ZDNet至顶网服务器频道 12月05日 新闻消息:近日英特尔公司披露了多项全新的增强型技术,进一步巩固其在高性能计算(HPC)领域的领导地位。这些技术包括披露了未来的新一代的英特尔至强融核处理器(代号 Knights Hill),以及英特尔Omni-Path架构——一种针对HPC部署而优化的全新高速互连技术的架构及性能细节。
英特尔还发布了新的软件及合作计划,旨在帮助HPC社区更为轻松地释放现有及未来英特尔行业标准硬件的全部性能潜力。这些全新的HPC构建模块及行业合作计划,必将形成合力,解决实现极致可扩展能力和HPC迈入主流应用带来的双重挑战,同时为经济高效地实现百亿亿级(Exascale)计算奠定坚实基础。
英特尔宣布,其未来的第三代英特尔至强融核产品家族(代号 Knights Hill)将使用英特尔的10纳米制程工艺技术进行制造,并集成英特尔Omni-Path Fabric互连技术。Knights Hill将在即将上市的Knights Landing产品之后问世,而首批基于Knights Landing的商用系统预计将于明年开始出货。
针对英特尔至强融核处理器的行业投资仍在持续增长,预计将有超过50家供应商提供基于Knights Landing处理器的系统,而更多系统将使用该产品的协处理器PCIe卡版本。迄今为止,客户购买的Knights Landing处理器所支持系统的计算速度已超过了100 PFLOPS。
最近备受瞩目的基于Knights Landing的系统包括:Trinity超级计算机,它是美国洛斯阿拉莫斯国家实验室和桑迪亚国家实验室的合作结晶;Cori超级计算机,来自美国能源部(DOE)国家能源研究科学计算中心(NERSC)。此外,专注地球科学的公司DownUnder GeoSolutions最近宣布了现阶段英特尔至强融核协处理器的最大规模商用部署计划;国家超级计算中心IT4Innovations 也公布了一台全新的超级计算机,它将成为欧洲基于英特尔至强融核协处理器的最大集群。
英特尔公司透露:英特尔Omni-Path架构预计可提供100 Gbps的线路速率,而且在中大型集群中,能够实现比InfiniBand架构最多减少56%的交换机连接延迟。英特尔Omni-Path架构将使用一个48端口的交换机芯片,可提供比当前36端口InfiniBand架构更高的端口密度和系统扩展能力。它通过为每个交换机芯片提供多出33%的节点,预计将能减少所需交换机的数量,从而简化系统设计,全方位降低基础设施成本。系统扩展优势预计将包括:
提供1.3倍于Infiniband的端口密度,从而使较小集群从单交换机投资中获取最大效益。
相比基于InfiniBand的中大型类似集群,将交换机使用数量减少了多达50%。
采用双层结构配置,相比基于InfiniBand的集群,其相同数量的交换机可实现高达2.3倍的扩展性能,从而能够更经济高效地对基于特大规模集群系统进行扩展。
英特尔还启动了英特尔Fabric Builders计划,旨在为基于英特尔Omni-Path 架构解决方案的发展营造生态系统。此外,英特尔还透露了英特尔并行计算中心(IPCC)的扩展计划,目前已有超过40个中心分布在13个国家和地区,它们将协力为超过70个最流行的HPC社区代码进行现代化升级。
为扩展其 Lustre软件功能,英特尔发布了Lustre英特尔企业版v2.2和Lustre英特尔基版。目前在新设备中使用Lustre软件的增强型英特尔 解决方案的新设备的厂商已有戴尔、DataDirect Networks和Dot Hill 。
好文章,需要你的鼓励
企业AI搜索公司Glean宣布年度经常性收入(ARR)达3亿美元,较15个月前的1亿美元增长三倍。尽管谷歌、微软、OpenAI等科技巨头纷纷入局企业AI搜索市场,Glean凭借"上下文图谱"技术深度理解企业业务需求,并帮助客户显著降低AI计算成本。该公司提供按用量计费和混合定价两种模式,客户涵盖Databricks、Reddit、Pinterest及三星等企业。Glean上轮融资后估值达72亿美元。
香港中文大学与MiniMax提出ClaimDiff-RL框架,将图像描述的AI训练从整体打分升级为逐条核查,有效解决了传统方式导致AI"少说保平安"的问题,同时在多项基准测试上超越Gemini-3-Pro-Preview。
杰夫·贝索斯旗下的蓝色起源公司在佛罗里达卡纳维拉尔角进行静态点火测试时,新格伦重型火箭发生爆炸。这是美国历史上最大规模的火箭爆炸之一,也是蓝色起源公司遭遇的最严重失败。所有人员安全,但该事故可能导致新格伦火箭项目长期暂停。此前该火箭已成功完成三次发射,并实现了助推器回收和重复使用。
ParaVT是一个由南洋理工等多校联合提出的并行视频工具调用框架,通过让AI同时分析多段视频并引入PARA-GRPO算法解决训练中的格式崩溃与工具跳过问题,在六项长视频理解测试中平均提升约7.9%。