограниченными объёмами поставок — имеющиеся в Китае мощности не могут работать в полную силу из-за санкций, мешающих покупать оборудование для выпуска чипов, например, у ASML.

В то же время дела у Huawei идут хорошо — в компании отмечают сильный спрос на ИИ-чипы, а в I выручка выросла на 34 %. Правда, статистику представили без разбивки по направлениям бизнеса. Летом на конференции World Artificial Intelligence Conference представители Huawei объявили, что на чипах Ascend обучено и протестировано более 50 ИИ-моделей. Например, iFlytek заявила, что её модель обучена исключительно на ускорителях Huawei, хотя и не без помощи последней.

Вместе с тем ещё в прошлом году китайские компании стали массово скупать урезанные версии ускорителей NVIDIA (A800 и H800), предназначенные для рынка КНР, в ожидании очередной волны санкций со стороны США. А Tencent даже похвасталась, что смогла накопить достаточно ускорителей для дальнейшего развития ИИ-проектов. При этом для NVIDIA рынок Китая по-прежнему крайне важен, поэтому она готова выпускать всё новые и новые варианты ускорителей специально для него.

В последние пару лет Китай вложил более $6,1 млрд в развитие сети дата-центров в стране, передаёт Reuters со ссылкой на данные недавно сформированного Национального бюро информации (National Data Bureau), которое подчиняется Национальной комиссии по развитию и реформам КНР (National Development and Reform Commission, NDRC). Ещё $28 млрд вложили частные инвесторы. Всего же, по оценкам NDRC, на развитие новой сети ЦОД может потребоваться до $63 млрд ежегодно.

По данным на конец июня 2024 года, крупные инвестиции были сделали в рамках проекта Eastern Data, Western Computing, стартовавшего в 2022 году. В его рамках предполагается строительство крупных кампусов ЦОД в западных регионах страны, где есть много доступной и дешёвой энергии, и перенос туда обработки данных из густонаселённых восточных провинций.

Источник изображения: Becca Tapert/unsplash.com

Новые крупные кампусы ЦОД построены в регионе Внутренняя Монголия, провинциях Нинся, Ганьсу, Гуйчжоу, регионе Пекин-Тяньцзинь-Хэбэй, а также в дельте Янцзы и других территориях. Ожидается, что помимо «национальных вычислительных хабов» планируется строительство и десятков небольших ЦОД, уточняет уточняет DataCenter Dynamics. Всего введено в строй 1,95 млн стоек, из которых 63 % уже используются.

Китай наращивает инвестиции в свои вычислительные проекты невзирая на ужесточение санкций со стороны США. Вашингтон запретил продавать в Китай передовые чипы, а также другие компоненты и оборудование для их производства, готовятся и новые ограничения в сфере суперкомпьютеров. Представители США утверждают, что ограничения призваны помешать Китаю разработать чипы для ИИ-систем и реализовать военные программы. Также КНР обвиняют в нарушении прав человека. В числе попавших под запрет компонентов — передовые ускорители NVIDIA, а также оборудование для производства чипов, в первую очередь компании ASML из Нидерландов. Впрочем, в последнее время неоднократно сообщалось, что Китай добился больших успехов в создании собственных решений в полупроводниковой отрасли.

Broadcom представила новейшую версию платформы для управления виртуальными машинами и оркестрации контейнеров VMware Cloud Foundation (VCF) 9, назвав её «будущим» своей платформы частного облака, которая ускорит переход клиентов от разрозненных ИТ-архитектур к унифицированной и интегрированной частной облачной платформе с меньшими затратами и рисками. Основной упор в новой версии сделан на создание частных облаков и, конечно же, ИИ.

Broadcom заявила, что VMware Cloud Foundation — первая в отрасли облачная платформа, сочетающая масштабируемость и гибкость публичного облака с безопасностью, устойчивостью и производительностью частного облака и низкой совокупной стоимостью владения. VCF поддержит цифровые инновации клиентов с более быстрой модернизацией инфраструктуры, унифицированным облачным опытом, а также лучшей киберустойчивостью и безопасностью, говорит Broadcom. Компания сослалась на спонсируемое ею исследование IDC, в котором сообщалось, что VCF обеспечивает в среднем на 34 % более низкие затраты на инфраструктуру, на 42 % более низкую общую стоимость эксплуатации и 564 % окупаемости инвестиций в течение трёх лет.

Источник изображений: blogs.vmware.com

VCF помогает организациям быстро перейти на современную и интегрированную инфраструктуру, снижая сложность и время простоя, связанные с ручной миграцией существующих сред в частную облачную платформу. С VMware Cloud Foundation 9 Broadcom добавила возможность клиентам импортировать конфигурации NSX, vDefend, Avi Load Balancer и сложные топологии хранения в существующие среды VCF, а также использовать и интегрировать старые версии существующей инфраструктуры. Этому будет способствовать новый интуитивно понятный пользовательский интерфейс — VCF 9 включает в себя портал самообслуживания с единой консолью управления (вместо десятка с лишним панелей ранее), которая упрощает операции и автоматизацию. Кроме того, компания представила VMware Cloud Foundation (VCF) Advanced Services, каталог готовых к развёртыванию решений, упрощающих работу клиентов в своих частных облачных средах.

VMware Cloud Foundation 9

Обновлений платформы целое множество. Так, расширение пула DRAM посредством NVMe SSD (CXL) в VCF 9 позволит значительно улучшить работу приложений с интенсивным использованием данных, такие как ИИ, СУБД и аналитика в реальном времени, а также сократит задержку и ускорит передачу информации, что имеет решающее значение для задач обучения и инференса. Также это позволяет масштабировать производительность без чрезмерных затрат. А удалённая репликация снимков между vSAN поддерживает глубокую историю неизменяемых снимков, сокращая время простоя и упрощая оркестрацию аварийного восстановления, в том числе в изолированных on-premise окружениях.

Также в VCF 9 включена функциональность VMware Cloud Director, благодаря чему в рамках одной платформы можно поддерживать несколько организаций или, например, групп разработки, сегментируя инфраструктуру на основе их конкретных требований к доступу, управлению рабочими нагрузками, безопасности и конфиденциальности. Кроме того, значительно упростилось создание виртуальных частных облаков (VPC), которые теперь можно формировать буквально в один клик, не занимаясь ручной настройкой VLAN и интеграцией с существующими сетями. Возможности VPC можно расшириить службами VMware vDefend и VMware Avi Load Balancer, которые также получили существенные обновления.

Например, Avi Load Balancer лучше оптимизирован для сред VCF и Kubernetes и интегрирован со службой Tanzu Application Service. По словам Broadcom, это сокращает время развёртывания с недель до минут и повышает прозрачность работы на уровне L4–L7. Kubernetes-системы получат расширенными возможности по управлению трафиком и конвейерами CI/CD.

vDefend был расширен с помощью распределённого анализа влияния правил брандмауэра и распределённой же системы IPS. Он поддерживает крупные и сложные среды, позволяя провести быструю оценку и профилирование угроз, в том числе в изолированных (air-gapped) окружениях. А в рамках Project Cypress компания готовит для vDefent интеллектуального помощника на базе генеративного ИИ, который будет проактивно находить возможные вектора атак, предлагать возможные варианты защиты, выявлять малоэффектвные политики безопасности и т.д. Пообщаться с ним можно будет на естественном языке. А гипервизор VMware может выступать в качестве датчика угроз для быстрой оценки защиты инфраструктуры.

Broadcom также сообщила об обновлении платформы VMware Private AI Foundation with NVIDIA, предназначенный для предприятий, которые хотят использовать возможности ИИ, сохраняя при этом преимущества частного облака, представляющей собой комплексное решение для безопасного и эффективного развёртывания, управления и масштабирования ИИ-приложений на базе VCF. В VCF 9 компания упростила развёртывания платформ генеративного ИИ, расширив возможности управления и мониторинга vGPU и GPU, добавив службу индексации и извлечения данных, а также службу создания ИИ-агентов.

Tanzu 10

На конференции также была представлена 10-я версия унифицированной платформы VMware Tanzu, с помощью котороый разработчики могут автоматизировать защищённые сборки контейнеров, привязывать сервисы к приложениям, развёртывать код одной командой и легко масштабировать приложения, заявила Broadcom. Tanzu 10 также автоматизирует задачи управления приложениями и платформами, такие как исправление уязвимостей, развёртывание непрерывных обновлений и применение политик.

Tanzu предоставляет ряд пакетных сервисов для VCF для автоматизированной и защищённой работы с контейнерами и данными. Новые функции включают поддержку изолированных среды, глобальный балансирощик, расширенные сетевые возможности (Avi Load Balancer), защищённые виртуальные машины, каталог образов с open source ПО. Наконец, встроенная среда разработки ИИ платформы Tanzu позволяет разработчикам создавать приложения Python без знания языка.

Решения Tanzu AI Solutions включают, в том числе, такие функции:

• GenAI on Tanzu Platform позволяет клиентам использовать большие языковые модели (LLM) в своих приложениях, предоставляя шлюз с OpenAI-совместимыми API для запускать более чем 100 проприетарных и открытых LLM безопасным и согласованным образом.
• Observability for GenAI отвечает за мониторинг и оценку ИИ-приложений и ответов модели. Это помогает клиентам визуализировать, тестировать и устранять неполадки в приложениях ИИ, выполняя проверки точности моделей и выявляя галлюцинации. Функция также отслеживает использование токенов, помогая контролировать расходы на использование LLM.

Поддержка VMware Private AI Foundation with NVIDIA встроена в сервис GenAI on Tanzu Platform.

Илон Маск (Elon Musk) объявил о том, что курируемый им стартап xAI запустил кластер Colossus, предназначенный для обучения ИИ. На сегодняшний день в состав этого вычислительного комплекса входят 100 тыс. ускорителей NVIDIA H100, а в дальнейшем его мощности будут расширяться.

Напомним, xAI реализует проект по созданию «гигафабрики» для задач ИИ. Предполагается, что этот суперкомпьютер в конечном итоге будет насчитывать до 300 тыс. новейших ускорителей NVIDIA B200. Оборудование для платформы поставляют компании Dell и Supermicro, а огромный дата-центр xAI расположен в окрестностях Мемфиса (штат Теннесси).

«В эти выходные команда xAI запустила кластер Colossus для обучения ИИ со 100 тыс. карт H100. От начала до конца всё было сделано за 122 дня. Colossus — самая мощная система обучения ИИ в мире», — написал Маск в социальной сети Х.

Источник изображения: WebProNews

По его словам, в ближайшие месяцы вычислительная мощность платформы удвоится. В частности, будут добавлены 50 тыс. изделий NVIDIA H200. Маск подчёркивает, что Colossus — это не просто еще один кластер ИИ, это прыжок в будущее. Основное внимание в рамках проекта будет уделяться использованию мощностей Colossus для расширения границ ИИ: планируется разработка новых моделей и улучшение уже существующих. Ожидается, что по мере масштабирования и развития система станет важным ресурсом для широкого сообщества ИИ, предлагая беспрецедентные возможности для исследований и инноваций.

Запуск столь производительного кластера всего за 122 дня — это значимое достижение для всей ИИ-отрасли. «Удивительно, как быстро это было сделано, и для Dell Technologies большая честь быть частью этой важной системы обучения ИИ», — сказал Майкл Делл (Michael Dell), генеральный директор Dell Technologies.

Фонды под управлением Blue Owl Capital, Chirisa Technology Parks (CTP) и PowerHouse Data Centers объявили о заключении соглашения по формированию совместного предприятия, которое займётся созданием крупномасштабных ЦОД для компании CoreWeave. На эти цели будет выделено до $5 млрд.

Стартап CoreWeave основан в 2017 году. Изначально компания занималась майнингом криптовалют, а затем переориентировалась на вычисления общего назначения и хостинг проектов генеративного ИИ. В настоящее время CoreWeave предоставляет специализированные облачные ИИ-решения. Компания активно развивает инфраструктуру дата-центров для ИИ.

Соглашение между Blue Owl, Chirisa и PowerHouse предусматривает быстрое развёртывание в рамках совместного предприятия дата-центров «под ключ» для нагрузок ИИ и НРС. Помимо CoreWeave, использовать такие ЦОД смогут другие гиперскейлеры и корпоративные заказчики.

Источник изображения: CoreWeave

На первом этапе в 2025–2026 гг. в CoreWeave получит 120 МВт в кампусе CTP общей площадью около 14,2 га недалеко от Ричмонда (Вирджиния, США). В дальнейшем планируются строительство новых и модернизация уже существующих площадок в Нью-Джерси, Пенсильвании, Техасе, Кентукки и Неваде.

CTP, принадлежащая Chirisa Investments, была основана в конце 2022 года. Первый ЦОД компании мощностью 28 МВт в кампусе в Ричмонде, известный как CTP-01, недавно был сдан в аренду CoreWeave. Кроме того, CTP владеет площадками в Вирджинии, Иллинойсе, Вашингтоне и Нью-Джерси: на сегодняшний день доступны 46 450 м² ЦОД-площадей, а на этапе разработки находятся мощности более 400 МВт.

В свою очередь, фирма PowerHouse, полностью принадлежащая American Real Estate Partners, в настоящее время реализует 30 проектов дата-центров, находящихся в стадии планирования или строительства. Суммарная мощность этих объектов превысит 2,3 ГВт; они расположатся в Вирджинии, Техасе, Неваде и Северной Каролине. Blue Own — управляющая компания с активами на сумму $192 млрд.

Компания Quanta Cloud Technology (QCT) анонсировала серверы на процессорах Intel Xeon 6, ориентированные на поставщиков облачных услуг, телекоммуникационных провайдеров и операторов ЦОД. Дебютировали решения серий QuantaGrid и QuantaPlex для различных рабочих нагрузок, включая задачи ИИ и НРС.

Отмечается, что серверы QCT построены с применением модульных компонентов, для монтажа которых не требуются инструменты. Доступны варианты с воздушным и жидкостным охлаждением, различной компоновкой подсистемы хранения данных, поддержкой ускорителей одинарной и двойной ширины. Реализована возможность горячей замены отдельных узлов, таких как блоки питания и вентиляторы.

Представлены модели QuantaGrid D55X-1U и QuantaGrid D55Q-2U типоразмера 1U и 2U соответственно. Они допускают установку двух чипов Xeon 6700E (Sierra Forest) с TDP до 350 Вт. Возможна установка 32 модулей DDR5-6400 RDIMM или 16 модулей MRDIMM (до 8000 МГц). У 1U-версии конфигурация подсистемы хранения в зависимости от исполнения включает: 12 × SFF NVMe/SATA/SAS SSD, 16 × E1.S NVMe SSD, 20 × E3.S 1T NVMe или 4 × E3.S 1T NVMe + 8 × E3.S 2T CXL. Карты расширения могут монтироваться по схеме 2 × PCIe 5.0 x16 FHHL, 2 × PCIe 5.0 x16 OCP 3.0 SFF и 1 × DC-SCM или 3 × PCIe 5.0 x16 HHHL, 2 × PCIe 5.0 x16 OCP 3.0 SFF и 1 × DC-SCM.

Источник изображений: QCT

Для сервера формата 2U предусмотрены варианты с поддержкой следующих накопителей: 12 × LFF SATA/SAS HDD или 12 × SFF NVMe, 24 × SFF NVMe/SATA/SAS или 12 × E3.S 1T NVMe + 12 × E3.S 2T CXL. Допускаются различные варианты монтажа карт PCIe 5.0 x8 FHHL, PCIe 5.0 x16 FHFL и PCIe 5.0 x8 HHHL. Серверы комплектуются двумя блоками питания с сертификатом 80 Plus Titanium (до 2700 и 3200 Вт соответственно).

Кроме того, анонсированы модели QuantaGrid S55R-1U и QuantaGrid S55J-2U формата 1U и 2U с поддержкой чипов Xeon 6700 с производительными P-ядрами (Granite Rapids). Раскрываются характеристики только 1U-сервера: один процессор с TDP до 350 Вт, 16 слотов для модулей DDR5-5200 RDIMM, 12 посадочных мест для SFF-накопителей NVMe/SATA/SAS SSD, два слота PCIe 5.0 x16 FHHL + слот OCP 3.0 NIC SFF, два коннектора M.2 2230/2280 PCIe 5.0, два блока питания 80 Plus Titanium мощностью до 2000 Вт.

Дебютировали также серверы QuantaPlex S25Z-2U и QuantaPlex S45Z-2U типоразмера 2U с двумя и четырьмя узлами. Каждый узел рассчитан на один процессор Xeon 6700 с TDP до 350 Вт, 16 модулей DDR5-6400 RDIMM, а также два SSD M.2. Двухузловая версия поддерживает до трёх карт расширения PCIe 5.0 и два SFF-накопителя NVMe/SATA SSD на узел. У четырёхузловой модификации возможна установка одной карты PCIe 5.0, а также двух накопителей E1.S NVMe SSD или трёх устройств SFF NVMe SSD на узел.

Вышел 7U-сервер QuantaGrid D74H-7U для ресурсоёмких нагрузок НРС и ИИ. Он допускает установку двух процессоров Intel Xeon Emerald Rapids или Sapphire Rapids с показателем TDP до 350 Вт. Есть 32 слота для модулей памяти DDR5-5600 RDIMM суммарным объёмом до 8 Тбайт. Предусмотрены отсеки для 18 SFF-накопителей NVMe SSD. Возможна установка восьми ускорителей NVIDIA H100 (SXM5). Слоты расширения выполнены по схеме 2 × PCIe 5.0 x16 OCP 3.0 SFF и 10 × PCIe 5.0 x16 OCP 3.0 TSFF. Применены шесть блоков питания 80 Plus Titanium на 4000 Вт.

Наконец, представлен высокопроизводительный сервер QuantaGrid D75E-4U  формата 4U, который, как утверждается, обеспечивает максимальную гибкость при работе с LLM, ИИ и HPC. Он оснащён двумя процессорами Intel Xeon 6 с TDP до 350 Вт и поддерживает до восьми GPU-ускорителей PCIe следующего поколения с воздушным охлаждением и TDP до 600 Вт.

Американский стартап Cerebras Systems, занимающийся разработкой чипов для систем машинного обучения и других ресурсоёмких задач, объявил о запуске, как утверждается, самой производительной в мире ИИ-платформы для инференса — Cerebras Inference. Ожидается, что она составит серьёзную конкуренцию решениям на основе ускорителей NVIDIA.

В основу облачной системы Cerebras Inference положены ускорители WSE-3. Эти гигантские изделия, выполненные с применением 5-нм техпроцесса TSMC, содержат 4 трлн транзисторов, 900 тыс. ядер и 44 Гбайт SRAM. Суммарная пропускная способность встроенной памяти достигает 21 Пбайт/с, а внутреннего интерконнекта — 214 Пбит/с. Для сравнения: один чип HBM3e в составе NVIDIA H200 может похвастаться пропускной способностью «только» 4,8 Тбайт/с.

Источник изображений: Cerebras

По заявлениям Cerebras, новая инференс-платформа обеспечивает до 20 раз более высокую производительность по сравнению с сопоставимыми по классу решениями на чипах NVIDIA в сервисах гиперскейлеров. В частности, быстродействие составляет до 1800 токенов в секунду на пользователя для ИИ-модели Llama3.1 8B и до 450 токенов в секунду для Llama3.1 70B. Для сравнения, у AWS эти значения равны соответственно 93 и 50. Речь идёт об FP16-операциях. Cerebras заявляет, что лучший результат для кластеров на основе NVIDIA H100 в случае Llama3.1 70B составляет 128 токенов в секунду.

«В отличие от альтернативных подходов, которые жертвуют точностью ради быстродействия, Cerebras предлагает самую высокую производительность, сохраняя при этом точность на уровне 16 бит для всего процесса инференса», — заявляет компания.

При этом услуги Cerebras Inference стоят в несколько раз меньше по сравнению с конкурирующими предложениями: $0,1 за 1 млн токенов для Llama 3.1 8B и $0,6 за 1 млн токенов для Llama 3.1 70B. Оплата взимается по мере использования. Cerebras планирует предоставлять инференс-услуги через API, совместимый с OpenAI. Преимущество такого подхода заключается в том, что разработчикам, которые уже создали приложения на основе GPT-4, Claude, Mistral или других облачных ИИ-моделей, не придётся полностью менять код для переноса нагрузок на платформу Cerebras Inference.

Для крупных предприятий предлагается план обслуживания Enterprise Tier, который предусматривает тонко настроенные модели, индивидуальные условия и специализированную поддержку. Стандартный пакет Developer Tier предполагает подписку по цене от $0,1 за 1 млн токенов. Кроме того, имеется бесплатный доступ начального уровня Free Tier с ограничениями. Cerebras говорит, что запуск платформы откроет качественно новые возможности для внедрения генеративного ИИ в различных сферах.

Вместе с процессорами Telum II для систем z17 компания IBM представила и собственные ускорители Spyre, ещё больше расширяющие возможности будущих мейнфреймов в области обработки ИИ-нагрузок. Они станут дополнением к встроенным в Telum ИИ-блокам.

Источник изображений: IBM

Spyre представляет собой плату расширения с интерфейсом PCIe 5.0 x16 и теплопакетом 75 Вт. Помимо самого нейропроцессора IBM на ней установлено 128 Гбайт памяти LPDDR5, а производительность в ИИ-задачах оценивается производителем в более чем 300 Топс, т.е. новинки подходят для инференса крупных моделей. Сам чип приозводится с использованием 5-нм техпроцесса Samsung 5LPE и содержит 26 млрд транзисторов, а площадь его кристалла составляет 330 мм².

Spyre включает 32 ядра, каждое из которых дополнено 2 Мбайт быстрой скрэтч-памяти. Отдельно отмечено, что последняя не является кешем. При этом заявлена эффективность использования доступных вычислительных ресурсов — свыше 55 % на ядро. Каждое ядро содержит 78 матричных блоков и раздельные FP16-аккумуляторы, по восемь на «вход» и «выход». Интересно, что ядра Spyre и скрэтч-память используют отдельные кольцевые двунаправленные шины разной разрядности (32 и 128 бит соответственно), причём с оперативной памятью на скорости 200 Гбайт/с соединена именно вторая.

Каждый узел (drawer) на базе Telum II способен вместить восемь плат Spyre, которые формируют логический кластер, располагающий 1 Тбайт памяти с совокупной ПСП 1,6 Тбайт/с, но, разумеется, каждая плата будет ограничена 128 Гбайт/с из-за интерфейса PCIe 5.0 x16. Spyre создан с упором на предиктивный и генеративный ИИ, благо в полной комплектации новые мейнфреймы могут нести 96 таких ускорителей и развивать до 30 ПОпс (Петаопс).

Новинки рассчитаны на работу в средах zCX или Linux on Z, сопровождаются оптимизированным набором библиотек и совместимы с популярными фреймворками Pytoch, TensorFlow и ONNX. Они станут частью программных платформ IBM watsonx и Red Hat OpenShift. Новые мейнфреймы IBM z17 должны дебютировать на рынке в 2025 году. А в собственном облаке IBM будет также полагаться и на Intel Gaudi 3.

Министерство образования, культуры, спорта, науки и технологий Японии (MEXT) объявило о планах по созданию преемника суперкомпьютера Fugaku, который в своё время возглавлял мировой рейтинг ТОР500. Ожидается, что новая система, рассчитанная на ИИ-задачи, будет демонстрировать FP8-производительность зеттафлопсного уровня (1000 Эфлопс). В нынешнем списке TOP500 Fugaku занимает четвёртое место с FP64-быстродействием приблизительно 442 Пфлопс.

Реализацией проекта Fugaku Next займутся японский Институт физико-химических исследований (RIKEN) и корпорация Fujitsu. Создание системы начнётся в 2025 году, а завершить её разработку планируется к 2030-му. На строительство комплекса MEXT выделит ¥4,2 млрд ($29,06 млн) в первый год, тогда как общий объём государственного финансирования, как ожидается, превысит ¥110 млрд ($761 млн).

MEXT не прописывает какой-либо конкретной архитектуры для суперкомпьютера Fugaku Next, но в документации ведомства говорится, что комплекс может использовать CPU со специализированными ускорителями или комбинацию CPU и GPU. Кроме того, требуется наличие передовой подсистемы хранения, способной обрабатывать как традиционные рабочие нагрузки ввода-вывода, так и ресурсоёмкие нагрузки ИИ.

Источник изображения: Fujitsu

Предполагается, что каждый узел Fugaku Next обеспечит пиковую производительность в «несколько сотен Тфлопс» для вычислений с двойной точностью (FP64), около 50 Пфлопс для вычислений FP16 и примерно 100 Пфлопс для вычислений FP8. Для сравнения, узлы системы Fugaku демонстрирует быстродействие FP64 на уровне 3,4 Тфлопс и показатель FP16 около 13,5 Тфлопс. Для Fugaku Next предусмотрено применение памяти HBM с пропускной способностью в несколько сотен Тбайт/с против 1,0 Тбайт/с у Fugaku.

По всей видимости, в состав Fugaku Next войдут серверные процессоры Fujitsu следующего поколения, которые появятся после изделий MONAKA. Последние получат чиплетную компоновку с кристаллами SRAM и IO-блоками ввода-вывода, обеспечивающими поддержку DDR5, PCIe 6.0 и CXL 3.0. Говорится об использовании 2-нм техпроцесса.

Илон Маск (Elon Musk) продолжает наращивать вычислительные мощности своих компаний. Как сообщает Tom’s Hardware, он поделился сведениями об ИИ-суперкластере Cortex. По данным Tom's Hardware, недавнее дополнение завода Giga Texas компании Tesla будет состоять из 70 тыс. ИИ-серверов, а также потребует 130 МВт энергии на обеспечение вычислений и охлаждения на момент запуска, к 2026 году мощность вырастет до 500 МВт.

На опубликованном в социальной сети X видео Илона Маска показан машинный зал: по 16 IT-стоек в ряд, по два ряда на коридор. Каждая стойка вмещает восемь ИИ-серверов, а в середине каждого ряда видны стойки без таковых. В видео можно разглядеть порядка 16–20 рядов, поэтому довольно грубый подсчёт позволяет предположить наличие около 2 тыс. серверов с ускорителями, т.е. менее 3 % от запланированной ёмкости.

В ходе июльского финансового отчёта Tesla Илон Маск рассказал, что Cortex будет крупнейшим обучающим кластером Tesla на сегодняшний день и будет состоять из 50 тыс. ускорителей NVIDIA H100 и 20 тыс. ускорителей Tesla D1 собственной разработки. Это меньше, чем Маск прогнозировал раньше, в июне он сообщал, что Cortex будет включать 50 тыс. D1. Правда, сообщалось, что на момент запуска будут применяться только решения NVIDIA, а разработки Tesla появятся позже.

Источник изображения: Alexander Shatov/unsplash.com

Кластер Cortex предназначен в первую очередь для обучения автопилота Full Self Driving (FSD), сервиса Cybertaxi и роботов Optimus, ограниченное производство которых должно начаться в 2025 году для использования на заводах компании. Также Маск анонсировал планы потратить $500 млн на суперкомпьютер Dojo в Буффало (штат Нью-Йорк), также принадлежащий Tesla. Первым же в «коллекции» Маска заработал Memphis Supercluster, принадлежащий xAI и оснащённый 100 тыс. NVIDIA H100. Со временем эта система получит 300 тыс. ускорителей NVIDIA B200, но задержки с их производством заставили отложить реализацию проекта на несколько месяцев.