В рамках проекта European High Performance Computing Joint Undertaking (EuroHPC JU), реализуемого властями Евросоюза, странами-участницами и частными компаниями с целью создания инфраструктуры высокопроизводительных вычислений, запущен суперкомпьютер Deucalion.

Комплекс разработан специалистами Fujitsu Technology Solutions. Это первая система EuroHPC, основанная на процессорах с архитектурой Arm. Применены чипы Fujitsu A64FX, а также платформа Bull Sequana от Eviden (Atos).

Суперкомпьютер располагается в Португалии: он размещён в Центре передовых вычислений Университета Минью в Гимарайнше. Общий бюджет проекта Deucalion составил €20 млн — средства выделены участниками инициативы EuroHPC и Португальским фондом науки и технологий (FCT). Deucalion — самый мощный суперкомпьютер в Португалии и восьмой вычислительный комплекс, созданный по программе EuroHPC JU.

Источник изображения: FCT

Комплекс обеспечивает производительность более 10 Пфлопс. Использовать систему в числе прочего планируется для исследований и разработок в области метеорологии и моделирования климата, гидродинамики, аэродинамики, а также астрофизики и космологии. Кроме того, суперкомпьютер будет стимулировать инновации в таких областях, как ИИ, персонализированная медицина, фармацевтика и новые материалы, пожаротушение, территориальное планирование, интеллектуальная мобильность и автономные транспортные средства.

1 сентября ректор Московского государственного университета им. Ломоносова (МГУ) Виктор Садовничий объявил о запуске суперкомпьютера «МГУ-270» с ИИ-производительностью 400 Пфлопс (точность вычислений не указывается). Как сообщает пресс-служба МГУ, уже объявлено о начале выполнения тестовых задач новой машиной. Комплекс станет частью объединённой сети научных суперкомпьютерных центров России и позволит создавать российские языковые модели, аналогичные ChatGPT.

Суперкомпьютер, как сообщается, разрабатывался с 2020 года с участием факультета ВМК МГУ. Система включает около сотни самых современных ускорителей, уточняет ТАСС. Машина использует неназванный 200-Гбит/с интерконнект, который также охватывает СХД. Для управления и интеграции с внешней инфраструктурой использована сеть с пропускной способностью 100 Гбит/с. Кроме того, машина получила новые инженерные системы, причём при создании всего комплекса широко применялись узлы и компоненты российского производства. «МГУ-270» составит единый вычислительный кластер с введённым ранее в эксплуатацию суперкомпьютером «Ломоносов-2».

Иные технические характеристики названы не были, поэтому можно только гадать, какие именно ускорители используются в новой системе. Если предположить, что речь идёт о 400 Пфлопс в FP8-расчётах (с разреженностью), то для получения такого уровня производительности хватит около ста новейших ускорителей NVIDIA H100 в форм-факторе SXM или же, вероятно, неподсанкционных H800.

Источник изображения: МГУ

Как сообщало агентство ТАСС со ссылкой на Садовничего, задачи «МГУ-270» в основном будут связаны с развитием технологий искусственного интеллекта (ИИ) и подготовкой кадров в этой области. По данным пресс-службы МГУ, исследователи займутся «разработкой математических методов машинного обучения для обработки текстовой научной информации большого объема, интеллектуальным анализом изображений для высокопроизводительного фенотипирования растений и точного земледелия, прогнозированием качества гетерогенных каналов в сетях передачи данных на основе вероятностных моделей и методов машинного обучения» и исследованиям в других сферах, например, в области материаловедения.

Строительство «МГУ-270» предусмотрено программой развития МГУ до 2030 года. По словам декана факультета ВМК МГУ Игоря Соколова, «МГУ-270» уже начал выполнять первые тестовые задачи, итоги работ подведут в декабре. В частности, они связаны с анализом изображений и медицинскими исследованиями, а в будущем модель, возможно, поможет ускорить появление средства для более эффективного контроля внимания младших школьников на уроках. Суперкомпьютер будет применяться для поддержки курсов в области ИИ, разработки магистерских программ, для автоматизации и цифровизации учебного процесса и проведения соревнований в формате хакатонов.

Лос-Аламосская национальная лаборатория (LANL) Министерства энергетики США сообщила о запуске суперкомпьютера Crossroads — первого в мире крупного вычислительного комплекса, полагающегося исключительно на процессоры Intel Xeon Sapphire Rapids, в том числе с HBM-памятью. Система будет применяться для решения сложных научных задач, связанных с ядерным арсеналом США.

О создании 165-Пфлопс машины впервые было объявлено в конце 2020 года, а первая фаза установки Crossroads была завершена в октябре 2022 года. Тогда говорилось, что по FP64-производительности новый суперкомпьютер превзойдёт существующую систему LANL Trinity в четыре раза. Отличительной чертой машины является то, что она полагается исключительно на CPU Intel.

Как теперь сообщается, в июне оставшееся оборудование, включая компоненты системы жидкостного охлаждения, было доставлено в Стратегический вычислительный комплекс (Strategic Computing Complex), где размещены HPC-системы LANL. После этого специалисты HPE произвели монтаж узлов и обеспечили подключение Crossroads к сети лаборатории. В настоящее время проводится первоначальная диагностика систем Crossroads. Суперкомпьютер станет доступен пользователям нынешней осенью.

Источник изображения: LANL

Утверждается, что Crossroads обеспечит в четыре–восемь раз более высокую производительность по сравнению с Trinity при решении сложных задач моделирования. Но точные показатели быстродействия пока не раскрываются. Известно, что в состав суперкомпьютера входят узлы с HBM-версией Sapphire Rapids (Intel Max), а также подсистема хранения данных типа All-Flash.

Компания Tesla, по сообщению Tom's Hardware, в минувший понедельник, 28 августа 2023 года, запустила вычислительный кластер для решения ресурсоемких задач, связанных с ИИ. В основу платформы положены 10 тыс. ускорителей NVIDIA H100.

Отмечается, что система обеспечивает пиковую производительность в 340 Пфлопс FP64 для технических вычислений и 39,58 Эфлопс INT8 для приложений ИИ. Таким образом, по производительности FP64 кластер превосходит суперкомпьютер Leonardo, который располагается на четвёртой позиции в нынешнем рейтинге Тор500 с показателем 304 Пфлопс.

Фактически кластер Tesla на базе NVIDIA H100 является одной из самых мощных платформ в мире. Он подходит не только для обработки алгоритмов ИИ, но и для НРС-задач. Благодаря данной системе Tesla значительно расширит свои ресурсы для создания полноценного автопилота. А это поможет компании Илона Маска получить конкурентные преимущества перед другими разработчиками умных транспортных средств. На формирование кластера потрачено около $300 млн.

Изображение: Twitter / Sawyer Merritt

Однако на рынке сформировался дефицит ускорителем NVIDIA H100. На этом фоне Tesla создаёт ИИ-суперкомпьютер Dojo, в основу которого лягут специализированные чипы собственной разработки — Tesla D1. К концу следующего года, по словам Илона Маска, производительность ИИ-систем Tesla может быть доведена до 100 Эфлопс. Стоимость проекта оценивается в $1 млрд. На обучение ИИ-моделей Tesla намерена потратить более $2 млрд в текущем году и примерно такую же сумму в 2024-м.

Как сообщает Silicon Angle, учёные Гарвардского университета развёрнули в Google Cloud Platform облачный суперкомпьютер для эффективного изучения способов лечения заболеваний сердца. Ожидается, что такой метод использования облачных ресурсов поможет и другим учёным, имеющим затруднения с доступом к мощным HPC-системам.

По словам учёных, исследование предполагало моделирование новой методики лечения, в теории позволяющей растворять тромбы и устранять опухолевые клетки в кровеносной системе. Для этого требовались большие вычислительные ресурсы, обычно доступные только пользователям суперкомпьютеров. Команде выделили машинное время для проведения лишь одной симуляции на суперкомпьютере, поэтому им пришлось искать выход из положения. В итоге учёные обратились к Citadel Securities, которая помогла развернуть виртуальный суперкомпьютер в облаке Google.

Источник изображения: franganillo/pixabay.com

Платформы вроде Google Cloud по умолчанию не очень хорошо подходят для выполнения научных задач, поскольку для этого требуется ряд изменений в инфраструктуре, которые уже делаются. А пока Гарвард совместно с Citadel Securities и Швейцарской высшей технической школой Цюриха объединили тысячи инстансов в Google Cloud для создания виртуального суперкомпьютера. Они провели тонкую настройку ПО для объединения распределённых ресурсов и добились порядка 80 % производительности реального суперкомпьютера.

Впрочем, некоторые эксперты сомневаются, что такой метод доступа к HPC-ресурсам составит конкуренцию настоящим суперкомпьютерам, поскольку загрузка облачных платформ и без того высока, особенно в эпоху освоения генеративного ИИ. Отметим, что масштабные облачные HPC-системы сами по себе далеко не новы. Один из первых экспериментов был сделан ещё в 2019 году, тогда удалось объединить 50 тыс. ускорителей. А пару лет назад облачный суперкомпьютер Descartes Labs попал в TOP500.

Поскольку термоядерный синтез стал одной из самых популярных технологических тем, соответствующим проектам выделяется немало ресурсов. Как сообщает The Register, Министерство энергетики Соединённых Штатов (DoE) намерено вложить более $100 млн в суперкомпьютерные проекты, которые призваны ускорить развитие термоядерной энергетики.

Всего будет потрачено $112 млн на 12 проектов. Программа Scientific Discovery through Advanced Computing (SciDAC) объединила уже существующие проекты Fusion Energy Sciences (FES) и Advanced Scientific Computing Research (ASCR). Такая комбинация, возможно, позволит осуществить новый прорыв в сфере «чистой» энергетики, задействовав ресурсы суперкомпьютеров, в том числе систем экзафлопсного класса.

В декабре 2022 года DoE уже выделило $33 млн исследователям, желающим применить машинное обучение и ИИ для анализа экспериментов с термоядерным синтезом. Основной акцент в этом случае делался на развитии пилотных технологий синтеза с помощью вычислительных систем. Средства были выделены после успехов Ливерморской национальной лаборатории (LLNL), которой удалось запустить реакцию термоядерного синтеза с положительным КПД (правда, без учёта затрат на питание лазеров для старта реакции).

Источник изображения: ChadoNihi/unsplash.com

С помощью суперкомпьютеров в рамках новой программы SciDAC предполагается моделирование изменения состояний плазмы в экстремальных условиях, изучение турбулентности в реакторах, использование ИИ для прогнозирования и устранения проблем потери энергии, моделирование стеллараторов и разработка пилотных термоядерных электростанций в целом.

Министерство экономики, торговли и промышленности Японии (METI), по сообщению ресурса Datacenter Dynamics, реализует проект по созданию нового суперкомпьютера, предназначенного для генеративного ИИ. Его ресурсы будут доступны через облачную платформу местным компаниям, которые ведут разработки в соответствующей сфере.

Вычислительный комплекс расположится в новом исследовательском центре Японского национального института передовых технических наук и технологии (AIST). На создание этой площадки METI предоставит финансирование в размере $226 млн. Центр будет специализироваться на суперкомпьютерных и квантовых технологиях.

Источник изображения: AIST

Подробности о проекте не раскрываются. По имеющейся информации, строящийся вычислительный комплекс получит более 2 тыс. ускорителей NVIDIA. В создании системы принимают участие специалисты Sakura Internet. Ввод суперкомпьютера в эксплуатацию запланирован на 2024 год.

Нынешний суперкомпьютер AIST под названием AI Bridging Cloud Infrastructure (ABCI) используется примерно 3000 компаний и организаций. В текущем рейтинге Тор500 он занимает 24-е место с производительностью приблизительно 22 Пфлопс. Но этой системе не хватает ресурсов для работы с генеративным ИИ. Будущий вычислительный комплекс обеспечит примерно в 2,5 раза более высокое быстродействие.

Индийские метеорологи ожидают важное пополнение IT-парка. По данным DataCenter Dynamics, чтобы они моли делать более точные метеорологические прогнозы и моделировать погодные и климатические процессы, было решено установить два новых суперкомпьютера производительностью 10 и 18 Пфлопс соответственно. Уже имеющиеся кластеры Pratyush (4 Пфлопс) и Mihir (2,8 Пфлопс) продолжат свою работу совместно с новыми машинам в рамках миссии Monsoon Phase 3.

Ожидаемая дата ввода первого будущего суперкомпьютера в эксплуатацию пока не называется, как и его достоверные спецификации. Вторая же машина, судя по всему, одна из двух, на которые Индия недавно оформила заказ — общая мощность систем составит около 18 Пфлопс, хотя данные в разных источниках не вполне совпадают.

Источник изображения: cookieone/pixabay.com

По данным местных чиновников, решение о покупке новых суперкомпьютеров вызвано «чрезвычайно неустойчивыми» климатическими условиями. Новые аппаратные мощности позволят увеличить разрешающую способность при картографировании климатических изменений с 12×12 км до 6×6 км. Одна из машин будет использоваться для краткосрочных прогнозов, вторая — для более долгосрочного моделирования.

Техасский центр передовых вычислений (TACC) при Техасском университете в Остине (США) анонсировал НРС-комплекс Stampede3, на создание которого Национальный научный фонд (NSF) выделил $10 млн. Новый суперкомпьютер станет последователем систем Stampede (2012 год) и Stampede2 (2017 год).

В состав Stampede3 войдут 560 узлов на базе двух 56-ядерных процессоров Intel Xeon Max с 64 Гбайт встроенной памяти HBM2e. Это в сумме даст почти 63 тыс. вычислительных ядер общего назначения, а пиковая производительность составит около 4 Пфлопс (FP64). Кроме того, Stampede3 будет включать в себя 10 серверов Dell PowerEdge XE9640, содержащих 40 ускорителей Intel Max (Ponte Vecchio).

Примечательно, что новые CPU-узлы не будут оснащаться DDR5. Если памяти на ядро для некоторых задач будет не хватать, то их перенесут на другие узлы — в составе Stampede3 будут повторно задействованы 224 узла Stampede2 с двумя 40-ядерными процессорами Intel Xeon Ice Lake-SP и 256 Гбайт RAM. Более того, к ним присоединятся 1064 узла системы Stampede2, каждый из которых содержит два чипа Intel Xeon Skylake-SP с 24 ядрами и 192 Гбайт памяти.

Источник изображения: TACC

Фактически TACC теперь полностью избавилась от Xeon Phi и сохранила часть узлов от старых систем в новой машине, а некоторые пустила на создание склада запчастей. В общей сложности Stampede3 объединит 1858 вычислительных узлов, содержащих более 140 000 процессорных ядер и свыше 330 Тбайт памяти. Пиковая производительность составит почти 10 Пфлопс.

Ещё одна интересная особенность суперкомпьютера — использование новейшего 400-Гбит/с интерконнекта Omni-Path. Точнее, часть старых систем останется с 100G Omni-Path, хотя коммутаторы будут обновлены. То есть Cornelis Networks сдержала обещание, пропустив поколение OPA-200 и сразу перейдя к созданию OPA-400. Кроме того, суперкомпьютер получит полностью новое All-Flash (QLC) хранилище VAST вместимостью 13 Пбайт и скоростью доступа 450 Гбайт/с, тоже на базе серверов Dell. СХД придёт на замену Lustre-хранилищу.

Узлы Stampede3 будут поставлены осенью нынешнего года, а на полную мощность суперкомпьютер заработает в начале 2024-го. Комплекс станет частью вычислительной экосистемы ACCESS Национального научного фонда.

Министерство обороны США (DoD) объявило о планах по развёртыванию новой суперкомпьютерной системы в рамках Программы модернизации высокопроизводительных вычислений (HPCMP). Комплекс получил название Blueback — в честь американской подводной лодки USS Blueback (SS-581).

Сообщается, что Blueback расположится в Центре суперкомпьютерных ресурсов в составе DoD (Navy DSRC), который находится в ведении Командования морской метеорологии и океанографии (CNMOC). Суперкомпьютер заменит три старых вычислительных комплекса в экосистеме HPCMP.

Основой Blueback послужит платформа HPE Cray EX4000. Архитектура включает процессоры AMD EPYC Genoa, 128 гибридных ускорителей AMD Instinct MI300A (APU) и 24 ускорителя NVIDIA L40, связанных между собой 200G-интерконнектом Cray Slingshot-11. В состав комплекса войдёт Lustre-хранилище Cray ClusterStor E1000 вместимостью 20 Пбайт, включая 2 Пбайт пространства на базе SSD NVMe. Объём системной памяти — 538 Тбайт. Общее количество вычислительных ядер будет достигать 256 512.

Источник изображения: Jonathan Holloway / DoD

Ожидается, что суперкомпьютер Blueback будет введён в эксплуатацию в 2024 году. Кстати, совсем недавно центр Navy DSRC получил НРС-систему Nautilus производительностью 8,2 Пфлопс. Она содержит 176 128 ядер и 382 Тбайт памяти.