В Великобритании будет реализован новый амбициозный проект в сфере вычислительных технологий. Как сообщает Network World, власти страны объявили о строительстве нового суперкомпьютера, а всего в различные проекты с учётом создания центра по исследованию систем искусственного интеллекта (ИИ) будет вложено £900 млн ($1,1 млрд).

Isambard-3 пообещали разместить на площадке в Бристоле в этом году. Машина будет включать тысячи передовых ускорителей и станет одним из самых мощных суперкомпьютеров Европы. Бристоль уже является одним из центров исследований ИИ-систем. На базе Бристольского университета будет создан национальный центр AI Research Resource (AIRR или Isambard-AI) для поддержки исследований в сфере ИИ, в том числего его безопасного использования.

Источник изображения: franganillo/pixabay.com

Суперкомпьютер и AIRR финансируются за счёт средств, выделить которые британское правительство пообещало ещё в марте текущего года. Британские власти ожидают, что центр в Бристоле станет «катализатором» для научных открытий и позволит Великобритании держаться в числе лидеров разработки ИИ, а суперкомпьютер поможет экспертам и исследователям использовать «меняющий правила» потенциал ИИ-систем. Отметим, что ранее Великобритания покинула EuroHPC в связи с Brexit'ом, что несколько затормозило развитие HPC-сферы в стране.

Пока не раскрываются технические детали нового суперкомпьютера, хотя первые данные о его спецификациях появились ещё в мае. Правда, тогда речь шла только об использовании Arm-процессоров NVIDIA Grace. Это уже третье поколение HPC-систем на базе Arm, Isambard и Isambard 2 базировались на Cavium ThunderX2 и Fujitsu A64FX соответственно, причём основным поставщиком всех трёх систем является HPE/Cray.

Аргоннская национальная лаборатория Министерства энергетики США сообщила о том, что вычислительный комплекс Polaris, предназначенный для решения ИИ-задач, устанавливает высокие стандарты производительности СХД в бенчмарке MLPerf Storage AI.

Суперкомпьютер Polaris, разработанный в сотрудничестве с Hewlett Packard Enterprise (HPE), объединяет 560 узлов, соединенных между собой посредством интерконнекта HPE Slingshot. Каждый узел содержит четыре ускорителя NVIDIA A100 и два накопителя NVMe вместимостью 1,6 Тбайт каждый.

Задействована платформа хранения HPE ClusterStor E1000, которая предоставляет 100 Пбайт полезной ёмкости на 8480 накопителях. Заявленная скорость передачи данных достигает 659 Гбайт/с. Вычислительный комплекс смонтирован на площадке Argonne Leadership Computing Facility (ALCF). Пиковая производительность составляет около 44 Пфлопс.

Источник изображения: ALCF

Быстродействие Lustre-хранилища оценивалась с использованием двух рабочих нагрузок MLPerf Storage AI — UNet3D и Bert. Данные размещались как в основном хранилище, так и на NVMe-накопителях в составе узлов суперкомпьютера, что позволило эмулировать различные рабочие нагрузки ИИ.

В тесте UNet3D с интенсивным вводом-выводом суперкомпьютер достиг пиковой пропускной способности в 200 Гбайт/с для основного хранилища HPE ClusterStor E1000. В случае NVMe-накопителей продемонстрирован результат на уровне 800 Гбайт/с. Менее интенсивная рабочая нагрузка Bert также показала высокие результаты, что говорит о возможности эффективного выполнения современных ИИ-задач.

Аналитики Morgan Stanley, по сообщению Datacenter Dynamics, полагают, что запуск суперкомпьютера Dojo позволит Tesla увеличить свою рыночную стоимость на $500 млрд. Иными словами, капитализация компании Илона Маска может подняться приблизительно на 60 %.

Tesla намерена до конца 2024 года потратить на проект Dojo более $1 млрд. Этот вычислительный комплекс поможет в разработке инновационных технологий для роботизированных автомобилей. В составе системы будут применяться чипы собственной разработки Tesla D1. В перспективе производительность Dojo планируется довести до 100 Эфлопс.

По состоянию на сентябрь 2023 года рыночная капитализация Tesla составляет около $778 млрд при стоимости ценных бумаг примерно $248. Отмечается, что цена акций компании в течение нынешнего года уже выросла более чем вдвое после снижения в 2022-м. Morgan Stanley прогнозирует, что после ввода системы Dojo в эксплуатацию стоимость ценных бумаг Tesla поднимется примерно на 60 % — до $400.

Источник изображения: Tesla

«Чем больше мы анализировали проект Dojo, тем больше осознавали потенциальную возможность недооценки акций Tesla», — сказал аналитик Morgan Stanley Адам Джонас (Adam Jonas). Предполагается, что Dojo поможет ускорить развитие технологий автопилотирования, а также усилит позиции Tesla в сегменте облачных сервисов. Ранее генеральный директор Tesla Илон Маск заявлял, что компания разрабатывает систему отчасти из-за того, что не может получить достаточное количество ускорителей на базе GPU для удовлетворения своих потребностей.

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.