Fujitsu построит суперкомпьютер для исследования искусственного интеллекта

На прошлой неделе японский Национальный институт передовой промышленной науки и технологии (AIST) выбрал ^[1] компанию Fujitsu для создания суперкомпьютера ABCI (AI Bridging Cloud Infrastructure). Он станет платформой для исследований в области искусственного интеллекта, робототехники, автопилотируемых автомобилей и медицины.

Предполагается, что ABCI будет ^[2] выполнять операции с двойной точности со скоростью 37 петафлопсов. Компьютер начнет ^[3] работу в 2018 году и станет самым быстрым в Японии.

^[4]
/ Flickr / NASA Goddard ^[5] / CC ^[6]

Что внутри

Система будет ^[7] использовать 1088 серверов Fujitsu Primergy CX2570, в каждом из которых по 2 процессора Intel Xeon Gold и 4 графических процессора NVIDIA Tesla V100. Для ускорения локального ввода/вывода суперкомпьютер снабдят NVMe-картами Intel SSD DC P4600, которые работают с использованием технологии 3D NAND.

Архитектура NVIDIA Volta и ускоритель Tesla V100 требуют жидкостного охлаждения, потому что во время работы они нагреваются сильнее других элементов. Чтобы исправить ситуацию, Fujistu используют противоречивый подход – охлаждение горячей водой.

Этот метод помогает операторам задействовать меньше чиллеров или вовсе их не использовать. В 2015 году компания Fujitsu заявила ^[8], что серверы Primergy уменьшили стоимость охлаждения в два раза. Коэффициент PUE ^[9] серверов был равен 1,06. Достигнуть этого удалось с помощью технологии жидкостного охлаждения «прямо к чипу» (direct-to-chip).

Ещё одно решение для ABCI – охлаждение на уровне стойки: 50 кВт жидкостного охлаждения и 10 кВт воздушного. На процессорах установлены блоки охлаждения, чтобы поддерживать температуру и удалять избытки тепла. Схему охлаждения вы можете найти здесь ^[10].

Где поставят

Бюджет проекта ABCI составляет ^[2] 172 миллиона долларов. Десять миллионов из этой суммы пойдет на строительство нового ЦОДа для системы, который разместится в кампусе Токийского университета. Максимальная мощность ЦОДа составит 3,25 МВт, а производительность охлаждающей установки – 3,2 МВт. Пол в ЦОДе будет из бетона. Стартовое количество стоек – 90 штук: 18 для хранения данных и 72 для выполнения вычислительных задач.

Строительство ЦОДа началось этим летом, а саму систему ABCI запустят в 2018 году.

У кого больше петафлопсов

Создание суперкомпьютеров похоже на гонку вооружений. Самым быстрым ^[11] суперкомпьютером считается китайский Sunway TaihuLight – его производительность 93 петафлопса.

За ним идёт Tianhe-2 ^[12] – суперкомпьютер из Китая производительностью 34 петафлопса. На третьем месте Piz Daint ^[13] из Швейцарии и его 6,3 петафлопса. За ними идут американские Titan ^[14] (17,6 петафлопсов), Sequoia ^[15] (17,1) и Cori (14). Замыкает топ-7 японский Oakforest-PACS ^[16], производительностью 13,5 петафлопсов.

Россия в этом рейтинге занимает 59 место. Страну представляет «Ломоносов-2 ^[17]», производительностью 2,1 петафлопса.

Суперкомпьютеры используют для разных целей. С помощью самого мощного из них учёные построили виртуальную модель ^[18] Вселенной. Tianhe-2 защищает сверхсекретные данные КНР и само государство. Одна из сфер применения Piz Daint – моделирование в области физики высоких энергий.

Национальная администрация ядерной безопасности США использует Sequoia для моделирования ядерных взрывов, а другие учёные – для космологического моделирования и моделирования сердца человека.

С помощью Titan проводят научные исследования: создают модели поведения нейтронов в ядерном реакторе и прогнозируют изменения климата. Oakforest-PACS используют в Японии для исследований и обучения студентов, которые интересуются суперкомпьютерами.

Эра эксафлопсов

В 2018 году в США запустят Summit ^[19] – суперкомпьютер производительностью 200 петафлопсов. На это ученые Китая ответят ^[20] Tianhe-3 – его производительность будет равняться одному эксафлопсу. Прототип этого суперкомпьютера появится в 2018 году. В 2020 году к гонке присоединится Франция: компания Atos планирует ^[21] запустить эксафлопсный проект Bull Sequana.

Однако эксперты отмечают ^[22], что массовый переход на эксафлопсы приведет к слишком большому энергопотреблению и избыткам тепла. Чтобы оперировать эксафлопсами, мировому сообществу придется согласовать изменения во всей экосистеме компьютеров: в оборудовании, программном обеспечении, алгоритмах и приложениях.

Многие ^[23] уже переходят на солнечную энергию и продвинутые системы охлаждения. Но для массового распространения мощных суперкомпьютеров этого будет недостаточно.

По словам ^[24] Хорста Саймона (Horst Simon) из Национальной лаборатории им. Лоуренса в Беркли, сложность состоит в том, что мы должны сделать ряд научных прорывов одновременно. Сначала нужно понять, как сократить потребление энергии и не расходовать избытки тепла впустую. Только после этого мы сможем соревноваться.

P.S. Еще несколько материалов по теме из нашего блога:

• Конвергенция и унификация – несколько задач на одном устройстве ^[25]
• Иностранный движок DPI или собственная разработка ^[26]
• VPLS для доступа к ЦОД ^[27]

Автор: VASExperts

Источник ^[28]