Университет Флориды и чипмейкер NVIDIA объявили о планах по созданию самого быстрого в мире в сфере высшего образования суперкомпьютера для искусственного интеллекта, обеспечивающего производительность в пределах 700 петафлопс.

Главным источником финансирования данного проекта стали пожертвования со стороны NVIDIA, предоставившей безвозмездно для проекта оборудование, программное обеспечение и услуги по обучению на общую сумму $25 млн, а также выпускника университета и соучредителя NVIDIA Криса Малаховски (Chris Malachowsky), вложившего $25 млн. Университет Флориды направит $20 млн на строительство ЦОД с акцентом на применение ИИ.

Итоговая стоимость проекта составила $70 млн. Реализация проекта позволит Университету Флориды улучшить свой нынешний суперкомпьютер HiPerGator с помощью NVIDIA. Обновлённый суперкомпьютер будет запущен к началу 2021 года.

HiPerGator третьего поколения получит доступ к самому современному программному обеспечению ИИ от NVIDIA и будет использовать 140 систем NVIDIA DGX A100 с 1120 графическими процессорами NVIDIA A100 и интерконнектом Mellanox HDR InfiniBand, обеспечивающим скорость передачи данных на уровне 200 Гбит/с.

Портфель решений IBM Storage для больших данных и ИИ теперь включает в себя недавно анонсированную модель NVIDIA DGX A100, которая предназначена для ускорения аналитики и задач с использованием ИИ. Компания позиционирует Storage for Data and AI как компонент для трехэтапной обработки информации: Ingest, Transform, Analyse/Train.

В эту архитектуру включены следующие системы:

• Cloud Object Storage (COS): объектное облачное хранилище данных;
• Spectrum Discover: ПО для каталогизации и индексации файлов;
• Spectrum Scale: масштабируемое параллельное файловое хранилище;
• ESS 3000: all-flash NVMe СХД с установленным ПО Spectrum Scale с 24 отсеками под накопители в форм-факторе 2U;
• Spectrum LSF (Load Sharing Facility): система управления рабочими нагрузками и планирования заданий на основе политик для высокопроизводительных вычислений.

IBM планирует хранить данные в COS (он будет функционировать как Data Lake), где их будет индексировать с попутным добавлением метаданных Spectrum Discover. LSF управляет процессами машинного обучения, а Spectrum Discover перемещает необходимые данных из COS в ES3000 с помощью Spectrum Scale. Ну а данные с ES3000 отправляются на серверы DGX A100 для обучения ИИ-моделей.

Мы уже писали про новый сервер DGX-A100 от Nvidia на базе ускорителей A100, которые, по заявлениям самой Nvidia, до 20 раз быстрее, чем Tesla V100 прошлого пооколения. Применение такого мощного сервера, без сомнения, ускорит обработку данных и позволит IBM расширить свое влияние на рынке ИИ, HPC и облачных систем.

Национальный научный фонд США выделил Университету Индианы грант на реализацию проекта Jetstream 2, распределённой суперкомпьютерной системы для научных исследований, ИИ и масштабного анализа данных, отличительной чертой которой станет дружелюбность к новичкам, не имевших до того большого опыта работы с высокопроизводительными вычислениями (HPC).

Jetstream 2 представляет собой распределённую облачную систему, состоящую из пяти отдельных кластеров суммарной производительностью 8 Пфлопс, расположенных в Индиане, Аризоне, Техасе, Нью-Йорке и на Гавайях. Аппаратная часть представлена процессорами AMD EPYC и ускорителями NVIDIA A100, которые дополняет хранилище ёмкостью 18,5 Пбайт.

Доступ к системе будет осуществляться по облачной модели. Пользователи получат готовый набор из вычислительных ресурсов, ПО и доступа к хранилищу. Собственно говоря, в этом и есть отличие от традиционных HPC-систем: Jetstream 2 максимально использует виртуализацию. В том числе виртуализацию GPU — NVIDA A100 позволяет разделить ресурсы на семь независимых сегментов. Это, как надеются создатели, упростить доступ учёных и исследователей к современным технологии глубокого обучения и искусственного интеллекта. Слоган проекта: «ИИ для всех».

Кроме того, Jetstream 2 сама по себе будет действующей моделью распределённых вычислений, легко расширяемой и реконфигурируемой. Это станет наглядным примером для других институтов и университетов, которые могут объединить свои ресурсы в высокоэффективную и гибкую инфраструктуру.

Jetstream 2 станет наследницей системы Jetstream, запущенной в 2014 году и доступной в рамках проекта XSEDE, которая доказала свою эффективность. Сейчас ресурсы системы используются консорциумом COVID-19 HPC Consortium и направлены на борьбу с коронавирусом.

Один из крупнейших и наиболее известных в мире производителей суперкомпьютеров, компания Atos, анонсировала первую систему на базе новейшей графической архитектуры NVIDIA Ampere.

Она будет производиться и поставляться под торговой маркой BullSequana. Машина на основе BullSequana X2415 станет первой в Европе, использующей процессоры NVIDIA A100.

Базовая плата NVIDIA HGX A100, версия с четырьмя ускорителями

Вчера NVIDIA представила миру наследницу Turing — микроархитектуру Ampere и первый ускоритель на её основе, A100. Его производительность в традиционных режимах с плавающей запятой составляет 19,5 (FP32) и 9,7 (FP64) Тфлопс, вызывают уважение и показатели на тензорных операциях. Как и V100, A100 является, в первую очередь, вычислительным ускорителем, а не графическим процессором.

Если верить анонсу, вычислительные модули BullSequana X2415 будут более чем вдвое превосходить модели предыдущего поколения, но при этом продемонстрируют более высокую энергоэффективность за счёт применения фирменной жидкостной системы охлаждения DLC (Direct Liquid Cooling).

Машинный зал суперкомпьютера JUWELS

Основой новых вычислительных узлов станет плата с двумя процессорами AMD EPYC второго поколения, дополненными 32 Гбайт оперативной памяти. Каждая из ускорительных плат Nvidia HGX A100 получит по четыре ускорителя A100, соединённых между собой шиной NVLink 3.0.

Юлихский исследовательский центр, один из крупнейших научных центров Европы, планирует модернизировать с помощью новых модулей Atos уже имеющийся в его распоряжении суперокомпьютер JUWELS, также произведенный BullSequana. Это сделает JUWELS самым мощным суперкомпьютером на европейском континенте — после модернизации его производительность должна превысить 70 Пфлопс. Система будет использована в ряде научных проектов, включая проект еврокомиссии «Human Brain Project», ей также планируют воспользоваться Юлихские лаборатории климатологии и молекулярных систем.

Nvidia A100, версия NVLink

Массовая доступность BullSequana X2415, насколько этот термин вообще может быть применён к суперкомпьютерам, ожидается во втором квартале текущего года.

NVIDIA официально представила новую архитектуру графических процессоров под названием Ampere, которая является наследницей представленной осенью 2018 года архитектуры Turing. Основные изменения коснулись числа ядер — их теперь стало заметно больше. Кроме того, новинки получили больший объём памяти, поддержку bfloat16, возможность разделения ресурсов (MIG) и новые интерфейсы: PCIe 4.0 и NVLink третьего поколения.

NVIDIA A100 выполнен по 7-нанометровому техпроцессу и содержит в себе 54 млрд транзисторов на площади 826 мм². По словам NVIDIA, A100 с архитектурой Ampere позволяют обучать нейросети в 40 раз быстрее, чем Tesla V100 с архитектурой Turing.

Характеристики A100

Первой основанной на ней вычислительной системой стала фирменная DGX A100, состоящая из восьми ускорителей NVIDIA A100 с NVSwitch, имеющих суммарную производительность 5 Пфлопс. Стоимость одной системы DGX A100 равна $199 тыс., они уже начали поставляться некоторым клиентам. Известно, что они будут использоваться в Аргоннской национальной лаборатории для поддержания работы искусственного интеллекта, изучающего COVID-19 и ищущего от него лекарство.

Так как некоторые группы исследователей не могут себе позволить покупку системы DGX A100 из-за ее высокой стоимости, их планируют купить поставщики услуг по облачным вычислений и предоставлять удалённый доступ к высоким мощностям. На данный момент известно о 18 провайдерах, готовых к использованию систем и ускорителей на основе архитектуры Ampere, и среди них есть Google, Microsoft и Amazon.

Система NVIDIA DGX A100

Помимо системы DGX A100, компания NVIDIA анонсировала ускорители NVIDIA EGX A100, предназначенная для периферийных вычислений. Для сегмента интернета вещей компания предложила плату EGX Jetson Xavier NX размером с банковскую карту.