Гибридный ускоритель NVIDIA Grace Hopper объединяет CPU- и GPU-модули, которые связаны интерконнектом NVLink C2C. Но, как передаёт HPCWire, в строении и работе суперчипа есть некоторые нюансы, о которых рассказали шведские исследователи.

Им удалось замерить производительность подсистем памяти Grace Hopper и интерконнекта NVLink в реальных сценариях, дабы сравнить полученные результаты с характеристиками, заявленными NVIDIA. Напомним, для интерконнекта изначально заявлена скорость 900 Гбайт/с, что в семь раз превышает возможности PCIe 5.0. Память HBM3 в составе GPU-части имеет ПСП до 4 Тбайт/с, а вариант с HBM3e предлагает уже до 4,9 Тбайт/с. Процессорная часть (Grace) использует LPDDR5x с ПСП до 512 Гбайт/с.

В руках исследователей оказалась базовая версия Grace Hopper с 480 Гбайт LPDDR5X и 96 Гбайт HBM3. Система работала под управлением Red Hat Enterprise Linux 9.3 и использовала CUDA 12.4. В бенчмарке STREAM исследователям удалось получить следующие показатели ПСП: 486 Гбайт/с для CPU и 3,4 Тбайт/с для GPU, что близко к заявленным характеристиками. Однако результат скорость NVLink-C2C составила всего 375 Гбайт/с в направлении host-to-device и лишь 297 Гбайт/с в обратном направлении. Совокупно выходит 672 Гбайт/с, что далеко от заявленных 900 Гбайт/с (75 % от теоретического максимума).

Источник: NVIDIA

Grace Hopper в силу своей конструкции предлагает два вида таблицы для страниц памяти: общесистемную (по умолчанию страницы размером 4 Кбайт или 64 Кбайт), которая охватывает CPU и GPU, и эксклюзивную для GPU-части (2 Мбайт). При этом скорость инициализации зависит от того, откуда приходит запрос. Если инициализация памяти происходит на стороне CPU, то данные по умолчанию помещаются в LPDDR5x, к которой у GPU-части есть прямой доступ посредством NVLink C2C (без миграции), а таблица памяти видна и GPU, и CPU.

Источник: arxiv.org

Если же памятью управляет не ОС, а CUDA, то инициализацию можно сразу организовать на стороне GPU, что обычно гораздо быстрее, а данные поместить в HBM. При этом предоставляется единое виртуальное адресное пространство, но таблиц памяти две, для CPU и GPU, а сам механизм обмена данными между ними подразумевает миграцию страниц. Впрочем, несмотря на наличие NVLink C2C, идеальной остаётся ситуация, когда GPU-нагрузке хватает HBM, а CPU-нагрузкам достаточно LPDDR5x.

Источник: arxiv.org

Также исследователи затронули вопрос производительности при использовании страниц памяти разного размера. 4-Кбайт страницы обычно используются процессорной частью с LPDDR5X, а также в тех случаях, когда GPU нужно получить данные от CPU через NVLink-C2C. Но как правило в HPC-нагрузках оптимальнее использовать 64-Кбайт страницы, на управление которыми расходуется меньше ресурсов. Когда же доступ в память хаотичен и непостоянен, страницы размером 4 Кбайт позволяют более тонко управлять ресурсами. В некоторых случаях возможно двукратное преимущество в производительности за счёт отсутствия перемещения неиспользуемых данных в страницах объёмом 64 Кбайт.

В опубликованной работе отмечается, что для более глубокого понимания механизмов работы унифицированной памяти у гетерогенных решений, подобных Grace Hopper, потребуются дальнейшие исследования.

NVIDIA представила сразу несколько ускорителей на базе новой архитектуры Blackwell, названной в честь американского статистика и математика Дэвида Блэквелла. На смену H100/H200, GH200 и GH200 NVL32 на базе архитектуры Hopper придут B200, GB200 и GB200 NVL72. Все они, как говорит NVIDIA, призваны демократизировать работу с большими языковыми моделями (LLM) с триллионами параметров. В частности, решения на базе Blackwell будут до 25 раз энергоэффективнее и экономичнее в сравнении с Hopper.

В разреженных FP4- и FP8-вычислениях производительность B200 достигает 20 и 10 Пфлопс соответственно. Но без толики технического маркетинга не обошлось — показанные результаты достигнуты не только благодаря аппаратным улучшениям, но и программным оптимизациям. Это ни в коей мере не умаляет их важности и полезности, но затрудняет прямое сравнение с конкурирующими решениями. В общем, появление Blackwell стоит рассматривать не как очередное поколение ускорителей, а как расширение всей экосистемы NVIDIA.

В Blackwell компания использует тайловую (чиплетную) компоновку — два тайла объединены 2,5D-упаковкой CoWoS-L и на двоих имеют 208 млрд транзисторов, изготовленных по техпроцессу TSMC 4NP. В одно целое со всех точек зрения их объединяет новый интерконнект NV-HBI с пропускной способностью 10 Тбайт/с, а дополняют их восемь стеков HBM3e-памяти ёмкостью до 192 Гбайт с агрегированной пропускной способностью до 8 Тбайт/с. Такой же объём памяти предлагает и Instinct MI300X, но с меньшей ПСП (5,3 Тбайт/с), хотя это скоро изменится. FP8-производительность в разреженных вычислениях у решения AMD составляет 5,23 Пфлопс, но зато компания не забывает и про FP64 в отличие от NVIDIA.

Источник изображений: NVIDIA

Одними из ключевых нововведений, отвечающих за повышение производительности, стали новые Tensor-ядра и второе поколение механизма Transformer Engine, который научился заглядывать внутрь тензоров, ещё более тонко подбирая необходимую точность вычислений, что влияет и на скорость обучения с инференсом, и на максимальный объём модели, умещающейся в памяти ускорителя.

Теперь NVIDIA намекает на то, что обучение можно делать в FP8-формате, а для инференса хватит и FP4. Всё это без потери качества. Но вообще Blackwell поддерживает FP4/FP6/FP8, INT8, BF16/FP16, TF32 и FP64. И только для последнего нет поддержки разреженных вычислений.

Дополнительно Blackwell обзавёлся движком для декомпрессии (в первую очередь LZ4, Deflate, Snappy) входящих данных со скоростью до 800 Гбайт/с, что тоже должно повысить производительность, т.к. теперь распаковкой будет заниматься не CPU и, соответственно, ускоритель не будет «голодать». Эта функция рассчитана в основном на Apache Spark и другие системы для аналитики больших данных. Также есть по семь движков NVDEC и NVJPEG.

Наконец, NVIDIA упоминает ещё две новых возможности Blackwell: шифрование данных в памяти и RAS-функции. В первом случае речь идёт о защите конфиденциальности обрабатываемых данных, что важно в целом ряде областей. Причём формирование TEE-анклава возможно в рамках группы из 128 ускорителей. MIG-доменов по-прежнему семь. В случае RAS говорится о телеметрии и предиктивной аналитике (естественно, на базе ИИ), которые помогут заранее выявить возможные сбои и снизить время простоя. Это важно, поскольку многие модели могут обучаться неделями и месяцами, так что потеря даже относительно небольшого куска данных крайне неприятна и финансово затратна.

Однако всё эти инновации не имеют смысла без возможности масштабирования, поэтому NVIDIA оснастила Blackwell не только интерфейсом PCIe 6.0 (32 линии), который играет всё меньшую роль, но и пятым поколением интерконнекта NVLink. NVLink 5 по сравнению с NVLink 4 удвоил пропускную способность до 1,8 Тбайт/с (по 900 Гбайт/с в каждую сторону), а соответствующий коммутатор NVSwitch 7.2T позволяет объединить до 576 ускорителей в одном домене. SHARP-движки с поддержкой FP8 дополнительно помогут ускорить обработку моделей, избавив ускорители от части работ по предобработке и трансформации данных. Чип коммутатора тоже изготавливается по техпроцессу TSMC N4P и содержит 50 млрд транзисторов.

Для дальнейшего масштабирования и формирования кластеров из 10 тыс. ускорителей и более, вплоть до 100 тыс. ускорителей на уровне ЦОД, NVIDIA предлагает 800G-коммутаторы Quantum-X800 InfiniBand XDR и Spectrum-X800 Ethernet, имеющие соответственно 144 и 64 порта. Узлам же полагаются DPU ConnectX-8 SuperNIC и BlueField-3. Правда, последний предлагает только 400G-порты в отличие от первого. От InfiniBand компания отказываться не собирается.

С базовыми кирпичиками разобрались, пора переходить к конструированию продуктов. Первым идёт HGX B100, в основе которой всё та же базовая плата с восемью ускорителями Blackwell, точно так же провязанных между собой NVLink 5 с агрегированной скоростью 14,4 Тбайт/с. Для связи с внешним миром предлагается пара интерфейсов PCIe 6.0 x16. HGX B100 предназначена для простой замены HGX H100, поэтому ускорители имеют TDP не более 700 Вт, что ограничивает пиковую производительность в разреженных FP4- и FP8/FP6/INT8-вычислениях до 14 и 7 Пфлопс соответственно, а для всей системы — 112 и 56 Пфлопс соответственно.

У HGX B200 показатель TDP ограничен уже 1 кВт, причём возможность воздушного охлаждения по-прежнему сохраняется. Производительность одного B200 в разреженных FP4- и FP8/FP6/INT8-вычислениях достигает уже 18 и 9 Пфлопс, а для всей системы — 144 и 72 Пфлопс соответственно. DGX B200 повторяет HGX B200 в плане производительности и является готовой системой от NVIDIA, тоже с воздушным охлаждением. В системе используются два чипа Intel Xeon Emerald Rapids. По словам NVIDIA, DGX B200 до 15 раз быстрее в задачах инференса «триллионных» моделей по сравнению с DGX-узлами прошлого поколения. 800G-интерконнект Ethernet/InfiniBand этим трём платформам не достался, только 400G.

Основным же строительным блоком сама компания явно считает гибридный суперчип GB200, объединяющий уже имеющийся у неё Arm-процессор Grace сразу с двумя ускорителями Blackwell B200. CPU-часть включает 72 ядра Neoverse V2 (по 64 Кбайт L1-кеша для данных и инструкций, L2-кеш 1 Мбайт), 144 Мбайт L3-кеша и до 480 Гбайт LPDDR5x-памяти с ПСП до 512 Гбайт/с. С двумя B200 процессор связан 900-Гбайт/с шиной NVLink-C2C — по 450 Гбайт/с на каждый ускоритель. Между собой B200 напрямую подключены уже по полноценной 1,8-Тбайт/с шине NVLink 5.

Вся эта немаленькая конструкция шириной в половину стойки имеет TDP до 2,7 кВт. 1U-узел с парой чипов GB200, каждый из которых может отъедать до 1,2 кВт, уже требует жидкостное охлаждение. FP4- и FP8/FP6/INT8-производительность (речь всё ещё о разреженных вычислениях) GB200 достигает 40 и 20 Пфлопс. И именно эти цифры NVIDIA нередко использует для сравнения новинок со старыми решениями.

18 узлов с парой GB200 (суммарно 72 шт.) и 9 узлов с парой коммутаторов NVSwitch 7.2T, которые провязывают все ускорители по схеме каждый-с-каждым (агрегированно 130 Тбайт/с, более 3 км соединений), формируют 120-кВт суперускоритель GB200 NVL72 размером со стойку, оснащённый СЖО и единой DC-шиной питания. Всё это даёт до 1,44 Эфлопс в FP4-вычислениях и до 720 Пфлопс в FP8, а также до 13,5 Тбайт HBM3e с агрегированной ПСП до 576 Тбайт/с. Ну а общий объём памяти составляет порядка 30 Тбайт. GB200 NVL72 одновременно является и узлом DGX GB200. Восемь DGX GB200 формируют DGX SuperPOD. Впрочем, будет доступен и SuperPOD попроще, на базе DGX B200.

Ускорители B200 появятся в этом году и будут стоить в диапазоне $30–$40 тыс., что ненамного больше начальной цены Hopper в диапазоне $25–$40 тыс. Глава NVIDIA уже предупредил, что Blackwell сразу будут в дефиците. Вероятно, получить доступ к ним проще всего будет в облаках Amazon, Google, Microsoft и Oracle.

Компания NVIDIA анонсировала вычислительную платформу нового типа DGX GH200 AI Supercomputer для генеративного ИИ, обработки огромных массивов данных и рекомендательных систем. HPC-платформа станет доступна корпоративным заказчикам и организациям в конце 2023 года. Платформа представляет собой готовый ПАК и включает, в частности, наборы ПО NVIDIA AI Enterprise и Base Command.

Для платформы предусмотрено использование 256 суперчипов NVIDIA GH200 Grace Hopper, объединённых при помощи NVLink Switch System. Каждый суперчип содержит в одном модуле Arm-процессор NVIDIA Grace и ускоритель NVIDIA H100. Задействован интерконнект NVLink-C2C (Chip-to-Chip), который, как заявляет NVIDIA, значительно быстрее и энергоэффективнее, нежели PCIe 5.0. В результате, скорость обмена данными между CPU и GPU возрастает семикратно, а затраты энергии сокращаются примерно в пять раз. Пропускная способность достигает 900 Гбайт/с.

Источник изображений: NVIDIA

Технология NVLink Switch позволяет всем ускорителям в составе системы функционировать в качестве единого целого. Таким образом обеспечивается производительность на уровне 1 Эфлопс (~ 9 Пфлопс FP64), а суммарный объём памяти достигает 144 Тбайт — это почти в 500 раз больше, чем в одной системе NVIDIA DGX A100. Архитектура DGX GH200 AI Supercomputer позволяет добиться 10-кратного увеличения общей пропускной способности по сравнению с HPC-платформой предыдущего поколения.

Ожидается, что Google Cloud, Meta✴ и Microsoft одними из первых получат доступ к суперкомпьютеру DGX GH200, чтобы оценить его возможности для генеративных рабочих нагрузок ИИ. В перспективе собственные проекты на базе DGX GH200 смогут реализовывать крупнейшие провайдеры облачных услуг и гиперскейлеры. Для собственных нужд NVIDIA до конца 2023 года построит суперкомпьютер Helios, который посредством Quantum-2 InfiniBand объединит сразу четыре DGX GH200.

Потребность в действительно быстром интерконнекте для ускорителей возникла давно, поскольку имеющиеся шины зачастую становились узким местом, не позволяя «прокормить» данными вычислительные блоки. Ответом NVIDIA на эту проблему стало создание шины NVLink — и компания продолжает активно развивать данную технологию. На конференции Hot Chips 34 было продемонстрировано уже четвёртое поколение, наряду с новым поколением коммутаторов NVSwitch.

Изображения: NVIDIA

Возможность использования коммутаторов для NVLink появилась не сразу, изначально использовалось соединение блоков ускорителей по схеме «точка-точка». Но дальнейшее наращивание числа ускорителей по этой схеме стало невозможным, и тогда NVIDIA разработала коммутаторы NVSwitch. Они появились вместе с V100 и предлагали до 50 Гбайт/с на порт. Нынешнее же, третье поколение NVSwitch и четвёртое поколение NVLink сделали важный шаг вперёд — теперь они позволяют вынести NVLink-подключения за пределы узла.

Так, совокупная пропускная способность одного чипа NVSwitch теперь составляет 3,2 Тбайт/с в обе стороны в 64 портах NVLink 4 (x2). Это, конечно, отразилось и на сложности самого «кремния»: 25,1 млрд транзисторов (больше чем у V100), техпроцесс TSMC 4N и площадь 294мм². Скорость одной линии NVLink 4 осталась равной 50 Гбайт/с, но новые ускорители H100 имеют по 18 линий NVLink, что даёт впечатляющие 900 Гбайт/с. В DGX H100 есть сразу четыре NVSwitch-коммутатора, которые объединяют восемь ускорителей по схеме каждый-с-каждым и дополнительно отдают ещё 72 NVLink-линии (3,6 Тбайт/с).

При этом у DGX H100 сохраняются прежние 400G-адаптеры Ethernet/InfiniBand (ConnectX-7), по одному на каждый ускоритель, и пара DPU BlueField-3, тоже класса 400G. Несколько упрощает физическую инфраструктуру то, что для внешних NVLink-подключений используются OSFP-модули, каждый из которых обслуживает 4 линии NVLink. Любопытно, что электрически интерфейсы совместимы с имеющейся 400G-экосистемой (оптической и медной), но вот прошивки для модулей нужны будут кастомные.

Подключаются узлы DGX H100 к 1U-коммутатору NVLink Switch, включающему два чипа NVSwitch третьего поколения: 32 OSFP-корзины, 128 портов NVLink 4 и агрегированная пропускная способность 6,4 Тбайт/с. В составе DGX SuperPOD есть 18 коммутаторов NVLink Switch и 256 ускорителей H100 (32 узла DGX). Таким образом, можно связать ускорители и узлы 900-Гбайт/с каналом. Как конкретно, остаётся на усмотрение пользователя, но сама NVLink-сеть поддерживает динамическую реконфигурацию на лету.

Ещё одна особенность нового поколения NVLink — продвинутые аппаратные SHARP-движки, которые избавляют CPU/GPU от части работ по подготовке и предобработки данных и избавляющие саму сеть от ненужных передач. Кроме того, в NVLink-сети реализованы разделение и изоляция, брандмауэр, шифрование, глубокая телеметрия и т.д. В целом, новое поколение NVLink получило полуторакратный прирост в скорости обмена данными, а в отношении дополнительных сетевых функций он стал трёхкратным. Всё это позволит освоить новые класса HPC- и ИИ-нагрузок, однако надо полагать, что удовольствие это будет недешёвым.

На GTC 2022 весной этого года NVIDIA впервые заявила о себе, как о производителе мощных серверных процессоров. Речь идёт о чипах Grace и гибридных сборках Grace Hopper, сочетающих в себе ядра Arm v9 и ускорители на базе архитектуры Hopper, поставки которых должны начаться в первой половине следующего года. Многие разработчики суперкомпьютеров уже заинтересовались новинками. В преддверии конференции Hot Chips 34 компания раскрыла ряд подробностей о чипах.

Grace производятся с использованием техпроцесса TSMC 4N — это специально оптимизированный для решений NVIDIA вариант N4, входящий в серию 5-нм процессов тайваньского производителя. Каждый кристалл процессорной части Grace содержит 72 ядра Arm v9 с поддержкой масштабируемых векторных расширений SVE2 и расширений виртуализации с поддержкой S-EL2. Как сообщалось ранее, NVIDIA выбрала для новой платформы ядра Arm Neoverse.

Источник: NVIDIA

Процессор Grace также соответствует ряду других спецификаций Arm, в частности, имеет отвечающий стандарту RAS v1.1 контроллер прерываний (Generic Interrupt Controller, GIC) версии v4.1, блок System Memory Management Unit (SMMU) версии v3.1 и средства Memory Partitioning and Monitoring (MPAM). Базовых кристаллов у Grace два, что в сумме даёт 144 ядра — рекордное количество как в мире Arm, так и x86.

Внутренняя организация кластеров ядр в Grace. Источник: NVIDIA

Внутренние блоки Grace соединяются посредством фабрики Scalable Coherency Fabric (SCF), вариации NVIDIA на тему сети CMN-700, применяемой в дизайнах Arm Neoverse. Производительность данного интерконнекта составляет 3,2 Тбайт/с. В случае Grace он предполагает наличие 117 Мбайт кеша L3 и поддерживает когерентность в пределах четырёх сокетов (посредством новой версии NVLink).

Но SCF поддерживает масштабирование. Пока что в «железе» она ограничена двумя блоками Grace, а это уже 144 ядра и 234 Мбайт L3-кеша. Ядра и кеш-разделы (SCC) рапределены по внутренней mesh-фабрике SCF. Коммутаторы (CSN) служат интерфейсами для ядер, кеш-разделов и остальными частями системы. Блоки CSN общаются непосредственно друг с другом, а также с контроллерами LPDDR5X и PCIe 5.0/cNVLink/NVLink C2C.

Блок-схема кристалла Grace. Источник: NVIDIA

В чипе реализована поддержка PCI Express 5.0. Всего контроллер поддерживает 68 линий, 12 из которых могут также работать в режиме cNVLink (NVLink с когерентностью). x16-интерфейс посредством бифуркации может быть превращен в два x8. Также на приведённой NVIDIA диаграмме можно видеть целых 16 двухканальных контроллеров LPDDR5x. Заявлена ПСП на уровне свыше 1 Тбайт/с для сборки (до 546 Гбайт/с на кристалл CPU).

Источник: NVIDIA

Основной же межчиповой связи NVIDIA видит новую версию NVLink — NVLink-C2C, которая в семь раз быстрее PCIe 5.0 и способна обеспечить двунаправленную скорость передачи данных на уровне до 900 Гбайт/с, будучи при этом в пять раз экономичнее. Удельное потребление у новинки составляет 1,3 пДж/бит, что меньше, нежели у AMD Infinity Fabric с 1,5 пДж/бит. Впрочем, существуют и более экономичные решения, например, UCIe (~0,5 пДж/бит).

Новый вариант NVLink обеспечит кластер на базе Grace Hopper единым пространством памяти. Источник: NVIDIA

NVLink-C2C позволяет реализовать унифицированный «плоский» пул памяти с общим адресным пространством для Grace Hopper. В рамках одного узла возможно свободное обращение к памяти соседей. А вот для объединения нескольких узлов понадобится уже внешний коммутатор NVSwitch. Он будет занимать 1U в высоту, и предоставлять 128 портов NVLink 4 с агрегированной пропускной способностью до 6,4 Тбайт/с в дуплексе.

Источник: NVIDIA

Производительность Grace также обещает быть рекордно высокой благодаря оптимизированной архитектуре и быстрому интерконнекту. Даже по предварительным цифрам, опубликованным NVIDIA, речь идёт о 370 очках SPECrate2017_int_base для одного кристалла Grace и 740 очках для 144-ядерной сборки из двух кристаллов — и это с использованием обычного компилятора GCC без тонких платформенных оптимизаций. Последняя цифра существенно выше результатов, показанных 128-ядерными Alibaba T-Head Yitian 710, также использующим архитектуру Arm v9, и 64-ядерными AMD EPYC 7773X.

На GTC 2022 компания NVIDIA анонсировала ускорители H100 на базе новой архитектуры Hopper. Однако NVIDIA уже давно говорит о себе как создателе платформ, а не отдельных устройств, так что вместе с H100 были представлены серверные Arm-процессоры Grace, в том числе гибридные, а также сетевые решения и обновления наборов ПО.

NVIDIA H100 (Изображения: NVIDIA)

NVIDIA H100 использует мультичиповую 2.5D-компоновку CoWoS и содержит порядка 80 млрд транзисторов. Но нет, это не самый крупный чип компании на сегодняшний день. Кристаллы новинки изготавливаются по техпроцессу TSMC N4, а сопровождают их — впервые в мире, по словам NVIDIA — сборки памяти HBM3 суммарным объёмом 80 Гбайт. Объём памяти по сравнению с A100 не вырос, зато в полтора раза увеличилась её скорость — до рекордных 3 Тбайт/с.

NVIDIA H100 (SXM)

Подробности об архитектуре Hopper будут представлены чуть позже. Пока что NVIDIA поделилась некоторыми сведениями об особенностях новых чипов. Помимо прироста производительности от трёх (для FP64/FP16/TF32) до шести (FP8) раз в сравнении с A100 в Hopper появилась поддержка формата FP8 и движок Transformer Engine. Именно они важны для достижения высокой производительности, поскольку само по себе четвёртое поколение ядер Tensor Core стало втрое быстрее предыдущего (на всех форматах).

NVIDIA H100 CNX (PCIe)

TF32 останется форматом по умолчанию при работе с TensorFlow и PyTorch, но для ускорения тренировки ИИ-моделей NVIDIA предлагает использовать смешанные FP8/FP16-вычисления, с которыми Tensor-ядра справляются эффективно. Хитрость в том, что Transformer Engine на основе эвристик позволяет динамически переключаться между ними при работе, например, с каждым отдельным слоем сети, позволяя таким образом добиться повышения скорости обучения без ущерба для итогового качества модели.

На больших моделях, а именно для таких H100 и создавалась, сочетание Transformer Engine с другими особенностями ускорителей (память и интерконнект) позволяет получить девятикратный прирост в скорости обучения по сравнению с A100. Но Transformer Engine может быть полезен и для инференса — готовые FP8-модели не придётся самостоятельно конвертировать в INT8, движок это сделает на лету, что позволяет повысить пропускную способность от 16 до 30 раз (в зависимости от желаемого уровня задержки).

Другое любопытное нововведение — специальные DPX-инструкции для динамического программирования, которые позволят ускорить выполнение некоторых алгоритмов до 40 раз в задачах, связанных с поиском пути, геномикой, квантовыми системами и при работе с большими объёмами данных. Кроме того, H100 получили дальнейшее развитие виртуализации. В новых ускорителях всё так же поддерживается MIG на 7 инстансов, но уже второго поколения, которое привнесло больший уровень изоляции благодаря IO-виртуализации, выделенным видеоблокам и т.д.

Так что MIG становится ещё более предпочтительным вариантом для облачных развёртываний. Непосредственно к MIG примыкает и технология конфиденциальных вычислений, которая по словам компании впервые стала доступна не только на CPU. Программно-аппаратное решение позволяет создавать изолированные ВМ, к которым нет доступа у ОС, гипервизора и других ВМ. Поддерживается сквозное шифрование при передаче данных от CPU к ускорителю и обратно, а также между ускорителями.

Память внутри GPU также может быть изолирована, а сам ускоритель оснащается неким аппаратным брандмауэром, который отслеживает трафик на шинах и блокирует несанкционированный доступ даже при наличии у злоумышленника физического доступа к машине. Это опять-таки позволит без опаски использовать H100 в облаке или в рамках колокейшн-размещения для обработки чувствительных данных, в том числе для задач федеративного обучения.

NVIDIA HGX H100

Но главная инновация — это существенное развитие интерконнекта по всем фронтам. Суммарная пропускная способность внешних интерфейсов чипа H100 составляет 4,9 Тбайт/с. Да, у H100 появилась поддержка PCIe 5.0, тоже впервые в мире, как утверждает NVIDIA. Однако ускорители получили не только новую шину NVLink 4.0, которая стала в полтора раза быстрее (900 Гбайт/с), но и совершенно новый коммутатор NVSwitch, который позволяет напрямую объединить между собой до 256 ускорителей! Пропускная способность «умной» фабрики составляет до 70,4 Тбайт/с.

Сама NVIDIA предлагает как новые системы DGX H100 (8 × H100, 2 × BlueField-3, 8 × ConnectX-7), так и SuperPOD-сборку из 32-х DGX, как раз с использованием NVLink и NVSwitch. Партнёры предложат HGX-платформы на 4 или 8 ускорителей. Для дальнейшего масштабирования SuperPOD и связи с внешним миром используются 400G-коммутаторы Quantum-2 (InfiniBand NDR). Сейчас NVIDIA занимается созданием своего следующего суперкомпьютера EOS, который будет состоять из 576 DGX H100 и получит FP64-производительность на уровне 275 Пфлопс, а FP16 — 9 Эфлопс.

Компания надеется, что EOS станет самой быстрой ИИ-машиной в мире. Появится она чуть позже, как и сами ускорители, выход которых запланирован на III квартал 2022 года. NVIDIA представит сразу три версии. Две из них стандартные, в форм-факторах SXM4 (700 Вт) и PCIe-карты (350 Вт). А вот третья — это конвергентный ускоритель H100 CNX со встроенными DPU Connect-X7 класса 400G (подключение PCIe 5.0 к самому ускорителю) и интерфейсом PCIe 4.0 для хоста. Компанию ей составят 400G/800G-коммутаторы Spectrum-4.