В четверг компания Nvidia выделила около миллиарда долларов — примерно 1/60 часть своей квартальной прибыли — на финансирование научных исследований в США в течение следующих пяти лет.
Это обязательство, объявленное во время мероприятия в Вашингтоне, направлено на поддержку исследований и разработок в области ИИ — или теперь уже «суперинтеллекта»? — в таких областях, как квантовые вычисления, здравоохранение и энергетическая безопасность.
Выбор технологий Nvidia неудивителен, поскольку компания давно стремится объединить ИИ и высокопроизводительные вычисления. И хотя обучение и инференс больших языковых моделей приносят Nvidia доход, гигант GPU продолжает представлять новые библиотеки CUDA, специально предназначенные для квантовых вычислений с поддержкой ИИ, здравоохранения, разработки лекарств и физического моделирования.
Эта инициатива является частью более широкой миссии Genesis правительства США, объявленной в конце прошлого года администрацией Трампа, которая направлена на использование ИИ для научных открытий, необходимых для обеспечения дальнейшего технологического лидерства страны.
Эта программа знаменует собой возвращение Nvidia в сферу американских суперкомпьютеров в большом масштабе. Последние флагманские суперкомпьютеры Министерства энергетики (DoE), работавшие на базе Nvidia, Summit и Sierra, были введены в эксплуатацию еще в 2018 году. Система Perlmutter на базе A100, запущенная в 2021 году, также заслуживает внимания, но значительно уступала более старым системам. И хотя Nvidia никогда не прекращала создавать суперкомпьютеры для правительства США, они, как правило, были значительно меньше массивных платформ на базе AMD, таких как Frontier и El Capitan.
Ситуация изменилась в прошлом году, когда Nvidia объявила, что поставит правительству США не менеесеми новых суперкомпьютеров для национальных лабораторий Аргонна, Лос-Аламоса и Лоуренса Беркли.
В Аргоннской национальной лаборатории будет размещена система Solstice на 100 000 GPU Blackwell. Созданная в сотрудничестве с Oracle, эта машина в основном предназначена для новых рабочих нагрузок ИИ, которые не требуют вычислений сверхвысокой точности, а могут работать с точностью 16, восемь или даже четыре бита.
Это ставит Nvidia в выгодное положение для достижения целей правительства США в рамках миссии Genesis. За последние несколько поколений GPU Nvidia пожертвовала значительной частью своей вычислительной мощности двойной точности FP64 в пользу более высокой пропускной способности при точностях, используемых в более прибыльных рабочих нагрузках ИИ. В случае с предстоящей платформой Vera Rubin Nvidia в значительной степени полагается на возможность эмуляции FP64 на основе схемы Озаки, которую мы более подробно рассмотрели ранее в этом году.
Предстоящие системы Mission и Vision в Лос-Аламосской национальной лаборатории будут работать на этих же чипах и использовать преимущества Nvidia Quantum-X800 InfiniBand.
Эмуляция FP64 имеет свои компромиссы, но для рабочих нагрузок, которые в основном оптимизированы для ИИ и лишь изредка требуют более высокой точности, она может быть оправдана дополнительными матричными FLOPS.
Хотя Nvidia играет гораздо более значительную роль в научных вычислениях США, стоит отметить, что самый мощный суперкомпьютер DoE — по крайней мере, для чистого FP64 — по-прежнему будет работать на базе AMD. Система Discovery Национальной лаборатории Ок-Ридж, которая, как ожидается, будет запущена в 2029 году, будет построена подразделением Cray компании HPE и будет оснащена оптимизированными для FP64 GPU MI430X и процессорами Venice от The House of Zen.
Ожидается, что Discovery продемонстрирует пиковую теоретическую производительность в диапазоне от 3,3 до 8,5 эксафлопс в зависимости от того, получит ли Ок-Ридж модернизацию энергоснабжения объекта.
Тем временем китайский суперкомпьютер LineShine возглавляет рейтинг Top500 самых мощных компьютеров на Земле. Эта система дебютировала этой весной, показав 2,2 эксафлопса из 2,7 эксафлопса теоретической производительности. Учитывая, что США уступили Китаю первое место в рейтинге, Ок-Ридж, возможно, не придется бороться за дополнительную мощность. ®
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Tobias Mann
