На сегодняшний день в России всего семь суперкомпьютеров из мирового списка топ-500. Суперкомпьютер Яндекса «Червоненкис» занял 19-ю строчку всемирного рейтинга суперкомпьютеров Top500, став самой производительной системой в России и Восточной Европе. Математика в эпоху суперкомпьютеров. 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.
Фотонный суперкомпьютер запатентовали в России
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.
Два раза в год — в начале лета и в конце осени — публикуется авторитетный список. Она измеряет производительность ЭВМ при обработке чисел с плавающей запятой. Американские специалисты оценивают несколько параметров супермашин: пиковую производительность; быстрый ответ; мощность.
По этим характеристикам лидирует суперкомпьютер «Червоненкис». Он признан самой мощной машиной не только в нашей стране, но и в Восточной Европе. На 36 месте расположился «Галушкин», на 40 — «Ляпунов». Все три принадлежат «Яндексу».
Микропроцессор назван по имени швейцарского, прусского и российского математика и механика, внёсшего фундаментальный вклад в развитие данных наук, а также физики, астрономии и ряда прикладных наук. Он берет на себя часть вычислительной нагрузки, с которой плохо справляются универсальные арифметические микропроцессоры например, Intel или ARM или графические ускорители. Министерства науки и высшего образования РФ Сайт «Результаты выполнения команд обработки множеств или графов из микропроцессора Леонард Эйлер направляются в хост-систему для дальнейшего использования в ходе вычислительного процесса. Микропроцессор Леонард Эйлер занимает в 200 раз меньше ресурсов кристалла, чем один микропроцессор семейства Intel Xeon, потребляя при этом в 10 раз меньше энергии.
При сравнительно малой тактовой частоте порядка 200 МГц производительность микропроцессора Леонард Эйлер существенно превосходит производительность микропроцессоров семейства Intel Xeon 3 ГГц. Это достигается за счет параллелизма при обработке сложных моделей данных, что позволяет ему обрабатывать до 120 миллионов вершин графов в секунду.
Ru» сообщили в Министерстве науки и высшего образования РФ , а подробно рассказал генеральный конструктор проекта Алексей Попов. Компьютер предназначен для работы с так называемыми графами. Как объясняет специалист-исследователь в области машинного обучения компании «Криптонит» Георгий Поляков, графы — это совокупность объектов и связей между ними на основе параметров этих объектов. В математике объекты называются вершинами, а связи между ними — ребрами.
Например, схема перелетов авиакомпании между городами — это граф. В качестве вершин выступают аэропорты в городах, а в качестве ребер — факт наличия прямого авиационного маршрута между городами», — сказал Поляков. Заместитель генерального директора по науке и развитию компании ИВК, кандидат физических и математических наук Валерий Андреев добавил, что вычисления с использованием графов позволяют делать качественные прогнозы относительно тех или иных объектов в сложных системах: будь то человек и влияние лекарств на его здоровье, или зерно и влияние его цены на стоимость металлов. Например, о том, как связаны между собой несколько людей, о том, как одни банковские транзакции отразились на динамике других и т. Построение жестких связей между объектами и их параметрами позволяют сделать качественный прогноз. Это ценная возможность для любой области деятельности — от банковской сферы и оптовой торговли до криминалистики», — сказал Андреев.
Алексей Попов, генеральный конструктор проекта, говорит, что особенность работы «Тераграфа» c графами в долгосрочной перспективе позволит создавать цифровые двойники людей и проводить на них эксперименты с разными курсами лечения, чтобы подобрать самый эффективный. Процессор, анализируя исходные данные, будет предлагать для курса лечения разные решения. Это свойство устройства он называет «интуицией». В программе можно проследить влияние разных препаратов на них, не подвергая опасности пациента. Подобрав оптимальное решение в программе, лечение можно применить к человеку», — сказал Попов.
В Новосибирске запустили мощный суперкомпьютер
Яндекс ввел «Червоненкиса» в эксплуатацию в июне. В ноябрьский список TOP500 кроме «Червоненкиса» вошли еще два суперкомпьютера Яндекса, которые тоже не были анонсированы ранее: «Галушкин» с мощностью 16,02 петафлопса стал вторым в России и 36-м в мире, а «Ляпунов» показал производительность в 12,81 петафлопса, и его признали третьим в России и 40-м в мире. На первой строчке мирового рейтинга осталась японская машина Fugaku с производительностью 442 петафлопса, на втором месте построенный IBM компьютер Summit, установленный в Окриджской национальной лаборатории 148 петафлопс , и на третьем — система Sierra, аналогичная Summit, установленная в Ливерморской лаборатории 94,6 петафлопса. Первые суперкомпьютеры занимались в основном оборонными вычислениями, связанными с атомным и термоядерным оружием. Но сейчас им поручают масштабные задачи численного моделирования для нужд самых разных отраслей науки.
Второе место в рейтинге на ноябрь 2023 года занимает суперкомпьютер Aurora, расположенный в Аргоннской национальной лаборатории Argonne National Laboratory — национальном исследовательском центре Министерства энергетики США. Эта огромная установка базируется на процессорах и ускорителях компании Intel. Интересно, что разработчики не успели измерить реальную производительность на всём смонтированном объёме оборудования, из-за чего Aurora не смогла превзойти производительность системы Frontier. Конечно, за полгода инженеры решат эту проблему, и установка Aurora покажет лидерскую производительность, близкую к 2 EFlops. И, скорее всего, в июне 2024 года она займет первое место в рейтинге, потеснив нынешнего лидера — суперкомпьютер Frontier в Национальной лаборатории Oak Ridge National Laboratory, США.
Если производитель вычислительных компонент в системе Aurora — компания Intel, то инфраструктурная часть интерконнект, электропитание, охлаждение, компоновка обеспечена компанией Hewlett Packard Enterprise — так же как и в системе Frontier. Третье место в текущем рейтинге занимает система Eagle, созданная компанией Microsoft, и собранная из совершенно стандартных модулей, которые штатно используются компанией в её центрах обработки данных для организации облачного сервиса Microsoft Azure. Установка создана всего за полгода, что в четыре раза быстрее средней продолжительности создания систем уровня Top1, то есть это своеобразный «временной» рекорд. Таким образом, тройка лидеров иллюстрирует всё многообразие технологических подходов к созданию систем эксамасштабного уровня, то есть с производительностью более 1018 Flops. В рейтинге Top500 сохраняется тенденция жёсткого расслоения систем. Производительность первой системы в 500 раз больше производительности последней.
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.
В перспективе это открывает возможность для использования процессоров «Леонард Эйлер» в устройствах интернета-вещей. Проблемы графа Хотя разработка специалистов университета им. Баумана кажется перспективной, ее использование на практике очень проблематично. 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.
В МГТУ им. Н. Э. Баумана разработали российский суперкомпьютер Тераграф
Такая ЭВМ намного обгоняет по своим техническим параметрам и скорости большинство существующих в мире компьютеров. Машина супербыстро выполняет задачи и обрабатывает огромный массив данных одновременно. Производительность ЭВМ оценивается в петафлопсах — количествах миллионов миллиардов вычислений в секунду. Производительность «Червоненкис» составляет 21,53 петафлопса, «Галушкина» — 16,02, «Ляпунова» — 12,81. К примеру, «Переводчик» максимально корректно и быстро переводит текст с одного языка на другой. А голосовой помощник «Алиса» моделирует диалог с пользователями. Отметим, что в пятерку мирового топа попали Китай — доминирует со 173 суперкомпьютерами, затем США 149 , Япония 32 , Германия 26 и Франция 19.
Первые суперкомпьютеры занимались в основном оборонными вычислениями, связанными с атомным и термоядерным оружием. Но сейчас им поручают масштабные задачи численного моделирования для нужд самых разных отраслей науки. Подробнее об ИИ в здравоохранении можно почитать в нашем материале «Суперкомпьютер для радиологов». Василиса Чернявцева Нашли опечатку? Софт для всех Тимофей Кочкар Наверняка вам доводилось слышать выражение «опенсорс».
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. Как отметили в «Яндексе», при строительстве суперкомпьютера ISEG интеллектуальная собственность и технологии «Яндекса» не использовались, потому как они там не требуются. Тестирование суперкомпьютера для TOP500 проводилось на «голом железе», но для реального применения потребуется уже специальное ПО, и Nebius может использовать как собственные разработки, так и решения с открытым кодом. Айламазяна Российской академии наук, член-корреспондент РАН, сокоординатор Национальной суперкомпьютерной технологической платформы Сергей Абрамов. Учёный отметил, что для создания «серьёзных систем» необходима тесная кооперация с мировыми производителями процессоров, ускорителей, интерконнекта, о чём в условиях санкций говорить не приходится. В новом рейтинге TOP500 всего семь суперкомпьютеров из России. Все они утратили прежние позиции. Наиболее мощный российский суперкомпьютер «Червоненкис», созданный «Яндексом» в 2021 году, опустился с 27-го на 36-е место. В свою очередь «Галушкин» опустился с 46-го на 58-е, а «Ляпунов» — с 52-го на 64-е. Это тоже системы «Яндекса». На 67-е место с 55-го упал суперкомпьютер «Кристофари Нео», а на 119-е место переместился с 96-го «Кристофари» — обе системы принадлежат «Сберу». Источник Forbes назвал утрату российскими компаниями прежних позиций в TOP500 «естественным результатом санкций». С уходом американских корпораций с российского рынка у оставшихся в стране компаний нет «объективных технологических возможностей выступать с какими-то новыми результатами» в рейтинге TOP500, считает собеседник Forbes. В «Яндексе» объяснили изменение места в рейтинге тем, что организаторы использовали старые данные. Поэтому организаторы использовали наши старые данные от ноября 2021 года». Первое место сохранила система Frontier на базе процессоров и ускорителей AMD с производительностью 1,194 Эфлопс. А вот второе место претерпело изменения. Здесь, уступив лидеру более чем вдвое, оказался основанный на чипах Intel суперкомпьютер Aurora Аргоннской национальной лаборатории США — он показал 585,34 Пфлопс. Источник изображения: intel. Intel и Аргоннская лаборатория продолжают работу по расширению Aurora: на момент выхода последней версии рейтинга суперкомпьютер составляли 10 624 процессора и 31 874 графических ускорителя Intel, обеспечивших производительность в 585,34 Пфлопс при суммарной мощности 24,69 МВт. Для сравнения, лидер рейтинга в лице Frontier на чипах AMD имеет производительность в 1,194 Эфлопс, более чем двукратно опережая систему на втором месте и потребляя при этом относительно скромные 22,70 МВт энергии. Из-за этого Aurora не попал в рейтинг самых энергоэффективных суперкомпьютеров Green500 , а Frontier удерживает здесь восьмое место. Ожидается, что в конечном итоге Aurora выйдет на производительность в 2 Эфлопс — её обеспечат 21 248 процессоров Xeon Max и 63 744 графических ускорителя Max Ponte Vecchio в 166 стойках и 10 624 вычислительных модулях. Это будет самый крупный массив графических процессоров в мире. Тем временем AMD занимается строительством суперкомпьютера El Capitan в Ливерморской национальной лаборатории имени Лоуренса США , который, как ожидается, превысит показатель в 2 Эфлопс, и, возможно, Aurora уже не поднимется до первого места.
Такие вычисление позволяют найти информацию о событиях с неочевидной взаимосвязью в большом массиве данных. К примеру, можно понять, как связаны несколько людей, как одни банковские транзакции повлияли на динамику других. Построение жестких связей между объектами и их параметрами позволяют сделать качественный прогноз. Это ценная возможность для любой области деятельности — от банковской сферы и оптовой торговли до криминалистики. Валерий Андреев заместитель гендиректора по науке и развитию компании ИВК, кандидат физических и математических наук Источник фото: Pixabay По словам генерального конструктора проекта, в долгосрочной перспективе такая особенность суперкомпьютера позволит создать цифрового двойника человека, чтобы проводить на нем эксперименты с разными курсами лечения. То есть процессор «Тераграфа» будет предлагать разные решения для решения проблемы — это свойство можно назвать «интуицией», добавил Попов. Представьте, что у вас на компьютере отображаются разные параметры человеческого организма. В программе можно проследить влияние разных препаратов на них, не подвергая опасности пациента. Подобрав оптимальное решение в программе, лечение можно применить к человеку. Алексей Попов генеральный конструктор проекта Из чего сделан «Тераграф» «Тераграф» является системой на базе центрального процессора Intel под управлением Linux, к которой подключены три вспомогательных вычислительных модуля — процессоры «Леонард Эйлер» — они выглядят как видеокарты, подключенные к материнской плате. Попов отметил, что для их создания были использованы пустые «болванки» чипов AMD, на которые записали инструкции архитектуры как прошивку, а также ПЛИСы программируемые логические интегральные схемы. Процессоры работают по уникальным алгоритмам, созданным российскими учеными, без них чип нельзя назвать процессором.
В россии осуществили сборку нового "суперкомпьютера" из китайских комплектующих!
В России появится очень быстрый суперкомпьютер – фотонный. Над ним работают ученые Научно-исследовательского центра супер ЭВМ и нейрокомпьютеров в Таганроге. крупнейший информационный сайт России посвященный компьютерам, мобильным устройствам. Новый суперкомпьютер представили в Московском государственном университете имени М.В. Ломоносова в начале учебного года. Поэтому один из самых крупных суперкомпьютеров в России – в Гидрометцентре. Стартовал второй день крупнейшей международной онлайн-конференции по искусственному интеллекту, которую организовал Сбер. Там представили новый суперкомпьютер "Кристофари Neo". Семь российских суперкомпьютеров не идут ни в какое в количественное сравнение с более чем 160 американскими в рейтинге Top500.
В России создан суперкомпьютер «Жорес»
| Созданный в МГУ суперкомпьютер вернет России лидерство в этой сфере - Российская газета | Будем прорываться: российские суперкомпьютеры По открытым данным, самый мощный в России суперкомпьютер – «Червоненкис» «Яндекса». |
| Бери свыше: ученые предложили размещать суперкомпьютеры на орбите | Статьи | Известия | 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. |
| Суперкомпьютер «Яндекса» признан самым мощным компьютером России | Поэтому один из самых крупных суперкомпьютеров в России – в Гидрометцентре. |
| О конференции | Курчатовский вычислительный комплекс входит в число самых мощных суперкомпьютеров в России и является объединяющим звеном цепочки. |
Один из самых мощных суперкомпьютеров в России работает в СевГУ
Сейчас семь российских суперкомпьютеров входят в мировой рейтинг Топ500. Президент РФ Владимир Путин поручил правительству разработать и реализовать комплекс мер, направленный на увеличение вычислительных мощностей суперкомпьютеров в России. Суперкомпьютер в МГУ имени М.В. Ломоносова стал важным звеном в системе ведущих суперкомпьютерных центров России. На сегодняшний день в России всего семь суперкомпьютеров из мирового списка топ-500. Новости На суперкомпьютере Tianhe-2 запущена платформа Ubuntu OpenStack (2014).
Академик Каляев предложил объединить суперкомпьютеры под управлением ИИ
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! 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.
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.
Тогда и был разработан компьютер "Колоссус", в котором насчитывалось 1500 ламп. Одним из первых суперкомпьютеров в США стал Атанасова-Берри массой в 27 тонн, он выполнял 357 операций умножения или 5 тысяч операций сложения в секунду. В нем было более 17 тысяч ламп. В 60-х годах прошлого века лидером этого направления стал талантливый американский инженер Сеймур Крей. Созданный им в середине 70-х годов суперкомпьютер "Крей-1" выполнял 240 миллионов операций в секунду.
Он на порядки превосходил все аналогичные машины того времени. Самым мощным суперкомпьютером считается американский Frontier на 1600 петафлопс 10 в 15 степени операций в секунду.
Ректор Московского университета академик В. 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».
Созданный в МГУ суперкомпьютер вернет России лидерство в этой сфере
Интересные новости о суперкомпьютерах и ИИ. В Росгидромете запустят повышающий качество прогнозов суперкомпьютер К концу 2018 года в России будет запущен новый суперкомпьютер, который займется прогнозированием опасных погодных явлений, рассказали в Росгидрометцентре. Президент РФ Владимир Путин поручил правительству разработать и реализовать комплекс мер, направленный на увеличение вычислительных мощностей суперкомпьютеров в России. 9.2. Суперкомпьютеры, установленные в Российской Федерации. На ноябрь 2022 года в списке Top500 имелись 7 машин, установленных в России. Курчатовский вычислительный комплекс входит в число самых мощных суперкомпьютеров в России и является объединяющим звеном цепочки. Марий Эл Телерадио» Телеканал МЭТР» Лента новостей» Суперкомпьютер МарГУ вошёл в ТОП-20 России.
О конференции
Президент РФ назвал очевидным то, что с внедрением искусственного интеллекта ИИ человечество начинает новую главу. Ранее он назвал монопольное доминирование в России западных платформ искусственного интеллекта опасным и недопустимым явлением. По мнению президента, в сфере создания систем искусственного интеллектам необходимо использовать российские решения. Еще Путин заявил, что в ближайшее время будет утверждена новая стратегия развития искусственного интеллекта. По словам президента, в новую редакцию стратегии внесут ряд значительных изменений, будут конкретизированы цели и задачи.
Ректор Московского университета академик В. 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».
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.
Фото: Роскосмос — Особенно важным такой подход станет при массовом внедрении квантовых компьютеров, которые требуют особенно низких температур и стабильной окружающей среды для функционирования — космическое пространство является идеальным для этих целей, — пояснил специалист.
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».