Компания Scale Computing анонсировала первые устройства серии HE100, в основу которых положены компьютеры небольшого форм-фактора ASUS Next Unit of Computing (NUC). Решения, выполненные на платформе Intel Raptor Lake, предназначены для организации периферийных вычислений.

Максимальная конфигурация включает процессор Core i7-1370P (6Р+8Е; 20 потоков; 1,4–5,2 ГГц; 20–28 Вт; Intel Iris Xe Graphics). Объём оперативной памяти может составлять 16, 32 или 64 Гбайт. Допускается установка одного SSD формата M.2 (NVMe) вместимостью 1, 2, 4 или 8 Тбайт.

Дебютировали модели HE153 и HE153s: первая оснащена двумя сетевыми портами 2.5GbE, вторая — одним. На устройствах применена фирменная «самовосстанавливающаяся» программная платформа, позволяющая приложениям автономно функционировать на периферии. Прочие характеристики новинок пока не раскрываются.

Источник изображения: Scale Computing

Благодаря небольшим размерам три компьютера серии HE100 могут бок о бок монтироваться в серверное шасси типоразмера 1U. В качестве альтернативного варианта допускается установка нескольких устройств стопкой друг на друга. На фронтальную панель изделий выведены два порта USB 3.х Type-A. Сзади находится интерфейс HDMI.

В продажу новинки поступят в I половине 2024 года по цене от $5400 за кластер из трёх узлов.

Британское правительство намерено потратить дополнительные £500 млн (около $626 млн), чтобы местные учёные и исследовательские организации получили возможность заниматься передовыми ИИ-разработками. Как уточняет Silicon Angle, дополнительно будет реализовано пять новых квантовых проектов в рамках Национальной квантовой стратегии с бюджетом £2.5 млрд (примерно $3,1 млрд).

£500 млн потратят на ИИ-инфраструктуру в ближайшие два года, а общий объём планируемых инвестиций в эту сферу превысит £1,5 млрд. Закупленное оборудование будет доступно учёным и экспертам по машинному обучению, а также стартапам в области ИИ. В частности, именно в рамках этой инициативы для Бристольского университета создаётся ИИ-суперкомпьютер Isambard-AI.

В рамках Национальной квантовой стратегии власти намерены запустить пять специализированных проектов. В частности, одна из инициатив направлена на внедрение квантовых компьютеров, «способных выполнять триллион операций» [подряд до первой ошибки]. Власти считают, что такие вычисления нецелесообразно проводить с помощью классических компьютеров и суперкомпьютеров. В перспективе они надеются с помощью квантовых технологий добиться прорывов в самых разных отраслях: здравоохранении, финансах, оборонном и энергетическом секторах, промышленности и др.

Источник изображения: Karlis Reimanis/unsplash.com

Параллельно будет реализовано создание сети, связывающей многочисленные удалённые квантовые процессоры, причём одной из задач станет коммерциализация квантовых сетевых технологий. Наконец, ещё три проекта связаны с разработкой квантовых сенсоров, в том числе мобильных, а также созданием нового поколения систем навигации на базе квантовых решений. Кроме того, Великобритания выделит средства на поддержку талантливых учёных и университетских стартапов, подготовку венчурных инвесторов и математиков, создание батарей и низкоорбитальных спутников и т.д.

Крупнейшая в мире химическая компания BASF продемонстрировала, как квантовый алгоритм позволяет сделать то, чего не может традиционное моделирование — проверить ключевые свойства перспективного химического соединения FeNTA, с помощью которого можно удалять из городских сточных вод токсичные металлы, такие как железо.

Команда BASF смоделировала с помощью ускорителей NVIDIA 24-кубитный квантовый компьютер и продемонстрировала, как он может справиться с новыми задачами. Исследователи BASF полагаются в работе на облако NVIDIA DGX Cloud с ускорителями NVIDIA H100. Вдобавок они уже протестировали первые 60-кубитные симуляции на суперкомпьютере NVIDIA EOS. «Это самая масштабная симуляция квантового алгоритма, которую мы когда-либо запускали», — отметил Майкл Кун (Michael Kuehn) из BASF.

Изображения: NVIDIA

BASF выполняет моделирование посредством NVIDIA CUDA Quantum, открытой платформы для интеграции и программирования CPU, ускорителей вычислений (GPU) и квантовых компьютеров (QPU). Разработчик Давид Водола (Davide Vodola) охарактеризовал платформу как «очень гибкую и удобную в использовании, позволяющую создавать сложную симуляцию квантовой схемы из относительно простых строительных блоков <…> Без CUDA Quantum было бы невозможно запустить это моделирование», — сказал он. В дополнение к работе в области химии команда BASF разрабатывает варианты использования квантовых вычислений в машинном обучении, а также для оптимизации логистики и планирования.

Другие компании тоже используют CUDA Quantum в научных исследованиях. Например, в SUNY Stony Brook исследователи используют платформу в области физики высоких энергий для моделирования сложных взаимодействий субатомных частиц. «CUDA Quantum позволяет нам проводить квантовое моделирование, которое в противном случае было бы невозможно», — сказал Дмитрий Харзеев, профессор SUNY и научный сотрудник Брукхейвенской национальной лаборатории.

В свою очередь, Hewlett Packard Labs применяет суперкомпьютер Perlmutter для крупнейших симуляций в области квантовой химии, которую обычными инструментами реализовать очень сложно. «По мере прогресса в практическом применении квантовых компьютеров классическое HPC-моделирование станет ключевым для создания прототипов новых квантовых алгоритмов, — говорит Кирк Брезникер (Kirk Bresniker), главный архитектор Hewlett Packard Labs. — Моделирование и обучение на основе квантовых данных являются перспективными путями использования потенциала квантовых вычислений».

Израильский стартап Classiq, чей новый подход к написанию квантовых программ использует более 400 университетов, объявил о создании вместе с NVIDIA исследовательского центра в Тель-Авивском медицинском центре Сураски. Здесь будут обучать экспертов в области естественных наук написанию квантовых программ, которые помогут в диагностике заболеваний и создании новых лекарств. Classiq создал ПО для проектирования, которое автоматизирует низкоуровневые задачи, позволяя разработчикам не вникать в детали функционирования квантового компьютера. Сейчас его софт интегрируют с CUDA Quantum.

Швейцарская Terra Quantum разрабатывает гибридные квантовые приложения для науки о жизни, энергетики и финансов, которые будут работать на CUDA Quantum. Поддержку платформы своим QPU обеспечила и компания IQM из Финляндии. Также известно, что несколько компаний, включая Oxford Quantum Circuits, будут использовать суперчипы NVIDIA Grace Hopper для обеспечения своих гибридных квантовых разработок.

Компания Quantum Machines объявила, что Израильский национальный квантовый центр в Тель-Авиве станет первым местом развёртывания NVIDIA DGX Quantum на базе Grace Hopper. Центр будет использовать DGX Quantum в работе квантовых компьютеров от Quantware, ORCA Computing и других компаний. Кроме того, qBraid из Чикаго (США) применяет Grace Hopper в работе над созданием квантового облачного сервиса, а Fermioniq из Амстердама (Нидерланды) — в разработке новых алгоритмов.

Стартап Lonestar Data Holdings, развивающий идею строительства дата-центров на Луне, по сообщению ресурса Datacenter Dynamics, получил на развитие дополнительно более $800 тыс. Деньги поступили как от существующих, так и от новых инвесторов. По задумке Lonestar, лунный ЦОД обеспечит периферийные вычисления для будущих космических миссий, а также работу сервисов резервного копирования и аварийного восстановления данных.

В марте нынешнего года Lonestar объявила о привлечении $5 млн от Scout Ventures, Seldor Capital, 2 Future Holding, The Veteran Fund, Irongate Capital, Atypical Ventures и KittyHawk Ventures. После этого компания рассчитывала получить ещё $500 тыс., но в итоге удалось собрать даже больше — $825 тыс. Деньги будут направлены на дальнейшее развитие и ускорение практической реализации проекта. «Клиенты и инвесторы поддерживают нашу концепцию обеспечения безопасности критически важных данных на Луне», — сказал Крис Стотт (Chris Stott), генеральный директор Lonestar.

Источник изображения: Intuitive Machines

Изначально предполагалось, что Lonestar отправит микро-ЦОД на естественный спутник нашей планеты в 2022 году, но реализация миссии затянулась. Позднее стартап сообщил, что запустит аппарат во II квартале 2023-го, но и эти сроки выдержать не удалось. Как теперь говорится, старт должен состояться в ноябре нынешнего года. После этого на Луну будет отправлен второй посадочный модуль с накопителем вместимостью 8 Тбайт. Lonestar сотрудничает с компанией Intuitive Machines, которая отвечает за выполнение коммерческих лунных программ.

Американская компания Cloudflare, предоставляющая услуги CDN, по сообщению Datacenter Dynamics, будет использовать ускорители NVIDIA в своей глобальной edge-сети для обработки ресурсоёмких нагрузок ИИ, в частности, больших языковых моделей (LLM). Как отмечает ресурс NetworkWorld, инициатива носит название Workers AI. Заказчики смогут получать доступ к мощностям устройств NVIDIA для реализации своих ИИ-проектов.

Cloudflare также задействует коммутаторы NVIDIA Ethernet и полный набор софта NVIDIA для инференса, включая TensorRT-LLM и Triton Inference. Поначалу не планируется поддержка пользовательских ИИ-моделей: клиентам будет предоставляться доступ только к Meta✴ Llama 2 7B и M2m100-1.2, OpenAI Whisper, Hugging Face Distilbert-sst-2-int8, Microsoft Resnet-50 и Baai bge-base-en-v1.5. В будущем этот перечень планируется расширять.

О моделях ускорителей, которые возьмёт на вооружение Cloudflare, ничего не говорится. Но отмечается, что к концу 2023 года решения NVIDIA будут внедрены более чем в 100 городах, а в течение 2024-го они появятся почти во всех зонах присутствия Cloudflare. Глобальная edge-сеть компании использует ЦОД более чем в 300 городах по всему миру.

Источник изображения: NVIDIA

Ещё одной новой инициативой Cloudflare в области ИИ является Vectorize — векторная база данных. Она поможет разработчикам создавать приложения на основе ИИ полностью на платформе Cloudflare. Говорится, что Vectorize получит интеграцию с Workers AI. Наконец, готовится AI Gateway — система оптимизации и управления производительностью, предназначенная для работы с ИИ-приложениями, развёрнутыми в сети Cloudflare.

Компания NVIDIA начала сотрудничество с канадской Xanadu Quantum Technologies для того, чтобы запустить крупномасштабную симуляцию квантовых вычислений на суперкомпьютере. Как сообщает Silicon Angle, исследователи используют новейший фреймворк PennyLane компании Xanadu и разработанное NVIDIA ПО cuQuantum для создания квантового симулятора.

PennyLane представляет собой фреймворк с открытым кодом, предназначенный для «гибридных квантовых вычислений», а инструменты cuQuantum для разработки программного обеспечения позволяют организовать симулятор квантовых вычислений, используя высокопроизводительные кластеры ускорителей. Вычислительных ресурсов действительно требуется немало, поскольку для воспроизведения работы квантовой модели из около 30 кубитов потребовалось 256 ускорителей NVIDIA A100 в составе суперкомпьютера Perlmutter.

Источник изображения: geralt/pixabay.com

Как заявляют в Xanadu, комбинация PennyLane и cuQuantum позволяет значительно увеличить число симулированных кубитов — ранее подобных возможностей просто не было. Тесты cuQuantum с одним ускорителем показали повышение производительности симуляции на порядок. Уже к концу текущего года учёные рассчитывают масштабировать технологию до 1 тыс. узлов с использованием 4 тыс. ускорителей, что позволит создать симуляцию более 40 кубитов.

Источник изображения: Xanadu

Учёные утверждают, что крупными симуляциями в результате смогут пользоваться даже стажёры. Всего планируется реализация не менее шести проектов с использованием соответствующей технологии для изучения физики высоких энергий, систем машинного обучения, развития материаловедения и химии. Xanadu уже сейчас работает с Rolls-Royce над разработкой квантовых алгоритмов, позволяющих создавать более эффективные двигатели, а также с Volkswagen Group над проектами по созданию эффективных аккумуляторов.

Молодая компания Axelera AI B.V. сообщила о начале поставок платформы Metis AI, разработанной специально для ускорения ИИ-задач на периферии. Стартап, основанный в 2021 году, получил финансирование на сумму более $50 млн. Чип Axelera основан на открытой архитектуре RISC-V. В базовом варианте платформа Metis AI обеспечивает производительность до 39,3 TOPS. Увеличив тактовую частоту, быстродействие можно довести до 48,16 TOPS.

Изделие предлагается в различных вариантах исполнения, включая карты расширения PCIe (FHHL), модули М.2 2280 и полноценные системы для задач машинного зрения. В частности, карты PCIe AI Edge доступны в версиях с одним и несколькими чипами с общей производительностью до 856 TOPS. Утверждается, что платформа Metis AI обладает высокой энергетической эффективностью — это важно при организации ИИ-вычислений на периферии.

Источник изображений: Axelera AI B.V.

Изделия Metis AI используют чипы Axelera Metis AIPU, содержащие четыре ядра для in-memory вычислений. Объём SRAM-кеша L1 составляет 16 Мбайт, кеша L2 — 32 Мбайт. Диапазон рабочих температур простирается от -40 до +85 °C. Гарантирована совместимость с Ubuntu 20.04/22.04 и Yocto. Разработчикам доступен набор инструментов Voyager SDK и фирменный компилятор TVM, который включает в себя средства оптимизации.

Модуль Axelera M.2 в формате 2280 наделён 512 Мбайт памяти LPDDR4x и одним чипом Axelera Metis AIPU. Энергоэффективность достигает 15 TOPS в расчёте на 1 Вт. Задействовано пассивное охлаждение; интерфейс подключения — PCIe 3.0 х4. Цена составляет €150.

В свою очередь, карты Axelera PCIe AI Edge доступны в версиях с одним (+1 Гбайт набортной RAM) и четырьмя чипами Axelera Metis AIPU: в первом случае быстродействие достигает 214 TOPS (INT8), во втором — 856 TOPS. Устройства выполнены в виде однослотовых карт с интерфейсом PCIe 3.0 х4 и PCIe 3.0 х16. Применена система активного охлаждения с вентилятором. Цена составляет около €200 и €500 соответственно.

Американский телеком-оператор Verizon представил необычное трейлерное решение — как сообщает пресс-служба компании, мини-ЦОД на колёсах, получивший название Mobile Onsite Network-as-a-Service (NaaS), обеспечивает создание частной мобильной сети 4G/5G, связанные периферийные вычисления (MEC), поддержку SD-WAN, а также соединение со спутниками.

Высокая скорость подключения и низкий уровень задержки в зоне работы трейлера позволяет применять оборудование в разных сферах, обеспечивая высокий уровень конфиденциальности и безопасности. Контейнер занимает площадь всего около 1 м². Управление сетью и вычислениями может осуществляться локально.

Источник изображения: Verizon

Впервые Mobile Onsite NaaS был задействован в кампусе Lockheed Martin в Колорадо (США). По данным телеком-оператора, готовое к эксплуатации решение удалось развернуть на месте всего за несколько часов, примерно за то же время завершилось тестирование спутникового подключения. Похожий прототип компания представила ещё в 2021 — проект THOR с похожей функциональностью создавался в качестве выездного командного центра для военных и базировался на шасси Ford.

Новое решение найдёт применение в сегменте коммунальных услуг, сельском хозяйстве, производстве, для организации медийных мероприятий и в других отраслях, где потребуется использование частных 5G-сетей и поддержка периферийных вычислений — включая работу по заказу структур, ответственных за обеспечение безопасности. Это обойдётся гораздо дешевле, чем установка стационарного оборудования. Ещё одна сфера применения — в качестве мобильной лаборатории (Mobile Lab as a Service) для выездного тестирования и отладки сотовых технологий.

Amazon Web Services (AWS) совместно с Ericsson разработали передовую ИИ-систему машинного зрения с применением 5G-технологий. Инновационный механизм будет использоваться для раннего обнаружения дефектов на производстве электромобилей компании Hitachi.

Источник изображения: Ericsson

Как сообщают в компаниях-партнёрах, система внедрена на заводе Hitachi Astemo Americas в Кентукки и будет использовать видеопоток с разрешением 4К, систему ИИ, облако и частную сеть 5G для обнаружения на производственных линиях дефектов на субмиллиметровом уровне. Утверждается, что возможна одновременная проверка до 24 сборочных компонентов.

В новой системе использовано оборудование Ericsson Private 5G, а также платформа AWS Snowball Edge, на которой работает система видеоаналитики Hitachi. Snowball обеспечивает сбор данных и их локальную обработку или отправку в «большое» облако. Платформа поддерживает инстансы EC2, сервис IoT Greengrass для создания и управления сетью IoT-устройств, а также Kubernetes. Как сообщают в Ericsson, важно, что такие решения применяются уже сегодня.

Ранее Ericsson уже внедряла частные 5G-сети на производственной площадке в Таллине (Эстония), а также в горнодобывающей промышленности в Южной Африке. Также аналогичный проект опробован в ЦОД Fujitsu в ноябре 2022 года — частная сеть 5G использовалась роботом с 4К-камерой, патрулирующим помещения, а данные передавались на обработку ИИ-системе.

Британская компания DataQube, занимающаяся разработкой и строительством дата-центров для периферийных вычислений, подала заявление о банкротстве. Как сообщает DataCenter Dynamics, 29 августа её кредиторы встречались для выбора ликвидаторов и формирования ликвидационного комитета.

Причины подачи компанией соответствующего заявления достоверно неизвестны, но последний общедоступный отчёт датируется 31 декабря 2021 года. На тот момент компания доложила об отрицательном балансе на сумму $247 150, хотя годом ранее баланс был положительным и составлял $36 600. Тогда же DataQube сообщила о растущих задолженностях перед кредиторами.

Вместе с тем глава компании Стивен Джон Пасс (Stephen John Pass) подал месяц назад в британскую Регистрационную палату заявление об открытии нового бизнеса Iconic Data Centres. При этом новая компания демонстрирует изображения стоек DataQube и даже заявляет о том, что разработала первые в мире «подульные» (podular) дата-центры. Речь идёт об особых модульных контейнерных ЦОД, каждый модуль в которых фактически представляет собой полнофункциональный микро-ЦОД.

Источник изображения: DataQube

Основатель и бывший глава DataQube Дэвид Джей Киган (David J Keegan) уже раскритиковал заявление Iconic Data Centres о том, что компании якобы принадлежит честь разработки «подульных» масштабируемых ЦОД DataQube, заявив, что именно он и никто другой давно придумал соответствующий дизайн. О создании таких ЦОД действительно сообщала сама DataQube. Также на ресурсах Iconic присутствуют отсылки к инфраструктуре ЦОД, вероятно, разработанной ещё в DataQube. В самих компаниях характер связей нового бизнеса с прежним не комментируют.