IBM的Vela AI超级计算机功能已经不足以满足IBM研究院的AI训练需求。于是2023年开始研发的Blue Vela旨在满足GPU计算能力方面的重大扩展，用以支持AI模型训练需求。截至目前，Blue Vela正被积极用于运行Granite模型训练作业。
IBM Blue Vela示意图。
Blue Vela基于英伟达的SuperPod概念打造，并采用IBM自家的Storage Scale设备。
Vela被托管在IBM Cloud之上，但Blue Vela集群则托管在IBM研究院的本地数据中心当中。这意味着IBM研究院拥有全部系统组件的所有权及责任，涵盖从基础设施层到软件技术栈的整个体系。
Blue Vela系统中的各层。
随着训练体量更大、连接更紧密的模型所需要的GPU数量的增长，通信延迟成为影响结果的关键瓶颈。因此，Blue Vela的设计从网络起步，围绕四种不同专用网络构建而成。
计算InfiniBand结构，促进GPU到GPU之间的通信，如下所示；
存储InfiniBand结构，提供对各存储子系统的访问，如下所示；
带内以太网主机网络，用于计算结构外部各节点间的通信；
带外网络（也称管理网络），提供对服务器和交换机上的管理接口的访问。
Blue Vela基于英伟达的SuperPod参考架构。其采用128节点计算Pod，其中包含4个可扩展单元，每单元又包含32个节点。这些节点均采用英伟达H100 GPU。英伟达的Unified Fabric Manager统一结构管理器（FCM）则用于管理由计算和存储结构组成的InfiniBand网络。该管理器有助于识别并解决单个GPU限流或者不可用问题，而且无法兼容以太网网络。
各计算节点基于戴尔PowerEdge XE9680服务器，具体组成包括：
双48核第四代Gen英特尔至强Scalable处理器；
八英伟达H100 GPU加80 GB高带宽内存（HBM）；
2 TB RAM；
十英伟达ConnectX-7 NDR 400 Gbps InfiniBand主机通信适配器（HCA）；
-其中八个专用于计算结构；
-两个专用于存储结构
八块4 TB Enterprise NVMe U.2 Gen4 SSD；
双25G以太网主机链路；
1G管理以太网端口。
IBM“修改了标准存储结构配置，旨在集成IBM新的Storage Scale System（SSS）6000，我们自己也成为首家部署该系统的公司。”
这些SSS设备属于集成化的纵向/横向扩展存储系统，可容纳1000台设备，且安装有Storage Scale。其支持自动、透明的数据缓存以加快查询速度。
每个SSS 6000设备均可通过其InfiniBand和PCI Gen 5互连提供高达310 GBps的读取吞吐量及155 GBps的写入吞吐量。Blue Vela最初拥有两个满配SSS 6000机箱，每机箱配备48 x 30 TB U.2 G4 NVMe驱动器，可提供近3 PB的原始存储容量。每台SSS设备最多可额外再容纳七个外部JBOD机箱，每机箱最多可提供22 TB的容量扩展。此外，Blue Vela结构最多可容纳32台SSS 6000设备。
IBM表示，基于FCM驱动器及3：1压缩比率，其最大有效容量可高达5.4 PB，具体取决于存储在FCM当中的数据特性。
Blue Vela使用戴尔PowerEdge R760XS服务器以建立单独的管理节点，可用于运行身份验证与授权、工作负载调度、可观察性及安全性等服务。
在性能方面，论文作者表示“从一开始，这套基础设施也表现出了良好的吞吐量潜力。与同等配置的其他环境相比，其开箱即用性能提高了5%。”
“集群的当前性能显示出良好的吞吐量水平（每天90至321B，具体取决于训练设置与实际训练的模型）。”
Blue Vela性能统计。
IBM研究论文中列出了关于Blue Vela数据中心设计、管理功能以及软件堆栈的更多详细信息，感兴趣的朋友可以点击此处（https://arxiv.org/abs/2407.05467）查看。