Россия наращивает вычислительную мощь: план десятикратного роста суперкомпьютеров к 2030 году
Кабинет министров России одобрил программу действий, нацеленную на формирование благоприятной среды для прогресса в сфере суперкомпьютерных технологий, искусственного интеллекта и вычислительных систем. В утверждённом плане зафиксированы сроки выполнения задач и ответственные ведомства, а также поставлена цель увеличить общую производительность российских суперкомпьютеров в десять раз к 2030 году.
В соответствии с документом, в ближайшие годы в стране стартует обширная инициатива. Она включает ряд шагов по установлению единых стандартов для суперкомпьютерных центров коллективного доступа, определению правил их использования научными и промышленными организациями, а также по планированию их будущего развития и технического обновления. В рамках этой работы будет разработана стратегия и регламент функционирования национальной исследовательской компьютерной сети следующего поколения, связывающей сотни ведущих университетов и научных институтов. Усовершенствование коммуникационной инфраструктуры, как ожидается, откроет новые возможности для научных изысканий, связанных с обработкой и передачей значительных массивов данных.
Суперкомпьютер «Политехник РСК Торнадо» производства группы компаний РСК, установленный в Санкт-Петербургском политехническом университете Петра Великого (источник изображения: «РСК Технологии» / rscgroup.ru)
Отдельный блок мероприятий плана посвящён созданию концепции специальной федеральной научно-технической программы. Её цель — разработка, совершенствование и внедрение российских алгоритмов, методик и программного обеспечения для выполнения суперкомпьютерных расчётов в разных секторах экономики. Программа также предусматривает формирование новых и модернизацию существующих образовательных курсов и программ повышения квалификации в области суперкомпьютерных технологий и высокопроизводительных вычислений.
Специалисты «К2 НейроТех» (часть группы «К2Тех») считают, что принятие дорожной карты служит значимым ориентиром для всей отрасли. Основная проблема промышленного искусственного интеллекта в настоящий момент заключается не в нехватке алгоритмов, а в недостатке доступных вычислительных ресурсов и отлаженной инфраструктуры для их практического применения. При этом необходимо разграничивать два вида задач: обучение моделей, которое требует максимальной производительности, и инференс — их постоянную эксплуатацию, чья доля в общих вычислительных расходах будет только расти по мере развития рынка. Если не учитывать эту особенность, даже десятикратное увеличение мощностей может не привести к планируемому экономическому результату: «Крайне важно, что в документе отдельное внимание уделено вопросам подготовки специалистов и развитию отечественной исследовательской сети — без этого даже самые совершенные суперкомпьютеры рискуют остаться без применения».
Источники: