Согласно свежему рейтингу суперкомпьютеров TOP500, технологии NVIDIA используются в 342 системах (68%), включая 70% всех новых систем списка и в 8 из 10, занимающих первые строчки. Речь, естественно, не только про ускорители, но и про сетевые решения. Новый рейтинг показал, что центры высокопроизводительных вычислений (HPC) всё чаще применяют ИИ, и что потребители продолжают использовать сочетание программно-аппаратных решений NVIDIA для выполнения своих научных и коммерческих рабочих нагрузок.
Так, в TOP500 есть 15 систем на базе фирменных узлов NVIDIA DGX, а количество систем, использующих InfiniBand, выросло по сравнению с прошлым годом на 20 %, что повысило её рейтинг в качестве предпочтительного типа интерконнекта для обработки растущего потока данных ИИ, HPC и моделирования с низкой задержкой и ускорением ряда операций.
Ещё одним признаком растущей важности рабочих нагрузок ИИ является то, что для 10 систем в списке были предоставлены реузультаты HPL-AI, что в 5 раз больше, чем в июне прошлого года (или вдвое больше, чем в ноябре). Более того, часть систем заметно улучшила результаты. Так производительность суперкомпьютера Summit выросла с 415 Пфлопс до 1,15 Эфлопс.
Причина такого резкого скачка — серьёзная оптимизация кода HPL-AI, выпущенного в марте. Это первое обновление бенчмарка с тех пор, как он был выпущен исследователями из Университета Теннесси в конце 2018 года. Одна только оптимизация обмена данными между чипами вкупе с повышением параллелизации позволила получить на некоторых нагрузках почти трёхкратный прирост. Это в очередной раз подчёрквает важность программной экосистемы.
В TOP500 также есть две уникальные системы, так называемые «супероблака» — суперкомпьютеры с новыми возможностями на стыке ИИ, HPC и облачного подхода. Так, публичное облако Microsoft Azure вышло на новый уровень с кластерами, которые заняли четыре места подряд (с 26-го по 29-е) в TOP500. Они являются частями супероблака, глобального ИИ-суперкомпьютера, доступного сегодня по запросу для любого пользователя на планете. Каждая из четырёх систем Azure показала FP64-производительность в 16,59 Пфлопс в тесте HPL (High Performance LINPACK).
NVIDIA также выделила несколько наиболее интересных с её точки зрения HPC-систем в TOP500. Например, Кембриджский университет представил Wilkes-3 — самую быструю академическую систему в Великобритании, занявшую 3-е место в списке самых энергоэффективных систем в мире Green500. Кроме того, это первый в мире суперкомпьютер с облачным подходом. Perlmutter из Национального вычислительного центра энергетических исследований (NERSC) занял 5-е место в TOP500 с 64,59 Пфлопс — это единственная новая и крупная машина в первой десятке TOP500.
HiPerGator AI занял 22-е место в рейтинге с показателем 17,2 Пфлопс и 2-е место в рейтинге Green500, что сделало его самым энергоэффективным академическим ИИ-суперкомпьютером в мире. Наконец, Суперкомпьютер MeluXina из Люксембурга занял 37-е место с 10,5 Пфлопс. Это одна из первых систем, дебютировавших в списке сети европейских национальных суперкомпьютеров, которые будут применять ИИ и аналитику данных в научных и коммерческих приложениях.
Среди новых систем в июньском TOP500 есть и одна российская. Это суперкомпьютер MTS GROM на базе NVIDIA DGX SuperPOD (DGX A100), который ввели в эксплуатацию менее чем за месяц. Система находится на 241-ом месте и имеет FP64-производительность 2,26 Пфлопс. Ресурсы системы будут доступны в облаке #CloudMTS.
