Рекордная плотность и эффективность
На конференции AMD Advancing AI 2026 в Сан-Франциско HPE показала суперкомпьютерную архитектуру Cray Supercomputing GX5000. Ключевое преимущество решения — плотность размещения: в стойке помещается на 40% больше ядер AMD EPYC 9996, чем у ближайшего конкурента. Это позволяет максимизировать вычислительную мощность в ограниченном пространстве.
Система полностью построена на технологии прямого жидкостного охлаждения (direct-liquid cooling). Это сокращает занимаемую площадь на 25% по сравнению с предыдущим поколением и позволяет использовать теплую воду с температурой до 40°C, снижая углеродный след дата-центров.
Два варианта исполнения: CPU и GPU
Архитектура GX5000 предлагает два типа вычислительных блоков для разных задач — от традиционного моделирования до обучения нейросетей:
| Модуль | Конфигурация | Назначение | Плотность (на стойку) |
|---|---|---|---|
| GX250 Compute Blade | 8x 6th Gen AMD EPYC | Double-precision (HPC, симуляции) | 40 узлов, 81 920 ядер |
| GX350a Accelerated Blade | 1x EPYC + 4x AMD Instinct MI430X | Mixed-precision (ИИ, ML) | До 112 GPU |
Ключевые клиенты: Discovery, Lux и Herder
Ведущие научные центры уже заказали системы на базе GX5000 для прорывных исследований:
- Oak Ridge National Laboratory (ORNL): Система Discovery станет преемником первого эксаскейл-компьютера Frontier. Она объединит HPC и ИИ, а также станет тестовой площадкой для квантовых вычислений. Параллельно строится система Lux для национальной безопасности.
- HLRS (Университет Штутгарта): Система Herder будет в 7 раз мощнее текущего флагмана центра. Она призвана усилить позиции Германии и Европы в области вычислительной науки и промышленного инжиниринга.
Сетевая инфраструктура AMD Helios
Вместе с GX5000 HPE представила платформу AMD Helios для ИИ-кластеров. Решение использует стандарт UALoE (Ultra Accelerator Link over Ethernet) и обеспечивает пропускную способность 260 ТБ/с для масштабирования (scale-up). Производительность в FP4 достигает 2,9 эксафлопс, что критично для обучения моделей с триллионами параметров.
Источник: TechPowerUp ↗