В российском подходе используется иной принцип: все коэффициенты определяются чисто математически. Он стал первым суперкомпьютером, созданным на основе российской коммутируемой сети «Ангара». В Новосибирске учёные разработали и запустили суперкомпьютер, который обладает впечатляющей вычислительной мощностью.
Просто Новости
- Запущен новый российский суперкомпьютер — Linux в России — Новости
- ПОХОЖИЕ НОВОСТИ
- Похожие темы
- «Сбербанк» представил самый мощный в России суперкомпьютер
- AI Новости: Суперкомпьютеры
Самый мощный суперкомпьютер в России
На сегодняшний день MarGrid является ядром научно-производственной экосистемы всей Марий Эл, а не только вуза. Увеличение вычислительных мощностей суперкомпьютера позволило учёным выполнять работы по компьютерному моделированию, радиолокации, микроэлектронике, радиолокации, биоинформатике, искусственному интеллекту и цифровой медицине. На базе МарГУ существует Инжиниринговый центр в области производства бортовых радиолокационных комплексов дистанционного зондирования Земли, занимающийся выполнением государственных оборонных заказов совместно с Радиотехническим институтом имени академика А.
Также Путин указал на то, что необходимо значительно расширить подготовку кадров в области искусственного интеллекта, а еще создавать инфраструктуру для его широкого использования в стране. Президент также поручил правительству сформировать образовательную программу по искусственному интеллекту для руководителей компаний и органов власти. 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.
Используя способность сохранять информацию о различных объектах и явлениях, а также учитывать связи между ними, графы знаний могут использоваться при анализе больших данных в биоинформатике, медицине, системах безопасности городов, компьютерных сетях, финансовом секторе, при контроле сложного промышленного производства, для анализа информации социальных сетей и во многих других областях.
Также на сайте Минобрнауки говорится о важности аппаратной поддержки дискретной математики, так как большинство вычислительных задач являются дискретными по своей сути и требуют обработки множеств чисел: различные задачи оптимизации, задачи на графах, задачи машинного обучения. Арифметическая обработка также важна, например, в сравнении чисел, но она составляет лишь малую часть действий в алгоритмах оптимизации. Основное время современные вычислительные системы тратят на поиск информации, перебор элементов множеств и так далее. Исследователи утверждают, что Leonhard спроектирован под задачи дискретной оптимизации и работает быстрее универсальных микропроцессоров, рассчитанных на арифметическую обработку, а еще потребляет меньше электроэнергии.
Производительность устройства достигает 6,7 петафлопс.
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.
Что такое суперкомпьютеры и как они изменят нашу жизнь?
Ну и наверняка компания также задействует мощности для своих внутренних проектов, например в аналитике финансовых рынков. Ложка дегтя в эту бочку меда В ноябре 2022 года компания Nvidia заявила о том, что уходит из России и не будет более поддерживать корпоративный клиентский сектор. Еще в сентябре 2022 года правительство США запретило компаниям Nvidia и AMD поставлять российским корпорациям ряд высокотехнологичных продуктов. Как видим, все наши суперкомпьютеры основаны на решениях от «зеленых» и уже к концу 2022 года становится заметным, что имеющиеся в мире суперкомпьютеры не стоят на месте и развиваются бешеными темпами. 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. Технологии не стоят на месте, а количесто информации для обработки постоянно прибавляется. Смогут ли топовые российские суперкомпьютеры, основанные на уже закрытых технологиях, в этой ситуации удерживаться в мировом топе? Особо остро стоит вопрос появления новых супермашин: как я понял из прочитанного в различных источниках, суперкомпьютер это не наше с вами «ведро», куда при желании можно вставить нужное количество оперативной памяти или новую видеокарту. Обновление такого мощного устройства если и возможно, то затратно настолько, что проще изготовить новый. Но из чего его изготавливать, если для того, чтобы дойти до того же уровня технологий, которые есть у Nvidia и производить конкурентный аппаратный продукт, России понадобится несколько десятилетий? 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!
Благодаря параллелизму при обработке сложных моделей данных процессор способен обрабатывать до 120 млн вершин графов в секунду. Что касается системы «Тераграф», то она может работать с графами сверхбольшой размерности — до одного триллиона вершин. Такие графы могут использоваться при анализе больших данных в биоинформатике, медицине, системах безопасности городов, компьютерных сетях, финансовом секторе, при контроле сложного промышленного производства, для анализа информации социальных сетей и во многих других областях.
Владимир Ромашов 11:06, 16 ноября 2021 В рейтинге Тор500 самых мощных мировых суперкомпьютеров проект «Яндекс» под названием «Червоненкис» занял 19 место в общемировом зачёте, и, таким образом, стал самым мощным решением в России и Восточной Европе. Производительность суперкомпьютера «Червоненкис» составляет 21. В рейтинг Топ500 попали ещё два суперкомпьютера «Яндекс» — проекты «Галушкин» и «Ляпунов».
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.
В МГТУ им. Баумана разработали суперкомпьютер, находящий неочевидные связи
все самое важное и интересное из отрасли связи, IT и телекоммуникаций. ИНТЕРФАКС – В МГУ имени М.В. Ломоносова ректор Виктор Садовничий открыл новый суперкомпьютер, обладающий специализированной архитектурой, сообщает вуз. 9.2. Суперкомпьютеры, установленные в Российской Федерации. На ноябрь 2022 года в списке Top500 имелись 7 машин, установленных в России.
Наши проекты
- Академик Каляев предложил объединить суперкомпьютеры под управлением ИИ
- О конференции
- HPC Park в рейтинге Топ 50 суперкомпьютеров России
- Квантовые технологии в России 2023
- Россия входит в топ-10 стран по объему вычислительных мощностей суперкомпьютеров - Чернышенко
Microsoft и OpenAI построят ИИ-суперкомпьютер Stargate за $100 миллиардов
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». О возможностях мощнейшего в России суперкомпьютера рассказали президент, председатель правления Сбербанка Герман Греф и СТО Сбербанк Груп, исполнительный вице-президент, руководитель блока «Технологии» Сбербанка Давид Рафаловский. 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».
В Москве создали новый российский суперкомпьютер
Тактовая частота решения составляет около 200 МГц. Благодаря параллелизму при обработке сложных моделей данных процессор способен обрабатывать до 120 млн вершин графов в секунду. Что касается системы «Тераграф», то она может работать с графами сверхбольшой размерности — до одного триллиона вершин. Такие графы могут использоваться при анализе больших данных в биоинформатике, медицине, системах безопасности городов, компьютерных сетях, финансовом секторе, при контроле сложного промышленного производства, для анализа информации социальных сетей и во многих других областях.
Баумана созданы первые в мире микропроцессор и суперкомпьютер, в которых на аппаратном уровне реализован набор команд дискретной математики DISC Discrete Mathematics Instruction Set. Вычислительный комплекс получил название «Тераграф»: он предназначен для хранения и обработки графов сверхбольшой размерности. Применять суперкомпьютер планируется для моделирования биологических систем, анализа финансовых потоков в режиме реального времени, для хранения знаний в системах искусственного интеллекта и пр. Чип берёт на себя ту часть вычислительной нагрузки, с которой плохо справляются традиционные процессоры или ускорители.
Вычислительный комплекс получил название «Тераграф»: он предназначен для хранения и обработки графов сверхбольшой размерности. Применять суперкомпьютер планируется для моделирования биологических систем, анализа финансовых потоков в режиме реального времени, для хранения знаний в системах искусственного интеллекта и пр. 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.
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. Размер обусловлен встроенной системой охлаждения. Они связывают GPU для вычислений. Это продиктовано энергопотреблением — до 20 кВт.
О конференции
До конца 2030 года в России могут появиться 10 новых суперкомпьютеров мощностью 10 000-15 000 GPU H100, пишут «Ведомости» со ссылкой на рабочий документ АНО «Цифровая экономика». «Сбер» представил новый суперкомпьютер для ускорения задач в области искусственного интеллекта. 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. Новый суперкомпьютер представили в Московском государственном университете имени М.В. Ломоносова в начале учебного года.
Сбербанк сообщил о создании мощнейшего суперкомпьютера в России
Суперкомпьютер представляет собой специализированную вычислительную машину, значительно превосходящую по своим техническим параметрам и скорости вычисления обыкновенных компьютеров. В России самый мощный из общественно известных отечесвтенных суперкомпьютеров — "Червоненкис" находится в Сасове Рязанская область. Там же находится и "Ляпунов". Суперкомпьютер "Галушкин" находится во Владимире, а "Кристофари" и "Кристофари Нео" в Москве, в Сколково, следует из данных открытых источников.
Мы занимаемся синтезом архитектуры суперкомпьютеров, разрабатываем облик цифровой фотонной машины и вычислительные элементы: арифметико-логические устройства, системы синхронизации и коммуникации. Это наш вклад в общую задачу, которая стоит перед российскими учеными - создание отечественных суперкомпьютеров с производительностью, намного превышающей современный уровень. Илья Левин Однако перед учеными стоит еще несколько проблем, которые предстоит решить.
Так, для фотонного компьютера нет столь же быстрой оперативной памяти и системы хранения данных.
В России создали суперкомпьютер МГУ-270 для исследований в области искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений реклама Московский государственный университет имени М. Ломоносова МГУ представил свой новый суперкомпьютер МГУ-270, обладающий энергоэффективностью и высочайшей вычислительной мощностью. Суперкомпьютер, оснащенный около 100 современных графических ускорителей и современными системами охлаждения, предназначен для решения самых сложных задач в области искусственного интеллекта ИИ и высокопроизводительных вычислений HPC , а также для обучения больших моделей ИИ.
Все это открывает возможности для использования «Леонард Эйлер». Источник фото: Pixabay Трудности перевода Разработка кажется перспективной, однако на практике ее пока затруднительно использовать, рассказал Попов. По его словам, для работы процессора исходная информация должна быть записана как графы, а в большинстве случаев базы данных систематизированы в табличном формате.
Есть несколько вариантов решений этой проблемы. Во-первых, составление новых баз данных графовым способом, во-вторых, преобразование табличных архивов в графовые. Но на оба варианта требуется много времени. Андреев из ИВК считает, что разработка является актуальной пока только для исследовательской деятельности. Для IT-индустрии ее пока не применить, потому что она движется в сторону уплотнения транзисторов в процессорах, не считаясь с альтернативными системами вычисления. Однако ситуация может резко измениться, добавил он. По словам Попова, проектом заинтересовались в Департаменте информационных технологий Москвы и Центре системной биологии при Роспотребнадзоре.
Пока «Тераграф» будет на пилотном использовании в университете им. Однако суперкомпьютер могут использовать для расчета угроз безопасности государства на основе подготовленных разработчиками графов.