SIGMA2

Sigma2 skal utvide to av de norske superdatamaskinene

Får mer regnekraft og lagringskapasitet.

Superdatamaskinen Betzy installert ved NTNU.
Superdatamaskinen Betzy installert ved NTNU. Foto: Espen Ali Johansen/Sigma2
Harald BrombachHarald BrombachNyhetsleder
21. apr. 2021 - 05:00

To av de tre norske superdatamaskinene som forvaltes av Uninett Sigma2, skal utvides for å åpne for nye muligheter

Dagens kraftigste supermaskin i Norge heter Betzy. Denne er i dag en ren CPU-maskin, noe som begrenser hva slags oppgaver den kan gjøre. Nå skal den også få en viss GPU-kapasitet, ved at den skal utstyres med fire nye beregningsnoder som hver inneholder fire Nvidia A-100 grafikkprosessorer og to andregenerasjons AMD Epyc-prosessorer («Rome»), hver med 32 kjerner.

Slike GPU-noder skal installeres i superdatamaskinen Betzy. De fire GPU-ene er plassert under hver sin væskebaserte kjøleblokk. <i>Foto:  Helge Stranden/Uninett Sigma2</i>
Slike GPU-noder skal installeres i superdatamaskinen Betzy. De fire GPU-ene er plassert under hver sin væskebaserte kjøleblokk. Foto:  Helge Stranden/Uninett Sigma2

I tillegg skal lagringskapasiteten utvides med 5,3 petabyte. I dag har den en lagringskapasitet på 2,5 petabyte. 

Bea Longworth i Nvidia kaller seg teknologioptimist og er tydelig på at KI er en del av løsningen og ikke en del av problemet når vi tenker på energi og klima.
Les også

Nvidia-topp: – Vi trenger ikke ofre vår høyteknologiske fremtid for å nå klimamålene

Kraftig utvidelse av Saga

Den andre superdatamaskinen som skal utvides, er Saga. Dette er den minste av de tre superdatamaskinene til Sigma2, men den er den eneste som har GPU-kapasitet i dag. Nå er det derimot CPU-kapasiteten som skal oppgraderes.

I dag har Saga 200 beregningsnoder. Dette skal utvides til 320. Hver av de nye nodene skal bestå av to Intel Xeon-G 6230R-prosessorer, som hver har 26 kjerner. Hver node har dessuten 192 gigabyte med RAM. 

Fordi de nye nodene er mer moderne enn de eksisterende, er det ventet at beregningskapasiteten til Saga vil øke med omtrent 64 prosent. 

Som Digi.no tidligere har omtalt (for abonnenter), har betydelige deler av kapasiteten til Saga og den betydelig større Fram-maskinen blitt brukt av Folkehelseinstituttet (FHI) til å gjøre covid-19-relaterte beregninger. Dette startet i midten av februar, men den reserverte kapasiteten ble redusert fra 1. april, noe som gjør det enklere for andre forskningsprosjekter å få tilgang til regnekapasiteten disse maskinene kan tilby. 

Ved å ha oversikt over de mest energivennlige KI-modellene og ta dette med i opplæringsprosessen fra starten av, kan man spare betydelige mengder energi, ifølge en ny studie. (Illustrasjon: Microsoft)
Les også

Studie avdekker: Kan spare 80 prosent energi ved KI-trening

Del
Kommentarer:
Du kan kommentere under fullt navn eller med kallenavn. Bruk BankID for automatisk oppretting av brukerkonto.