Nvidia ha annunciato che le sue piattaforme Grace Hopper GH200, composte da un processore Grace da 72-core e da una GPU H100 destinata ai carichi di lavoro di AI e HPC, sono state selezionate per alimentare nove supercomputer in varie parti del mondo.
Questi colossi della computazione raggiungono insieme una potenza di calcolo di ben 200 ExaFLOPS in termini di 'AI', sebbene la loro prestazione in FP64, cruciale per simulazioni scientifiche, sia notevolmente inferiore.
Le nuove installazioni sono distribuite in paesi quali Francia, Polonia, Svizzera, Germania, Stati Uniti e Giappone. Tra i sistemi di punta figura l'EXA1-HE in Francia, nato dalla collaborazione tra CEA ed Eviden. Equipaggiato con 477 nodi computazionali basati sui processori Grace Hopper di Nvidia, questo supercomputer spicca per le sue prestazioni.
Costruito sull'architettura BullSequana XH3000 di Eviden, si distingue anche per il suo sistema di raffreddamento ad acqua tiepida, che ne aumenta l'efficienza energetica.
Altro progetto degno di nota è l'Isambard-AI dell'Università di Bristol nel Regno Unito, presentato alla fine del 2023. Inizialmente dotato di 168 superchip Nvidia GH200, si prevede che l'Isambard 3 diventi uno dei supercomputer più efficienti dal punto di vista energetico.
Con l'aggiunta futura di 5.280 superchip Nvidia Grace Hopper, si stima che le sue capacità aumenteranno di circa 32 volte, rendendolo uno dei più veloci supercomputer al mondo per la ricerca scientifica basata sull'intelligenza artificiale. Una volta completato, il sistema avrà oltre 55.000 core Arm Neoverse V2 ad alte prestazioni, promettendo notevoli capacità in FP64.
Altri sistemi importanti includono l'Helios in Polonia, l'Alps al Centro Svizzero di Calcolo Scientifico, il Jupiter al Centro di Supercomputing di Jülich in Germania, il DeltaAI presso il National Center for Supercomputing Applications all'Università dell'Illinois Urbana-Champaign e il Miyabi in Giappone.
Questi supercomputer, pur variando nella loro specializzazione, incorporano tutti la più recente piattaforma Nvidia per garantire un notevole avanzamento nelle rispettive ricerche scientifiche.
La crescita dell'adozione della piattaforma Grace Hopper di Nvidia, che combina le proprie tecnologie CPU e GPU, sottolinea il suo crescente impatto nel mondo scientifico, particolarmente nei settori dell'AI e dell'HPC, ambiti di grande interesse e potenziale commerciale per l'azienda.
