Компании Intel и IBM намерены активно сотрудничать в сфере облачных ИИ-решений. По данным HPC Wire, доступ к ускорителям Intel Gaudi 3 будет предоставляться в облаке IBM Cloud с начала 2025 года. Сотрудничество обеспечит и поддержку Gaudi 3 ИИ-платформой IBM Watsonx. IBM Cloud станет первым поставщиком облачных услуг, принявшим на вооружение Gaudi 3 как для гибридных, так и для локальных сред.

Взаимодействие компаний позволит внедрять и масштабировать современные ИИ-решения, а комбинированное использование Gaudi 3 с процессорами Xeon Emerald Rapids откроет перед пользователями дополнительные возможности в облаках IBM. Gaudi 3 будут применяться и в задачах инференса на платформе Watsonx — клиенты смогут оптимизировать исполнение таких нагрузок с учётом соотношения цены и производительности.

Для помощи клиентам в различных отраслях, в том числе тех, деятельность которых жёстко регулируется, компании предложат возможности IBM Cloud для гибкого масштабирования нагрузок, а интеграция Gaudi 3 в среду IBM Cloud Virtual Servers for VPC позволит компаниям, использующим аппаратную базу x86, быстрее и безопаснее использовать свои решения, чем до интеграции.

Источник изображения: Intel

Ранее сообщалось, что модель Gaudi 3 готова бросить вызов ускорителям NVIDIA. В своё время Intel выступила с заявлением о 50 % превосходстве новинки в инференс-сценариях над NVIDIA H100, а также о 40 % преимуществе в энергоэффективности при значительно меньшей стоимости. Позже Intel публично раскрыла стоимость новых ускорителей, нарушив негласные правила рынка.

IBM представила платформу POWER Virtual Server Private Cloud для локального развёртывания частного облака, за обслуживание и корректное функционирование которого отвечает сама IBM. Это решение, по словам компании, позволяет сохранить «ИТ-суверенитет» и избежать существенных финансовых затрат благодаря гибкой ценовой политике.

Базовая конфигурация (Small Pod) начинается с 2–4 серверов с 8 Тбайт оперативной памяти, до 340 ядер и до 438 Тбайт пространства для хранения данных. Занимают такие комплекты одну стандартную стойку. Среднего размера «капсула» (Medium Pod) может насчитывать до 40 серверов, в том числе в варианте с 32 Тбайт памяти. Максимальная конфигурация насчитывает 1615 ядер и примерно 3,5 Пбайт дискового пространства.

Источник изображения: IBM

В основе платформы лежат серверы IBM POWER S1022 и E1050/1080, использующие процессоры POWER10. Первая система может иметь один или два 20-ядерных процессора с поддержкой SMT8, дополненных 2-4 Тбайт памяти. POWER E1050/1080 поддерживают до четырёх процессоров. Объём памяти в этом случае варьируется в пределах 4–32 Тбайт на сервер.

В состав локального облака также могут входить СХД IBM FlashSystem ёмкостью 460 или 920 Тбайт. Сетевые коммутаторы и управляющие серверы входят в стоимость услуги. В качестве базовых ОС доступны Red Hat Enterprise Linux и классические решения IBM — IBM i и AIX. Доступна и сертификация SAP HANA и SAP NetWeaver.

Сама услуга предлагается сроком на один год с возможностью возобновления, также доступны трёх- и пятилетние контракты. При этом само оборудование и лицензии приобретать не придётся, платить надо только за их фактическое использование, а сама платформа управляется из IBM Cloud.

Red Hat представила Red Hat Enterprise Linux AI (RHEL AI), базовую платформу, которая позволит более эффективно разрабатывать, тестировать и запускать генеративные модели искусственного интеллекта (ИИ) для поддержки корпоративных приложений. Фактически это специализированный дистрибутив, включающий базовые модели, инструменты для работы с ними и необходимые драйверы.

Источник изображений: Red Hat

Доступная сейчас в качестве превью для разработчиков, платформа RHEL AI включает в себя семейство больших языковых моделей (LLM) IBM Granite, недавно ставших доступными под лицензией Apache 2.0, инструментом тюнинга и доработки моделей InstructLab посредством методики LAB (Large-Scale Alignment for Chatbots), а также различные библиотеки и фреймворки.

Решение представляется в виде готового для развёртывания образа и является частью MLOps-платформы OpenShift AI. По словам Red Hat, RHEL AI предоставляет поддерживаемую, готовую к корпоративному использованию среду для работы с ИИ-моделями на аппаратных платформах AMD, Intel и NVIDIA. По словам компании, open source подход позволит устранить препятствия на пути реализации стратегии в области ИИ, такие как недостаток навыков обработки данных и финансовых возможностей.

Основная цель RHEL AI и проекта InstructLab — предоставить экспертам в предметной области возможность напрямую вносить свой вклад в большие языковые модели, используя свои знания и навыки. Новая платформа позволит им более эффективно создавать приложения с использованием ИИ, например, чат-боты. Впоследствии при наличии подписки RHEL AI компания предложит поддержку корпоративного уровня на протяжении всего жизненного цикла продукта, начиная с модели Granite 7B и ПО и заканчивая возможным возмещение ущерба в отношении интеллектуальной собственности.

«Опираясь на инфраструктуру GPU, доступную в IBM Cloud, которая используется для обучения моделей Granite и поддержки InstructLab, IBM Cloud получит поддержку RHEL AI и OpenShift AI. Эта интеграция позволит предприятиям легче внедрять генеративный ИИ в свои критически важные приложения», — отметила компания.

При этом прямо сейчас для запуска RHEL AI требуются весьма производительные сертифицированные системы с ускорителями, имеющими минимум 320 Гбайт памяти, а также хранилищем ёмкостью от 200 Гбайт. Среди протестированных указаны серверы Dell с четырьмя NVIDIA H100, Lenovo с восемью AMD Instinct MI300X, а также инстансы IBM Cloud GX3. Вскоре обещана поддержка инстансов AWS EC2 P5 с NVIDIA H100 и ускорителей Intel.

Корпорация IBM сообщила о том, что заказчики теперь могут получить облачный доступ к серверам LinuxONE Bare Metal. Эти системы предназначено для развёртывания сред на базе Linux, а не на проприетарной z/OS.

В серверах LinuxONE применяется тот же процессор Telum, который IBM устанавливает в свои мейнфреймы z16. Утверждается, что решения LinuxONE обеспечивают примерно такой же уровень отказоустойчивости, что и мейнфреймы. Кроме того, серверы LinuxOne превосходят системы с архитектурой x86 по плотности вычислений и энергопотреблению.

IBM выделяет две ключевые области применения для LinuxONE Bare Metal. Одна из них — работа с данными. Благодаря использованию Telum уменьшается количество задействованных процессоров по сравнению с обычными платформами х86. А поскольку при работе с СУБД лицензионные сборы обычно рассчитываются в соответствии с количеством процессорных ядер, заказчики смогут сэкономить на отчислениях.

Источник изображения: IBM

Второе направление — рабочие нагрузки по модернизации приложений, особенно те, которые выполняются на Red Hat OpenShift Container Platform. В этом случае серверы LinuxONE обеспечат более низкую задержку и более высокую пропускную способность по сравнению с альтернативными платформами.

Заказчики LinuxONE Bare Metal смогут выбирать из набора предварительно настроенных конфигураций с определённым объёмом памяти и нужной вместимостью хранилища для выполнения высокопроизводительных рабочих нагрузок. На развёртывание инстансов требуется около 10 минут. Цены начинаются с $1490,66 в месяц за систему с парой vCPU.

Корпорация IBM анонсировала HPC-систему под названием Vela — это облачный суперкомпьютер, оптимизированный для задач ИИ. В основу положены процессоры Intel Xeon Cascade Lake, а также ускорители NVIDIA. Сообщается, что Vela заработала ещё в мае 2022 года. Она базируется на облачной платформе IBM Cloud, но в настоящее время суперкомпьютер предназначен для использования только исследовательским сообществом IBM.

Каждый из узлов комплекса оснащён двумя процессорами Intel Xeon Cascade Lake (в данном случае IBM отказалась от собственных чипов POWER10) и восемью ускорителями NVIDIA A100 (80 Гбайт). Объём оперативной памяти составляет 1,5 Тбайт. Задействованы четыре NVMe SSD, каждый вместимостью 3,2 Тбайт. Каждая пара ускорителей подключена посредством двух 100GbE-интерфейсов к ToR-коммутатору, каждый из которых, в свою очередь, через два канала 100GbE соединён с магистральными коммутаторами.

При создании системы IBM сделала выбор в пользу конфигурации на основе виртуальных машин (ВМ). Утверждается, что хотя «голое железо» предпочтительнее для достижения максимальной производительности, подход с применением ВМ даёт большую гибкость. Использование виртуальных машин, в частности, обеспечивает возможность динамического масштабирования кластеров ИИ и перераспределения ресурсов. При этом создателям удалось снизить «штраф» к производительности до менее чем 5 %.

Источник изображения: IBM

В состав Vela входят 60 стоек. Если верить диаграмме выше, каждая стойка содержит шесть узлов, что в сумме даёт 360 узлов и 2880 ускорителей NVIDIA A100. Система изначально интегрирована в среду IBM Cloud VPC, а это означает, что ИИ-нагрузки могут задействовать любые из более чем 200 сервисов IBM Cloud. В перспективе на базе Vela могут быть созданы другие суперкомпьютеры. «Хотя эта работа проделана с прицелом на обеспечение производительности и гибкости для крупномасштабных рабочих нагрузок ИИ, инфраструктура была разработана таким образом, чтобы её можно было развернуть в любом из наших мировых дата-центров любого масштаба», — заявляет IBM.