Intel livre 10 000 lames de superordinateur Aurora, des références par rapport à Nvidia et AMD

(Crédit image : Intel)

Avec deux exaflops de performances, le supercalculateur Aurora propulsé par Intel devrait battre le supercalculateur Frontier propulsé par AMD, actuellement le plus rapide au monde, et prendre la tête du Top 500 des supercalculateurs les plus rapides. Cependant, en raison des retards continus d’Intel dans la livraison du matériel, Aurora n’a pas encore soumis de référence au comité Top 500, il n’a donc pas fait partie de la liste annoncée aujourd’hui. Intel a partagé de nouveaux détails sur le système aujourd’hui et a annoncé lors de la conférence ISC qu’il avait livré « plus » de 10 000 lames opérationnelles pour le supercalculateur Aurora – mais avec la mise en garde que ce ne sont pas les réel lames nécessaires pour un déploiement complet. Nous couvrirons les détails ci-dessous.

Cependant, Intel affirme que le système sera pleinement opérationnel plus tard cette année et partagera des points de repère avec Aurora face aux superordinateurs alimentés par AMD et Nvidia, revendiquant un avantage de performances 2X par rapport aux GPU MI250X d’AMD et un gain de 20% par rapport au H100 de Nvidia. GPU.

Intel affirme avoir livré le silicium pour « plus » de 10 000 lames – à la fois les puces Sapphire Rapids Xeon de quatrième génération et les GPU Ponte Vecchio – à l’Argonne Leadership Computing Facility (ALCF).

Cependant, Aurora est conçu pour fonctionner avec les puces « Xeon Max » Sapphire Rapids équipées de HBM d’Intel, qui ont été perpétuellement retardées. En raison de ces retards, Intel a initialement commencé à expédier à ALCF les puces Sapphire Rapids non HBM, et l’installation a commencé à équiper Aurora avec les Sapphire Rapids standard non HBM comme mesure provisoire.

Intel fournit désormais les puces Xeon Max équipées de HBM les plus rapides à ALCF, mais toutes les 10 000 lames qu’il promeut comme étant livrées n’ont pas les puces Max sous le capot. Nous nous sommes renseignés auprès d’Intel et les représentants de l’entreprise ont confirmé que toutes les lames ne sont pas équipées du dernier silicium Xeon Max. La société nous dit qu’environ 75% des lames contiennent la dernière révision Xeon Max du silicium. Vraisemblablement, c’est le goulot d’étranglement qui empêche le système de soumettre une référence pour la liste Top500.

Le système se compose de 166 racks avec 64 lames par rack, pour un total de 10 624 lames, donc les « plus » de 10 000 lames livrées sont probablement suffisantes pour que le système soit opérationnel, mais pas à pleine performance.

Intel a également partagé plus de spécifications pour le supercalculateur Aurora, y compris des spécifications détaillées que vous pouvez voir dans la diapositive ci-dessus. Avec 21 248 processeurs et 63 744 GPU Ponte Vecchio, Aurora atteindra ou dépassera deux exaflops de performances lorsqu’il sera entièrement en ligne avant la fin de l’année. Le système comprend également 10,9 pétaoctets (Po) de mémoire DDR5, 1,36 Po de HBM attaché aux processeurs, 8,16 Po de mémoire GPU et 230 Po de capacité de stockage qui offre 31 To/s de bande passante (d’autres détails intéressants sont inclus dans le glisser ci-dessus).

Intel a également révélé qu’Aurora commencerait à exécuter des charges de travail d’IA génératives sur une multitude de charges de travail. Le grand modèle de langage « Aurora GPT » sera axé sur la science et comportera 1 000 milliards de paramètres avec les fondements Megatron et DeepSpeed. Intel a fourni le résumé suivant du projet :

« Ces modèles d’IA génératifs pour la science seront formés sur du texte général, du code, des textes scientifiques et des données scientifiques structurées issues de la biologie, de la chimie, de la science des matériaux, de la physique, de la médecine et d’autres sources. Les modèles résultants (avec jusqu’à 1 billion de paramètres) seront être utilisé dans une variété d’applications scientifiques, de la conception de molécules et de matériaux à la synthèse des connaissances à travers des millions de sources pour suggérer des expériences nouvelles et intéressantes dans la biologie des systèmes, la chimie des polymères et les matériaux énergétiques, la science du climat et la cosmologie. être utilisé pour accélérer l’identification des processus biologiques liés au cancer et à d’autres maladies et suggérer des cibles pour la conception de médicaments.

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