Одним из предназначений суперкомпьютера российского Министерства обороны является моделирование и прогнозирование развития военных конфликтов.
В Москве создали новый российский суперкомпьютер
При этом производительность ФВМ можно резко повысить, уменьшая длину световой волны. ФВМ могут быть востребованы в медицине, а также в других областях. Ранее сотрудники Курчатовского института создали двумерный материал для суперкомпьютеров.
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. Размер обусловлен встроенной системой охлаждения. Они связывают GPU для вычислений. Это продиктовано энергопотреблением — до 20 кВт.
Cloud, но об этом поговорим в другой раз. Обратите внимание на отсутствие любых декоративных пластиковых элементов. Зато есть много свободного места, чтобы воздух мог обдувать огромные радиаторы GPU в центре, именно за счёт этого получается экономить электричество на охлаждении. В кластере 199 серверов с GPU — такое количество обусловлено экономической целесообразностью сборки ядра Infiniband по стандартной схеме на 800 портов с использованием 40-портовых 1U HDR-коммутаторов. Двухсотый сервер не имеет GPU в своем составе и используется для управления сетью Infiniband. Это позволило создавать кластеры в два раза большего размера по сравнению с коробочным решением SuperPod.
Процессором его делает низкоуровневое ПО, в качестве которого выступает архитектура «Леонард Эйлер». Попов утверждает, что при необходимости можно создать и уникальный — российский — чип на архитектуре «Леонард Эйлер». Однако такой задачи разработчики пока перед собой не ставят. Как минимум потому, что в России нет средств для производства чипов такого уровня. Каждый модуль «Леонард Эйлер» обладает 24 ядрами с тактовой частотой всего 200 МГц.
Однако при работе с графами даже этих технических характеристик хватает, чтобы обогнать по производительности мощнейшие серверные процессоры Intel Xeon с частотой 3 ГГц. В то же время он подчеркнул, что кратность этой эффективности справедлива только для расчетов с использованием графов. В задачах, где требуются классические арифметические расчеты, процессоры «Леонард Эйлер» не конкурент х86 и ARM. Именно поэтому разработчики против позиционирования своего проекта в качестве конкурента Intel, AMD, «Байкала» или «Эльбруса». И «Леонард Эйлер» может быть вспомогательным компонентом для центрального процессора, а не его заменой.
Высокая эффективность процессоров «Леонард Эйлер» при работе именно с графами обусловлена как раз архитектурой, которая настроена под работу с ними, а не арифметическими формулами. Однако ввиду своей логики, заложенной на уровне инструкций, они рассчитывают каждый граф последовательно, а «Леонард Эйлер» может считать миллионы графов параллельно», — сказал Попов. Другими преимуществами процессоров на новой российской архитектуре являются экономичность материалов, требуемых для изготовления процессоров, и энергопотребление. Такие чипы требуют в 200 раз меньше кремния, чем один микропроцессор семейства Intel Xeon, и потребляют в 10 раз меньше энергии. В перспективе это открывает возможность для использования процессоров «Леонард Эйлер» в устройствах интернета-вещей.
Нам еще далеко до этого. С аналогичным заявлением выступил глава американского производителя чипов Nvidia. И я сам говорил в 2017 году, что в 2022 году мы увидим первые компьютеры, которые выглядят так, как будто они думают независимо — даже если на самом деле это не так. Этот прогноз оказался верным для ChatGPT. Даже если система будет запрограммирована этически обоснованным образом — к примеру, с учетом принципа, что жертв среди гражданского населения следует избегать любой ценой.
Суперкомпьютеры
Владимир Путин добавил, что это критически нужно для будущего развития генеративного искусственного интеллекта. Глава российского государства призвал правительство и организации страны обратить внимание на данное поручение, которое будет отражено в готовящемся нацпроекте по формированию экономики данных. Поделиться Путин заявил, что мечтает о быстрой эволюции в сфере ИИ Путин заявил, что мечтает о быстрой эволюции в сфере ИИ Также на полях конференции Путин заявил, что запретить развитие искусственного интеллекта нельзя. Наряду с прочим, в рамках конференции Владимир Путин призвал расширить подготовку кадров в сфере искусственного интеллекта. Президент РФ назвал очевидным то, что с внедрением искусственного интеллекта ИИ человечество начинает новую главу.
Чип берёт на себя ту часть вычислительной нагрузки, с которой плохо справляются традиционные процессоры или ускорители.
Отмечается, что «Леонард Эйлер» занимает в 200 раз меньше ресурсов кристалла, чем один микропроцессор семейства Intel Xeon. Энергопотребление при этом меньше на порядок. Тактовая частота решения составляет около 200 МГц.
Для сравнения, производительность самого мощного суперкомпьютера в мире корпорации IBM составляет 200 петафлопс. Петафлопс — это единица измерения производительности компьютеров.
Она показывает сколько операций в секунду может выполнить техника. Суперкомпьютер отличается от обычного высокой вычислительной мощностью. Тогда стоимость проекта оценили в 24 миллиарда рублей.
Оргвзнос необходимо оплатить после того, как программный комитет пришлет решение о включении доклада в программу Форума.
К примеру, если Вы подавали заявку на участие с четырьмя 4 докладами, но программный комитет включил в программу только два 2 , то оргвзнос будет составлять 1500 рублей 1000 за первый доклад и 500 рублей за дополнительный. Национальный суперкомпьютерный форум. Основные даты: 27 ноября 2023 — День заезда участников очного формата; 28 ноября 2023 — Пленарные доклады в очном формате, обед, фуршет и разъезд участников очного формата вечером или утром следующего дня; 29 ноября 2023 — Секции в онлайн-формате; 30 ноября 2023 — Секции в онлайн-формате; 01 декабря 2023 — Секции в онлайн-формате. Краткая информация Национальный суперкомпьютерный форум НСКФ традиционно проходит в последнюю неделю ноября каждого года в Институте программных систем имени А.
Айламазяна РАН г.
Вот это прорыв: Россия попала в мировой топ самых мощных суперкомпьютеров
Самый мощный суперкомпьютер будет создан в России. Минобрнауки России сообщило о разработанном в Московском государственном техническом университете (МГТУ) им. Н. Э. Баумана новом российском суперкомпьютере, получившем название «Телеграф». Так, суперкомпьютер «Яндекса» «Червоненкис» занял 19-ю строчку рейтинга суперкомпьютеров топ-500, став самой производительной системой не только в России, но и во всей Восточной Европе. Президент РФ Владимир Путин поручил правительству разработать и реализовать комплекс мер, направленный на увеличение вычислительных мощностей суперкомпьютеров в России. Семь российских суперкомпьютеров не идут ни в какое в количественное сравнение с более чем 160 американскими в рейтинге Top500. Минобрнауки рассказало о новом суперкомпьютере Тераграф на новых микропроцессорах Leonhard.
О конференции
Будем прорываться: российские суперкомпьютеры По открытым данным, самый мощный в России суперкомпьютер – «Червоненкис» «Яндекса». Фотонный суперкомпьютер, создаваемый учеными Научно-исследовательского центра супер ЭВМ и нейрокомпьютеров в Таганроге в рамках научной программы НЦФМ, будет работать на частоте в 1 ТГц, или триллион герц. 9.2. Суперкомпьютеры, установленные в Российской Федерации. На ноябрь 2022 года в списке Top500 имелись 7 машин, установленных в России. Суперкомпьютер MareNostrum, установленный в Barcelona Supercomputing Center, используется для моделирования циркуляции океана. Таким образом, новый суперкомпьютер должен стать третьим по мощности в России и войти в мировой топ-500, сообщает C-News. Фотонный суперкомпьютер, создаваемый учеными Научно-исследовательского центра супер ЭВМ и нейрокомпьютеров в Таганроге в рамках научной программы НЦФМ, будет работать на частоте в 1 ТГц, или триллион герц.
В Новосибирске запустили мощный суперкомпьютер
Этот прогноз оказался верным для ChatGPT. Даже если система будет запрограммирована этически обоснованным образом — к примеру, с учетом принципа, что жертв среди гражданского населения следует избегать любой ценой. А что, если компьютер подсчитает, что бомбардировка больницы может в долгосрочной перспективе избежать гражданских целей? Это абсолютно реалистичный сценарий, и никто не узнает, как компьютер вообще додумался до такого. Нам нужны международные соглашения, запрещающие использование AI в войне.
В науке для описания такого гибридного подхода используется термин «суррогатное моделирование». Суррогатное моделирование используется, например, для предсказательного технического обслуживания сложных систем. Если речь идет об описании очень сложного технического устройства, в котором происходят нелинейные процессы, как, например, в турбине, - время, которое на это потребуется на суперкомпьютере, будет измеряться днями, а то и месяцами. И если нужно турбину очень быстро обсчитывать, чтобы понимать, работает ли она в нормальном режиме или близка к критическому, тогда нужна какая-то более быстрая модель — сплав упрощенного математического моделирования и методов анализа большого массива данных с помощью машинного обучения.
Это и есть математическая основа современных технологий предсказательного технического обслуживание сложных систем. Разглядеть признаки аварийных ситуаций В Сколтехе собралась самая мощная команда в стране по этой проблематике: Александр Бернштейн, Евгений Бурнаев, Дмитрий Яроцкий, Дмитрий Лаконцев и их коллеги. Это позволяет разглядеть за нормальным режимом работы системы признаки аварийных ситуаций, чем мы, собственно, и занимаемся. Как говорит наш ректор, академик Александр Кулешов, «когда у вас много параметров, нужно следить не только за отклонениями каждого параметра, но и за корреляциями между ними».
Наши алгоритмы позволяют такой анализ многомерных корреляций проводить. Это как инкубационный период в человеческом организме. Человек нормально себя чувствует, но в его организме уже происходят какие-то изменения, которые потом вызовут болезнь. Разумеется, болезнь началась не в тот момент, когда у человека подскочила температура.
И наша задача — разработать такие алгоритмы, которые позволят по анализу данных с различных датчиков, с различных камер — если мы говорим о сложных производственных системах, - предсказывать, когда же начался «инкубационный период» техники. Сколтех является ведущей организацией большого проекта «CoBrain-Аналитика» , поддержанного Национальной технологической инициативой: это сбор и анализ медицинских данных по нейро-заболеваниям. Исследователи Сколтеха совместно с целым рядом ведущих вузов, медицинских клиник и научных организаций страны собрали одну из наиболее крупных коллекций медицинских данных, связанных с нейро-заболеваниями. Это трехмерные данные ЯМР плюс другие анализы, от энцефалограммы и кардиограмм до биохимии.
Это нужно для того, чтобы понять картину в комплексе. Допустим, заболевание произошло, это видно на ЯМР-томограмме. А что нам показывают другие анализы? Человек — тоже система.
Нельзя ли было предсказать развитие заболевание заранее с помощью других исследований? И это не единственный проект такого рода в Сколтехе. Так, группы Александра Берштейна, Евгения Бурнаева и Михаила Гельфанда совместно с клиницистами из ведущих медицинских организаций активно работают над проектом по разработке новых методов машинного обучения для диагностики, предсказания и профилактики развития психических заболеваний. Второе мнение По словам Максима Федорова, речь не идет о том, чтобы машина могла, фиксируя какие-то данные, самостоятельно предсказывать начало развития аномальных процессов в мозге.
В принципе суть работы не в том, чтобы заменить врача, а в том, чтобы создать для него цифрового советчика. Мое мнение: заменить врача в ближайшее время, в том числе, в диагностике, будет невозможно. Все-таки опыт человека, его мышление бесценны. Но цифровой советчик — это подсказка врачу: возможно, что-то идет не так.
Однако машина не заменит врача в плане диагностики и тем более — в плане назначения лечения. Мне кажется, здесь можно использовать те же методы, что мы используем для предсказательного технического обслуживания сложных систем: это предсказательное обслуживание людей, или предсказательная диагностика». Руководитель Центра называет апгрейд суперкомпьютера Сколтеха «совместной историей», имея в виду взаимодействие университета и Фонда «Сколково»: «Машина закуплена для совместных проектов, чтобы резиденты Технопарка Фонда имели доступ к вычислительным мощностям. Одна из наших задач — развивать инфраструктуру больших данных и суперкомпьютерных вычислений всей экосистемы «Сколково».
То есть это экосистемное решение, - настаивает он. И это работа на перспективу, или, если можно так выразиться, на вырост. Только в ИТ-кластера «Сколково» 700 с лишним компаний. Большое количество из них так или иначе связано с машинным обучением, искусственным интеллектом, математическим моделированием.
Сколтех и Технопарк «Сколково» создают для них инфраструктуру.
В 2022 году в Ок-Риджской национальной лаборатории США появилась машина под названием Frontier, выполняющая квинтиллион, 1018, операций с плавающей точкой в секунду. В Национальном центре физики и математики НЦФМ в Сарове работают над увеличением производительности компьютера не за счет повышения тактовой частоты процессора, а на основе новых принципов построения архитектур. Здесь нужна новая элементная база. Потенциал у машин заведомо огромный, но его можно будет использовать только в том случае, если все отдельные этапы вычисления будут поддерживать высокую степень параллельности. Над этим проектом работает большой консорциум: сильная группа специалистов Российского федерального ядерного центра «Всероссийский научно-исследовательский институт экспериментальной физики» РФЯЦ-ВНИИЭФ , Института прикладной математики им. Келдыша РАН, Института вычислительной математики им. Марчука РАН, Московского государственного университета им.
Ломоносова и др. Силы нашего коллектива распределены по трем составляющим: элементная база, системное программное обеспечение и алгоритмы и математическое ПО. Цифровые кадры В «МГУ Сарове» из пяти магистерских программ две посвящены вычислительным технологиям. Они хорошо дополняют друг друга и позволяют понять основные научные и технологические проблемы. На мой взгляд, темы интересны студентам. Кроме того, мы стараемся их приобщать к решению практических задач, чтобы уже сейчас вовлечь в проблематику освоения машин зеттафлопсной производительности. Конечно, нам и им нужно сначала научиться работать с машинами эксафлопсной производительности. Если уж научился работать с параллелизмом большой степени, то переход дальше будет понятным и более простым.
Сейчас важно активнее привлекать магистрантов и выпускников «МГУ Сарова» и в целом молодых исследователей к конкретным проектам НЦФМ, чтобы они не просто что-то изучали по своей научной тематике, но и участвовали в реализации конкретных задач в рамках научной программы центра.
Мы занимаемся созданием элементов, которые могут это сделать, при этом не потеряв эффективности. Это, прежде всего, устройства обработки потоков операндов на основе знакоразрядных кодов, ориентированные на последовательную обработку информации старшими разрядами вперед. Поскольку устройств будет много, то суммарная производительность станет гораздо выше, чем у обычного компьютера. Илья Левин.
Ростех создал модульный суперкомпьютер «Фишер» для Российской академии наук
Нефтяники знают: иногда вода за счет меньшей вязкости может прорваться к откачивающим скважинам и вместо нефти мы будем откачивать эту же самую воду. Но если рассчитывает процесс мощная вычислительная машина, если она же, в помощь оператору, ведет мониторинг с учетом структуры геологического пласта и предыстории добычи, то выход нефти увеличивается на несколько процентов, что для нефтяного бизнеса очень существенно. Расчеты снижения аэродинамического сопротивления фюзеляжа летательных аппаратов уменьшают необходимость в дорогостоящих экспериментах на аэродинамических трубах. С областью аэродинамики и гидродинамики связаны и важнейшие оборонные задачи. Суперкомпьютеры нужны в метеорологических исследованиях, в биотехнологиях, в фармацевтике, в финансах.
Исключительно важно моделирование работы человеческого мозга, нахождение новых методов диагностики заболеваний человека и способов лечения. Эта задача - огромной государственной важности и заверяю: российские ученые смогут создать вычислительную технику, а также матобеспечение и программы для быстрых и относительно дешевых расчетов массового медицинского применения. Словом, как ЭВМ 60-х и 70-х годов решали самые важные задачи, стоящие тогда перед страной, также прорывным задачам послужат и современные суперкомпьютеры. Производственные компании скоро убедятся, что они значительно ускоряют и удешевляют научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы, поскольку, зачастую, позволяют, минуя опытно-экспериментальную фазу, сразу после расчета оценить эффективность конструкции или технологии и даже непосредственно внедрять исходную идею в производство.
А это и есть инновационное развитие, ускорение модернизации. Пройдет пять-семь лет и 100-терафлопные машины, словно настольный инструмент в лабораториях, в конструкторских бюро - найдут массовое коммерческое применение экономике. Будут ли здесь использованы суперкомпьютеры? В программе «умные сети» должна быть задействована вообще вся математическая школа Академии наук.
Первая машина К-100, о которой идет речь, в ближайшее время будет полностью загружена расчетами самого Института прикладной математики РАН, потому что если не «прокрутить» ее на научных задачах - не удастся применить и на производстве. И все же создатели суперкомпьютеров — и у нас, и за рубежом - столкнулись с проблемой: примеров, когда задача задействует мощность машины более 100 терафлопс - очень мало. Чтобы проснулся массовый коммерческий спрос, пользователей надо «приучать» к новым вычислительным возможностям. И, к счастью, это делает федеральный ядерный центр в Сарове, оснащающий промышленность пакетами программ и минисуперЭВМ производительностью 5-10 терафлопс лет семь назад это казалось пиком производительности.
Самый мощный суперкомпьютер по последнему списку TOP500 ноябрь 2010 г. Мы не «впереди планеты всей», но в ряду передовых стран. С нами считаются, приглашают с докладами на основные международные конференции, впрочем, мы и сами проводили несколько конференций. Что же касается идей, методов, алгоритмов, программных средств, то тут нам стесняться нечего — мы на переднем крае, выступаем на равных со специалистами развитых стран.
Об отставании: степень полезности вычислительных систем — математики это знают - растет, грубо говоря, как корень четвертой степени из производительности. Поэтому отставание от ведущих конкурентов в пиковых производительностях машин в несколько раз — не страшно, оно компенсируется хорошими идеями в алгоритмах, в матобеспечении. Но отставание в несколько десятков раз - опасно, хотя корень четвертой степени из производительности все еще возрастает на небольшую величину.
Более того, мы просим всех держателей систем, входивших в список, присылать данные о любых изменениях, как если бы списки публиковались. Мы признательны всем тем, кто на протяжении многих лет делал свой вклад в развитие данного проекта и пополнял его, и искренне надеемся, что в обозримом будущем сможем анонсировать возобновление публикации списков. Составители рейтинга Топ50 Последние Новости.
А мощные процессоры сейчас commodites.
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.
Все-таки опыт человека, его мышление бесценны. Но цифровой советчик — это подсказка врачу: возможно, что-то идет не так. Однако машина не заменит врача в плане диагностики и тем более — в плане назначения лечения. Мне кажется, здесь можно использовать те же методы, что мы используем для предсказательного технического обслуживания сложных систем: это предсказательное обслуживание людей, или предсказательная диагностика». Руководитель Центра называет апгрейд суперкомпьютера Сколтеха «совместной историей», имея в виду взаимодействие университета и Фонда «Сколково»: «Машина закуплена для совместных проектов, чтобы резиденты Технопарка Фонда имели доступ к вычислительным мощностям.
Одна из наших задач — развивать инфраструктуру больших данных и суперкомпьютерных вычислений всей экосистемы «Сколково». То есть это экосистемное решение, - настаивает он. И это работа на перспективу, или, если можно так выразиться, на вырост. Только в ИТ-кластера «Сколково» 700 с лишним компаний. Большое количество из них так или иначе связано с машинным обучением, искусственным интеллектом, математическим моделированием. Сколтех и Технопарк «Сколково» создают для них инфраструктуру. И это, конечно, не замыкается на собственно ИТ-компании: биомедицинские стартапы, компании, занимающиеся разработкой промышленных технологий, - это также потенциальные пользователи обновленного суперкомпьютера. Николай Суетин приводит другой пример экосистемного взаимодействия.
Известно, что в России для создания суперкомпьютеров используют импортную компонентную базу. Большинство существующих машин имеет воздушное охлаждение: в дата-центрах шум стоит жуткий, а КПД использования очень низкое. Решение нашего участника, компании РСК-технологии дочка большой компании РСК : через небольшие трубочки вода подводится к теплоотводу, который непосредственно контачит с процессором. За счет того, что вода прокачивается только вокруг него, ее температура поднимается до 60 градусов, а потом во внешнем контуре охлаждается. Такие компьютеры стоят уже в нескольких местах, в частности, в Гидрометцентре, в Академии наук, Петербуржском политехническом университете. Совершенно бесшумная, достаточно эффективная штука, экономит энергию. В рейтинге «зеленых» компьютеров наш участник один из первых по этому параметру. Хотя используют продвинутые, но классические процессоры Intel.
Это настолько интересная технология, что Intel имеет с ними соглашение о сотрудничестве и продвигает эти решения по всему миру. В России есть компания, которая занимается развитием собственного процессора. Есть архитектуры х86, ARM и др. Чтобы пользоваться ими, надо покупать лицензию. А это open source: как есть open source в софте, так он появился в железе. RISC V — сообщество, куда выкладываются все решения, связанные с архитектурой микропроцессоров. В «Сколково» есть компания Sintacor, один из первых членов этого консорциума, что получилось не без нашего участия: когда компания Intel хотела вывезти свою лабораторию из Петербурга, часть людей с этим не согласилась, и мы предложили им сделать компанию, которая стала нашим участником и сейчас активно занимается разработкой новых процессоров на архитектуре RISC V». Качественные изменения Возвращаясь к суперкомпьютеру Сколтеха, наращивание его производительности приведет к качественным изменениям, уверен профессор Максим Федоров.
Прежде всего, это скажется на скорости выполнения проектов. Совершенно точно мы сможем работать с большим количеством видео. К лету мы также сможем уверенно работать с большим количеством трехмерных данных. Это, например, данные томографии или данные трехмерного моделирования поверхности Земли. Сейчас мы тоже, естественно, работаем с трехмерными данными, но это пока достаточно медленно, и, скажем так, не получается полета. Что касается видеоданных, то, в качестве примера, мы сможем уверенно работать с данными видеонаблюдений со всей Москвы при условии, что инфраструктура позволит эти данные собирать. Сейчас пока мы чисто технически не можем работать с такими объемами данных. Если говорить о лекарственных препаратах, мы сможем обрабатывать базы данных с десятками миллиардов записей параметров молекул-кандидатов в лекарства, чего мы сейчас опять-таки быстро делать не можем.
Созданный в МГУ суперкомпьютер вернет России лидерство в этой сфере
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.
Систему планируется использовать в разработке новых инструментов на основе искусственного интеллекта. В частности, алгоритмов анализа больших данных, методов защиты ИИ-сервисов, а также в исследованиях в областях физики, химии, биологии, психологии, социологии, геологии, медицины.
В настоящее время центры обработки информации становятся одними из крупнейших потребителей энергии и источником отработанного тепла. По открытым данным, у РФ в космосе находится около сотни спутников. С учетом тенденции к использованию исключительно национальных вычислительных мощностей спрос будет, скорее всего, ограничен самой Россией и странами, которые не могут позволить себе такие дата-центры. Как может выглядеть новый виток военного противостояния над Землей Некоторые эксперты критически оценили данный проект, но отметили в нем несколько потенциально интересных моментов. В среднем спутники работают на орбите от пяти лет, но есть примеры, когда срок эксплуатации достигает 9—10 лет, рассказал генеральный директор АО «АК «Новый космос» компания — участник рынка НТИ «Аэронет» Антон Алексеев. Но также важно учесть, что в связи с указанным сроком потребуются постоянная замена спутников и их обновление.
По мнению Александра Бирюкова, проект имеет стратегическую ценность в апробации отправки и поддержания дата-центров в космосе.
Производительность суперкомпьютера «Червоненкис» составляет 21. В рейтинг Топ500 попали ещё два суперкомпьютера «Яндекс» — проекты «Галушкин» и «Ляпунов». Эти решения заняли 36 и 40 место в мире и стали вторым и третьим решениями по мощности в России.
Суперкомпьютер Яндекса признали самым мощным в России
Минпромторг решил вложить 7,6 млрд руб. в создание российского суперкомпьютера на базе российской архитектуры NeuroMatrix, разработанной АО НТЦ «Модуль». Сегодня в МГУ начинает работать новый суперкомпьютер мощностью 400 петафлопс (10 в 15 степени операций в секунду). Суперкомпьютер Яндекса «Червоненкис» занял 19-ю строчку всемирного рейтинга суперкомпьютеров Top500, став самой производительной системой в России и Восточной Европе.
Академик Каляев предложил объединить суперкомпьютеры под управлением ИИ
Он стал первым суперкомпьютером, созданным на основе российской коммутируемой сети «Ангара». В результате Россия тогда имела 2,48% суммарной производительности всех суперкомпьютеров мира. новости. россия. суперкомпьютер.?1700835440. МОСКВА, 24 ноя — ПРАЙМ. В России необходимо не менее, чем на порядок увеличить мощности суперкомпьютеров, заявил президент России Владимир Путин.