Компания AAEON, принадлежащая ASUS, представила одноплатный компьютер Pico-ADN4 для приложений Industry 4.0: новинка найдёт применение в устройствах промышленной автоматизации, системах контроля и пр. В основу системы положена аппаратная платформа Intel Alder Lake-N.

Устройство выполнено в форм-факторе Pico-ITX с размерами 100 × 72 мм. Могут применяться различные процессоры, в частности, Core i3-N305 (8 ядер, 8 потоков; до 3,8 ГГц; 15 Вт), Atom x7425E (4 ядра, 4 потока; до 3,4 ГГц; TDP 12 Вт), Intel Processor N50 (2 ядра, 2 потока; до 3,4 ГГц; 6 Вт) или Intel Processor N97 (4 ядра, 4 потока; до 3,6 ГГц; 12 Вт).

Источник изображения: AAEON

Есть один слот для модуля оперативной памяти LPDDR5 ёмкостью до 16 Гбайт. Для накопителей доступны порт SATA III и коннектор mSATA/mPCIe. В разъём M.2 2230 E-Key x 1 (PCIe 3.0 x1 + USB 2.0) может быть установлен адаптер Wi-Fi. В оснащение входят сетевые контроллеры Intel I226 2.5GbE и Realtek RTL8111H-CG 1GbE (оба с разъёмом RJ-45). Звуковая подсистема выполнена на кодеке Realtek ALC256 (опционально).

Одноплатный компьютер допускает одновременное подключение до трёх дисплеев через интерфейсы LVDS (1920 × 1200 точек; 60 Гц), eDP 1.4 (7680 × 4320 пикселей) и HDMI 1.4 (3840 × 2160 точек; 30 Гц). Присутствуют два порта USB 3.2 Gen2. Через разъёмы на плате можно задействовать два последовательных порта (RS-232/422/485) и два порта USB 2.0.

Диапазон рабочих температур простирается от 0 до +60 °C. Говорится о совместимости с Windows 10 и Ubuntu 22.04.2/Kernel 5.19. Имеется разъём для вентилятора охлаждения. Питание (12 В) подаётся через 2-контактный коннектор Phoenix.

Компания Nebius N.V. со штаб-квартирой в Нидерландах, созданная бывшими сотрудниками «Яндекса», вошла в первую двадцатку ноябрьского рейтинга мощнейших суперкомпьютеров мира TOP500 со своей НРС-системой ISEG. Этот вычислительный комплекс, названный в честь сооснователя «Яндекса» Ильи Сегаловича, расположился на 16-й строке списка.

Источник изображения: Nebius

В основу ISEG положены HGX-узлы Gigabyte G593-SD0 с двумя процессорами Intel Xeon Sapphire Rapids и восемью ускорителями NVIDIA H100 (SXM). В частности, задействованы чипы Platinum 8468 (48 ядер; 96 потоков; 2,1–3,8 ГГц; 350 Вт). Общее количество ядер в составе суперкомпьютера достигает 218 880. Применён интерконнект Infiniband NDR400.

Производительность ISEG достигает 46,54 Пфлопс (FP64), пиковое быстродействие — 86,79 Пфлопс. С такими показателями система оставляет далеко позади все российские суперкомпьютеры. В частности, самый мощный НРС-комплекс РФ — «Червоненкис» компании «Яндекс» — располагается только на 36-й позиции с результатом 21,53 Пфлопс. Таким образом, по быстродействию этот суперкомпьютер уступает системе ISEG более чем в два раза.

Источник изображения: Nebius

Forbes отмечает, что в процессе создания ISEG интеллектуальная собственность и технологии «Яндекса» не использовались. Тестирование суперкомпьютера для рейтинга TOP500 проводилось с ОС Ubuntu Linux 20.04. Энергопотребление системы составило 1,32 МВт. В списке Green500 машина занимает 15-е место.

Корпорация Intel на конференции по высокопроизводительным вычислениям SC23 рассказала о новых суперкомпьютерах, попавших в ноябрьский рейтинг TOP500. Речь, в частности, идёт о вычислительных комплексах Dawn (Phase 1), SuperMUC-NG (Phase 2) и Crossroads.

Система Dawn, созданная специалистами Intel, Dell Technologies и Кембриджского университета, рассчитана на задачи ИИ. В основу положены серверы Dell PowerEdge XE9640 с жидкостным охлаждением. В общей сложности задействованы 256 узлов, в состав которых входят 512 процессоров Intel Xeon Sapphire Rapids — Platinum 8468 с 48 ядрами (96 потоков; 2,1–3,8 ГГц; 350 Вт).

Суперкомпьютер Dawn использует 1024 ускорителя Intel Data Center GPU Max 1550. Общий объём памяти DDR составляет 256 Тбайт, а её пропускная способность достигает 157 Тбайт/с. Кроме того, задействовано 128 Тбайт памяти НВМ с пропускной способностью до 3,3 Пбайт/с.

Подсистема хранения данных вместимостью 3 Пбайт обеспечивает скорость до 2 Тбайт/с. Агрегированная пропускная способность сети — до 25,6 Тбайт/с. Заявленная производительность достигает 19,46 Пфлопс (FP64). Это соответствует 41-му месту в ноябрьском рейтинге ТОР500. Пиковое быстродействие — 53,85 Пфлопс. Система установлена в лаборатории Cambridge Open Zettascale Lab (Великобритания).

Источник изображения: Intel

В свою очередь, комплекс SuperMUC-NG (Phase 2) смонтирован в Суперкомпьютерном центре Лейбница Баварской академии наук (Германия). Этот суперкомпьютер базируется на серверах Lenovo ThinkSystem SD650-I V3 Neptune DWC с прямым жидкостным охлаждением. Установлены 240 узлов, в состав которых входят в общей сложности 480 процессоров Intel Xeon Platinum 8480L (56 ядер; 112 потоков; 2,0–3,8 ГГц; 350 Вт) и 960 ускорителей Data Center GPU Max.

Источник изображения: Intel

Комплекс SuperMUC-NG (Phase 2) оперирует 123 Тбайт памяти DDR с пропускной способностью до 147 Тбайт/с. Память НВМ такого же объёма обеспечивает пропускную способность до 3,1 Пбайт/с. Применено хранилище на 1 Пбайт со скоростью 750 Гбайт/с. Пропускная способность сети — до 12 Тбайт/с. Суперкомпьютер обладает производительностью 17,19 Пфлопс (FP64): в списке ТОР500 система располагается на 52-й строке.

Наконец, суперкомпьютер Crossroads размещён в Лос-Аламосской национальной лаборатории (LANL) Министерства энергетики США. Система обладает производительностью 30,03 Пфлопс (FP64). Задействованы 2600 чипов Intel Xeon CPU Max 9480 с 56 ядрами и памятью HBM. Система находится на 24-м месте рейтинга ТОР500. Всего же в новой редакци рейтинга есть 20 новых машин на базе Sapphire Rapids, из которых пять используют Max-версию процессоров, а также четыре системы с ускорителями Data Center GPU Max.

В рамках SC23 корпорация Intel продемонстрировала ряд любопытных слайдов. На них присутствуют результаты тестирования ускорителя Max 1550 с архитектурой Xe, а также планы относительно следующего поколения ИИ-ускорителей Gaudi.

Изображение: Intel

При этом компания применила иной подход, нежели обычно — вместо демонстрации результатов, полученных в стенах самой Intel, слово было предоставлено Аргоннской национальной лаборатории Министерства энергетики США, где летом этого года было завершён монтаж суперкомпьютера экза-класса Aurora, занимающего нынче второе место в TOP500.

В этом HPC-кластере применены OAM-модули Max 1550 (Ponte Vecchio) с теплопакетом 600 Вт. Они содержат в своём составе 128 ядер Xe и 128 Гбайт памяти HBM2E. Интерфейс Xe Link позволяет общаться напрямую восьми таким модулям, что обеспечивает более эффективную масштабируемость.

Источник изображений здесь и далее: Intel via ServeTheHome

Хотя настройка вычислительного комплекса Aurora ещё продолжается, уже имеются данные о производительности Max 1550 в сравнении с AMD Instinct MI250 и NVIDIA A100. В тесте физики высоких частиц, использующих сочетание PyTorch+Horovod (точность вычислений FP32), ускорители Intel уверенно заняли первое место, а также показали 83% эффективность масштабирования на 512 узлах Aurora.

В тесте, симулирующем поведение комплекса кремниевых наночастиц, ускорители Max 1550, также оказались первыми как в абсолютном выражении, так и в пересчёте на 128-узловой тест в сравнении с системами Polaris (четыре A100 на узел) и Frontier (четыре MI250 на узел). Написанный с использованием Fortran и OpenMP код доказал работоспособность и при масштабировании до более чем 500 вычислительных узлов Aurora.

Источник изображения: Intel via Phoronix

В целом, ускорители Intel Max 1550 демонстрируют хорошие результаты и не уступают NVIDIA H100: в некоторых задачах их относительная эффективность составляет не менее 0,82, но в большинстве других тестов этот показатель варьируется от 1,0 до 3,76. Очевидно, что у H100 появился достойный соперник, который, к тому же, имеет меньшую стоимость и большую доступность. Но сама NVIDIA уже представила чипы (G)H200, а AMD готовит Instinct MI300.

Системы на базе Intel Max доступны в различном виде: как в облаке Intel Developer Cloud, так и в составе OEM-решений. Supermicro предлагает сервер с восемью модулями OAM, а Dell и Lenovo — решения с четырьями ускорителями в этом же формате. PCIe-вариант Max 1100 доступен от вышеуказанных производителей, а также у HPE.

Помимо ускорителей Max, Intel привела и новые данные о производительности ИИ-сопроцессоров Gaudi2. Компания продолжает активно совершенствовать и оптимизировать программную экосистему Gaudi. В результате, в инференс-системе на базе модели GPT-J-6B результаты ускорителей Gaudi2 уже сопоставимы с NVIDIA H100 (SXM 80 Гбайт), а A100 существенно уступает как Gaudi2, так и Max 1550.

Но самое интересное — это сведения о планах относительно следующего поколения Gaudi. Теперь известно, что Gaudi3 будет производиться с использованием 5-нм техпроцесса. Новый чип будет в четыре раза быстрее в вычислениях BF16, а также получит вдвое более мощную подсистему памяти и в 1,5 раза больше памяти HBM. Увидеть свет он должен в 2024 году.

Заодно компания напомнила, что процессоры Xeon Emerald Rapids будут представлены ровно через месяц, а Granite Rapids появятся в 2024 году. В 2025 появится чип Falcon Shores, который теперь должен по задумке Intel сочетать в себе GPU и ИИ-сопроцессор. Он объединит архитектуры Habana и Xe в единое решение с тайловой компоновкой, памятью HBM3 и полной поддержкой CXL.

Источник изображения: Intel via Phoronix

Следует отметить, что такая унификация вполне реальна: Intel весьма активно развивает универсальный, гибкий и открытый стек технологий в рамках проекта oneAPI. В него входят все необходимые инструменты — от компиляторов и системных библиотек до средств интеграции с популярными движками аналитики данных, моделями и библиотеками искусственного интеллекта.

Консорциум MLCommons обнародовал результаты тестирования различных аппаратных решений в бенчмарке MLPerf Training 3.1, который оценивает производительность на ИИ-операциях. Отмечается, что корпорация Intel смогла существенно увеличить быстродействие своего ускорителя Habana Gaudi2, но безоговорочным лидером остаётся NVIDIA H100.

Тесты проводились на платформе Xeon Sapphire Rapids. Отмечается, что для некоторых задач Intel реализовала поддержку FP8-вычислений, благодаря чему производительность поднялась в два раза по сравнению с показателями, которые этот же ускоритель демонстрировал ранее.

Согласно результатам тестов, в бенчмарке GPT-3 ускоритель Gaudi2 ровно в два раза проигрывает решению NVIDIA H100. То же самое касается теста Stable Diffusion: при этом нужно отметить, что Gaudi2 использовал формат BF16, а H100 — FP16. В ResNet эти ускорители демонстрируют сопоставимую производительность. В тесте BERT чип H100 при использовании FP8-вычислений показал значительное преимущество перед Gaudi2, который использовал формат BF16.

Источник изображения: MLCommons

Сама Intel отмечает, что с внедрением поддержки FP8 система с 384 ускорителями Gaudi2 способна завершить обучение GPT-3 за 153,58 мин. При использовании 64 чипов Gaudi2 тест Stable Diffusion может быть завершён за 20,2 мин (BF16). Для тестов BERT и ResNet-50 на восьми ускорителях Gaudi2 (BF16) результат составляет 13,27 и 15,92 мин соответственно. Вместе с тем стоимость и доступность ускорителей Intel, как считается, существенно лучше, чем у решений NVIDIA.

Ядро Linux прекращает поддержку архитектуры Intel Itanium (IA-64). Как сообщает Phoronix, падение интереса к соответствующей архитектуре, отсутствие тестировщиков и ключевых активных участников привели к закономерному результату. Поддержка полностью прекратится начиная с ядра Linux 6.7. Линус Торвальдс (Linus Torvalds) констатировал смерть архитектуры ещё в 2021 году.

Архитектура Itanium, разрабатываемая Intel и HP, была представлена в 2001 году. В своё время она рассматривалась как решение для высокопроизводительных вычислений и в качестве 64-бит замены x86. Впрочем, ещё в 1999 году код и драйверы для Itanium включили в основную ветку ядро Linux. Поддержка была заранее добавлена в GCC (GNU Compiler Collection), появился и бесплатный симулятор CPU для отладки ПО.

Изображение: Intel

Тем не менее, Itanium так и не удалось получить по-настоящему сильного импульса к развитию, во многом из-за сложности создания ПО и инструментария для VLIW. Кроме того, уже в 1999 году была анонсирована архитектура AMD x86_64, обратно совместимая с 32-бит x86. Появление такого конкурента не просто сдержало развитие Itanium IA-64, но и способствовало её упадку. В частности, уже в 2004 году Intel начала применять x86_64 в своём процессоре Xeon (Nocona). В 2021 году Intel прекратила поставки Itanium.

Dell Technologies, Intel и Кембриджский университет объявили о создании в Великобритании разработанного совместными усилиями суперкомпьютера Dawn. Запуск будет осуществляться в два этапа. Первый будет выполнен в течение двух месяцев, то есть до конца года. На втором этапе, который буде завершён в 2024 году, производительность Dawn будет увеличена в десять раз, будет завершена в следующем году. Подробные характеристики Dawn будут объявлены на SC23 в этом месяце.

Суперкомпьютер Dawn установлен в лаборатории Cambridge Open Zettascale Lab. Как сообщает Dell, это будет самое мощное суперкомпьютерное ИИ-облако на базе OpenStack, разработанное совместно с британской SME StackHPC. Машина использует серверы Dell PowerEdge XE9640 с процессорами Sapphire Rapids и ускорителями Max. Всего задействовано более 1 тыс. ускорителей.

Платформа Scientific OpenStack с открытым исходным кодом обеспечит полностью оптимизированную для ИИ и моделирования облачную HPC-среду. Отмечена и поддержка Intel oneAPI для гетерогенных вычислений. Предполагается, что суперкомпьютер будет использоваться для выполнения сложных вычислительных задач в области академических и промышленных исследований, здравоохранения, инжиниринга и моделирования климата.

Изображение: Intel

В следующем году в Великобритании также будет построен суперкомпьютер Isambard-AI, который вместе с Dawn будет включён в проект AI Research Resource (AIRR), созданный британским правительством для оказания помощи национальным разработчикам ИИ. Isambard-AI и Isambard-3 будут построены HPE с использованием Arm-чипов NVIDIA Grace и Grace Hopper. При этом и Dell, и HPE одновременно заявили, что именно их детища будут самыми быстрыми ИИ-суперкомпьютерами в стране.

Американская компания Jabil Inc., занимающаяся контрактным проектированием и производством электроники, объявила о покупке у Intel подразделения по производству оптических трансиверов на основе кремниевой фотоники. Для Jabil эта сделка означает расширение присутствия на рынке комплектующих для ЦОД, а для Intel это очередной шаг по оптимизации портфолио путём избавления от непрофильных направлений. Jabil продолжит выпуск нынешних серий подключаемых оптических трансиверов Intel, а также будет заниматься разработкой трансиверов следующих поколений. Сумма сделки не раскрывается.

По словам Мэтта Кроули (Matt Crowley), старшего вице-президента по облачной и корпоративной инфраструктуре Jabil, сделка позволит компании «расширить своё присутствие в цепочке создания стоимости ЦОД». Он добавил, что новое производство поможет Jabil лучше удовлетворять потребности клиентов, включая гиперскейлеров, облака следующего поколения и ЦОД для ИИ. Jabil планирует поставлять компаниям улучшенные оптические сетевые решения, предлагая полные возможности фотоники, включая проектирование компонентов, сборку систем и оптимизированное управление цепочкой поставок.

Изображение: Intel

«Мы рассчитываем на тесное сотрудничество с Jabil, нашими клиентами и поставщиками, чтобы обеспечить плавный переход, поскольку Intel переключает свое внимание на компоненты кремниевой фотоники для существующих рынков и новых приложений», — заявил Сафроаду Йебоа-Аманква (Safroadu Yeboah-Amankwah), старший вице-президент и директор по стратегии Intel.

Под руководством Пэта Гелсингера (Pat Gelsinger) Intel последовательно проводит реструктуризацию. Компания уже продала, закрыла или отделила следующие направления бизнеса: Optane и NAND, производство серверов и NUC, коммутаторы и Pathfinder for RISC-V, IMS Nanofabrication и PSG (FPGA Altera), а также ASIC для майнинга. Стоит отметить, что в области кремниевой фотоники Intel была одним из пионеров и лидером в некоторых сегментах.

Спрос на ИИ-ускорители NVIDIA так высок, что производитель чипов не может удовлетворить его в полной мере. В результате, как сообщает The Korean Economic Daily, создатель ведущего поискового портала Южной Кореи — компания Naver Corporation — для ряда ИИ-нагрузок перешла с использования ускорителей NVIDIA на Intel Xeon Sapphire Rapids, как из-за дефицита, так и по причине роста цен на продукцию.

По данным СМИ, Naver Corp. начала использовать решения Intel для ИИ-серверов картографического сервиса Naver Place. Корейский IT-гигант использует ИИ-модель для распознавания ложных данных в случаях, когда пользователи ведут поиск по ключевым запросам вроде «ближайшие рестораны» в приложении Naver Map. Ранее именно продукты NVIDIA применялись для обработки таких данных. Впрочем, речь идёт в первую очередь об инференсе, а для обучения моделей компания всё равно вынуждена использовать ИИ-ускорители.

Приобрести ИИ-ускорители NVIDIA, включая H100, стало очень сложно, а цены на последние с начала года выросли в Южной Корее вдвое. Но даже если у вас есть средства, время с момента размещения заказа на ускорители до их получения уже увеличилось до 52 недель, так что быстро обновить парк серверов не выйдет. При этом ускорители способны справляться с ИИ-задачами на порядок быстрее CPU.

Источник изображения: Naver

Как утверждают отраслевые эксперты, Intel усовершенствовала технологии работы с ИИ-системами, желая угодить клиентам, ищущим альтернативы ускорителям NVIDIA. Например, Naver в течение месяца тестировала ИИ-сервер на основе процессоров компании перед его вводом в эксплуатацию. Вероятно, южнокорейский IT-гигант продолжит использовать CPU Intel новых поколений.

По мнению экспертов, сотрудничество Naver и Intel может привести к ослаблению позиций NVIDIA на рынке чипов для ИИ-вычислений. По некоторым данным, Microsoft объединила усилия с AMD, чтобы помочь последней в экспансии на рынке ИИ-процессоров. Компании сотрудничают для конкуренции с NVIDIA, контролирующей около 80 % мирового рынка ИИ-чипов.

Компания Oxide Computer Co., базирующаяся в Сан-Франциско (Калифорния, США), сообщила о проведении раунда финансирования Series A, в ходе которого на развитие привлечено $44 млн. Средства будут направлены на дальнейшую разработку инфраструктурных решений для частных облаков.

Стартап Oxide создал платформу Oxide Cloud Computer, которая объединяет вычислительные ресурсы, хранилище и сеть в единую систему. Решение спроектировано таким образом, чтобы обеспечить удобство и гибкость публичного облака при локальном использовании.

Источник изображения: Oxide

Система Oxide занимает целую стойку, в которой можно разместить от 16 до 32 узлов. Каждый из них содержит 64-ядерный процессор AMD, 1 Тбайт RAM и NVMe SSD вместимостью 32 Тбайт. Таким образом, в общей сложности задействованы до 32 CPU, до 32 Тбайт ОЗУ и 1 Пбайт флеш-памяти + два коммутатора на базе Intel Tofino 2 с пропускной способностью 6,4 Тбит/с.

Ключевым преимуществом Oxide Cloud Computer, по заявлениям разработчика, является простота установки и использования. Настройка системы занимает несколько часов вместо недель или месяцев, необходимых для традиционной инфраструктуры ЦОД. Управляющее ПО позволяет выделять ресурсы через удобный интерфейс.

Раунд финансирования Series A возглавил фонд Eclipse Ventures при участии Intel Capital, Riot Ventures, Counterpart Ventures и Rally Ventures. Таким образом, на сегодняшний день стартап Oxide получил на развитие $78 млн.