Планируется, что мощность компьютера будет увеличена до 234,4 Тфлопс к 2025 году, а конструкция расширится до 34 узлов. Финансирование суперкомпьютера велось на средства федерального гранта. 1 сентября в МГУ открыт новый суперкомпьютер, который поможет в проведении научных исследований в области ИИ, решении задач по разработке отечественного ПО и подготовке высококвалифицированных специалистов. Сегодня в МГУ начинает работать новый суперкомпьютер мощностью 400 петафлопс (10 в 15 степени операций в секунду). Сейчас семь российских суперкомпьютеров входят в мировой рейтинг Топ500. На днях на выставке «Цифровая индустрия промышленной России» в Нижнем Новгороде, доцент кафедры компьютерных систем и сетей МГТУ имени Баумана Алексей Попов представил 24-ядерный микропроцессор «Леонард Эйлер» и суперкомпьютер «Тераграф».
Квантовые технологии в России 2023
Реклама Наивысшая производительность фотонного процессора достигает 50 петафлопсов, а пиковая мощность такого процессора составляет только лишь 100 ватт. При этом производительность ФВМ можно резко повысить, уменьшая длину световой волны. ФВМ могут быть востребованы в медицине, а также в других областях.
Одним из основных направлений его использования будет работа над системами защиты, использующими ИИ. Он будет также задействован в исследованиях в разных областях науки, включая физику, химию, биологию, медицину и другие.
Этот суперкомпьютер разработан на основе передовых технологий, и он войдёт в систему с ведущими научными центрами России.
Суперкомпьютер Dojo разрабатывается для обработки больших массивов данных для обучения автопилота для электромобилей Tesla. Источник изображения: Tesla Венкатараманан, возглавлявший проект Dojo в течение последних пяти лет, уволился из компании в прошлом месяце. Питер Бэннон прежде занимал руководящую должность в Apple, а также работал в других технологических компаниях. До нового назначения в Tesla он в течение последних семи лет также занимал руководящие должности. Суперкомпьютер Dojo предназначен для обработки огромных массивов данных, включая видеофайлы, получаемые с камер автомобилей Tesla.
Данные необходимы для обучения специализированного программного обеспечения для автономного вождения. В основе Dojo лежит фирменный чип D1 компании Tesla. В последние недели Tesla также установила оборудование для проекта Dojo в дата-центре в Пало-Альто, в Калифорнии. Проект подразумевает использование нескольких центров обработки данных, расположенных в разных местах. Project Ceiba. Такая стойка сможет обеспечить выдающуюся производительность — до 128 Пфлопс в операциях FP8 квадриллионов операций в секунду.
Применяется система жидкостного охлаждения. Система обеспечит производительность 65 Эксафлопс FP8. Его переход в AMD не только символизирует новый этап в карьере признанного специалиста, но и предвещает значительные изменения для самой компании. Источник изображения: servernews. Важной вехой в его карьере стал проект Red Storm, который спас Cray Research от банкротства и вернул компанию на путь инноваций. Переход Скотта в AMD после работы в организации архитектуры оборудования Azure в Microsoft, где он руководил созданием облачных суперкомпьютеров, является логичным шагом в его блестящей карьере.
Стив Скотт известен своим вкладом в развитие технологий суперкомпьютеров. В Cray Research он занимался разработкой новаторских архитектур вычислительных систем, что способствовало прорывам в области высокопроизводительных вычислений. Его опыт и знания в области архитектуры высокопроизводительных вычислительных систем и суперкомпьютеров будут ключевыми в разработке новых продуктов AMD, особенно в области ИИ и облачных технологий. Переход Скотта в AMD — это не просто перемещение высококвалифицированного специалиста между компаниями. Это событие, которое может радикально изменить ландшафт суперкомпьютерных технологий. Его опыт в создании инновационных архитектур и управлении сложными проектами в высокопроизводительных вычислениях позволит AMD укрепить свои позиции на мировом рынке и открыть новые горизонты в разработке передовых технологий.
По сравнению с предшественником — 256-ядерной моделью Sunway SW26010 без приставки «Pro» — его производительность выросла до четырёх раз, сообщает ресурс Chips and Cheese. Источник изображения: top500. Каждый CG-кластер объединяет 64 вычислительных ядра Compute Processing Elements — CPE с 512-битным векторным движком, 256 кбайт сверхскоростного кеша для данных и 16 кбайт для инструкций; одно управляющее ядро Management Processing Element — MPE — суперскалярное ядро внеочередного действия с векторным движком, по 32 Кбайт кеша L1 для данных и инструкций, 512 Кбайт кеша L2; а также 128-битный интерфейс памяти DDR4-3200. Источник изображения: chipsandcheese. Это особенно важно для приложений с нерегулярным доступом к совместно используемым данным. Каждый 6-кластерный процессор имеет 384 вычислительных и 6 управляющих ядер — всего 390 ядер.
В модели SW26010-Pro проблему с кешем попытались решить, увеличив объём сверхскоростной памяти с 64 до 256 Кбайт, но при отсутствии надлежащего L2 этого всё равно недостаточно. Проблему кеша можно частично компенсировать за счёт дорогостоящей и трудозатратной программной оптимизации, но с учётом недостаточной пропускной способности ОЗУ непонятно, насколько в итоге обновлённый процессор окажется эффективным для задач, которые призваны решать экзафлопсные суперкомпьютеры. Источник изображения: Pixabay Проект Nebius базируется в Израиле, а руководит им Роман Чернин, ранее возглавлявший в «Яндексе» подразделение геосервисов. Наша команда разработчиков с большим энтузиазмом отнеслась к тестированию той части нашей новой облачной платформы, которая на тот момент была свободна от рабочей нагрузки клиентов, — сообщила в своём аккаунте LinkedIn отделившаяся от «Яндекса» Nebius. Теперь вы можете использовать часть суперкомпьютера Nebius AI для своих проектов в области искусственного интеллекта». В том, что запустившийся в начале года стартап Nebius уже создал свой суперкомпьютер, причём один из самых производительных в мире, нет ничего удивительного.
Например, у «Сбера» в своё время на создание суперкомпьютера ушло всего три-четыре месяца.
В супервычислительный комплекс также входят новые системы энергообеспечения, охлаждения и коммуникации. При создании комплекса активно применялись отечественные узлы и компоненты. Научная программа предполагает продолжение актуальных исследований, связанных с ИИ и работой с большими данными. Среди них — разработка новых методов и инструментов ИИ, решение задач в сфере информационной безопасности, создание программных и аппаратных средств систем ИИ, конструирование репрезентативных наборов данных для обучения систем ИИ в различных областях знаний и многое другое. Новый компьютер является уникальным рабочим инструментом для ученых Научно-исследовательского вычислительного центра МГУ, механико-математического факультета, факультета вычислительной математики и кибернетики и иных структурных подразделений университета. При помощи суперкомпьютера специалисты научно-образовательных школ МГУ «Математические методы анализа сложных систем» и «Мозг, когнитивные системы, искусственный интеллект» займутся разработкой математических методов машинного обучения для обработки текстовой научной информации большого объема, интеллектуальным анализом изображений для высокопроизводительного фенотипирования растений и точного земледелия, прогнозированием качества гетерогенных каналов в сетях передачи данных на основе вероятностных моделей и методов машинного обучения и решением ряда других задач. Кроме того, суперкомпьютер будет активно использоваться в учебном процессе.
Первый суперкомпьютер с «интуицией» создали в России. Как он работает и на что способен
Давид Рафаловский, исполнительный вице-президент «Сбербанка» и руководитель блока «Технологии»: «Это самый мощный компьютер в России, это главный ингредиент нашего AI-облака. Давид Рафаловский, исполнительный вице-президент «Сбербанка» и руководитель блока «Технологии»: «Это самый мощный компьютер в России, это главный ингредиент нашего AI-облака. В российском подходе используется иной принцип: все коэффициенты определяются чисто математически. 9.2. Суперкомпьютеры, установленные в Российской Федерации. На ноябрь 2022 года в списке Top500 имелись 7 машин, установленных в России. Сейчас семь российских суперкомпьютеров входят в мировой рейтинг Топ500. Причём в первых реализациях таких гибридных суперкомпьютеров могут потребоваться квантовые сопроцессоры на различных физических платформах для различных алгоритмов.
Суперкомпьютер МГУ поможет повысить уровень кибербезопасности
Суперкомпьютеры в МГУ уже использовались для различных научных исследований и стали важным ресурсом для многих учёных в России. Открытие этого нового суперкомпьютера ожидается 1 сентября, и он обещает играть ключевую роль в развитии технологий ИИ в России.
Этот суперкомпьютер будет использоваться для различных задач, включая исследования в области искусственного интеллекта ИИ и создание новых инструментов на его основе. Одним из основных направлений его использования будет работа над системами защиты, использующими ИИ.
Он будет также задействован в исследованиях в разных областях науки, включая физику, химию, биологию, медицину и другие.
Десятилетие науки и технологий в России Российская наука стремительно развивается. Одна из задач Десятилетия — рассказать, какими научными именами и достижениями может гордиться наша страна. В течение всего Десятилетия при поддержке государства будут проходить просветительские мероприятия с участием ведущих деятелей науки, запускаться образовательные платформы, конкурсы для всех желающих и многое другое.
Если бы мы могли достигать такой же энергоэффективности, как у насекомого, у нас давно бы уже летали микродроны в огромном количестве; но пока нам о такой энергоэффективности остается только мечтать. Более того, до самого последнего времени загадкой являлось то, как многим насекомым например, шмелям вообще удается отрываться от земли: маленькие крылышки, небольшие мускулы… А все дело в том что у них крылья движутся по весьма нелинейной траектории, которая позволяет увеличить подъемную силу крыла по сравнению с прямым махом почти на порядок. И опять здесь большую роль играет «бортовой компьютер» насекомого, его мозг, который адаптивно рассчитывает требуемую траекторию взмаха крыла с потрясающей быстротой порядка миллисекунды. Так что нам есть еще чему поучиться у насекомых в плане специализированных вычислений и создания автоматизированных систем управления …» «Всё — яд, и всё — лекарство» Мощный суперкомпьютер нужен, чтобы заглянуть туда, куда иначе заглянуть невозможно, утверждает профессор Федоров: «Мы знаем о недрах Земли меньше, чем мы знаем о космосе. А все потому, что пока?
Нашим «телескопом» является математическое моделирование. То же касается и глубин океанов. Директор Центра Сколтеха по научным и инженерным вычислительным технологиям для задач с большими массивами данных Максим Федоров. И то же можно сказать о различных исторических событиях. Например, когда в Глазго я заведовал суперкомпьютерным центром, мы участвовали в проекте Школы Искусств Глазго по детальной реконструкции известной битвы англичан и шотландцев при Бэннокбёрне 1314 года. Сейчас детальная компьютерная анимация этой битвы, созданная с помощью нашего суперкомпьютера, является частью экспозиции в историческом музее, расположенном неподалеку от места событий. В ходе проекта выяснилось, что решения, которые принимал вождь шотландцев во время сражения, были единственно верными; не получилось найти другой стратегии, которая привела бы к победе, - это к вопросу о мощи человеческого интеллекта. С помощью суперкомпьютера можно реконструировать исторические события, исторические здания — как они выглядели пятьсот, тысячу лет назад. Можно реконструировать всевозможные тектонические явления».
Это, прежде всего, нефтегазовая область, в частности решение обратных задач сейсмологии — фактически, разведка полезных ископаемых здесь как раз уместна аналогия с телескопом, позволяющим заглянуть внутрь Земли. Новые материалы. Так, в Центре Сколтеха по Электрохимическому Хранению Энергии профессор Артем Оганов с помощью математического моделирования исследует свойства веществ при сверхвысоких давлениях. Эксперимент при таких давлениях очень дорог и небезопасен; нужно иметь уверенность в том, что из этого эксперимента что-то получится. Своей работой профессор Оганов фактически торит тропу для экспериментаторов. В этом же центре [Электрохимического Хранения Энергия] группа под руководством Андрея Жугаевича ведет активные исследования по применению суперкомпьютерных технологий для конструирования новых материалов и устройств для преобразования и хранения энергии. Биоактивные вещества в силу своей природы обладают токсичностью. Поиски нового лекарственного препарата могут быть небезопасны. Поэтому очень важно предсказывать токсичность нового соединения еще до того, как оно будет синтезировано.
Это исследования, которые ведутся непосредственно в научной группе профессора Максима Федорова. Это только несколько примеров того, как работает принцип: когда эксперимент невозможен, опасен, труден, дорог, - тогда вступает в силу моделирование», - замечает собеседник Sk. Метод top down По словам профессора, проекты его Центра можно разделить на два основных класса. Это, во-первых, математическое моделирование на основе «первых принципов» известных законов и формул , или bottom up. Например, можно использовать численное решение уравнения Шрёдингера, чтобы понять, какие свойства будут у вновь синтезированной молекулы, поскольку квантовая химия основывается на уравнениях квантовой механики. Так работает классическое математическое моделирование, или bottom up, рассказывает Максим Федоров. Я часто привожу пример: мы можем ничего не знать о физиологии человека и даже не знать самого слова «физиология», но, эмпирически наблюдая за его поведением, мы можем узнать, что он спит около 8 часов в сутки, ему требуется определенное количество еды и т. Большое количество эмпирических данных позволяет как в прошлом, так и в настоящем, многим людям без специального медицинского образования существовать и развиваться, не зная толком своей физиологии и анатомии. То есть возможно существовать только на эмпирическом знании.
Соответственно есть подход «черного ящика» - top down, когда на основе эмпирических данных с помощью методов статистического анализа и машинного обучения мы строим какие-то зависимости, позволяющие нам изучить явление. Эмпирический подход не требует понимания сути явления, но позволяет его эффективно использовать. Сейчас мы подходим к современному состоянию, когда у нас идет синтез математического моделирования, суперкомпьютерных технологий и методов анализа больших массивов данных. Это происходит потому что в современном мире технологии и сложность задач уже достигли такого масштаба, что использовать явление, не понимая его сути, опасно. Идея в том, что вначале мы получаем какие-то эмпирические зависимости с помощью методов машинного обучения, а затем с помощью математического моделирования пытаемся понять суть явления.
В Новосибирске запустили мощный суперкомпьютер
В результате Россия тогда имела 2,48% суммарной производительности всех суперкомпьютеров мира. По количеству суперкомпьютеров в Top-500 Россия вышла на 9 место в мире — в РФ столько же систем, сколько в Южной Корее. Другие интересные новости читайте в нашем Telegram-канале. Сейчас семь российских суперкомпьютеров входят в мировой рейтинг Топ500. Новость: Сбербанк запустил второй самый мощный в России суперкомпьютер Christofari Neo, функционирующий на базе чипов Nvidia. Сегодня специалисты в мире работают над увеличением производительности суперкомпьютеров, создавая высокопроизводительные вычислительные машины на новых физических принципах.
Ростех создал модульный суперкомпьютер «Фишер» для Российской академии наук
Курчатовский вычислительный комплекс входит в число самых мощных суперкомпьютеров в России и является объединяющим звеном цепочки. Новость: Сбербанк запустил второй самый мощный в России суперкомпьютер Christofari Neo, функционирующий на базе чипов Nvidia. На днях на выставке «Цифровая индустрия промышленной России» в Нижнем Новгороде, доцент кафедры компьютерных систем и сетей МГТУ имени Баумана Алексей Попов представил 24-ядерный микропроцессор «Леонард Эйлер» и суперкомпьютер «Тераграф». X Международная конференция "Суперкомпьютерные дни в России" проводится в рамках конгресса "Суперкомпьютерные дни в России". Конференция рассчитана на самый широкий круг представителей науки, промышленности, бизнеса, образования, государственных органов. Например, самый мощный суперкомпьютер в России «Червоненкис» за полгода (с июля по ноябрь) опустился в мировом рейтинге на 3 пункта (еще в июле 2022 года он занимал 22 место). Посмотрев списки на , можно сравнить состояние отрасли суперкомпьютеров в России и в мире.
Шаг в будущее: возможности нового российского суперкомпьютера
В результате Россия тогда имела 2,48% суммарной производительности всех суперкомпьютеров мира. Важные новости. Модульное решение «РСК Экзастрим ИИ» для развития инфраструктуры искусственного интеллекта в России. Академик РАН Игорь Каляев предложил объединить все суперкомпьютеры России в единую инфраструктуру под управлением искусственного интеллекта. Российский президент Владимир Путин сообщил, что необходимо не менее чем на порядок нарастить мощности суперкомпьютеров России. В рейтинг самых мощных суперкомпьютеров в мире вошли семь машин из России. Холдинг «Росэлектроника» Госкорпорации Ростех ввел в эксплуатацию новый суперкомпьютер «Фишер» для Объединенного института высоких температур Российской академии наук (ОИВТ РАН) с пиковой производительностью 13,5 Тфлопс.
В МГТУ им. Баумана разработали суперкомпьютер, находящий неочевидные связи
В отличие от обычных компьютеров, суперкомпьютеры могут использовать продвинутые методы моделирования с высокой точностью прогноза. В будущем это позволит, например, отказаться от испытаний ядерного оружия и заранее узнавать о потенциальных природных катаклизмах. Раньше при проектировании автомобиля инженеры заставляли его врезаться в стену, чтобы увидеть, насколько хорошо он выдержит удар. Это довольно дорого и требует много времени.
Сегодня мы просто создаем компьютерную модель машины и заставляем ее врезаться в виртуальную стену. Систему «Червоненкис» признали самой производительной в России и Восточной Европе. Сбербанк представил свой первый суперкомпьютер в 2019 году, тогда же машина вошла в TOP500 и стала одной их самых мощных в России.
Компания использует свои машины для развития искусственного интеллекта, а также сдает мощности в аренду. Мощность: Christofari Neo 43 место — 11,95 Пф. Christofari 72 место — 6,66 Пф.
МГУ использует Lomonosov-2 для собственных проектов, а также задач третьих лиц.
Он создан на базе сети «Ангара», позволяющей объединять любое количество компьютеров в единый вычислительный кластер. Разработка Ростеха предназначена для решения задач молекулярной динамики: создания цифровых моделей веществ и прогнозирования поведения материалов в экстремальных состояниях. Проект реализован специалистами Научно-исследовательского центра электронной вычислительной техники холдинга «Росэлектроника». При этом вычислительные ресурсы суперкомпьютеров крайне востребованы и дорогостоящи.
Поделиться Выходцы из «Яндекса» создали сверхмощный суперкомпьютер, который моментально взлетел в самый верх всемирного рейтинга Top500 Созданная выходцами из «Яндекса» голландская компания Nebius очень успешно дебютировала в рейтинге самых мощных суперкомпьютеров Top500. Она с первого раза заняла в нем 16 строчку, тогда как самое производительное решение самого «Яндекса» удостоилось лишь 36 места. Очевидный успех Голландская компания Nebius N. Место в рейтинге - 16. Компания появилась лишь в начале 2023 г.
В первой сотне присутствуют лишь четыре российских суперкомпьютера, три из которых в собственности «Яндекса» — помимо «Червоненкиса» это «Галушкин» 58 место и «Ляпунов» 64 место , а замыкает квартет модель «Кристофари Нео», принадлежащая Сбербанку с ноября 2021 г. В общей сложности среди 500 самых мощных суперкомпьютеров мира российских лишь семь — к перечисленным присоединились « Кристофари » 2019 г. Для сравнения, Китай занял 106 мест из 500, где наилучший результат — 11 место, США — 161 место в сумме, наилучшие результаты — первое, второе и третье места в рейтинге. Фото: Nebius Решение Nebius опережает все российские суперкомпьютеры Рейтинг суперкомпьютеров Top500 обновляется ежегодно в июне и ноябре. Первая его версия вышла в 1993 г.
Результаты выполнения команд из микропроцессора Леонард Эйлер направляются в хост-систему для дальнейшего использования в ходе вычислительного процесса. Изображение: minobrnauki. Его можно применять для анализа финансовых потоков в режиме реального времени, для хранения знаний в ИИ-системах, для моделирования биологических систем и в других прикладных задачах.
Путин поручил увеличить вычислительные мощности суперкомпьютеров в России
Увы, серьёзно опоздали россияне! Теперь же надо срочно догонять ушлых западников! Суперкомпьютеры Яндекса: взгляд изнутри Недавно три наших новых GPU-кластера заняли 19, 36 и 40 места в рейтинге суперкомпьютеров Top500. Это лучшие результаты среди всех участвующих в нём суперкомпьютеров России. Последний год был очень необычным в Яндексе. Мы собрали и запустили три новых GPU-кластера для задач в области машинного обучения. К примеру, теперь именно на них обучаются гигантские нейросетевые модели Поиска, Алисы и других наших сервисов. Может показаться, что для запуска такого кластера самое сложное — это купить вагон GPU-карточек. В условиях «чипагеддона» это отчасти правда, но нет, самое сложное не в этом. Тут-то и начинается наша история.
Пробный подход к снаряду В 2019 году произошла так называемая «революция трансформеров»: был опубликован ряд статей, которые показали, что применение гигантских нейросетей-трансформеров даёт удивительные результаты на задачах анализа текста. В частности, эти сети очень хорошо подходят для решения задачи ранжирования документов по запросу и для машинного перевода. Более того, их применение не ограничивается сугубо языковыми задачами: трансформерная архитектура позволяет генерировать голос из текста и наоборот, предсказывать действия пользователя и многое другое. В общем, именно трансформеры сейчас определяют качество основных продуктов Яндекса. Если вам интересны детали, коллеги уже рассказывали на Хабре о внедрении этой архитектуры в нашем поиске. Но проблема была в том, что обучение таких моделей требует огромных вычислительных мощностей. Например, если обучать модель с нуля на обычном сервере, на это потребуется 40 лет, а если на одном GPU-ускорителе V100 — 10 лет. Но хорошая новость в том, что задача обучения легко параллелится, и если задействовать хотя бы 256 тех же самых V100, соединить их быстрым интерконнектом, то задачу можно решить всего за две недели. Сейчас мы такую задачу можем решить за несколько часов, но об этом позже.
Мы попробовали собрать «нулевой» кластер буквально из того, что было под рукой. Результаты замеров показали низкий КПД масштабирования. В попытках понять причину придумали методику оценки, которая не требовала глубокого понимания алгоритма работы конкретного обучения. Достаточно построить график потребления энергии и обмена трафиком в одном масштабе. Обучение идет повторяющимися итерациями: 1. Каждый GPU получает свой batch и обсчитывает его синяя ступенька 2. Затем GPU обменивается по сети с соседями посчитанными результатами зелёная ступенька 3. GOTO 1 На графике сразу же виден корень проблемы. Не самый эффективный способ использовать железо, согласитесь.
Эксперименты на таком кластере проводить можно, но считать что-то серьёзное — нереально. Поэтому стали собирать новое решение, «расшивая» все узкие места интерконнекта. Попутно столкнулись и с другими сложностями. Яндекс, в свою очередь, уже много лет живёт в дата-центрах IPv6-only. Фиксы, кстати, выкладываем в опенсорс. Первые кластеры Первый мини-кластер GPU, созданный специально под задачи применения трансформеров c учётом описанных выше узких мест, появился у нас во владимирском дата-центре летом 2020 года. В кластере было 62 узла по 8 GPU в каждом — всего 496 видеокарт. Казалось бы, сотни видеокарт! Но этого по-прежнему было мало для наших задач, хотя кластер и помог нам начать внедрять трансформеры для улучшения Поиска.
Затем в другом нашем ДЦ, в городе Сасово в Рязанской области, появился первый большой кластер. Мы назвали его в честь Алексея Ляпунова — знаменитого математика, чьи работы лежат в основе кибернетики и теории машинного обучения. Пришлось искать причины и оптимизировать. Коллеги из локального офиса NVIDIA посоветовали потратить ещё несколько дней на замеры производительности, чтобы зарегистрировать кластер в списке Top500. Но в тот момент мы от этого отказались: торопились отдать кластер нашим ML-инженерам, чтобы загрузить его работой уже на новогодние праздники. Тем более, что тогда мы ещё не осознавали никакой практической пользы от замеров. Логично было распространить этот опыт и на GPU. Для размещения кластеров выбрали недавно переданные в эксплуатацию модули в дата-центрах Сасово и Владимира. Сами кластеры назвали соответственно «Червоненкис» в честь Алексея Червоненкиса, одного из крупнейших теоретиков машинного обучения и «Галушкин» Александр Галушкин — один из главных исследователей теории нейронных сетей.
Как собственно и материнские платы. Естественно данную «устоявшуюся» в узких кругах терминологию журналисты транслируют напрямую, а читатели не понимают вообще. Особенно замученные на тему «расея, вперде» долбодятловыми сми.
Садовничий: «В середине 1950-х годов именно Московский университет стал первым вузом в стране с собственным вычислительным центром. В стенах МГУ сосредоточились лучшие умы в области информационных технологий, многие из которых — наши выпускники. Здесь разрабатывались и внедрялись передовые вычислительные машины. Московский университет и сегодня остается отечественным лидером в области современных вычислительных технологий. Ввод нового супервычислителя позволит конкурировать с мировыми лидерами, даст новый импульс для решения задач по разработке отечественного программного обеспечения, подготовке высококвалифицированных кадров в области суперкомпьютерных технологий и проведения научных исследований в области искусственного интеллекта». Компьютер с новой архитектурой, основанной на активном использовании графических процессоров, составит единый вычислительный кластер с суперкомпьютером «Ломоносов-2». Суммарная производительность нового суперкомпьютера составит 400 AI Петафлопс.
Об этом прежде всего говорит сам Попов. Однако в подавляющем большинстве информация в базах данных систематизируется в табличном формате», — отмечает он. По его словам, у этой проблемы есть несколько решений. Первое — это составление новых баз данных графовым способом. Второе — преобразование табличных архивов в графовые. И оба варианта требуют времени. Баумана представляется мне актуальной только в рамках исследовательской деятельности. По его словам, проблема в том, что IT-индустрия движется в сторону уплотнения транзисторов в процессорах и в меньшей степени смотрит на альтернативные системы вычисления. Однако, по его словам, в ближайшем будущем ситуация может радикально измениться, поскольку текущий вектор развития индустрии достиг предела. Баумана ни в коем случае нельзя считать напрасными. Я уверен, что рано или поздно придет время, когда эта разработка российских инженеров многим понадобится», — уверен он. Сам Попов отмечает, что несмотря на стадию прототипа, проектом уже заинтересовались в Департаменте информационных технологий Москвы и Центре системной биологии при Роспотребнадзоре. На данный момент «Тераграф» готовится к пилотному использованию в стенах университета имени Баумана. По словам Попова, суперкомпьютер будет использоваться для расчета угроз безопасности государства на основе подготовленных командой разработчиков графов. Проект должен стартовать до конца 2022 года.
Очевидный успех
- В Новосибирске запустили мощный суперкомпьютер
- Суперкомпьютер Яндекса признали самым мощным в России
- В погоне за Люксембургом: академия наук подсчитала силу России на трех суперкомпьютерах
- Квантовые технологии в России 2023
- В погоне за Люксембургом: академия наук подсчитала силу России на трех суперкомпьютерах