Oracle Cloud Infrastructure (OCI) сделала сразу несколько крупных анонсов: инстансы с GPU NVIDIA A100, расширение сотрудничества с Rescale и Altair, а также планы на новые инстансы на базе Arm, но обо всем по порядку.

Новый bare-metal инстанс называется GPU4.8 и оснащается восемью графическими ускорителями NVIDIA A100 с тензорными ядрами, 40 Гбайт памяти и используют общую шину NVLink. В роли центрального процессора выступает AMD EPYC Rome с 64 ядрами, работающих на частоте 2,9 ГГц. Поддерживается до 2 Тбайт ОЗУ и 24 Тбайт хранилища на основе NVMe-накопителей.

Новый инстанс Oracle для подключения к кластеру использует высокоскоростное сетевое соединение на базе NVIDIA Mellanox RDMA (RoCE), позволяя создавать кластер из более чем 500 узлов. По словам Oracle новый кластер сопоставим по скорости работы с системами DGX, кроме того, предоставляются все передовые возможности, такие как GPUDirect через RDMA и NVIDIA GPU Cloud (NGC). Новые инстансы с графическими ускорителями NVIDIA A100 будут доступны с 30 сентября в США, странах Европы, Ближнего Востока и Африки по цене 3,05 доллара за час.

Oracle анонсировала несколько дополнительных видов инстансов и комплексных решений, включая:

• Стек решений AI Engineered MLOps — автоматизация рабочих процессов с помощью Apache AirFlow и создание экземпляра кластера c NVIDIA A100 на «голом железе» для машинного обучения;
• Media Ops — автоматизация рабочих процессов с помощью AirFlow для управления конвейером автономных операций с мультимедиа в Oracle Cloud. Это расширяет возможности клиентов по сжатию, кодированию и распространению контента;
• Cloud Native MLOps Orchestration — позволяет специалистам по данным сосредоточиться на новых технологиях с Kuberflow и облачных образов NVIDIA GPU Cloud для автоматизации перемещения данных и создания вычислительных инстансов;
• Julia AI HPC Image — стек автоматизации для инженерных HPC-образов с Julia, Jupyter Notebook и средой разработки IJulia. Стек автоматизации был протестирован и оптимизирован для графических процессоров NVIDIA A100 и показал очень хорошие результаты, по сравнению со старыми системами с Python;
• Предварительно сконфигурированные Data Science и AI образы — включают в себя библиотеки NVIDIA для нейронных сетей, общие фреймворки для машинного обучения, стандартные интегрированные среды разработки Python/R.

Новые образы доступны в Oracle Cloud Marketplace.

Компания Ampere в качестве поставщика процессоров недавно вошла в лагерь Arm для OCI. В настоящее время Arm используется для перекодирования, запуска контейнеров и Kubernetes. В следующем году Oracle обещает новые инстансы с двумя сокетами, суммарно поддерживающие до 160 ядер. Доступны они будут в двух вариантах: bare-metal платформы и виртуальные машины.

Расширение партнерства OCI с Rescale и Altair нацелено на помощь начинающим пользователям облачных вычислений и HPC. Обе компании имеют большой опыт в области услуг по оркестрации облаков для HPC. В прошлом Altair строил SaaS на основе графических ускорителей для ПО ultrafluidX и nanofluidX. Теперь они переносят весь свой набор продуктов HyperNetworks в облако Oracle.

Подход Oracle отличается от конкурентных решений прежде всего тем, что компания сама создает свои системы — от материнской платы до стойки, что позволяет более гибко распределять необходимые ресурсы и иметь единую, хорошо понятную экосистему.

Компания Fujitsu Limited объявила на этой неделе о получении заказа от Canon на поставку нового суперкомпьютера Fujitsu PRIMEHPC FX1000, который является ближайшим родственником самого быстрого в мире суперкомпьютера Fugaku. Ожидаемая теоретическая пиковая производительность нового суперкомпьютера составит 648,8 терафлопс.

Этому суперкомпьютеру отведена ключевая роль в реализации инициативы Canon по разработке различных устройств без создания прототипов, включая МФУ и принтеры, а также фотоаппараты и оборудование для полупроводниковой литографии. Вместо создания прототипов Canon использует 3D CAD в аналитическом моделировании для оценки различных аспектов разрабатываемых устройств, включая функциональность и простоту производства.

Ранее Canon полагалась на суперкомпьютеры Fujitsu PRIMEHPC FX10 и Fujitsu PRIMEHPC FX100. Теперь, чтобы выйти на новый уровень, Canon внедряет систему Fujitsu PRIMEHPC FX1000, которая сочетает надёжность, высокую производительность и самую высокую в мире энергоэффективность. Помимо PRIMEHPC FX1000 со 192 узлами компания также поставит дополнительные серверы Fujitsu Server Primergy и Fujitsu Storage Eternus.

Сообщается, что суперкомпьютерная система позволит, к примеру, проводить более масштабный анализ последствий падения устройства с оценкой повреждений или деформации на моделях с более чем 100 млн элементов, с которыми не могли справиться предыдущие системы. Новая система также позволит производить анализ воздушного потока и электромагнитных волн. Эти преимущества в конечном итоге помогут улучшить процесс разработки продукта в рамках инициативы Canon по отказу от использования прототипов.

Европейская комиссия объявила о планах инвестировать €8 млрд в EuroHPC, панъевропейский проект по разработке современных суперкомпьютеров, в том числе экзафлопсного класса, запущенный в ноябре 2018 года. В настоящее время он включает 32 европейские страны. Весной, напомним, случилась заминка, так как только половина стран-участниц согласилась софинансировать проект, а зимой в связи с Brexit'ом проект покинула Великобритания.

Инвестиции предполагается выполнить в форме нового регулирования, которое пока ещё не было официально принято Советом Европейского Союза. Об этом объявила в ходе доклада о положении дел председатель Европейской комиссии Урсула фон дер Ляйен (Ursula von der Leyen). «Я рада объявить об инвестициях в размере 8 млрд евро в суперкомпьютеры следующего поколения — передовые технологии, созданные в Европе, — сказала фон дер Лайен. — И мы хотим, чтобы европейская промышленность разработала наш собственный микропроцессор следующего поколения, который позволит нам использовать увеличивающиеся объёмы данных энергоэффективно и безопасно. В этом вся суть цифровой декады Европы!».

Упомянутый в докладе чип будет создан в рамках программы European Processor Initiative (EPI), для которой SiPearl разрабатывает высокопроизводительный микропроцессор с низким энергопотреблением под кодовым названием Rhea. Процессор, подробности о котором «просочились» в Сеть на прошлой неделе, планируется выпустить в 2021 году и использовать в 2022 году в будущем европейском суперкомпьютере с вычислительной мощностью в эксафлопс. Rhea — первое поколение из запланированных EPI чипов. За ним последуют поколения Zeus, Titan и Chronos. Первый CPU SiPearl получит 72 ядра ARM Neoverse, поддержку HBM2E и DDR5. Параллельно компания ведёт разработку вычислительных блоков на базе архитектуры RISC-V.

Еврокомиссия распределила финансирование на 13 лет (2021–2033). Из 8 млрд евро «всего» 3,5 млрд поступит от самой Еврокомиссии, а остальная сумма будет внесена государствами-участниками и получена из других источников. Многие из стран-участниц сформировали национальные центры компетенции через EuroHPC, чтобы обеспечить более лёгкий доступ к суперкомпьютерным ресурсам для местных исследователей и организаций. В новом документе также подчеркнута лидирующая роль квантовых вычислений, включая как квантовые компьютеры, так и гибридные компьютеры, сочетающие элементы квантовых и классических вычислений. Основная задача проекта — снизить зависимость Европы в области HPC от технологий США.

«Высокопроизводительные вычисления являются важным цифровым потенциалом для Европы, — отметила Маргрет Вестагер (Margrethe Vestager), исполнительный вице-президент инициативы Европейской комиссии A Europe Fit for the Digital Age. — Как мы увидели в борьбе с пандемией коронавируса, суперкомпьютеры уже помогают в поиске методов лечения, распознавании и прогнозе распространение инфекции или принятии решений о мерах сдерживания». Она добавила, что данные в сочетании с искусственным интеллектом и суперкомпьютерами также являются важным активом в обнаружении закономерностей экосистем, помогая смягчить последствия изменения климата и избежать катастроф.

Коронавирусная пандемия серьёзно ударила как по мировой экономике, так и по образу жизни людей. Вполне естественно, что на борьбу с COVID-19 брошены самые серьёзные силы, в том числе, и в секторе информационных технологий. Компания AMD, как разработчик наиболее совершенных на сегодня серверных процессоров с архитектурой x86, не могла остаться в стороне — инициатива COVID-19 HPC Fund стартовала почти пять месяцев назад и процесс продолжается.

Изначально «красные» начали с суммы $15 миллионов, также поддержав поставками вычислительного оборудования организации, занятые изучением коронавируса и разработкой методов борьбы с ним. Объёмы поставок были существенно увеличены в июне, а сейчас начинается «вторая волна», о которой было объявлено 14 сентября. Затронуто будет 18 организаций, в пересчёте на вычислительную мощность объём доставит 5 Пфлопс. Поскольку сама AMD не производит готовых систем, в процессе участвует её партнер, компания Penguin Computing; речь идёт как о поставках серверного оборудования, так и облачных кластерных комплексов.

В решениях, которые будут предоставлены в рамках COVID-19 HPC Fund, используются самые последние наработки Advanced Micro Devices — процессоры EPYC второго поколения и вычислительные ускорители Radeon Instinct. Одной Penguin Computing дело не ограничивается: «железо» для неё поставляет GIGABYTE, а кроме того, участвуют такие игроки, как NVIDIA Networks и другие. Вклад GIGABYTE включает узлы G290-Z21 (EPYC 7642, 48 ядер, 8 ускорителей Radeon Instinct MI50) и узлы управления R182-291 (пара EPYC 7302, по 16 ядер), NVIDIA Networks отвечает за сеть InfiniBand HDR 200 Гбит/с. Объём выделенной «благотворительной» мощности во «второй волне» оставляет 5 Пфлопс, с учётом предыдущих инвестиций общая вычислительная производительность достигает 12 Пфлопс. 

Данные по замерам производительности не публикуются, но заявляется, что совокупная мощность систем гипотетически позволяет попасть в список Top500 — 12 Пфлопс примерно эквивалентны 20-ой позиции в этом рейтинге суперкомпьютеров. Интересно, что сентябрьский вклад AMD по стилю сильно отличается от июньского: в последнем получателями помощи выступили лишь три института: MIT (Массачусетский технологический институт), NYU (Нью-Йоркский университет) и Rice (Университет Райса), но в сентябре помощь получит куда большее число организаций.

В их число входят как известные университеты, такие как Кэмбридж, Стэнфорд и Карнеги-Мэллон, так и крупные площадки — GENCI, HLRS, LRZ и CSIR, а также детский госпиталь Гарварда, всего 21 организация. Мощности, предоставленные AMD, используются самым различным образом: от моделирования эволюции SARS-CoV-2 до симуляции поведения жидкостей; последние, к примеру, позволяют оценить и предсказать масштабы воздушной передачи вируса. Члены научных групп уже высоко оценили вклад AMD в деле достижения победы над COVID-19. Добавим, что существует и возможность доступа к кластеру Penguin Computing — заявку можно отправить по адресу COVID-19HPC@amd.com.

Но производительность 3,1 Эфлопс будет доступна только для FP32-вычислений, а для «классических» FP64 этот показатель не превысит 274,54 Пфлопс. Но даже с такими цифрами система теоретически могла бы претендовать на второе место в рейтинге TOP500, где сейчас лидирует Fugaku (1,07 Эфлопс FP32, 415,5 Пфлопс FP64), а на второй строчке находится Summit (414 Пфлопс FP32, 148,6 Пфлопс FP64).

Впрочем, данное решения является распределённым кластером с оборудованием, которое находится в Норвегии, Швеции и Канаде. Основой станут GPU-серверы производства Gigabyte на базе процессоров AMD EPYC второго поколения и ускорителей AMD Radeon Instinct. Конкретные характеристики пока не указываются. Представитель Gigabyte отмечает, что благодаря сотрудничеству с AMD сможет разработать, изготовить и поставить большие объёмы продукции в течение нескольких месяцев, а также адаптировать их под нужды Northern Data. Среди задач для этих машин, в частности, указываются рендеринг, машинное обучение и ИИ.

Northern Data, специализирующаяся на создании специализированных HPC-систем, и Gigabyte объявили о заключении стратегического партнёрства летом этого года, которое как раз и подразумевало создание высокопроизводительных решений на базе высокоплотных GPU-серверов. В ведении Northern Data находится самый крупный, по словам компании, дата-центр, ориентированный на HPC-приложения.

Компания Silicon Pearl, как уже сообщалось, стала членом консорциума European Processor Initiative ещё в начале этого года. Создавалась эта компания с целью разработки процессоров для будущих европейских суперкомпьютеров. В дальнейшем появилась информация о том, что первый CPU от SiPearl получит ядра ARM Neoverse Zeus, а сейчас стали появляться первые данные о серверном процессоре под кодовым названием Rhea.

Эти данные хорошо согласуются с ранее опубликованными: Rhea будет представлять собой первое поколение процессоров общего назначения SiPearl. Довольно интересные плакаты были продемонстрированы пиар-командой SiPearl во время визита Александры Дюбланше (Alexandra Dublanchet), вице-президента по экономическому развитию региона.

В числе опубликованных в официальном твиттере SiPearl фотографий виден достаточно подробный план кристалла Rhea. Если ранее о платформе говорилось лишь в общих чертах, то на представленном плакате видны некоторые детали.

Например, данный процессор ориентирован на использование техпроцесса TSMC N7 (7 нм). К сожалению, фотографий крупным планом на данный момент не существует, но можно всё же разглядеть не менее 72 процессорных ядер и 68 разделов кеша L3, соединённых ячеистой сетью (mesh network). Помимо традиционных каналов DDR5, коих в новом процессоре может быть от 4 до 6, возможно использование 4 сборок HBM2E.

В качестве основного ядра подтверждено использование Neoverse N1 Zeus, этот дизайн ранее успешно дебютировал в процессоре Ampere QuickSilver. В его основе лежит архитектура ARM v8.2+, что косвенно подтверждается явным наличием mesh-сети. Данное ядро отличается высокой энергоэффективностью и прекрасной масштабируемостью, поскольку известны проекты с количеством ядер N1 от 8 до 128 с потреблением от 20 до 200 Ватт, при этом N1 существенно (на 60%) производительнее Cortex-A72.

На представленном плакате фигурируют и другие функциональные блоки, но, к сожалению, надписи разглядеть не представляется возможным. Однако в твиттер-аккаунте HPC Guru появились более детальные сведения о деятельности SiPearl. В частности, известно, что семейство Rhea станет первой производительной европейской вычислительной платформой общего назначения, причём первые воплощения появятся также в форме плат с интерфейсом PCI Express и в виде автомобильных компьютеров.

Не собирается SiPearl прекращать работу и над процессором на основе набора инструкций RISC-V по проекту EPAC. Серьезнейшее внимание компания уделяет разработке блоков векторных и стенсильных вычислений, блоков вычислений с плавающей запятой переменной точности и «нейроускорителей» для задач машинного обучения. Базовый «строительный блок» EPAC будет включать в себя 4 векторных ядра, 3 блока машинного обучения и по блоку векторных и стенсильных вычислений.

Что касается временных рамок, то официальный запуск первой общеевропейской платформы для нужд супервычислений и машинного обучения запланирован на 2021 и 2022 года, а уже в промежутке между 2022 и 2023 должно увидеть свет второе поколение процессоров, Cronos. Третье поколение европейских процессоров общего назначения стоит ожидать не ранее 2024 года.

Исследование Hyperion Research показало, что высокопроизводительные вычисления (HPC) приносят $44 прибыли на каждый доллар инвестиций.

Все, кто использует HPC для научно-исследовательских работ и создания технологических инноваций, понимают внутреннюю ценность этой технологии. Благодаря сочетанию HPC, больших наборов данных и таких методов, как машинное обучение, пользователи теперь могут генерировать идеи, которых было бы практически невозможно достичь без экстремальных вычислений. Вместе с тем доказать ценность HPC с финансовой точки зрения до недавних пор было не так уж и просто.

В настоящее время организации получили более чёткое представление о рентабельности инвестиций в HPC благодаря исследованиям, проведенным фирмой Hyperion Research и разработкам Министерства энергетики США. Hyperion изучила и проанализировала, как финансовые выгоды, так и влияние научных открытий, сделанных с помощью систем HPC.

Финансовые выгоды были смоделированы на основе доходов, экономии или прибыли, а также рабочих мест, созданных в результате инвестиций в высокопроизводительные вычисления, отметила Hyperion в официальном докладе под названием «Инвестиции в высокопроизводительные вычисления приносят высокую прибыль».

«Финансовая рентабельность инвестиций в базу данных HPC состоит из более чем 150 сценариев использования по всему миру, которые показывают средний доход в $463 доллара на $1 инвестиций в HPC, а также $44 прибыли на каждый $1 инвестиций в HPC, — сообщила компания. — Чтобы представить это в контексте, для системы HPC, приобретённой за $100 000 частной корпорацией, анализ показывает, что прибыль составит около $4,4 млн».

Hyperion сообщила, что, хотя рентабельность инвестиций во всей экосистеме высокопроизводительных вычислений высока, некоторые секторы экономии позволяют получить ещё большую отдачу от вложенных средств. Например, в финансовой сфере каждый доллар инвестиций приносит $834 дохода и $61 прибыли.

В дополнение к рассмотрению финансовой отдачи, в исследовании Hyperion изучалось влияние и ценность проектов, направленных на развитие науки, а не на получение финансовой отдачи. В частности, исследователями рассматривалось количество важных инноваций в той или иной области за определённый период времени. Большинство организаций сообщило о 5–10 инновациях в своей области и относительно повсеместной распространённости практической ценности открытий, сделанных с помощью HPC.

Ок-Риджская национальная лаборатория (Oak Ridge National Laboratory, ORNL), владелец одних из самых производительных суперкомпьютеров в мире, выделила средства на улучшение программной поддержки таких машин. В лаборатории есть Summit (IBM POWER + NVIDIA Volta), бывший лидер TOP500, который сейчас занимает второе место в рейтинге. А недавно был демонтирован Titan, место которого займёт Frontier (AMD EPYC + Radeon Instinct).

Актуальные машины, текущая и будущая, являются гетерогенными и при этом базируются на четырёх принципиально разных архитектурах. Желание ORNL упростить разработку и обеспечить переносимость кодов в этой ситуации понятно. Лаборатория сделала ставку на открытые стандарты и технологии и наняла Mentor Graphics, ныне дочернюю компанию Siemens, для улучшения набора компиляторов GCC. Естественно, все наработки будут выложены в открытый доступ (в силу лицензии), от чего выиграют и другие разработчики и пользователи HPC-систем.

Основной фокус будет на улучшении программирования GPU-ускорителей и упрощения переноса на них тяжёлых задач. Для это предполагается значительно улучшить в GCC поддержку OpenACC вкупе с реализацией последней версии OpenMP для распараллеливания программ. Кроме того, Mentor Graphics займётся имплементацией Fortran 2018 в GCC. Сумма контракта между ORNL и исполнителем не раскрывается.

Сроки исполнения также не указываются, но можно предположить, что работа должна быть по большей части завершена к моменту запуска суперкомпьютера Frontier в 2021 году. Кроме того, есть надежда, что финансы, полученные для реализации Frontier, помогут AMD развить собственные средства разработки для CPU и GPU, которые смогут в конечном итоге составить достойную конкуренцию программным продуктам Intel и NVIDIA.

Supermicro совместно с Preferred Networks заняли первое место в отраслевом рейтинге Green500. Японская система MN-3 достигла рекордных 21,11 ГФлопс производительности на ватт в тестовом прогоне, что на 15% выше прошлого результата (рекорд июня 2018 года), а общая производительность решения составила 1,62 ПФлопс.

Решение MN-3 основано на сервере Supermicro GPU с платой X11DPG-OT-CPU, в котором используются платы расширения MN-Core, разработанные Preferred Networks. Система поддерживает до 6 ТБайт оперативной памяти DDR4, установку до 8 ускорителей и два процессора Intel Xeon Scalable второго поколения.

Тестовая система состояла из 48 (по два процессора Intel Xeon 8260M на сервер) узлов, четырех узлов коммутации MN-Core DirectConnect и пяти коммутаторов 100 Гбит/с Ethernet. Каждый вычислительный узел имел 4 платы MN3, 384 Гбайт DRR4 и 3 Тбайт Intel Optane DCPMM.

Совместное решение Supermicro и Preferred Networks доказывает, что суперкомпьютеры могут быть энергоэффективными, если изменить свой подход к созданию подобных систем. И дело тут даже не в «зеленом движении» за окружающую среду, а скорее в том, что современные HPC-системы уже подошли к пределу эффективности систем воздушного охлаждения, а применение систем жидкостного охлаждения все еще достаточно дорого. Новый подход к построению высокопроизводительных и при этом энергоэффективных систем сделает подобные решения более доступными и простыми в эксплуатации.

Впрочем, нельзя не отметить, что MN-3 используют специализированные ASIC для машинного обучения, и именно поэтому суперкомпьютер оказался столь эффективным. В обычном списке TOP500 он занимает всего лишь 393 место. Тем не менее, данная машина обогнала систему Selene на базе новейших NVIDIA A100, которая находится на втором месте в Green500 и на седьмом в TOP500. Тройку лидеров замыкает ещё одно японское творение с необычными решениями PEZY, которое в TOP500 находится на 468 позиции.

Как правило, новости, касающиеся мира супервычислений, рассказывают о новейших машинах и технологиях, вроде японского монстра Fugaku или американского Summit. Однако и системы старых поколений всё ещё способны существенно помочь науке. На этот раз звездой стал уже далеко не новый кластер Bebop Аргоннской национальной лаборатории — он помог ученым разработать метод превращения бесполезного и даже вредящего климату углекислого газа в полезный этанол.

По меркам мира HPC Bebop уже можно считать настоящим ветераном: первые результаты в TOP500 он внёс ещё летом 2017 года, заняв 118 позицию. По тогдашним меркам эта система Cray серии CS400 могла считаться средоточием новейших технологий и тенденций.

В её основу легло сочетание процессоров Intel Xeon E5-2695 v4 (Broadwell, 18C/36T, 2,1 ‒ 3,3 ГГц, 45 Мбайт кеша) и Xeon Phi 7230 (Knights Landing, 64С/64T, 1,3 ‒ 1,5 ГГц, 32 Мбайт кеша), в качестве системы межсоединений использовалась шина Intel Omni-Path. Сейчас мы знаем, что идея Xeon Phi себя не оправдала, а планы по развитию Omni-Path были отменены самой Intel, но на тот момент это был сплав новейших технологий, способный дать до 1,75 Пфлопс вычислительной мощности.

Новый катализатор синтезируется на основе соединений лития и меди. Ответственный за расчёты — суперкомпьютер Bebop

Несмотрян на то, что к лету 2019 года позиция в списке TOP500 сменилась на 468, а в последнем рейтинге Bebop вообще нет, эта система продолжает использоваться и приносить пользу науке. При этом списывают и разбирают и гораздо более мощные машины.

Группа исследователей из Университета северного Иллинойса сообщила, что ей удалось найти способ превращения углекислого газа и воды в этанол с помощью нового электрокатализатора. Все расчёты при создании этого катализатора производились на Bebop. С помощью нового метода станет возможным производство недорогого топлива из промышленных выбросов, которые сейчас просто вредят атмосфере и оказывают влияние на климат. Подробности опубликованы в выпуске научного журнала Nature Energy от 27 июля. Абстракт исследования содержится также на ResearchGate.