I­n­t­e­l­,­ ­1­0­.­0­0­0­ ­A­u­r­o­r­a­ ­S­ü­p­e­r­ ­B­i­l­g­i­s­a­y­a­r­ ­B­l­a­d­e­’­i­ ­S­u­n­u­y­o­r­,­ ­N­v­i­d­i­a­ ­v­e­ ­A­M­D­’­y­e­ ­K­a­r­ş­ı­ ­K­r­i­t­e­r­l­e­r­

Intel, hem dördüncü nesil Sapphire Rapids Xeon yongaları hem de Ponte Vecchio GPU’ları olmak üzere 10.000’den fazla blade için Argonne Liderlik Bilgi İşlem Tesisi’ne (ALCF) silikon sağladığını söylüyor.

Ancak Aurora, Intel’in sürekli ertelenen HBM donanımlı Sapphire Rapids “Xeon Max” yongalarıyla çalışacak şekilde tasarlanmıştır. Bu gecikmeler nedeniyle Intel başlangıçta ALCF’ye HBM olmayan Sapphire Rapids yongalarını göndermeye başladı ve tesis geçici bir önlem olarak Aurora’yı standart HBM olmayan Sapphire Rapids yongalarıyla doldurmaya başladı.

Intel şimdi ALCF’ye daha hızlı HBM donanımlı Xeon Max yongaları sağlıyor, ancak teslim edildiğini öne sürdüğü 10.000 blade’in tümünde Max yongaları bulunmuyor. Intel’e sorduk ve şirket temsilcileri tüm kanatların nihai Xeon Max silikonu ile donatılmadığını doğruladı. Şirket bize bıçakların yaklaşık %75’inin silikonun son Xeon Max revizyonunu içerdiğini söylüyor. Muhtemelen, sistemin Top500 listesi için bir kıyaslama sunmasını engelleyen darboğaz budur.

Sistem, raf başına 64 kanat olmak üzere toplam 10.624 kanat olmak üzere 166 kabinden oluşur, bu nedenle teslim edilen 10.000’den fazla kanat sistemin çalışması için yeterlidir – tam performansta değil.

Intel ayrıca Aurora süper bilgisayarı için yukarıdaki slaytta görebileceğiniz ayrıntılı özellikler de dahil olmak üzere daha fazla özellik paylaştı. 21.248 CPU ve 63.744 Ponte Vecchio GPU ile Aurora, yıl sonundan önce tamamen çevrimiçi olduğunda ya iki exaflop performansı yakalayacak ya da aşacak. Sistem ayrıca 10,9 petabayt (PB) DDR5 bellek, CPU’lara bağlı 1,36 PB HBM, 8,16 PB GPU bellek ve 31 TB/s bant genişliği sağlayan 230 PB depolama kapasitesine sahiptir (diğer ilginç ayrıntılar, yukarı kaydırın).

Intel ayrıca, Aurora’nın bir dizi iş yükü üzerinde üretken yapay zeka iş yüklerini yürütmeye başlayacağını da açıkladı. ‘Aurora GPT’ büyük dil modeli bilim odaklı olacak ve Megatron ve DeepSpeed ​​temelleri ile 1 trilyon parametreye sahip olacak. Intel, projenin aşağıdaki özetini sağladı:

“Bilim için bu üretken AI modelleri, genel metin, kod, bilimsel metinler ve biyoloji, kimya, malzeme bilimi, fizik, tıp ve diğer kaynaklardan gelen yapılandırılmış bilimsel veriler üzerinde eğitilecek. Ortaya çıkan modeller (1 trilyona kadar parametreyle) sistem biyolojisi, polimer kimyası ve enerji malzemeleri, iklim bilimi ve kozmoloji alanlarında yeni ve ilginç deneyler önermek için moleküllerin ve malzemelerin tasarımından milyonlarca kaynaktan bilgi sentezine kadar çeşitli bilimsel uygulamalarda kullanılabilir. kanser ve diğer hastalıklarla ilgili biyolojik süreçlerin tanımlanmasını hızlandırmak ve ilaç tasarımı için hedefler önermek için kullanılabilir.”