В России утверждена дорожная карта по развитию суперкомпьютерных центров
Правительство РФ утвердило план развития суперкомпьютерной инфраструктуры и стандартизации центров для улучшения вычислительных мощностей и поддержки ИИ.
В ближайшие несколько лет в России планируется создать единые требования к суперкомпьютерным центрам и определить порядок доступа к таким системам. Эксперты отмечают, что это позволит снизить простои оборудования и усилит эффективность работы с большими вычислениями в стране.
Правительство утвердило дорожную карту по развитию высокопроизводительных вычислений и суперкомпьютерной инфраструктуры. В ближайшие годы будут определены перспективы дальнейшего развития и модернизации суперкомпьютерных центров.
Рынок высокопроизводительных вычислений в России перестал быть нишевым, используемым только для отдельных научных задач. Суперкомпьютерные вычисления становятся необходимой инфраструктурой для решения комплексных задач науки, промышленного моделирования, разработки новых материалов, фармацевтики, инженерии, в том числе с использованием искусственного интеллекта (ИИ).
Независимый эксперт в области цифровой экономики Ярослав Авдиев рассказал, что унификация требований к суперкомпьютерным центрам даст возможность более эффективно управлять очередями и распределением вычислительных мощностей, снижать простои и повышать загрузку инфраструктуры. Кроме того, единые требования упрощают подключение университетов и исследовательских команд, делают работу с ресурсами более массовой и помогают готовить специалистов, которые умеют работать в стандартной, а не уникальной для каждого центра среде.
От расширения доступа в выигрыше окажется искусственный интеллект, в первую очередь — мультиагентные системы, где каждый агент может занимать несколько узлов суперкомпьютера, полагает руководитель Института ИИ ИТМО Александр Бухановский. Расширение доступа в этом случае, по его словам, требует решения проблемы работы с данными для обучения, поскольку «перекачивать» их на узлы суперкомпьютера совершенно невозможно как по причине объема, так и из соображений безопасности. «Поэтому нужно развивать еще одно направление искусственного интеллекта, так называемое федеративное обучение», — объясняет эксперт.
Важно, что расширенный доступ будет также полезен и образовательным организациям. Научный директор института ИИ МФТИ Юрий Визильтер отмечает, что у университетов и научных организаций, как правило, мало собственных вычислительных ресурсов. Многие компании и предприятия хотели бы иметь кластеры в своем контуре, но их сейчас не так легко приобрести. Кроме того, есть различные риски при закупке оборудования на основе NVIDIA. Платный доступ к облачным суперкомпьютерным ресурсам достаточно дорог, и запас существующих на сегодня мощностей также конечен, говорит эксперт.
Важно, что сегодня на практике исследователи часто упираются в нехватку вычислительной мощности, систем хранения данных, инженерной инфраструктуры для размещения и сопровождения таких машин, а также в дефицит квалифицированных специалистов.
Руководитель Лаборатории суперкомпьютеров в искусственном интеллекте Центра искусственного интеллекта Сколтеха Сергей Рыкованов рассказал, что сейчас недостаточно просто купить «железо» — нужны команды, которые умеют проектировать архитектуру, поддерживать кластер, помогать пользователям оптимизировать задачи и развивать программную среду.
«Образовательные программы в этой сфере нередко отстают от реальных потребностей, поэтому здесь нужен более тесный союз университетов и крупных индустриальных игроков, чтобы готовить специалистов не только по программированию под современные распределенные и многоядерные архитектуры, но и по эксплуатации, настройке и развитию самих вычислительных систем», — заключает эксперт.
РоссияПоделиться
