Правительство Японии, по сообщению ресурса Nikkei, профинансирует создание мощного НРС-комплекса, предназначенного для решения ресурсоёмких задач, связанных с ИИ. В общей сложности на проект будет выделено ¥72,5 млрд , или приблизительно $470 млн.

В проектировании системы примут участие пять компаний, включая телекоммуникационного оператора KDDI и поставщика облачных услуг Sakura Internet. Отмечается, что Министерство экономики, торговли и промышленности Японии (METI) компенсируют до половины затрат, которые понесут разработчики суперкомпьютера. В частности, Sakura получит ¥50,1 млрд ($324 млн) государственных средств, а KDDI — ¥10,2 млрд (около $66 млн).

В настоящее время японские компании и госорганизации в значительной степени полагаются на американских гиперскейлеров, таких как AWS и Microsoft Azure, которые сдавать позиции не собираются и активно инвестируют в развитие инфраструктуры в Японии, в том числе для ИИ. Предполагается, что создание собственного мощного ИИ-комплекса позволит снизить зависимость от иностранных технологий, а также улучшить конкурентоспособность Японии на мировом рынке. Технические детали проекта пока не раскрываются.

Источник изображения: pixabay.com

В 2020 году японский суперкомпьютер Fugaku на базе процессоров с архитектурой Arm возглавил глобальный рейтинг TOP500 самых производительных НРС-систем мира. Сейчас его быстродействие составляет около 442 Пфлопс. Однако с момента запуска комплекс Fugaku опустился на четвёртое место в списке TOP500, уступив трём американским суперкомпьютерам — Frontier, Aurora и Eagle, у которых производительность достигает соответственно 1,19 Эфлопс, 585 Пфлопс и 561 Пфлопс.

В июле 2023 года METI объявило о планах по развёртыванию суперкомпьютера для генеративного ИИ в новом исследовательском центре Японского национального института передовых технических наук и технологии (AIST). В создании этой системы также принимают участие специалисты Sakura Internet. Кроме того, в Японии запланировано строительство суперкомпьютера ABCI-Q с 2000 ускорителей NVIDIA H100 для исследований в области квантовых вычислений.

Компания Tesla, по сообщению ресурса The Information, не укладывается в намеченный график строительства ЦОД в Остине (Техас, США), в котором планируется разместить узлы ИИ-суперкомпьютера Dojo стоимостью $1 млрд. Эта площадка будет использоваться для решения сложных задач в области ИИ и машинного обучения, в частности, связанных с системами автопилотирования.

К строительству дата-центра, о котором идёт речь, компания Илона Маска приступила в октябре 2023 года. Известно, что по своей конструкции этот ЦОД будет напоминать бункер. Однако, как стало известно, при возведении комплекса Tesla столкнулась с рядом трудностей.

В середине апреля Маск посетил строительную площадку и «пришёл в ярость» из-за увиденного. Вопреки ожиданиям, у объекта отсутствуют большая часть первого этажа и крыша. Наблюдаются сложности с доставкой необходимых материалов, из-за чего возникают задержки при строительстве. Кроме того, ситуация усугубляется из-за того, что основанная Маском компания Boring Company должна проложить под площадкой ЦОД туннель для передвижения электрических пикапов Cybertruck, но эти работы не выполнены. Поэтому невозможно полноценное завершение возведения даже первого этажа.

Источник изображения: Tesla

После своего визита Маск уволил директора по строительной инфраструктуре проекта. После этого Tesla сократила более 14 тыс. сотрудников — свыше 10 % от своего штата, насчитывавшего около 140 тыс. человек. Кроме того, компанию покинули несколько топ-менеджеров. О сроках завершения строительства ЦОД в Остине ничего не сообщается. Возникшие задержки, как считается, отражают более широкие проблемы в автомобильной отрасли.

Компания Eviden (дочерняя структура Atos) и Комиссариат по атомной и альтернативным видам энергии Франции (СЕА) объявили о реализации второй фазы суперкомпьютерной программы EXA1. Она предусматривает ввод в эксплуатацию НРС-комплекса EXA1 HE (High Efficiency) на платформе Eviden BullSequana XH3000.

Первая очередь системы — EXA1 HF (High-Frequency) — была запущена в 2021 году. Основой послужила платформа BullSequana XH2000. Изначально машина включала 12 960 процессоров AMD EPYC 7763 (64C/128T, 2,45 ГГц), а её производительность на момент анонса составляла 23,2 Пфлопс.

Комплекс EXA1 HE использует 477 вычислительных узлов на базе суперчипов NVIDIA Grace Hopper. Применяется жидкостное охлаждение тёплой водой. Заявленная производительность в тесте Linpack составляет приблизительно 60 Пфлопс, а пиковое быстродействие достигает 104 Пфлопс.

Задействован фирменный интерконнект BXI (BullSequana eXascale Interconnect). Сеть основана на топологии DragonFly и состоит из 156 коммутаторов. Отмечается, что суперкомпьютер EXA1 соответствует требованиям оборонных программ, реализуемых военным отделом CEA.

Источник изображения: Eviden

Отметим, что в марте нынешнего года компания Eviden заключила соглашение о модернизации французского НРС-комплекса Jean Zay. Суперкомпьютер получит 1456 ускорителей NVIDIA H100 в дополнение к 416 картам NVIDIA A100 и 1832 ускорителям NVIDIA V100, которые задействованы в настоящее время. В результате, пиковая производительность Jean Zay поднимется с нынешних 36,85 до 125,9 Пфлопс.

Лос-Аламосская национальная лаборатория (LANL) Министерства энергетики США объявила о завершении сборки НРС-комплекса Venado, предназначенного для решения сложных ресурсоёмких задач в области ИИ. В создании системы приняли участие компании HPE и NVIDIA.

Проект Venado был анонсирован в мае 2022 года. Система смонтирована в Центре моделирования и симуляции Николаса К. Метрополиса (Nicholas C. Metropolis) в составе LANL. В церемонии открытия комплекса приняли участие представители Министерства энергетики США, Администрации по национальной ядерной безопасности США и других организаций.

Venado — первый в США суперкомпьютер, построенный на суперчипах NVIDIA Grace и Grace Hopper с ядрами Arm. Суперкомпьютер построен на платформе HPE Cray EX. В общей сложности задействованы 2560 гибридных суперчипов Grace Hopper с прямым жидкостным охлаждением: эти изделия объединяют ядра Arm v9 и ускорители на архитектуре Hopper. Кроме того, в состав НРС-системы входят 920 суперчипов Grace. Узлы объединены интерконнектом HPE Slingshot 11.

Источник изображений: LANL

На суперкомпьютере используется специализированное ПО HPE Cray, которое, как утверждается, позволяет оптимизировать рабочие нагрузки по моделированию и симуляции. Систему планируется использовать в таких областях, как материаловедение, возобновляемые источники энергии, астрофизика и пр. ИИ-производительность системы (FP8) составит около 10 Эфлопс. Машина также получит Lustre-хранилище.

«Являясь первым в США суперкомпьютером на базе NVIDIA Grace Hopper, система Venado обеспечивает революционную производительность и энергоэффективность для ускорения научных открытий», — говорит Ян Бак (Ian Buck), вице-президент HPC-подразделения NVIDIA. При этом Venado относится к классу экспериментальных суперкомпьютеров и будет использоваться для переноса и оптимизации имеющихся кодов, а также для создания нового ПО и проверки различных концепций.

Папский Католический университет Чили (UC Chile) объявил о вводе в эксплуатацию НРС-комплекса Geryon 3 на аппаратной платформе Intel. Суперкомпьютер предназначен прежде всего для решения задач в области астрономии, но будет также применяться и в других сферах — от физики до биологии.

Проект по созданию Geryon 3 реализован при финансовой поддержке Центра передовых исследований в области астрофизики и связанных с ней технологий (CATA). Стоимость НРС-системы составляет $367,5 тыс. Суперкомпьютер смонтирован в Институте астрофизики в Сантьяго (UC Institute of Astrophysics), где занимает площадь приблизительно 36 м². Отмечается, что появление Geryon 3 знаменует собой важную веху в развитии вычислительных мощностей для астрофизических исследований в Чили.

В состав комплекса входят 12 узлов с процессорами Xeon Gold 6448H поколения Sapphire Rapids. Чипы объединяют 32 ядра (64 потока) с тактовой частотой 2,4–4,1 ГГц. Каждый узел содержит 512 Гбайт оперативной памяти. В общей сложности задействованы 768 ядер и 6,14 Тбайт памяти. Говорится об использовании специально разработанной системы охлаждения (подробности не раскрываются) и других технических решений, включая средства стабилизации питания.

Источник изображения: UC Chile

К 2030-м годам Чили будет обладать самыми развитыми в мире возможностями астрономических наблюдений. К существующим научным инструментам добавятся новые обсерватории, такие как Гигантский Магелланов телескоп (GMT), Европейский чрезвычайно большой телескоп (E-ELT) и обсерватория Веры Рубин. Для обработки поступающих данных потребуются значительные вычислительные ресурсы. Например, обсерватория Веры Рубин получит самую мощную в мире цифровую камеру для оптической астрономии с разрешением 3200 Мп, которая будет фотографировать небо южного полушария каждые три–четыре ночи, формируя около 1000 гигантских изображений за цикл.

Хотя основным предназначением Geryon 3 являются астрономические исследования, суперкомпьютер также будет применяться для обработки огромных объёмов данных в таких областях, как горное дело, возобновляемые источники энергии, биогенетика или лесное хозяйство. Ресурсы будут доступны как академическому, так и промышленному сектору.

Инженерный колледж Технологического института Джорджии (Georgia Tech) объявил о заключении соглашения о сотрудничестве с NVIDIA с целью создания первого в мире суперкомпьютерного центра ИИ, предназначенного для обучения студентов. Проект получил название AI Makerspace.

Отмечается, что AI Makerspace позволит демократизировать доступ к вычислительным ресурсам, которые традиционно были доступны только исследователям и технологическим компаниям. В рамках проекта студенты смогут использовать возможности НРС-комплекса для углубления своих навыков работы с ИИ. Это поможет в выполнении курсовых работ и позволит учащимся получить ценный практический опыт.

Фактически AI Makerspace — это выделенный вычислительный кластер. В создании системы приняли участие специалисты Penguin Solutions. Применяется платформа для работы с ИИ-приложениями NVIDIA AI Enterprise. На начальном этапе в составе ИИ-суперкомпьютера задействованы 20 систем NVIDIA HGX H100, насчитывающие в общей сложности 160 ускорителей NVIDIA H100. В качестве интерконнекта применяется NVIDIA Quantum-2 InfiniBand.

Источник изображения: Georgia Tech

В рамках сотрудничества с Georgia Tech компания NVIDIA окажет поддержку студентам и преподавателям Инженерного колледжа по программе NVIDIA Deep Learning Institute (Институт глубокого обучения NVIDIA). Данная инициатива предусматривает все виды практикумов по ИИ, ускоренным вычислениям, графике, моделированию и другим современным технологиям. AI Makerspace расширяет базовую теоретическую учебную программу Georgia Tech по ИИ, предлагая студентам практическую платформу для решения реальных задач, разработки передовых приложений и реализации своих идей.

Индия и ЕС договорились о главных этапах совместного HPC-проекта, соглашение о реализации которого было заключено почти два года назад. Однако подвижки в этой сфере наметились только сейчас, когда Евросоюз начал недвусмысленно намекать, что пора бы взяться за дело, передаёт The Register.

Соответствующий пакт был подписан в ноябре 2022 года. На тот момент Индия и ЕС намеревались углубить технологическое сотрудничество в квантовых вычислениях и HPC и обозначили основные цели, включая совместное продвижение исследований в области HPC-технологий. Правда, после этого долгое время практически ничего не происходило.

В феврале 2024 года Евросоюз выпустил со своей стороны призыв к развитию сотрудничества в области HPC с Индией, оптимизации и совместной разработке HPC-приложений в сферах общего интереса, а также к обмену исследователями и инженерами между регионами.

Источник изображения: Akash Choudhary/unsplash.com

В Евросоюзе рассчитывают на:

• Совместное расширенное применение HPC-приложений и кодов в научной сфере и промышленности — в областях, признанных Индией и ЕС приоритетными;
• Стимулирование обмена информацией и опытом для решения общих социальных проблем с использованием передовых вычислений;
• Повышение интенсивности обмена исследователями и инженерами между Индией и ЕС, обеспечение доступа к передовым суперкомпьютерным ресурсам в Индии и Европе;
• Укрепление сотрудничества HPC-сообществ Индии и ЕС в разработке профильных приложений и формирование планов будущего взаимодействия в целевых сферах.

При этом в документе не указывается, какими именно способами будут достигаться названные цели. Впрочем, у Индии уже есть соображения на этот счёт. Министерство электроники и информационных технологий страны призвало исследователей предложить варианты использования HPC для анализа климатических изменений, применения в биоинформатике, для борьбы со стихийными бедствиями вроде пожаров, цунами, оползнями и землетрясениями. Также в министерстве надеются получить предложения по разработке интегрированной системы раннего предупреждения для борьбы с «каскадными» эффектами комплексных угроз.

Предложения должны уделять внимание оптимизации специализированных приложений и кодов, чёткому планированию работ, учёту KPI и демонстрации убедительных результатов выгоды от сотрудничества. Претендентам рекомендуется сосредоточиться на конкретных технических задачах. В заявке должен быть чётко оговорен вклад как индийских учёных, так и их коллег из Евросоюза. В заявке следует указать сферы и методики разработки, а также потенциальных пользователей готовых продуктов в Индии и ЕС. Одобренные предложения обеспечат возможность ускоренного доступа к HPC-мощностям как в Индии, так и в Евросоюзе.

Индийская Суперкомпьютерная миссия (Supercomputing Mission) располагает 28 суперкомпьютерами, но из них только семь имеют производительность более 1 Пфлопс. В рамках EuroHPC уже развёрнуто восемь суперкомпьютеров, причём одна только система LUMI имеет производительность 386 Пфлопс. Ни в Индии, ни в Евросоюзе не сообщали, когда и как именно будут реализованы одобренные предложения учёных и специалистов.

Барселонский суперкомпьютерный центр (Centro Nacional de Supercomputación, BSC-CNS) и NVIDIA объявили о заключении многолетнего соглашения о сотрудничестве, целью которого является совместная разработка инновационных решений, объединяющих технологии НРС и ИИ.

Договор рассчитан на пять лет с возможностью последующего продления. При этом каждые шесть месяцев стороны намерены уточнять и оптимизировать направления сотрудничества. Новое соглашение будет действовать параллельно с ранее подписанным документом, касающимся совместных исследований в области сетевых решений.

Первоначально сотрудничество между BSC и NVIDIA будет сосредоточено на разработке больших языковых моделей (LLM), а также приложений для метеорологии и анализа изменений климата. Кроме того, стороны займутся адаптацией вычислительной модели цифрового двойника сердца, разработанной в рамках проекта Alya, к различным платформам. Ещё одно направление работ — программная оптимизация процессов для GPU и архитектуры NVIDIA Grace с ядрами Arm, специально разработанной для ИИ и крупномасштабных суперкомпьютерных приложений.

Источник изображения: BSC

Предполагается также, что научный потенциал BSC вкупе с технологическими достижениями и опытом NVIDIA позволят максимизировать вычислительные возможности суперкомпьютера MareNostrum 5, который был запущен в Испании в конце 2023 года. Эта система, использующая ускорители NVIDIA H100, обладает производительностью 314 Пфлопс.

Французское национальное агентство по высокопроизводительным вычислениям (GENCI) и Национальный центр научных исследований (CNRS) заключили соглашение с компанией Eviden (дочерняя структура Atos) о модернизации НРС-комплекса Jean Zay. Ожидается, что производительность этого суперкомпьютера увеличится приблизительно в 3,5 раза. В рамках проекта Eviden оборудует комплекс 1456 ускорителями NVIDIA H100 в дополнение к 416 ускорителям NVIDIA A100 и 1832 ускорителям NVIDIA V100, которые задействованы в настоящее время.

Модернизация предполагает использование 14 стоек суперкомпьютерной платформы Eviden BullSequana XH3000. В общей сложности будут задействованы 364 двухпроцессорных узла на базе Intel Xeon Sapphire Rapids с 48 ядрами. Каждый сервер получит 512 Гбайт оперативной памяти и четыре ускорителя NVIDIA H100 SXM5. Говорится об использовании адаптеров NVIDIA ConnectX-7.

Источник изображения: Eviden

Проект также предусматривает комплексное обновление подсистемы хранения данных. Она будет состоять из флеш-массива вместимостью 4,3 Пбайт со скоростями чтения/записи свыше 1 Тбайт/с и дискового массива ёмкостью 39 Пбайт со скоростями чтения/записи более 300 Гбайт/с. Компоненты СХД поставит компания DataDirect Networks (DDN). Для обоих уровней хранения предусмотрено использование файловой системы Lustre.

Фото: Photothèque CNRS/Cyril Frésillon

Ожидается, что модернизация позволит увеличить пиковую производительность Jean Zay с 36,85 до 125,9 Пфлопс. Проект получил финансирование в рамках национальной инвестиционной программы «Франция 2030». Усовершенствованный суперкомпьютер будет использоваться для решения ресурсоёмких задач, в том числе в области ИИ.

Отмечается, что Jean Zay — это один из наиболее экологичных суперкомпьютеров в Европе. Отчасти это достигается благодаря использованию генерируемого машиной тепла для обогрева более 1000 зданий в кампусе Париж-Сакле.

Компания DataDirect Networks (DDN), специализирующаяся на платформах хранения данных для НРС-задач, сообщила о создании высокопроизводительного хранилища на базе DDN EXAScaler AI (A³I — Accelerated, Any-Scale AI) для ИИ-суперкомпьютера NVIDIA EOS производительностью 18,4 Эфлопс (FP8). Речь идёт о кластере, объединяющем 576 систем NVIDIA DGX H100.

Компания DDN заявляет, что разработала для NVIDIA EOS систему хранения с высокими показателями быстродействия и энергетической эффективности. Объединены 48 устройств A³I, которые сообща занимают менее трёх серверных стоек. Потребляемая мощность заявлена на отметке 100 кВт.

Источник изображения: DDN

Задействованы 250-Тбайт массивы NVMe-накопителей. Суммарная ёмкость СХД составляет 12 Пбайт. Общая пропускная способность, по заявлениям разработчика, достигает 4 Тбайт/с. Таким образом, система способна справляться с самыми ресурсоёмкими рабочими нагрузками ИИ, большими языковыми моделями, комплексным моделированием и пр.

«Наша цель — обеспечение максимальной эффективности всей платформы, а не просто предоставление эффективного хранилища. Благодаря интеграции с суперкомпьютером NVIDIA EOS наше решение демонстрирует способность сократить время окупаемости при одновременном снижении рисков как для локальных, так и для облачных партнёров», — говорит президент и соучредитель DDN.