В связи с введением новых экспортных ограничений США на поставку в Китай современых технологий компания NVIDIA начала перераспределять в другие регионы поставки ускорителей A800, изначально созданных для Поднебесной взамен NVIDIA А100 (40 Гбайт) с учётом предыдущих ограничений по производительности и пропускной способности интерконнекта, установленных в октябре 2022 года.

Как сообщает ресурс CRN, на прошлой неделе американский производитель электроники PNY Technologies и системный интегратор Colfax International начали продвигать на рынке ускоритель NVIDIA A800 Active PCIe 40GB, который чип-мейкер охарактеризовал на своём сайте как «идеальную платформу для рабочих станций для ИИ, анализа данных и высокопроизводительных вычислений».

Источник изображения: Acro

Представитель PNY сообщил CRN, что компания с прошлого понедельника начала продажи нового ускорителя через партнёров в Северной Америке, Латинской Америке, Европе, Африке и Индии. Исключение составляют подсанкционные государства: Китай, Россия и большинство стран Ближнего Востока. В числе партнёров NVIDIA, которые также занимаются продвижением NVIDIA A800 Active PCIe 40GB, есть японские компании ASK Corp. и Elsa, а также индийская Acro.

Источник изображения: NVIDIA

Введение ограничений власти США объясняют намерением помешать Китаю получить доступ к новейшим технологиям для укрепления своих вооружённых сил. Ограничения коснулись и недавно выпущенного ускорителя NVIDIA L40S, который в ряде задач является неплохой альтернативой A100, а также чипов Intel и AMD. Ранее газета The Wall Street Journal сообщила, что из-за санкций NVIDIA пришлось отменить заказы на поставку ускорителей китайским фирмам в следующем году на сумму более $5 млрд.

Источник: NVIDIA

Следует уточнить, что NVIDIA A800 40 GB Active представляет собой двухслотовую PCIe-карту с активным охлаждением, но ускоритель A800 также предлагался в форм-факторе SXM. Ускоритель имеет 40 Гбайт памяти HBM2 с ПСП на уровне 1,5 Тбайт/с, а также поддерживает объединение двух карт посредством мостика NVLink, пропускная способность которого в угоду санкциям была урезана с 600 до 400 Гбайт/с. TDP составляет 240 Вт.

Провайдер облачных и периферийных сервисов Gcore, по сообщению ресурса Datacenter Dynamics, запустил вычислительный кластер для решения задач в области генеративного ИИ. Площадка, расположенная в Люксембурге, использует ускорители NVIDIA.

Ранее Gcore уже развернула в Люксембурге ИИ-платформу на базе Graphcore IPU (Intelligence Processing Unit). Кроме того, компания оперирует такими системами в Амстердаме (Нидерланды) и Уэльсе (Великобритания). Новый кластер позволит клиентам ускорить решение задач в сферах генеративного ИИ и машинного обучения.

Запущенная в Люксембурге площадка объединяет 20 серверов с ускорителями NVIDIA A100. До конца текущего года будут добавлены 128 узлов на базе NVIDIA H100 и ещё 25 серверов с изделиями A100. О текущей и планируемой производительности кластера данных пока нет. Отмечается лишь, что заказчики смогут разворачивать на базе платформы крупномасштабные ИИ-модели.

Источник изображения: NVIDIA

На сегодняшний день Gcore имеет точки присутствия в более чем в 140 регионах на шести континентах, а также более чем 20 облачных локаций. Компания была основана в 2014 году, а услуги CDN и хостинга начала предоставлять в 2016 году.

Компания Hewlett Packard Enterprise (HPE) объявила о вводе в эксплуатацию нового ИИ-суперкомпьютера под названием Austral, разработанного в интересах Регионального центра информатики и цифровых приложений Нормандии (CRIANN) во Франции.

В основу вычислительного комплекса положена платформа Cray XD2000. Задействованы 11 двухпроцессорных узлов на базе AMD EPYC 7543 Milan (32 ядра на сокет; 2,8 ГГц; 512 Гбайт оперативной памяти DDR4-3200). Каждый из этих узлов использует восемь ускорителей NVIDIA A100 с 80 Гбайт памяти. Кроме того, в состав суперкомпьютера входят 124 двухпроцессорных узла с чипами AMD EPYC 9654 Genoa (96 ядер на сокет; 2,4 ГГц; 768 Гбайт оперативной памяти DDR5-4800). Есть и один специализированный узел с процессором AMD EPYC 7313P Rome (16 ядер; 3,0 ГГц; 96 Гбайт оперативной памяти DDR4-3200).

Плюс к этому установлены пять двухсокетных узлов визуализации на основе AMD EPYC 9654 — каждый с двумя ускорителями NVIDIA L40 с 48 Гбайт памяти и 768 Гбайт ОЗУ DDR5-4800. Наконец, предусмотрен один узел HPE Superdome Flex 280 с восемью чипами Intel Xeon 8376H (28 ядер; 2,6 ГГц) и 6 Тбайт оперативной памяти DDR4-3200. Применяется 200G-интерконнект HPE Slingshot. Ёмкость хранилища достигает 2 Пбайт. Программная платформа основана на решениях Red Hat.

Источник изображения: HPE

Заявленная пиковая FP64-производительность составляет 966 Тфлопс для CPU-части DP и 1034 Тфлопс — для GPU-блока. Применять суперкомпьютер планируется для проведения моделирования и анализа в таких областях, как изменения климата, биотехнологии, здравоохранение и материаловедение.

Российский интегратор и поставщик IT-услуг ITGLOBAL.COM объявил о том, что клиентам в России стал доступен сервис AI Cloud, в рамках которого можно арендовать облачные серверы на базе высокопроизводительных ускорителей. Эти системы предназначены прежде всего для решения задач в области ИИ и машинного обучения.

Облачные серверы построены на платформе VMware, а виртуальные машины работают с ускорителями NVIDIA A800, которые из-за санкций США были специально созданы для китайского рынка. Это, как утверждается, обеспечивает высокое быстродействие и отказоустойчивость среды. Сервис AI Cloud развёрнут в России, Казахстане и Нидерландах. Заказчикам доступны шесть конфигураций: 1vGPU.10GB (один vGPU, 10 Гбайт памяти), 1vGPU.20GB, 2vGPU.20GB, 3vGPU.40G, 4vGPU.40G и 7vGPU.80GB.

Источник изображения: ITGLOBAL.COM

Задействованы серверы vStack-R-SY4105G-D12R-G3, которые несут на борту два процессора Intel Xeon Gold 6242 (Cascade Lake-SP) с тактовой частотой 2,8 ГГц и 1 Тбайт оперативной памяти DDR4-3200. Применяется СХД на базе старших моделей NetApp All Flash FAS (AFF), в том числе A700. Для резервного копирования используются СХД NetApp семейства FAS и E-Series.

Компания K2Tex объявила о создании суперкомпьютерного вычислительного комплекса для центра Центра Национальной технологической инициативы (НТИ) по Новым функциональным материалам на базе Новосибирского государственного университета (НГУ).

Источник здесь и далее: Новосибирский государственный университет

Новый кластер базируется на отечественных вычислительных узлах, и что немаловажно, объединён интерконнектом российской же разработки — речь идёт о решении «Ангара», созданном АО «НИЦЭВТ». В данном случае используется вариант с пропускной способностью 75 Гбит/с на линк с подключением через неблокирующий коммутатор и модуль синхронизации. С помощью этого же интерконнекта подключено и внешнее NFS-хранилище, состоящее из двух выделенных серверов с дисковой полкой, оснащённой 24 дисками SAS (2,4 Тбайт, 10k RPM). Ёмкость хранилища — не менее 40 Тбайт.

Сами вычислительные узлы построены на базе Intel Xeon Scalable Ice Lake-SP: каждый узел содержит по паре 28-ядерных процессоров, 256 Гбайт RAM и пару локальных 480-Гбайт SSD. Отдельный GPU-узел включает пару ускорителей NVIDIA A100 (80GB). Всего в системе 11 узлов, а общее количество доступных для вычислений процессорных ядер составляет 392. Заявленный пиковый уровень производительности достигает 47 Тфлопс (FP64).

Также в системе задействована отечественная платформа виртуализации zVirt, развёрнутая на двух управляющих узлах кластера. На основе zVirt реализованы средства автоматического развёртывания, подсистема входа пользователей, сервис планировщика заданий, средства аутентификации и мониторинга.

Новый кластер потребовался для решения стратегических задач, в том числе для разработки новых материалов с заданными свойствами, в частности, композиционных электрохимических покрытий, перспективных магнитных материалов и огнеупорных материалов. Также новый суперкомпьютер будет использоваться в ключевых проектах, связанных с ИИ и машинным обучением. Сюда входит, например, разработка цифровых паспортов для материалов и создание цифровых двойников технологических процессов.

В форм-факторе плат расширения PCIe существует множество устройств, включая, к примеру, маршрутизаторы. Но NVIDIA AX800 выводит это понятие на новый уровень — здесь плата расширения являет собой полноценный высокопроизводительный сервер. Плата включает DPU BlueField-3, который располагает 16 ядрами Cortex Arm-A78, дополненных 32 Гбайт RAM, а также ускоритель A100 (80 Гбайт). Новинкая является наследницей карты A100X, но с гораздо более производительным DPU.

Источник изображений здесь и далее: NVIDIA

На борту также имеется eMMC объёмом 40 Гбайт, два 200GbEпорта (QSFP56). Плата выполнена в форм-факторе FHFL, имеет пассивное охлаждение и предельный теплопакет 350 Вт. Дополнительно предусмотрен порт 1GbE для удалённого управления для BMC ASPEED AST2600, так что речь действительно идёт о полноценном сервере. На PCB имеются гребёнки разъёмов NVLink — данное решение может работать не в одиночку, а в составе высокоплотного многопроцессорного сервера.

NVIDIA AX800 позволяет построить полностью ускоряемый стек 5G vRAN

NVIDIA позиционирует новинку как решение для систем 5G vRAN, но также она может найти место и в высокоплотных системах периферийных системах для ИИ-задач. В качестве программной платформы предлагается Aerial 5G vRAN. Плата ускоряет обработку L1/L2-трафика 5G и способна предложить до 36,56 и 4,794 Гбит/с нисходящей и восходящей пропускной способности (4T4R). Платформа поддерживает масштабирование от 2T2R до 64T64R (massive MIMO). А поддержка MIG позволяет гибко перераспределять нагрузки ИИ и 5G.

В интернете, по сообщению ресурса VideoCardz, появились подробности о характеристиках ускорителя NVIDIA A800 — урезанной версии NVIDIA А100, созданной специально для китайского рынка. Это решение предлагается по ориентировочной цене $14,5 тыс. На аналогичный шаг с выпуском особых версий ускорителей для Китая пошла и Intel.

В условиях жёстких американских санкций в отношении Китая компания NVIDIA вынуждена создавать специализированные ускорители для рынка КНР с ограниченной производительностью. Снижение производительности в случае A800 объясняется прежде всего ограничениями в плане масштабируемости: можно использовать до восьми SXM-изделий против 16 для А100. Кроме того, пропускная способность интерконнекта NVLink составляет 400 Гбайт/с против 600 Гбайт/с у оригинальной версии.

Источник: VideoCardz

Хотя вычислительная мощность на нагрузках FP32 и FP64 оказывается сопоставимой. У А800 показатели, по данным NVIDIA, достигают соответственно 19,5 Тфлопс и 9,7 Тфлопс, что и у A100. Тензорные ядра для BF16/FP16 выдают те же 312 Тфлопс (624 Тфлопс с разреженностью). Ускорители серии NVIDIA A800 существуют в вариантах PCIe с 40 и 80 Гбайт памяти HBM2e (с воздушным или жидкостным охлаждением), а также в модификации SXM с 80 Гбайт памяти.

Южная Корея — одна из стран, наиболее активно вкладывающих массу ресурсов в развитие собственной суперкомпьютерной инфраструктуры, в том числе, в разработку собственных процессоров и ускорителей. Уделяет она серьёзное внимание и модернизации существующих HPC-систем, что актуально в свете бурного развития ИИ, особенно нейросетевых языковых моделей.

Крупный южнокорейский телеком-провайдер, компания SK Telecom объявила серьёзной модернизации суперкомпьютера Titan, который является «мозгом» для ИИ-модели Aidat (A dot) — корейского варианта знаменитой GPT-3. Впервые эта сеть дебютировала в мае прошлого года в качестве ИИ-помощника SK, помогающего с рекомендациями для выбора аудио- и видеоконтента владельцам смартфонов.

Источник: SK Telecom

Titan не имеет отношения к уже демонтированному кластеру Окриджской национальной лаборатории — это система, базирующаяся на серверах HPE Apollo 6500 с процессорами AMD EPYC 7763 (64C/128T, 2,45 ГГц) и в ноябре 2022 года занявшая 92 место в TOP500 с результатом 6,29 Пфлопс. Суперкомпьютер использует ускорители NVIDIA A100 (80 Гбайт) и интерконнект InfiniBand HDR.

Деталей о обновлении системы SK Telecom практически не раскрывает, но известно, что количество ускорителей доведено до 1040, и это позволило достичь модернизированному кластеру пиковой производительности на уровне 17,1 Пфлопс, что более чем вдвое превосходит предыдущий показатель. Компания отмечает, что апгрейд позволит использовать ещё более сложные модели, что должно улучшить качество ответов Aidat.

В связи с вводом Соединёнными Штатами новых экспортных ограничений на поставки в Китай, производители стали намеренно снижать производительность чипов, чтобы соответствовать требованиям экспортного контроля США и избежать проблем с получением специальных лицензий. Как отметил ресурс The Register, у систем, построенных на чипах NVIDIA, изготовленных на производственных мощностях TSMC для поставок в Китай, характеристики хуже по сравнению с теми, что были ранее.

В частности, китайский производитель серверов Inspur указал на использование вместо ускорителя NVIDIA A100 чипа A800, разработанного NVIDIA специально для Китая в соответствии с экспортными ограничениями. Китайские производители H3C и Omnisky тоже представили решения на базе A800. Данный ускоритель, по словам NVIDIA, начала производиться в III квартале этого года.

Источник изображения: Inspur

У A800 скорость передачи данных составляет 400 Гбайт/с, тогда как у A100 этот показатель равен 600 Гбайт/с, причём обойти эти ограничения, по словам NVIDIA, невозможно. Речь, судя по всему, идёт о характеристиках интерконнекта NVLink, которые прямо влияют на производительность кластеров из двух и более ускорителей в машинном обучении и других задачах. Изменения касаются 40- и 80-Гбайт вариантов с интерфейсами PCIe и SXM.

Между тем ускорители, находящиеся в разработке и выпускаемые TSMC по контракту с Alibaba и стартапом Biren Technology, тоже, как сообщается, имеют пониженную скорость передачи данных. Это позволит выпускать данные чипы на заводе TSMC, не опасаясь санкций США. До этого TSMC приостановила выпуск 7-нм чипов ускорителей Biren BR100 как раз из-за возможных санкций со стороны Вашингтона.

Тим Заман, руководитель отдела искусственного интеллекта и средств автопилотирования Tesla, сообщил о том, что компания Илона Маска в настоящее время эксплуатирует седьмой по величине суперкомпьютер в мире. Правда, речь идёт лишь о числе используемых в системе ускорителей.

По словам господина Замана, вычислительный комплекс Tesla недавно подвергся апгрейду. В результате общее число задействованных акселераторов NVIDIA A100 (80 Гбайт) выросло до 7360 шт. В прошлом году Tesla представила свой новый кластер, насчитывающий 720 узлов, каждый из которых оборудован восемью ускорителями A100. Таким образом, в общей сложности на момент анонса использовались 5760 акселераторов. Заявленное быстродействие достигало 1,8 Эфлопс (FP16).

Источник изображения: Tim Zaman

В рамках обновления система получила ещё 1600 шт. таких же ускорителей. Результирующую производительность Tesla пока не раскрывает, но она могла увеличиться примерно на четверть. Система предназначена для обучения ИИ-моделей, отвечающих за работу средств автопилотирования в электромобилях компании. Попутно Tesla разрабатывает суперкомпьютер Dojo. Он будет оснащён собственными 7-нм чипами D1 (FP32). Каждый чип будет иметь площадь 645 мм² и содержать 50 млрд транзисторов.