NVIDIA представила свежую версию платформы для работы с ИИ-приложениями NVIDIA AI Enterprise 5.0, которая включает микросервисы на базе загружаемых программных контейнеров для быстрого развёртывания приложений генеративного ИИ. NVIDIA отметила, что уже микросервисы адаптируются ведущими поставщиками ПО и платформ кибербезопасности, а все функции AI Enterprise 5.0 вскоре будут доступны в облачных маркетплейсах AWS, Google Cloud, Microsoft Azure и Oracle Cloud.

Микросервисы позиционируются компанией как эффективный инструмент для создания разработчиками современных корпоративных приложений в глобальном масштабе. Работая прямо в браузере, разработчики могут используют для создания приложений облачные API. NVIDIA AI Enterprise 5.0 теперь включает предназначенные для развёртывания моделей ИИ микросервисы NIM и микросервисы CUDA-X. Сюда входит и NVIDIA cuOpt, ИИ-микросервис для задачи логистики, который позволяет значительно ускорить оптимизации маршрута и расширить возможности динамического принятия решений, снижая затраты, экономя время и позволяя сократить выбросы CO₂.

Источник изображения: NVIDIA

NIM оптимизирует инференс-нагрузки для различных популярных моделей ИИ от NVIDIA и партнёров. Используя ПО NVIDIA для инференса, включая Triton Inference Server, TensorRT и TensorRT-LLM, NIM позволяет сократить развёртывание моделей с недель до минут и вместе с тем обеспечивает безопасность и управляемость в соответствии с отраслевыми стандартами, а также совместимость с инструментами управления корпоративного уровня. В настоящее время компания работает над расширением возможностей AI Enterprise.

С выходом версии NVIDIA AI Enterprise 5.0 платформа получила ряд дополнений. В частности, она теперь включает NVIDIA AI Workbench, набор инструментов для разработчиков, обеспечивающих быструю загрузку, настройку и запуск проектов генеративного ИИ. ПО теперь общедоступно и поддерживается NVIDIA. NVIDIA AI Enterprise 5.0 также теперь поддерживает платформу Red Hat OpenStack. Кроме того, в NVIDIA AI Enterprise 5.0 расширена поддержка широкого спектра новейших ускорителей NVIDIA, сетевого оборудования и ПО для виртуализации.

Компания NVIDIA объявила о запуске платформы облачных микросервисов Quantum Cloud, которая поможет учёным и разработчикам проводить исследования в сфере квантовых вычислений для различных областей, включая химию, биологию и материаловедение.

В основу Quantum Cloud легла NVIDIA CUDA Quantum — открытая платформа, предназначенная для интеграции и программирования CPU, GPU и квантовых процессоров (QPU). Она даёт возможность выполнять сложные симуляции квантовых схем.

На базе микросервисов Quantum Cloud пользователи смогут непосредственно в облаке создавать и тестировать новые квантовые алгоритмы и приложения. Это могут быть, в частности, гибридные квантово-классические системы. Утверждается, что Quantum Cloud обладает развитыми возможностями и поддерживает интеграцию стороннего ПО для ускорения научных исследований.

Источник изображения: NVIDIA

В состав Quantum Cloud входит компонент Generative Quantum Eigensolver, разработанный в сотрудничестве с Университетом Торонто: он использует большие языковые модели (LLM), позволяющие квантовому компьютеру быстрее находить энергию основного состояния молекулы. Интеграция решений израильского стартапа Classiq помогает исследователям создавать большие и сложные квантовые программы, а также проводить глубокий анализ квантовых схем. В свою очередь, инструмент QC Ware Promethium решает сложные задачи квантовой химии, такие как молекулярное моделирование.

«Квантовые системы представляют собой следующий революционный рубеж в сфере вычислений. Quantum Cloud устраняет барьеры на пути изучения этой преобразующей технологии и позволяет любому учёному в мире использовать возможности квантовых вычислений и воплощать свои идеи в реальность», — говорит Тим Коста (Tim Costa), руководитель NVIDIA по направлению HPC и квантовых вычислений.

Компании NVIDIA и Siemens сообщили о расширении сотрудничества с целью внедрения иммерсивной визуализации и генеративного ИИ в промышленное проектирование и производство. В частности, Siemens интегрирует новый программный интерфейс NVIDIA Omniverse Cloud API в свою платформу Xcelerator.

Напомним, Omniverse Cloud представляет собой комплексный пакет облачных сервисов, позволяющих проектировать, публиковать, эксплуатировать и тестировать приложения метавселенной вне зависимости от местонахождения. В свою очередь, Xcelerator — интегрированный пакет ПО и сервисов для разработки приложений.

NVIDIA и Siemens совмещают платформы Omniverse и Xcelerator, выводя промышленную автоматизацию на новый уровень. Партнёры объединяют обширную промышленную экосистему Xcelerator и физически точный механизм создания виртуального мира в реальном времени с поддержкой ИИ. Это позволяет создавать точные реалистичные цифровые двойники.

Источник изображения: NVIDIA

В рамках сотрудничества Siemens, в частности, интегрирует NVIDIA Omniverse Cloud API в состав Teamcenter X (входит в Xcelerator). Облачная система Teamcenter X предоставляет пользователям безопасный доступ к данным управления жизненным циклом изделия (PLM) из любой точки мира, с любого устройства и в любое время. Благодаря использованию API Omniverse могут быть ускорены различные рабочие процессы при создании цифровых двойников, такие как изменение условий освещения, применение тех или иных материалов и пр.

Источник изображения: NVIDIA

Отмечается, что традиционно компании в значительной степени полагались на физические прототипы при реализации крупномасштабных промышленных проектов. Такой подход является дорогостоящим, ограничивает инновации и замедляет время выхода решений на рынок. Совместная инициатива Siemens и NVIDIA позволяет устранить указанные препятствия путём создания фотореалистичных цифровых двойников, учитывающих физику реального мира. Это означает, что такие компании, как HD Hyundai (занимается судостроением, тяжёлым оборудованием и машиностроением), могут унифицировать и визуализировать сложные инженерные проекты непосредственно в Teamcenter X.

В частности, API USD Query позволяет пользователям Teamcenter X перемещаться и взаимодействовать с физически точными объектами, тогда как API USD Notify обеспечивает автоматическое обновление дизайна и сцен в режиме реального времени. В дальнейшем Siemens планирует внедрить технологии NVIDIA и в другие продукты Xcelerator.

Компания NVIDIA анонсировала облачную исследовательскую платформу 6G Research Cloud, которая призвана помочь в разработке технологий связи следующего поколения. В число первых пользователей и партнёров по экосистеме вошли Ansys, Швейцарская высшая техническая школа Цюриха (ETH Zurich), Fujitsu, Keysight, Nokia, Северо-Восточный университет (Northeastern University), Rohde & Schwarz, Samsung, SoftBank и Viavi.

Утверждается, что 6G Research Cloud предоставляет комплексный набор инструментов для внедрения ИИ в области сетей радиодоступа (RAN). NVIDIA отмечает, что платформа позволяет организациям ускорить развитие сервисов 6G, которые соединят «триллионы устройств» с облачными инфраструктурами, заложив основу для гиперинтеллектуального мира.

NVIDIA 6G Research Cloud состоит из трёх ключевых компонентов. Это, в частности, подсистема NVIDIA Aerial Omniverse Digital Twin for 6G: специализированный «цифровой двойник», позволяющий физически точно моделировать системы 6G — от одной башни до масштабов целого города. Двойник включает в себя программно-определяемые симуляторы RAN и пользовательского оборудования, а также набор реалистичных свойств местности и объектов. Используя систему, исследователи смогут моделировать и создавать алгоритмы работы базовой станции на основе данных, специфичных для конкретной площадки, а также обучать модели в режиме реального времени для повышения эффективности передачи информации.

Источник изображения: NVIDIA

Ещё один компонент называется NVIDIA Aerial CUDA-Accelerated RAN: это программно-определяемый стек RAN, который предназначен для настройки, программирования и тестирования сетей 6G в режиме реального времени. Третьим элементом является фреймворк NVIDIA Sionna Neural Radio Framework, обеспечивающий бесшовную интеграцию с популярными платформами, такими как PyTorch и TensorFlow. При этом задействованы ускорители NVIDIA на базе GPU для генерации и сбора данных, а также обучения моделей ИИ.

Исследователи могут применять NVIDIA 6G Research Cloud для реализации различных проектов в сфере 6G. Это могут быть сервисы для автономного транспорта, интеллектуальных пространств, расширенной реальности, иммерсивного обучения, коллективной работы и пр.

Компания Marvell Technology объявила о расширении сотрудничества с TSMC с целью создания первой в отрасли технологической платформы, ориентированной на производство кастомизированных изделий для дата-центров по нормам 2 нм. Речь, в частности, идёт об оптимизированных для облака ускорителях, коммутаторах Ethernet и цифровых сигнальных процессорах.

Отмечается, что разработка специализированных решений для ЦОД представляет собой трудоёмкую задачу. Дополнительные сложности создаёт необходимость адаптации под «тонкий» техпроцесс — в данном случае 2-нм методику TSMC. Новая платформа как раз и призвана решить проблемы.

Источник изображения: Marvell

В основу платформы положен обширный пакет интеллектуальной собственности Marvell, охватывающий полный спектр инфраструктурных компонентов. Это высокопроизводительные решения SerDes со скоростью свыше 200 Гбит/с, процессорные подсистемы, механизмы шифрования, межкристальные структуры, элементы интерконнекта, а также различные интерфейсы физического уровня с высокой пропускной способностью для вычислительных модулей, памяти, сетевых узлов и подсистем хранения данных.

Перечисленные компоненты, по сути, становятся строительными блоками для кластеров ИИ, облачных дата-центров и других инфраструктур, которые применяются для рабочих нагрузок ИИ и задач НРС. Благодаря использованию новой платформы Marvell разработчики смогут ускорить вывод на рынок передовых изделий и многочиповых решений, устраняющих существующие узкие места в ЦОД и поддерживающих самые сложные приложения.

В Евросоюзе активно инвестируют в инициативы, призванные обеспечить полупроводниковый суверенитет благодаря использованию открытой архитектуры RISC-V. EE Times сообщает, что инициативу курирует Барселонский суперкомпьютерный центр (Barcelona Supercomputing Center или BSC) — пионер в разработке европейских решений RISC-V.

Источник изображений: European Processor Initiative (EPI)

Страны ЕС беспокоит полупроводниковая зависимость от иностранных компаний, и это беспокойство усугубляется относительно недавним дефицитом чипов в мире. В то же время за использование в своих решениях архитектуры RISC-V никому не надо платить и ни у кого не нужно получать разрешений на её применение, поэтому технология так привлекательна для разработчиков.

BSC представляет собой один из ведущих исследовательских центров Европы. Он играет ключевую роль в разработке чипов на архитектуре RISC-V и возглавляет несколько проектов, связанных с этой технологией, в частности, European Processor Initiative (EPI). В рамках инициативы EPI стоимостью €70 млн разрабатывается новое поколение высокопроизводительных процессоров. Связанная с BSC компания OpenChip должна найти коммерческое применение разработанным технологиям.

BSC начал создавать собственные чипы семейства Lagarto довольно давно — первые 65-нм варианты представили ещё в мае 2019 года. Сегодня речь идёт уже о четвёртом поколении, которое будет выпускаться в соответствии с 7-нм техпроцессом. Центр работает и с другими европейскими компаниями и исследовательскими организациями над созданием комплексной экосистемы RISC-V, включающей ПО, ОС и компиляторы.

Подобные инициативы должны снизить зависимость Евросоюза от американских и азиатских производителей — отсутствие в ЕС зрелой индустрии высокопроизводительных чипов расценивается как значимая уязвимость. Европа считает, что RISC-V — идеальная платформа для достижения суверенитета, при этом бесплатная. Впрочем, эксперты признают, что о полной независимости не может быть речи из-за сложности экосистемы полупроводниковой индустрии. Но у Европы есть большая база знаний и потенциал разработки новых решений, предпринимаются и шаги к организации производства.

В BSC уже экспериментировали с Arm-процессорами, но после Brexit и приобретения компании Arm группой Softbank, выяснилось, что собственной региональной технологии у ЕС нет, тогда и обратили внимание на общедоступную RISC-V. В 2019 году Еврокомиссию убедили в необходимости начать выпуск чипов на этой архитектуре для суперкомпьютеров. В числе других европейских компаний, предлагающих RISC-V продукты, есть Gaiser, Esperanto Technologies, Semidynamics и Codasip, но они уделяют больше внимания процессорам и ускорителям, а не конечным готовые решения.

По оценкам экспертов, в Евросоюзе компаний, работающих с RISC-V, пока недостаточно. Тем не менее, организаторы новых инициатив предостерегают от нереалистичных ожиданий и призывают к стратегическому сотрудничеству — для производства требуются не только разработки, но и сырьё, высокоточное оборудование, и др. Европа может рассчитывать на выпуск решений в пределах 7-нм, более современные техпроцессы пока слишком дороги. Впрочем, ЕС уже добился значительного прогресса в достижении полупроводникового суверенитета с помощью RISC-V.

Компании ServiceNow, Hugging Face и NVIDIA представили семейство общедоступных больших языковых моделей (LLM) StarCoder2 для генерации кода, призванное помочь разработчикам использовать генеративный ИИ для создания корпоративных приложений.

Семейство было разработано NVIDIA в сотрудничестве с исследовательским проектом BigCode, которым управляет ServiceNow, и Hugging Face, разработчиком открытой LLM-платформы. Модели StarCoder2 обучены 619 языкам программирования и могут быть дообучены на собственных данных и встроены в корпоративные приложения для выполнения специализированных задач, таких как генерация кода, управление рабочими процессами, обобщение текста и многое другое. Разработчики могут использовать автодополнение и обобщение кода, извлечение фрагментов кода и другие возможности.

Источник изображения: Hugging Face

Набор StarCoder2 включает три модели: модель с 3 млрд параметров, обученная ServiceNow; модель с 7 млрд параметров, обученная Hugging Face; и модель с 15 млрд параметров, созданная NVIDIA с помощью NVIDIA NeMo. Варианты моделей с меньшим количеством параметров менее требовательны к вычислительной инфраструктуре, при этом модель StarCoder2 с 3 млрд параметров соответствует производительности исходной модели StarCoder с 15 млрд. параметров

В основе StarCoder2 лежит новый набор данных Stack v2, который более чем в 7 раз больше, чем Stack v1. Кроме того, новые модели обучены работе с малораспространёнными языками вроде COBOL, «понимают» математику и могут обсуждать исходный код программ. Пользователи могут дообучить и настроить модели StarCoder2, используя данные, специфичные для отрасли или организации, с помощью NVIDIA NeMo или Hugging Face TRL. Разработчики смогут создавать продвинутых чат-ботов для решения более сложных задач обобщения или классификации и разрабатывать персонализированных помощников по программированию.

Источник изображения: Hugging Face

Разработка ПО стала основной областью использования ИИ, чему отчасти способствовали такие инструменты как GitHub Copilot и AWS CodeWhisperer, отметил ресурс SiliconANGLE. Согласно недавнему опросу GitHub, 91 % разработчиков в США используют ИИ-инструменты для создания кода. Впрочем, опрос, проведённый CoderPad Inc., показал, что почти четверть разработчиков скептически относятся к ценности ИИ в работе, а 28 % и вовсе заявили, что их работодатель запрещает им пользоваться ИИ-инструментами.

В числе причин негативного отношения — опасения, что ИИ-помощники создают неэффективный или уязвимый код, а также крадут интеллектуальную собственность, генерируя код на основе материалов, защищённых авторским правом, которые использовались при обучении модели. Создатели StarCoder2 подчёркивают, что модели были созданы с использованием данных Software Heritage, крупнейшей, по их словам, общедоступной коллекцию исходных кодов.

В целях дальнейшего повышения прозрачности и сотрудничества вспомогательный код модели будет по-прежнему размещаться на странице проекта BigCode на GitHub. Он доступен по лицензии BigCode OpenRAIL-M, обеспечивающей бесплатный доступ и использование. Все модели StarCoder2 также будут доступны для загрузки с Hugging Face, а модель StarCoder2 с 15 млрд параметров доступна в составе NVIDIA AI Foundation.

Компания Meta✴, по сообщению The Register, опубликовала множество объявлений о поиске специалистов для разработки интегральных схем специального назначения (ASIC). Речь идёт о создании собственных ускорителей для машинного обучения и ИИ, а также SoC для дата-центров.

Сейчас для ИИ-задач Meta✴ массово применяет решения NVIDIA. Кроме того, компания присматривается к ускорителям AMD Instinct MI300. С целью снижения зависимости от сторонних поставщиков и сокращения расходов Meta✴ также проектирует собственные аппаратные компоненты.

В частности, весной прошлого года Meta✴ анонсировала свой первый кастомизированный процессор, разработанный специально для ИИ-нагрузок. Изделие под названием MTIA v1 (Meta✴ Training and Inference Accelerator) представляет собой ASIC в виде набора блоков, функционирующих параллельно. Задействованы 64 вычислительных элемента в виде матрицы 8 × 8, каждый из которых объединяет два ядра RISC-V. Кроме того, компания создала чип MSVP (Meta✴ Scalable Video Processor) для обработки видеоматериалов. В разработке также находятся собственные ИИ-ускорители Artemis.

Источник изображения: Meta✴

Как теперь сообщается, Meta✴ ищет ASIC-инженеров с опытом работы в области архитектуры, дизайна и тестирования. Необходимы специалисты в Бангалоре (Индия) и Саннивейле (Калифорния, США). В некоторых вакансиях работодателем указана собственно Мета✴, тогда как в других случаях указан Facebook✴. От кандидатов в числе прочего требуется «глубокий опыт в одной или нескольких ключевых сферах, связанных с созданием сложных SoC для дата-центров». Тестировщикам необходимо иметь опыт проверки проектов для ЦОД, связанных с машинным обучением, сетевыми технологиями и пр.

Некоторые вакансии были впервые опубликованы в соцсети LinkedIn в конце декабря 2023 года и обновлены в феврале нынешнего года. Претендентам обещаны неплохие зарплаты. Для каких именно задач компании Meta✴ требуются аппаратные решения, не уточняется. Но сетевые источники отмечают, что это может быть инференс, создание новых ИИ-платформ и т.п.

Максим Дунин, один из ключевых разработчиков популярного веб-сервера nginx, сообщил об уходе из проекта. Вместо этого он начнёт развивать альтернативный продукт под названием FreeNginx. Цель этой инициативы, официально анонсированной 14 февраля 2024 года, заключается в том, чтобы «оградить разработку nginx от произвольного корпоративного влияния».

В открытом письме Дунин отмечает, что компания F5 (владелец nginx) закрыла московский офис в 2022 году, но сам Дунин остался в российской столице. При этом стороны заключили соглашение о том, что он продолжит участвовать в разработке nginx в качестве волонтёра. Так и было практически два года, однако затем произошли изменения на корпоративном уровне.

Источник изображения: nginx

«К сожалению, недавно новый нетехнический менеджмент F5 решил, что лучше знает, как управлять проектами open source. В частности, они решили вмешаться в политику безопасности nginx, реализуемую годами, игнорируя как устоявшиеся нормы, так и позицию разработчиков», — пишет Дунин.

По его словам, с точки зрения F5 как владельца nginx изменения понятны, но они противоречат соглашению о разработке. В этой связи, говорит Дунин, он больше не в состоянии контролировать изменения, вносящиеся в nginx, а поэтому не может рассматривать продукт как бесплатный проект open source, разработанный ради общественного блага.

«Поэтому с сегодняшнего дня я больше не буду участвовать в nginx. Вместо этого я начинаю альтернативный проект, которым будут управлять разработчики, а не корпорации», — заявляет Дунин.

Нужно отметить, что ранее разработчики nginx учредили в России компанию «Веб-Сервер», которая развивает альтернативный проект Angie. У это продукта имеется коммерческая PRO-версия, а сам веб-сервер включён в реестр отечественного ПО.

«Ростелеком» сообщил о включении в реестр отечественного программного обеспечения системы управления проектами «Яга» собственной разработки.

Платформа «Яга» призвана заменить софтверные решения ушедшей из России компании Atlassian (Trello, Jira и Confluence). Система обеспечивает полный жизненный цикл создания продуктов — от идеи до выхода на рынок. Программный комплекс позволяет IT-командам планировать задачи, отслеживать их выполнение, проводить тестирование и контролировать прогресс проекта в режиме реального времени. Благодаря встроенному модулю «Статьи» пользователи могут создавать контент по проекту и делиться знаниями, документацией и инструкциями, что упрощает командную работу.

По словам разработчика, одной из ключевых особенностей «Яги» является её универсальность: платформа может быть использована как IT-командами, так и бизнес-подразделениями, владельцами продуктов, руководителями проектов в различных областях. Решение полностью закрывает потребности «Ростелекома» в автоматизации управления проектами при создании новых продуктов и работы над существующими.

Включение в реестр подтверждает российское происхождение системы управления проектами «Яга», а также позволяет коллективу разработчиков «Ростелекома» рассчитывать на государственные меры поддержки, оказываемой поставщикам отечественного ПО.