Tháng 4/2020, Mellanox, công ty công nghệ mạng trung tâm dữ liệu hàng đầu của Israel, cuối cùng đã được Nvidia mua lại với giá gần 7 tỷ USD, mở ra hai sự kiện lớn gây chú ý trong ngành sau hơn nửa năm "im hơi lặng tiếng". Ngay sau đó, Eyal Waldman, Founder/ CEO của công ty này đã tuyên bố từ chức và để lại một tuyên bố: "Khi thỏa thuận này được ký kết, tôi biết mình sẽ ra đi. Tôi đã dùng nhiều năm để thành lập công ty và đưa ra tất cả các quyết định, không phải vì vị trí thứ hai".
Chỉ ít hôm trước, Mellanox đã được NVIDIA tích hợp vào một sản phẩm kiến trúc kết nối mạng mới-NVIDIA Mellanox 400G InfiniBand. Kể từ đó, đây sẽ là đơn vị đầu tiên tham gia lực lượng tinh nhuệ nhất trong thị trường trung tâm dữ liệu - thị trường siêu máy tính với tư cách là "bạn đồng hành GPU".
 |
| Nvidia đã triển khai hệ thống DGX, bao gồm A10080GB tại Trung tâm Siêu máy tính ở Cambridge, Vương quốc Anh |
Kiến trúc của các sản phẩm NVIDIA Mellanox 400G InfiniBand, nói một cách đơn giản, nó là một thành phần dùng để kết nối các máy chủ khác với hệ sinh thái NVIDIA. Tại Hội nghị Siêu máy tính Toàn cầu vừa qua, NVIDIA một lần nữa lập kỷ lục hiệu suất mới cho dòng sản phẩm GPU mạnh nhất - bộ tăng tốc doanh nghiệp A100.
GPU A100 thế hệ mới sẽ tăng bộ nhớ băng thông cao lên 80GB, gấp đôi so với thế hệ trước. Điều này có nghĩa là hơn 2TB băng thông bộ nhớ mỗi giây sẽ cho phép dữ liệu lưu chuyển nhanh hơn giữa bộ nhớ và GPU, để "chịu đựng" áp lực mà các nhà nghiên cứu mang lại trong việc xây dựng các mô hình và bộ dữ liệu AI lớn hơn. "Để tiếp tục phá vỡ giới hạn trên về kết quả nghiên cứu của AI và máy tính hiệu năng cao (HPC), các nhà khoa học phải xây dựng các mô hình lớn hơn và phức tạp hơn, vì vậy chúng cần dung lượng bộ nhớ tương ứng và băng thông cao hơn trước đây", Bryan Catanzaro, phó chủ tịch NVIDIA đã chỉ ra.
Trên thực tế, ngoài việc thay đổi kiến trúc của các sản phẩm chip và "kết nối" hàng trăm nghìn con chip ở dạng hiệu quả nhất, bộ vi xử lý này còn có thể giải quyết nhu cầu tính toán khổng lồ của các nhà khoa học. Đây chính là mục đích mua lại Mellanox của NVIDIA. Vai trò của NVIDIA Mellanox 400G InfiniBand là "kết nối" hàng chục nghìn CPU, GPU và các loại chip khác trong một siêu máy tính. Trong khi tối đa hóa hiệu suất, hiệu suất truyền dữ liệu của mỗi chip không được có quá nhiều thất thoát.
Thị trường siêu máy tính, “miếng bánh ngon” không thể bỏ qua
Trong danh sách Top500 siêu máy tính toàn cầu được công bố vào tháng 6/2020, siêu máy tính của Phòng thí nghiệm quốc gia Oak Ridge, xếp thứ hai tại Mỹ, được trang bị 2 CPU IBM Power9 và 6 NVIDIA Tesla V100. Có 4356 nút kết nối như vậy với tổng chi phí là 200 triệu USD. Vào tháng 3/2019, Phòng thí nghiệm Argonne của Bộ Năng lượng Mỹ đã công khai thông báo rằng họ sẽ chi 500 triệu USD để xây dựng thế hệ siêu máy tính mới Aurora. Siêu máy tính này, sẽ được giao vào năm 2021, không theo đuổi mục tiêu mù quáng về tốc độ tính toán, mà yêu cầu những ý tưởng thiết kế mới để ứng dụng các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo.
 |
| Summit, siêu máy tính mạnh nhất của Mỹ tính đến thời điểm hiện tại, đứng thứ 2 trong danh sách Top500 |
Vậy ai là người thụ hưởng chính trong hợp đồng khổng lồ này của các chính phủ? Suy đoán bên ngoài là Intel, nhà sản xuất CPU lớn nhất tại Mỹ và Cray, nhà tích hợp hệ thống siêu máy tính nổi tiếng.
Tuy nhiên, không thể bỏ qua việc các hệ thống siêu máy tính được sử dụng ngày càng nhiều trong lĩnh vực nghiên cứu trí tuệ nhân tạo, GPU chip tăng tốc bổ sung đã dần trở thành thứ bắt buộc để xây dựng siêu máy tính. Do đó, NVIDIA cũng đã thu được những lợi ích đáng kể trong nhiều dự án siêu máy tính trên khắp thế giới, bao gồm các phòng thí nghiệm quốc gia mạnh nhất tại Mỹ-Phòng thí nghiệm Oak Ridge và Phòng thí nghiệm Argonne, là những sản phẩm đầu tiên trong số các sản phẩm hiệu suất tốt nhất của NVIDIA.
Trên thực tế, cuộc cạnh tranh về siêu máy tính luôn được coi là nơi phô diễn sức mạnh công nghệ giữa các quốc gia. Mặc dù đây chỉ là một khía cạnh, nhưng các cụm siêu máy tính này thực sự đóng một vai trò cực kỳ quan trọng trong nhiều nhiệm vụ quân sự và khoa học, chẳng hạn như thiết kế vũ khí và giải mã, mô phỏng biến đổi khí hậu, nghiên cứu và chẩn đoán các virus dịch bệnh mới.
Nhiều thí nghiệm vật liệu và hóa học chưa từng có khó có thể được thực hiện trên đám mây, vì vậy việc triển khai các máy chủ hiệu suất cao là đặc biệt quan trọng. Trong cuộc cạnh tranh này, Trung Quốc và Mỹ đương nhiên là những ứng viên mạnh nhất, và họ cũng là hai cường quốc công nghệ sẵn sàng chi tiền cho các hệ thống siêu máy tính nhất.
Vào tháng 6/2020, hệ thống siêu máy tính Fugaku trị giá 1 tỷ USD của Trung tâm Máy tính Kobe Riken ở Nhật Bản bất ngờ vọt lên vị trí hàng đầu trong Top500 siêu máy tính, nhưng trong số này, Trung Quốc vẫn sở hữu 226 máy và Mỹ là 114 máy. Do đó, nếu đơn giá của mỗi siêu máy tính là hàng trăm triệu USD thì đây là một thị trường đáng thèm muốn. Chính phủ các nước đã đặt mua nhiều đơn hàng kỷ lục hết lần này đến lần khác, điều này ngày càng trở nên hấp dẫn hơn đối với các công ty thương mại.
Ngoài ra, không nghi ngờ gì rằng vì siêu máy tính đang thực hiện các nhiệm vụ nghiên cứu và phát triển kỹ thuật khó nhất, sự tồn tại của chúng chính là nguồn sức mạnh cho công nghệ tương lai thâm nhập vào thị trường công nghiệp và tiêu dùng.
Cuộc chiến siêu máy tính giữa các quốc gia đã diễn ra từ nhiều thập kỷ trước. Ban đầu, hầu hết các siêu máy tính đều sử dụng bộ vi xử lý của Intel và AMD phát triển từ thế hệ chip PC mới nhất. Tuy nhiên trong vòng 5 năm trở lại đây, Big Data và các ứng dụng công nghệ mới lần lượt xuất hiện, do đó, các siêu máy tính mạnh nhất đã bắt đầu tăng cường sử dụng chip chuyên nghiệp. Nhưng điều thú vị là Fugaku của Nhật Bản đã đánh bại “sức mạnh nguồn” của những máy tính mạnh nhất ở Trung Quốc và Mỹ. Hóa ra đó là nhờ SoC 48 lõi A64FX của Fujitsu và đây phải là hệ thống siêu máy tính đầu tiên chạy bằng bộ xử lý ARM trong danh sách siêu máy tính toàn cầu.
Phong Vũ
Nhật Bản ngừng mua drone Trung Quốc
Nhật Bản sẽ áp dụng yêu cầu bảo mật cao hơn đối với drone dùng trong giám sát hạ tầng và quốc phòng trong năm tới, về cơ bản chặn đường của drone Trung Quốc.
.svg){kind=icon}
