超级计算机公司Cray今天公布了它所谓的第一台“能够达到Exascale级”的Shasta超级计算机。据称,Shasta专为那些需要更多计算和网络技术选择的企业而设计,旨在通过提供能够运行高性能计算工作负载(如人工智能、数据分析和建模)的单一平台来简化性。
Cray表示,设计这个系统想法是取代目前常用来运行大部分工作负载的复杂异构集群系统。Cray认为,市场对这种单一系统的需求不断增长,因为这种系统有助于让一切更易于管理,并且消除了性能瓶颈,从而让企业可以大规模地运行高性能计算工作负载。
Shasta有一个特点就是,用户将能够砍掉并更改运行在Shasta内的基础设施以满足他们的需求。例如,用户可以自行选择处理器架构,例如英特尔和AMD的定制x86芯片、Nvidia的GPU、甚至是英特尔和Xilinx打造的针对特定任务重新编程的FPGA。
客户还可以选择不同的连接技术,用于连接Shasta的不同组件,包括英特尔Omni-Path和Mellanox InfiniBand产品。Cray表示,此外客户还可以选择Cray最新的Slingshot技术,该技术专为HPC和AI设计,带宽是传统互连技术的5倍。
Cray表示,Slingshot兼容以太网,可以实现拥塞控制、自适应路由和“高等级”服务质量。Cray方面称,用户使用Slingshot可以建立超过25万个端点的网络。
Cray高级副总裁、首席技术官Steve Scott在一篇博文这样写道:“Slingshot非常低的网络直径实现了极其灵敏的自适应路由;每个交换机都能很好地了解网络的整体状态,因此可以做出快速、明智的决策,以选择能够避免临时拥塞的最佳路径。这让我们即使是在大规模环境中也能够保持高达90%的利用率,让工作负载运转良好。”
Cray计划提供两个版本的Shasta:基础版本配备19英寸、基于空气或液体冷却的系统,可安装在标准数据中心机架内。另外一个支持液体冷却功能的更高级、更高密度版本,将采用64个计算刀片,每个刀片配置多个处理器。总体而言,Shasta预计比Cray目前最强大的超级计算机快10至100倍。
Constellation Research首席分析师Holger Mueller表示,虽然Shasta超级计算机是针对企业的,但大部分系统都可以部署在公有云中而不是企业自己的数据中心内。
Mueller说:“过去,Cray的设备会使用运行在企业数据中心内,且有相应的应用程序。但是看看下一代量子计算机,这种计算机更有可能只部署在公有云中。不过,这不仅仅是硬件,还有软件。未来Cray平台可以实现哪些新的应用,这一点值得期待。”
Cray表示,计划在2019年底之前实现商业化,显然还有一段时间。不过,Cray将在11月美国达拉斯举行的SC18超级计算活动期间首次展示Shasta。
不仅如此,Shasta被认为是面向未来的“Exascale级计算”,一旦所需的处理技术准备就绪,它就将在2021年或2022年被投入使用。Exascale级计算机将至少具有一个exaFLOPS的性能,这将是2008年推出的Petascale级计算机的数千倍增长。
好文章,需要你的鼓励
IBM Spyre加速器将于本月晚些时候正式推出,为z17大型机、LinuxONE 5和Power11系统等企业级硬件的AI能力提供显著提升。该加速器基于定制芯片的PCIe卡,配备32个独立加速器核心,专为处理AI工作负载需求而设计。系统最多可配置48张Spyre卡,支持多模型AI处理,包括生成式AI和大语言模型,主要应用于金融交易欺诈检测等关键业务场景。
加拿大女王大学研究团队首次对开源AI生态系统进行端到端许可证合规审计,发现35.5%的AI模型在集成到应用时存在许可证违规。他们开发的LicenseRec系统能自动检测冲突并修复86.4%的违规问题,揭示了AI供应链中系统性的"许可证漂移"现象及其法律风险。
意大利初创公司Ganiga开发了AI驱动的智能垃圾分拣机器人Hoooly,能自动识别并分类垃圾和可回收物。该公司产品包括机器人垃圾桶、智能盖子和废物追踪软件,旨在解决全球塑料回收率不足10%的问题。2024年公司收入50万美元,已向谷歌和多个机场销售超120台设备,计划融资300万美元并拓展美国市场。
这项由剑桥大学、清华大学和伊利诺伊大学合作的研究首次将扩散大语言模型引入语音识别领域,开发出Whisper-LLaDA系统。该系统具备双向理解能力,能够同时考虑语音的前后文信息,在LibriSpeech数据集上实现了12.3%的错误率相对改进,同时在大多数配置下提供了更快的推理速度,为语音识别技术开辟了新的发展方向。