Национальное агентство по новым технологиям, энергетике и устойчивому экономическому развитию Италии (ENEA) выбрало компанию Lenovo для создания нового суперкомпьютера. Использовать НРС-комплекс планируется для ускорения исследований в области чистой энергии, в частности, по направлению ядерного синтеза.

Проект нацелен на повышение вычислительной мощности платформы CRESCO (Computational Center for Research on Complex Systems — Вычислительный центр в области исследований сложных систем). Эта суперкомпьютерная система располагается в исследовательском центре Портичи (регион Кампания, административный центр Неаполь).

Lenovo развернёт кластер из 758 узлов, в оснащение каждого из которых войдут два процессора Intel Xeon Platinum 8592+ поколения Emerald Rapids (64С/128T; 1,9–3,9 ГГц; 350 Вт). Говорится о применении технологии прямого жидкостного охлаждения Lenovo Neptune Direct Water-Cooling, которая позволяет отводить до 98 % тепла, генерируемого НРС-комплексом. Подчёркивается, что, помимо повышения производительности, оборудование Lenovo обеспечит высокую энергетическую эффективность. Серверы изготавливаются на предприятии Lenovo в Венгрии, а близость к месту установки позволяет сократить расходы по транспортировке и снизить выбросы вредных газов в атмосферу.

Источник изображения: Lenovo

После введения в эксплуатацию новой системы общее быстродействие CRESCO поднимется примерно в шесть раз: с нынешних 1,01 до более чем 6,5 Пфлопс. Это выведет платформу в лидеры по вычислительной мощности в Италии. ENEA управляет развитой вычислительной инфраструктурой, которая предоставляет пользователям ресурсы для расчётов, моделирования и трёхмерной визуализации данных. В настоящее время сеть объединяет шесть объектов в разных областях: это Фраскати, Портичи, Болонья, Казачча, Трисайя и Бриндизи.

Немецкий разработчик и интегратор HPC-решений ParTec выступил с иском к NVIDIA, обвинив последнюю в нарушении патентных прав. По данным The Register, компания требует запретить продажи ускорителей NVIDIA в 18 странах, участвующих в общей для ЕС патентной системе.

ParTec, принимающая участие в создании первой в Европе экзафлопсной машины JUPITER и других суперкомпьютеров вроде MareNostrum5, подтвердила, что предметом спора явояются те же самые патенты, из-за которых Partec уже подала иск против Microsoft в США. Впрочем, не исключено, что ParTec намерена добиваться не запрета продаж, а подписания с NVIDIA лицензионного договора — иначе блокировка сбыта в Европе ускорителей NVIDIA может повлиять на реализацию проектов с участием самой ParTec.

Оба иска касаются патентов, связанных с динамической модульной системной архитектурой (dMSA). Именно она имеет важнейшее значение для построения высокопроизводительных вычислительных кластеров и обеспечивает оптимальное взаимодействие CPU, GPU и прочей электроники в составе систем, применяемых как для обучения ИИ-моделей, так и для инференса. Ранее в ParTec сообщали, что Microsoft незаконно использовала именно эту интеллектуальную собственность при создании облачной платформы Azure AI.

Источник изображения: Tingey Injury Law Firm/unsplash.com

Иск к NVIDIA ParTec и её лицензионный агент BF exaQC AG подали в Единый патентный суд Евросоюза 27 октября. В ParTec намерены добиваться запрета для NVIDIA распространять свои ускорители в странах Евросоюза, в которых действуют патенты, а также возмещения ущерба. По имеющимся данным, речь идёт о патентах EP2628080 и EP3743812, причём последний действует во всех странах ЕС, являющихся частью Единой патентной системы. Речь идёт о 18 государствах, в том числе Германии, Франции и Италии. Если истцы выиграют суд, продажа ряда продуктов NVIDIA в этих странах будет запрещена.

В компании утверждают, что давно предвидели перспективы ПО для масштабирования вычислений, поэтому и занялись разработкой dMSA. Компания также утверждает, что вела переговоры с NVIDIA, продемонстрировав свою модульную архитектуру, ПО ParaStation и ключевые патенты. NVIDIA якобы проявила большой интерес к технологии и даже объявила о готовности разрабатывать суперкомпьютеры с использованием ParaStation, но впоследствии эти планы так и не были реализованы. Сейчас компании так или иначе сотрудничают над созданием других суперкомпьютеров, где NVIDIA выступает «предпочтительным поставщиком» ускорителей для ЦОД.

В ParTec заявили, что иск был неизбежен, поскольку NVIDIA отказалась вести переговоры о поставках ускорителей. Последняя якобы поступила так из-за иска ParTec к Microsoft — одного из ключевых клиентов NVIDIA. В ParTec подчёркивают, что благодаря её технологиям Германия и Европа в целом получат возможность развить собственную «суверенную индустрию». Однако мир сегодня зависит от нарушителей патентов, т.е. NVIDIA и Microsoft, распространяющих решения, представляющие угрозу для Германии и европейской IT-индустрии, говорит ParTec.

Председатель правления и генеральный директор Meta✴ Марк Цукерберг (Mark Zuckerberg), по сообщению ресурса Tom's Hardware, раскрыл масштабы кластера, который используется для обучения ИИ-модели нового поколения Llama-4. По его словам, для этих целей задействованы более 100 тыс. ускорителей NVIDIA H100.

Напомним, в начале сентября нынешнего года стартап xAI, курируемый Илоном Маском (Elon Musk), объявил о запуске ИИ-суперкомпьютера Colossus, в основу которого положены 100 тыс. штук H100. В дальнейшем количество ускорителей в составе Colossus планируется увеличить вдвое. Теперь об эксплуатации кластера схожего масштаба рассказал Цукерберг.

Глава Meta✴ не стал вдаваться в подробности о характеристиках Llama-4, ограничившись лишь фразами вроде «новые модальности», «более сильные рассуждения» и «повышенное быстродействие». Ранее Meta✴ заявляла о намерении потратить в 2024-м от $30 млрд до $37 млрд на развитие своей инфраструктуры — прежде всего для задач ИИ. Кроме того, говорилось, что к концу текущего года компания рассчитывает оперировать мощностями, эквивалентными более чем 500 тыс. ускорителей NVIDIA H100.

Источник изображения: Meta✴

Вместе с тем, как отмечается, возникают сложности при обеспечении питанием столь масштабных ИИ-кластеров. Дело в том, что один современный GPU может потреблять до 3,7 МВт·ч электроэнергии в год. Это означает, что массив из 100 тыс. таких ускорителей потребует не менее 370 ГВт·ч в год, чего достаточно для обеспечения энергией более 34 млн среднестатистических американских домохозяйств. Цукерберг признаёт, что трудности, связанные с доступностью энергоресурсов, в перспективе могут ограничить темпы роста отрасли ИИ.

Как добавляет ComputerWeekly, Meta✴ также отказалась от практики увеличения срока службы серверов с целью сокращения расходов. Ранее компания сообщила о продлении периода эксплуатации оборудования до пяти лет вместо прежних четырёх с половиной: это, как ожидалось, даст экономию в $1,5 млрд. Однако теперь финансовый директор Meta✴ Сьюзан Ли (Susan Li) заявила, что компания в свете стремительного развития ИИ намерена применять серверы последнего поколения, чтобы максимально эффективно использовать доступную ёмкость существующих дата-центров.

Портал ServeTheHome рассказал подробности об архитектуре вычислительного кластера xAI Colossus, предназначенного для обучения крупных ИИ-моделей. Эта система использует 100 тыс. NVIDIA H100, а в дальнейшем количество ускорителей планируется увеличить вдвое. Это самый крупный из известных ИИ-кластеров на текущий момент. Оборудование для него поставили компании Dell и Supermicro.

Стартап xAI, курируемый Илоном Маском (Elon Musk), объявил о запуске суперкомпьютера Colossus в начале сентября нынешнего года. Утверждается, что на создание системы потребовалось всего 122 дня. Причём с момента установки первой стойки с серверами до начала обучения ИИ-моделей прошло только 19 суток. Впрочем, как отмечают эксперты, поскольку машина является «однозадачной», т.е. в отличие от традиционных суперкомпьютеров предназначенной только для работы с ИИ, ускорить строительство было не так уж сложно, хотя результат всё равно впечатляющий.

Как сообщается, в составе Colossus применены серверы на платформе NVIDIA HGX H100, оборудованные системой жидкостного охлаждения. Каждый узел Supermicro серии TNHR2-LCC типоразмера 4U содержит восемь ускорителей NVIDIA H100 и два CPU. Узел разделён на две половинки, одна с CPU и PCIe-коммутаторами и одна с HGX-платой, которые могут извлекаться независимо для простоты обслуживания. CPU, коммутаторы и ускорители охлаждаются посредством СЖО.

Источник изображения: Supermicro

Вентиляторы в шасси тоже есть. Воздух от них попадает на теплообменники на задней двери, которые уносят остаточное тепло. Холодных и горячих коридоров в ЦОД нет, воздух имеет одинаковую температуру во всём зале. В нижней части стоек располагается ещё один 4U-блок Supermicro для CDU с резервированием и поддержкой горячей заменой насосов. Каждый сервер имеет четыре блока питания с резервированием и возможностью горячей замены, которые подключены к трёхфазным PDU.

Одна стойка объединяет восемь узлов NVIDIA HGX H100, между которыми располагаются коллекторы СЖО в формате 1U. Таким образом, каждая стойка насчитывает 64 экземпляра H100. Стойки организованы в группы по восемь штук, которые образуют малые кластеры из 512 ускорителей H100. Они в свою очередь объединены в т.н. «острова» по 25 тыс. ускорителей, каждому из которых полагается собственный машинный зал. Общее количество стоек в составе Colossus превышает 1500.

Помимо узлов с ускорителями также есть CPU-узлы и узлы хранения All-Flash (1U). Как отмечает NVIDIA, в кластере Colossus задействована сетевая платформа Spectrum-X Ethernet. Применены коммутаторы Spectrum-X SN5600 и сетевые карты на базе чипа BlueField-3. Компания говорит об использовании трёхуровневой Ethernet-сети с 400GbE-подключением, но точная топология не указана. Судя по всему, выделенной сети для работы с хранилищем не предусмотрено. Каждом ускорителю полагается один 400GbE-адаптер SuperNIC, который и объединяет их в RDMA-сеть. Кроме того, у каждого GPU-узла есть ещё один 400GbE DPU, а также подключение к сервисной сети. Сетевые карты находятся в собственных лотках, благодаря чему их можно заменять без демонтажа шасси. По словам NVIDIA, уровень утилизации сети достигает 95 %.

В качестве энергетического буфера между электросетью и суперкомпьютером используются аккумуляторные банки Tesla Megapack ёмкостью 3,9 МВт·ч каждый. Они необходимы для того, чтобы компенсировать всплески потребляемой мощности, когда нагрузка на ускорители резко возрастает в силу выполняемых ИИ-задач. Впрочем, вероятно, есть и ещё одна причина для такого решения — на первом этапе Colossus был лишён подключения к основной энергосети и в вопросе питания во многом полагался на генераторы.

Основатель и генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг (Jensen Huang) и король Дании Фредерик X объявили о запуске крупнейшего в стране суверенного суперкомпьютера для задач ИИ. Система получила название Gefion («Гевьон») — в честь скандинавской богини плодородия.

НРС-комплекс эксплуатируется Датским центром инноваций в области искусственного интеллекта (DCAI), который был создан при поддержке фонда Novo Nordisk Foundation и Датского фонда экспорта и инвестиций. В церемонии ввода Gefion в эксплуатацию, проходившей в Копенгагене, приняла участие Надя Карлстен (Nadia Carlsten), генеральный директор DCAI.

Суперкомпьютер объединяет 191 систему DGX H100, что в общей сложности даёт 1528 ускорителей NVIDIA H100. Задействованы 382 процессора Intel Xeon Platinum и интерконнект NVIDIA Quantum-2 InfiniBand. Прочие технические характеристики, а также показатели быстродействия системы пока не раскрываются. Пиковая теоретическая FP64-производительность должна составить около 52 Пфлопс, а в FP8-расчётах с разреженностью — порядка 6 Эфлопс.

Источник изображения: NVIDIA

Сообщается, что Gefion будет применяться для решения сложных задач в области квантовых вычислений, «зелёной» энергетики, биотехнологий и пр. В частности, исследователи из Копенгагенского университета (UCPH) намерены задействовать машину для проведения крупномасштабного распределённого моделирования квантовых компьютерных схем. Кроме того, UCPH, Технический университет Дании (DTU), Novo Nordisk и Novonesis совместно разработают многомодальную геномную ИИ-модель для анализа мутаций заболеваний и разработки вакцин. Доступ к Gefion также получат стартапы, реализующие перспективные проекты в области обработки текста, изображений и видео.

Источник изображения: DCAI

Суперкомпьютер размещён в одном из дата-центров Digital Realty на территории Дании. Этот объект на 100 % получает питание от возобновляемых источников энергии. Сборкой и установкой вычислительного комплекса занимались специалисты Eviden.

Tesla планирует ввести в эксплуатацию ЦОД с 50 тыс. ускорителей NVIDIA H100 в конце этого месяца, пишет Data Center Dynamics (DCD) со ссылкой на заявление компании.

«Мы начали использовать кластер на базе нашего завода раньше срока и находимся на пути к развертыванию 50 тыс. GPU в Техасе к концу этого месяца», — сообщил финансовый директор Вайбхав Танеджа (Vaibhav Taneja) в ходе отчёта о финансовых результатах за III квартал. Предполагается, что именно этот кластер, размещённый в Остине (Техас) отставал от графика, из-за чего гендиректор Илон Маск (Elon Musk) уволил в апреле руководителя строительства. В июне по распоряжению Маска 12 тыс. ускорителей H100, предназначавшихся Tesla, были переданы xAI. Сама xAI в сентябре запустила ИИ-кластер со 100 тыс. ускорителей NVIDIA H100.

Капитальные затраты Tesla достигли $3,5 млрд в отчётном квартале, «последовательно увеличившись в основном из-за инвестиций в ИИ-вычисления», а капитальные затраты за год, как ожидается, превысят $11 млрд, что на $1 млрд больше год к году. При этом Танеджа сообщил, что компания «очень разумно подходит к расходам на ИИ», пытаясь наилучшим способом использовать существующую инфраструктуру, прежде чем делать дальнейшие инвестиции.

Источник изображения: Taylor Vick / Unsplash

Маск заявил, что Tesla продолжает расширять возможности обучения ИИ, чтобы удовлетворить как потребности в обучении автопилота Full Self Driving (FSD), так и роботов Optimus, отметив, что в настоящее время компания не испытывает дефицита вычислительных ресурсов. В квартальном отчёте не упоминается Dojo, ИИ-инфраструктура Tesla на базе ускорителей собственной разработки.

Немецкая компания ParTec и научно-исследовательский Центр им. Гельмгольца Дрезден-Россендорфа (HDRZ) подписали меморандум о взаимопонимании в рамках совместного проекта по созданию нового высокопроизводительного комплекса для ИИ-задач.

Создаваемый суперкомпьютер, получивший название ELBJUWEL, разместится в Германии. Эта НРС-система позволит местным учёным, компаниям и государственным учреждениям работать над сложными технологическими задачами. Ожидается, что комплекс повысит конкурентоспособность предприятий в Саксонии, снизив зависимость от международных облачных платформ.

Технические подробности о машине ELBJUWEL пока не раскрываются. Но отмечается, что это будет один из самых мощных ИИ-суперкомпьютеров в мире. Планируемая производительность заявлена на уровне 500 Пфлопс (вероятно, FP64), тогда как быстродействие на ИИ-операциях FP8 будет достигать 50 Эфлопс.

Источник изображения: HDRZ

Цель проекта заключается в том, чтобы значительно облегчить доступ к ИИ-вычислениям для промышленных предприятий, средних коммерческих организаций, а также научных учреждений. Новая НРС-платформа, как предполагается, охватит широкий спектр вариантов использования. Сроки ввода ELBJUWEL в эксплуатацию не уточняются.

Нужно отметить, что компания ParTec принимает участие в создании системы JUPITER — первого европейского суперкомпьютера экзафлопсного класса. Монтаж модульного ЦОД для этой машина начался в сентябре. В состав JUPITER войдут энергоэффективные высокопроизводительные европейские Arm-процессоры SiPearl Rhea и решения NVIDIA Quad GH200. ИИ-быстродействие суперкомпьютера до 93 Эфлопс, а FP64-производительность превысит 1 Эфлопс.

Компания Lenovo сообщила об установке в дата-центре Пизанского университета (UniPi) нового кластера, благодаря чему HPC-платформа UniPi стала крупнейшей среди университетских суперкомпьютеров в Италии. Система размещена в ЦОД Green Data Center, который включает 104 стойки, где уже размещено 700 узлов (30 тыс. ядер, более ускорителей разных поколений).

Источник изображения: Lenovo

Новая HPC-система Lenovo состоит из 16 узлов SD650 V3 с двумя процессорами Intel Xeon Max 9480 (Sapphire Rapids с HBM). Используемая СЖО Lenovo Neptune Direct Water-Cooling позволяет отводить до 98 % тепла, вырабатываемого суперкомпьютером, а также снизить энергопотребление на 40 %. Как утверждает компания, благодаря повышенной эффективности СЖО температура процессоров не достигает критических значений, что позволяет избежать снижения максимальной частоты ядер. Аналогичная платформа используется в суперкомпьютере Cassandra для Европейско-Средиземноморского центра по изменению климата (CMCC) в Лечче (Италия).

Как отметил UniPi, решающим фактором при выборе решения Lenovo была адаптивность системы, поскольку проект был изначально разработан с учётом минимального воздействия на окружающую среду с целью создания экологичного ЦОД. Кроме того, стандартизированный подход Lenovo к созданию HPC-узлов упростила и ускорила её установку в ЦОД UniPi. Как ожидается, новый суперкомпьютер будет способен поддерживать рабочие нагрузки HPC и ИИ последнего поколения в течение следующих нескольких лет.

UniPi имеет три ЦОД в Пизе. В 2016 году университет запустил проект строительства нового «Зелёного дата-центра» (Green Data Centre) для размещения HPC-нагрузок. По словам UniPi, новый университетский ЦОД является единственным объектом в стране, получившим классификацию «A» от AgID в начале этого года.

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.

30 сентября 2024 года, по сообщению Datacenter Dynamics, прекращена эксплуатация британского вычислительного комплекса Isambard 2. Это был один из первых в мире суперкомпьютеров, построенных на процессорах с архитектурой Arm. Система отправилась на покой после примерно шести лет работы.

Isambard 2 назван в честь Изамбарда Кингдома Брюнеля — британского инженера, ставшего известной фигурой в истории Промышленной революции. Проект Isambard 2 реализован совместно компанией Cray, Метеорологической службой Великобритании и исследовательским консорциумом GW4 Alliance, в который входят университеты Бата, Бристоля, Кардиффа и Эксетера.

Запуск суперкомпьютера состоялся в мае 2018 года. В основу Isambard 2 положены узлы Cray XC50. Задействованы 64-битные процессоры Marvell ThunderX2 с архитектурой Arm v8-A и ускорители NVIDIA P100. Общее количество вычислительных ядер — 20 992. Это одна из немногих систем на базе серии чипов ThunderX.

Источник изображения: Marvell Technology/YouTube

«После шести лет службы суперкомпьютер Isambard 2 наконец-то отправляется на пенсию. С мая 2018-го он был первым в мире серийным суперкомпьютером на базе Arm, использующим процессоры ThunderX2. Сегодня ему на смену приходит Isambard 3, содержащий Arm-чипы NVIDIA Grace», — сообщил профессор Саймон Макинтош-Смит (Simon McIntosh-Smith), руководитель проекта, глава группы микроэлектроники в Университете Бристоля.

В основу Isambard 3 лягут 384 суперпроцессора NVIDIA Grace. Эта система, как ожидается, обеспечит в шесть раз более высокую производительность и в шесть раз лучшую энергоэффективность по сравнению с Isambard 2. Пиковое быстродействие FP64 у нового суперкомпьютера составит 2,7 Пфлопс при энергопотреблении менее 270 кВт. В дальнейшем вычислительные мощности Isambard 3 планируется наращивать. Комплекс будет применяться при решении сложных задач в области ИИ, медицины, астрофизики, биотехнологий и пр.