Компания Tesla недавно объявила о прогрессе в разработке специальной суперкомпьютерной платформы Tesla Dojo, построенной на чипах собственной разработки автопроизводителя. Производство суперкомпьютера начнётся в июле 2023 года, ожидается, что в 2024 году Dojo войдёт в пятёрку самых передовых вычислительных систем мира.

Источник изображения: Tesla

Создание собственного суперкомпьютера — это ещё один важный шаг Tesla в области ИИ. Хотя ускорители NVIDIA A100 и H100 доминируют в области ИИ на данном этапе, собственные чипы Tesla для обучения ИИ и логических выводов могут существенно снизить зависимость компании от традиционных производителей таких полупроводниковых компонентов.

Старт разработке суперкомпьютера Dojo, предназначенного для машинного обучения ИИ, был дан на AI Day 2021. Dojo основан исключительно на разработанных Tesla чипах и инфраструктуре, а для обучения нейронной сети использует видеоданные внушительного парка автомобилей Tesla. Развитие машинного зрения Tesla имеет ключевое значение для технологии автономного вождения. Вычислительные мощности будущего суперкомпьютера также будут использованы для дальнейшего развития проекта человекообразного робота Tesla Optimus.

В архитектуре Tesla Dojo применяются «системы-на-пластине» (System-On-Wafer), то есть чип представляет собой целую кремниевую пластину (Training Tile в терминологии Tesla). Каждая пластина вмещает 25 ускорителей D1 и 40 модулей ввода-вывода. На пластине также размещены подсистемы питания и охлаждения. Представители Tesla утверждают, что одна «система-на-пластине» заменяет шесть блоков графических процессоров и при этом обходится дешевле.

Хотя система Dojo может не принять окончательную форму до 2024 года, Илон Маск (Elon Musk) доволен работой своей команды ИИ, заявляя, что достижения Tesla в области искусственного интеллекта, как в программном, так и в аппаратном обеспечении, выходят далеко за рамки того, что некоторые эксперты даже осознавали.

Программное обеспечение является ключом к автономному вождению, и Tesla уже использует большой суперкомпьютер с графическими процессорами NVIDIA для обработки данных системы автономного вождения FSD, один из самых мощных в мире суперкомпьютерных кластеров.

Главный инженер Tesla Тим Заман (Tim Zaman) сообщил общественности, что вычислительный кластер Tesla в настоящее время загружен на 99,7 %, причём 84 % машинного времени тратится на высокоприоритетные задачи. Компания остро нуждается в дополнительных вычислительных ресурсах, и суперкомпьютер Dojo сможет кардинально улучшить ситуацию.

Microsoft конкретизировала свои планы по созданию собственного квантового компьютера с использованием топологических кубитов — над этим решением компания работает уже несколько лет. Согласно дорожной карте, предстоит преодолеть ещё множество промежуточных этапов, но, как заявила вице-президент Microsoft по квантовым разработкам Криста Своре (Krysta Svore), создание суперкомпьютера, способного выполнять миллион квантовых операций в секунду, займёт менее десяти лет.

Источник изображения: efes / pixabay.com

В прошлом году Microsoft объявила о крупном прорыве, когда её разработчики нашли способ создавать кубиты на основе фермионов Майораны — они чрезвычайно стабильны, но и получать их тоже чрезвычайно сложно. Корпорация делала ставку на это направление с самого начала, и спустя год после первого ощутимого успеха инженеры Microsoft опубликовали статью в рецензируемом журнале, в которой заявили, что преодолели первый этап на пути к созданию квантового суперкомпьютера. Исследователи привели намного больше данных, чем год назад, когда впервые рассказали о своей работе.

Сегодня в распоряжении Microsoft есть квантовые машины среднего масштаба — они пока недостаточно надёжны, чтобы сделать нечто практичное, поэтому на следующем этапе будет необходимо обеспечить точность вычислений. Исследователи планируют получить систему, способную выполнять миллион надёжных квантовых операций в секунду при одном отказе на триллион операций. Кубиты размером менее 10 мкм каждый получат аппаратную защиту. После этого будет проработан механизм их запутывания и управления.

В работе компании поможет её новая платформа Azure Quantum Elements, которая ускорит научную работу за счёт объединения высокопроизводительных традиционных вычислений, алгоритмов искусственного интеллекта и квантовых вычислений. Новым вспомогательным инструментом для учёных и студентов также станет ИИ-модель Copilot для Azure Quantum, предназначенная для квантовых расчётов и симуляций.

На открытии выставки Computex в Тайване главный исполнительный директор NVIDIA Corp. Дженсен Хуанг (Jensen Huang) сделал ряд программных анонсов, в том числе он раскрыл подробности о следующем суперкомпьютере компании DGX GH200. Ожидается, что он будет доступен уже в конце текущего года.

Источник изображения: NVIDIA

Множество представленных продуктов NVIDIA включает в себя новую систему быстрой разработки роботов Isaac AMR, сервис NVIDIA ACE, который позволит сделать неигровых персонажей (NPC) в играх умнее, а также рекламные услуги и сетевые технологии. Однако, самым крупным анонсом стал суперкомпьютер для работы с ИИ — DGX GH200, который поможет технологическим компаниям создавать преемников ChatGPT.

NVIDIA утверждает, что разработала суперкомпьютер, который может встать в один ряд с самой мощной на данный момент вычислительной системой на планете. DGX GH200 использует новую платформу NVLink Switch System, позволяющую 256 суперчипам GH200 Grace Hopper работать как единый GPU (каждый из таких суперчипов объединяет 72-ядерный CPU Grace на базе Arm, GPU класса H100, 96 Гбайт HBM3 и 512 Гбайт LPDDR5X-памяти). Это, по словам NVIDIA, позволит DGX GH200 развить производительность в 1 экзафлоп и иметь 144 терабайта общей памяти. Компания утверждает, что это почти в 500 раз больше, чем в суперкомпьютерном решении прошлого поколения, DGX A100.

Для сравнения, в последнем рейтинге суперкомпьютеров Top500 единственной известной экзафлопсной системой назван Frontier, который достиг производительности почти 1,2 экзафлопса в бенчмарке Linmark. Это более чем в два раза превышает пиковую производительность системы Fugaku из Японии, занявшей второе место.

Крупные компании, занятые разработкой ИИ, уже проявили заинтересованность в DGX GH200. Google, Meta✴ и Microsoft должны стать одними из первых пользователей, которые получат доступ к суперкомпьютерам, чтобы проверить, как он справляется с нагрузками генеративного ИИ. NVIDIA утверждает, что суперкомпьютеры DGX GH200 станут серийным продуктом и будут доступны для заказчиков уже в конце 2023 года. Суперчипы GH200 Grace Hopper уже отправлены в серийное производство.

Стоимость DGX GH200 для заказчиков названа не была, но можно предположить, что речь будет идти о восьмизначных суммах. Сам же суперкомпьютер при этом будет занимать 24 серверные стойки.

Шквал анонсов подчёркивает перерождение NVIDIA из простого производителя графических чипов в компанию, находящуюся в центре бума ИИ. На прошлой неделе Дженсен Хуанг дал ошеломляющий прогноз продаж на текущий квартал — почти на $4 млрд выше оценок аналитиков — благодаря спросу на чипы для центров обработки данных, выполняющие задачи ИИ. Это привело к рекордному росту акций и поставило NVIDIA на грань оценки в 1 триллион долларов — впервые в индустрии чипов.

Компания NVIDIA сделала себе имя в сегменте высокопроизводительных вычислений преимущественно за счёт ускорителей на базе графических процессоров. Это не мешает ей расширять ассортимент предложений для сегмента суперкомпьютеров за счёт центральных процессоров собственной разработки. Именно на их основе будет построен суперкомпьютер Isambard 3, который может войти в тройку самых энергоэффективных в мире.

Источник изображения: NVIDIA

Правда, как следует оговориться, выборка сделана среди суперкомпьютерных систем, не использующих ускорители вычислений на основе графических процессоров. По словам представителей NVIDIA, собираемый для Бристольского университета при участии Hewlett Packard Enterprise и других партнёров суперкомпьютер будет обходиться всего 270 кВт потребляемой мощности при пиковой производительности вычислений с точностью FP64 на уровне 2,7 Пфлопс. Это сделает его в шесть раз более эффективным по соотношению быстродействия и потребляемой мощности по сравнению с предшественником — Isambard 2. Подобное сочетание характеристик позволит Isambard 3 войти в тройку наиболее энергоэффективных суперкомпьютеров мира, не использующих специализированные ускорители.

Система Isambard 3 будет введена в строй весной следующего года, и позволит учёным Бристольского университета в Великобритании проектировать сложные энергетические установки, анализировать данные метеорологических исследований и заниматься поиском лекарственных средств, которые помогут в борьбе с болезнью Паркинсона, остеопорозом и коронавирусом COVID-19. В основе суперкомпьютера будут лежать 384 центральных процессора NVIDIA Grace с Arm-совместимой архитектурой. Напомним, что данные чипы способны предложить до 144 ядер (на двух кристаллах).

На конференции Google I/O компания Google анонсировала облачный ИИ-суперкомпьютер Compute Engine A3, который сможет предложить клиентам компании до 26 000 ускорителей вычислений NVIDIA H100. Это ещё одно доказательство того, насколько большое значение Google придаёт конкурентной битве с Microsoft за первенство в области ИИ. Что интересно, самый быстрый в мире на сегодняшний день общедоступный суперкомпьютер Frontier оснащён 37 000 ускорителями AMD Instinct 250X.

Источник изображения: NVIDIA

«Для наших клиентов мы можем предоставить суперкомпьютеры A3 до 26 000 GPU в одном кластере и работаем над созданием нескольких кластеров в крупнейших регионах», — заявила представитель Google, добавив, что «не все наши местоположения будут масштабироваться до такого большого размера». Таким образом любой облачный клиент Google может получить в своё распоряжение заточенный под ИИ суперкомпьютер с числом ускорителей вычислений до 26 000.

Клиенты Google Cloud смогут тренировать и запускать приложения ИИ через виртуальные машины A3 и использовать службы разработки и управления ИИ Google, доступные через Vertex AI, Google Kubernetes Engine и Google Compute Engine. Виртуальные машины A3 основаны на чипах Intel Xeon четвёртого поколения (Sapphire Rapids), которые работают в связке с ускорителями H100. Пока не ясно, будут ли виртуальные CPU поддерживать ускорители логических выводов, встроенные в чипы Sapphire Rapids.

Google утверждает, что A3 обеспечивает производительность для задач ИИ до 26 экзафлопс, что значительно сокращает время и затраты на обучение ИИ. Необходимо учитывать, что компания указывает производительность вычислений в специализированном формате для обучения ИИ TF32 Tensor Core с одинарной точностью, что демонстрирует производительность примерно в 30 раз выше, чем математика с плавающей запятой с двойной точностью FP64, которая используется в большинстве классических приложений.

Количество графических процессоров стало важной визитной карточкой облачных провайдеров для продвижения своих услуг в сфере ИИ. Суперкомпьютер Microsoft в Azure для ИИ, созданный в сотрудничестве с OpenAI, имеет 285 000 ядер CPU и 10 000 ускорителей на GPU. Microsoft также анонсировала свой суперкомпьютер для ИИ следующего поколения с ещё большим количеством графических процессоров. Облачный сервис Oracle предоставляет облачный доступ к кластерам, насчитывающим до 512 GPU и работает над новой технологией для повышения скорости обмена данными между ними.

Источник изображения: unsplash.com

Хотя Google продолжает рекламировать собственные чипы для искусственного интеллекта TPU v4, используемые для запуска внутренних приложений ИИ, таких как Google Bard, ускорители на GPU от NVIDIA стали де-факто стандартом для построения инфраструктуры ИИ. Инструментарий параллельного программирования NVIDIA CUDA обеспечивает самые быстрые результаты благодаря специализированным ядрам ИИ и графическим ядрам H100.

Облачные провайдеры осознали, что универсального подхода недостаточно — требуется инфраструктура, специально созданная для обучения ИИ. Поэтому в настоящее время происходит массовое развёртывание систем на базе ускорителей H100, а NVIDIA в марте запустила собственный облачный сервис DGX, стоимость аренды которого значительно выше по сравнению с арендой систем на ускорителях A100 предыдущего поколения. Утверждается, что H100 на 30 % экономичнее и в 3 раза быстрее, чем NVIDIA A100, например, в обучении большой языковой модели MosaicGPT с семью миллиардами параметров.

A3 является первым облачным ИИ-суперкомпьютером, в котором GPU подключены через инфраструктурный процессор (IPU) Mount Evans, разработанный совместно Google и Intel. «В A3 используются IPU со скоростью 200 Гбит/с, передача данных от одного GPU к другому осуществляется в обход CPU через отдельные интерфейсы. Это позволяет увеличить пропускную способность сети до 10 раз по сравнению с нашими виртуальными машинами A2, с низкими задержками и высокой стабильностью пропускной способности», — утверждают представители Google.

Источник изображения: Pixabay

Суперкомпьютер A3 построен на основе сетевой структуры Jupiter, которая соединяет географически разнесённые кластеры CPU через оптоволоконные каналы связи. Одна виртуальная машина A3 включает восемь ускорителей H100, соединённых между собой с помощью запатентованной технологии NVIDIA. Ускорители будут подключены через коммутаторы NVSwitch и использовать NVLink со скоростью обмена данными до 3,6 Тбит/с.

Аналогичную скорость скоро готова будет предложить Microsoft на своём ИИ-суперкомпьютере, построенном на тех же технологиях NVIDIA. При этом суперкомпьютер от Microsoft может похвастаться сетевыми возможностями от производителя чипов Quantum-2 со скоростью до 400 Гбит/с. Количество ускорителей вычислений H100 в своём ИИ-суперкомпьютере следующего поколения Microsoft пока держит в секрете. Но вряд ли оно окажется меньше, чем у главного конкурента.

На днях эксперты и представители китайских университетов, исследовательских институтов и компаний, занимающихся передовыми вычислениями, приняли участие в конференции в Тяньцзине, посвящённой созданию в Китае «суперкомпьютерного интернета». Сеть будет объединять свыше 15 суперкомпьютерных платформ, обеспечивая одновременный доступ к нескольким из них через «браузер». Ресурс будет доступен для решения отраслевых задач от фармакологии до космоса.

Источник изображения: Pixabay

Согласно открытым источникам, например списку TOP-500 самых производительных суперкомпьютеров мира, Китай уверенно лидирует по числу самых мощных суперсистем, хотя с прошлого года перестал предоставлять информацию о самых быстрых машинах. Тем не менее, в ноябрьском обновлении списка было 162 китайских суперкомпьютера и только 126 американских. Несмотря на явное преимущество, Китай отстаёт в практическом применении суперкомпьютерных платформ. Была информация, что мощности часто простаивают и создаются просто потому, что это обещало субсидии от государства.

В то же время избыток вычислительных мощностей в одном месте не означает, что они не востребованы в другом. Но передать такой ресурс куда-то далеко так просто нельзя. Для этого нужны очень и очень широкие каналы связи и программная поддержка. Именно этим и многим другим, включая подготовку кадров, намерена заняться группа, целью которой станет создание в Китае интернета для суперкомпьютеров. Ожидается, что проект начнёт работать к концу 2025 года.

Распределённый вычислительный ресурс будет предоставляться для отраслевых пользователей от разработчиков новых лекарств до финансов, искусственного интеллекта, прогнозирования погоды и обслуживания космических программ, но всё это, в конечном итоге, приведёт к повышению качества жизни простых граждан, путь даже им никогда не позволят войти в этот интернет.

Добавим, в Китае над рядом похожих пилотных проектов уже работает компания Huawei. Её опыт и оборудование могут лечь в основу будущего национального суперкомпьютерного интернета.

Google рассказала о суперкомпьютерах собственной разработки, которые она использует для обучения систем искусственного интеллекта вроде чат-бота Bard. По версии компании, эти системы быстрее и эффективнее, чем сопоставимые с ними ускорители NVIDIA A100.

Google TPU v4. Источник изображения: Google

Инженеры Google разработали собственный чип Tensor Processing Unit или TPU — такие чипы используются более чем в 90 % задач компании по обучению ИИ, в результате на свет появляются чат-боты, способные общаться почти как человек, и системы, генерирующие изображения. Сейчас компания работает с TPU уже четвёртого поколения — в опубликованной инженерами Google статье рассказывается о суперкомпьютере на базе более чем 4000 таких чипов и оптических линиях связи между компонентами системы.

Обучение большой языковой модели Google PaLM, крупнейшей из тех, о которых компания поведала общественности, производилось при помощи двух суперкомпьютеров на 4000 чипов в течение 50 дней. Суперкомпьютеры располагают механизмами перенастройки соединений между чипами на лету — это помогает избегать сбоев и повышает производительность.

Google только сейчас раскрыла подробности о разработанной её инженерами системе, но отметила, что впервые этот суперкомпьютер был запущен в 2020 году в центре обработки данных в округе Мейс (США, шт. Оклахома). Он, в частности, использовался для обучения ИИ Midjourney — эта нейросеть генерирует изображения по текстовому описанию. По версии Google, её чип TPU четвёртого поколения в 1,7 раза быстрее и в 1,9 раза энергоэффективнее вышедшего одновременно с ним на рынок ускорителя NVIDIA A100. С моделью H100 сравнение не производилось — она вышла на рынок позже, и в её основе лежат более современные технологии. Однако в компании намекнули, что, возможно, работают над новым TPU, способным конкурировать и с H100.

За прошедший год в мире зародилось множество проектов по созданию гибридных вычислительных систем, состоящих из связанных между собой квантовых компьютеров и классических суперкомпьютеров. Таким образом, квантовые системы начнут осваивать ниши практических вычислений задолго до появления универсального квантового вычислителя. Продвинутые в создании суперкомпьютеров японцы спешат воспользоваться этим преимуществом и создать рабочее решение к 2025 году.

Источник изображения: Riken Quantum Computing

Подключить к будущей квантовой системе в Японии планируют ни много ни мало, а систему с сильнейшим мировым уровнем, которая до 2022 года целых два года удерживала первое место в списке мощнейших суперсистем мира — это компьютер Fugaku совместной разработки и производства компании Fujitsu и Института физико-химических исследований RIKEN. Будущего квантового партнёра этой системы Fujitsu и RIKEN также будут создавать вместе, и первый его прототип построят в городе Вако префектуры Сайтамо (недалеко от Токио) уже к марту текущего года.

Ожидается, что суперкомпьютеры смогут частично смягчить такие «детские болезни» квантовых систем, как вероятностный характер вычислений (значительный уровень ошибок) и короткое время жизни квантовых состояний кубитов. Отметим, сегодня кубиты фактически подключаются к обычным компьютерам, которые устанавливают и считывают их состояния в процессе исполнения алгоритмов, поэтому ничего принципиально нового и сложного в гибридных квантово-классических вычислениях нет. Но и уровень сложности будущей задачи нельзя преуменьшать — согласованная работа в режиме расчётов потребует новых программных сред, инструментов и даже алгоритмов.

Для подготовки к будущей совместной работе Fugaku и пока безымянной квантовой системы институт RIKEN создаёт команду разработчиков, которая с 2023 года будет заниматься изучением различных методов и инструментов расчёта для облегчения передачи данных между квантовым компьютером и Fugaku. Запуск системы в работу ожидается в 2025 году. Вскоре после этого партнёры намерены довести гибридную систему до уровня «безошибочного» квантового компьютера. Компания Google, например, обещает создать исключительно квантовый вычислитель без ошибок к 2029 году. Японские инженеры намерены обогнать в этом Google за счёт гибридного подхода.

Компания IBM официальным пресс-релизом сообщила, что Ливерморская национальная лаборатория им. Лоуренса стала первым покупателем единственного в мире компьютера, имитирующего работу головного мозга. Уникальная система базируется на разработке IBM по созданию нейросинаптического процессора. Проект стартовал в 2008 году по заказу агентства DARPA. Ожидалось, что IBM создаст процессор, способный на оперативный анализ данных на поле боя. Процессор должен был работать по алгоритмам, имитирующим работу головного мозга. Соответственно, в основе разработки лежит архитектура, отличная от классической неймановской логики.

Структура кристалла процессора IBM TrueNorth (IBM)

После серии изысканий в 2011 году компания IBM представила процессор TrueNorth. Решение выпускалось с использованием 45-нм техпроцесса SOI-CMOS и содержало 256 аналогов нейронов. Кроме этого одно ядро содержало 262 тысяч программируемых аналогов синапсов, а в другом находились 65 тысяч обучаемых синапсов. Естественно, все эти «нейроны и синапсы» представляли собой электронные цепи из обычных кремниевых транзисторов, но связанных между собой специальной логикой по типу ячеистых сетей.

Процессор IBM TrueNorth второго поколения (IBM)

Второе поколение процессоров TrueNorth вышло в 2014 году. Производством процессора с использованием 28-нм техпроцесса занималась компания Samsung. Новый процессор включал уже один миллион цифровых нейронов и 256 млн программируемых синапсов. При всём этом процессор TrueNorth — это чип с 5,4 млрд транзисторов. Что поразительно, довольно большое число транзисторов не сказалось на потреблении процессора. В ходе вычислений с производительностью 46 млрд синаптических операций в секунду процессор потребляет всего 70 милливатт (0,8 вольт). Ливерморской лаборатории передан компьютер на базе 16 таких процессоров и его потребление составляет всего 2,5 Вт — как у планшета.

16-ядерная система на «когнитивных» процессорах IBM TrueNorth, проданная Ливерморской лаборатории

Кроме компьютера компания IBM включила в поставку набор необходимого программного обеспечения как для работы системы, так и для разработки программ. Ожидается, что имитирующий работу мозга компьютер поможет решить ряд сложных для традиционной логики задач. В лаборатории не скрывают, что основным направлением деятельности с использованием «познающей» системы станет изучение проблем по заказам Национальной администрации по ядерной безопасности (National Nuclear Security Administration), которая занимается широким спектром вопросов контроля над распространением ядерного вооружения. Также в лаборатории будут прорабатывать варианты создания суперкомпьютеров будущего с 50-кратно увеличенной производительностью по отношению к современным системам.

Ведущий разработчик «когнитивного» процессора IBM, Дхармендра Модха (Dharmendra S. Modha)

Кстати, по неофициальным данным, которые приводит сайт The Wall Street Journal, система IBM обошлась лаборатории всего в один млн долларов США. В принципе, неплохо для IBM за систему с 16-ядерным процессором. Компаниям Intel и AMD такое даже не снилось.