В российском подходе используется иной принцип: все коэффициенты определяются чисто математически. крупнейший информационный сайт России посвященный компьютерам, мобильным устройствам. Президент России Владимир Путин поручил правительству разработать и осуществить реализацию мер, направленных на увеличение вычислительных мощностей отечественных суперкомпьютеров.
Самый мощный суперкомпьютер в России
Суперкомпьютер в МГУ имени М.В. Ломоносова стал важным звеном в системе ведущих суперкомпьютерных центров России. В Новосибирске учёные разработали и запустили суперкомпьютер, который обладает впечатляющей вычислительной мощностью. В результате Россия тогда имела 2,48% суммарной производительности всех суперкомпьютеров мира. К своим атомным бомбам, лазерам и плазме ядерный центр в Сарове добавил суперкомпьютер, работающий на новых физических принципах.
В МГТУ им. Баумана разработали суперкомпьютер, находящий неочевидные связи
С самого начала своего существования суперкомпьютерный рейтинг Топ50 был призван помочь правильно ориентироваться в современных тенденциях развития суперкомпьютерной отрасли в России и в мире. В сложившихся условиях сформировавшаяся практика списков Топ50 объективно отразить изменения как в области применения высокопроизводительных вычислительных систем, так и касательно передовых суперкомпьютерных технологий не способна и может способствовать некорректной трактовке статистики, что противоречит целям проекта. В связи с этим мы приняли решение временно приостановить публикацию новых редакций рейтинга.
Ректор МГУ некоторое время назад заявлял о том, что «МГУ-270» не имеет аналогов среди подобных систем в университетах мира и является вторым или третьим по мощности среди всех действующих суперкомпьютеров. Это 400 петафлопс. Этот супервычислитель, может быть, будет вторым-третьим в мире по мощности Виктор Садовничий не уточнял деталей, но отмечал, что в конфигурацию системы входит около 100 современных графических ускорителей.
Он будет также задействован в исследованиях в разных областях науки, включая физику, химию, биологию, медицину и другие. Этот суперкомпьютер разработан на основе передовых технологий, и он войдёт в систему с ведущими научными центрами России. МГУ уже имеет опыт в создании суперкомпьютеров, и этот новый проект будет ещё более мощным.
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. Например, вот так выглядят типичные итерации обучения. О г—Замеры После успешного решения этих и других проблем мы наконец-то получили заветное линейное масштабирование на 152 хостах, доступных на тот момент.
Получилось 15,2 петафлопса. Но была одна проблема: пока мы настраивали кластер, закрылось окно подачи в июньский рейтинг. Мы опоздали буквально на одну неделю. Поэтому решили взять паузу с замерами linpack до осени.
За это время мы внедрили все найденные оптимизации на новых кластерах и отдали их пользователям — разработчикам и инженерам внутри компании. Кластер «Ляпунов» решили пока не выводить на обслуживание, потому что он в два раза меньше и у нас не было уверенности, что в нём проявится баг с адаптивным роутингом. Обслуживание означало задержку в расчётах критически важных ML-обучений. Поэтому тоже решили отложить до осени.
Первый замер 8 октября мы провели первый замер всех трёх кластеров. ML-инженеры согласились отдать кластеры всего на несколько часов: за это время нужно было сделать несколько прогонов, чтобы подобрать оптимальные параметры. Стало очевидно, что проблема с адаптивным роутингом влияет на него больше, чем мы полагали. Мы решили выводить кластер на обслуживание как можно раньше.
Второй замер 19 октября «Ляпунов» был успешно обновлён. Теперь самое интересное.
В России представили суперкомпьютер для воссоздания состояния Вселенной после Большого Взрыва
| В МГТУ им. Баумана разработали суперкомпьютер, находящий неочевидные связи | На сегодняшний день в России всего семь суперкомпьютеров из мирового списка топ-500. |
| Ростех создал модульный суперкомпьютер «Фишер» для Российской академии наук | Сегодня в МГУ начинает работать новый суперкомпьютер мощностью 400 петафлопс (10 в 15 степени операций в секунду). |
| Суперкомпьютер МарГУ вошёл в ТОП-20 России » МЭТР - Марий Эл Телерадио | В российском подходе используется иной принцип: все коэффициенты определяются чисто математически. |
Microsoft и OpenAI построят ИИ-суперкомпьютер Stargate за $100 миллиардов
| Топ суперкомпьютеров России | Стартовал второй день крупнейшей международной онлайн-конференции по искусственному интеллекту, которую организовал Сбер. Там представили новый суперкомпьютер "Кристофари Neo". |
| О конференции | Суперкомпьютерные дни в России | Суперкомпьютер Aurora, который будет развернут в Аргоннской национальной лаборатории, проектируемый компаниями Intel и Cray, обойдется в полмиллиарда долларов. |
| О конференции | В результате Россия тогда имела 2,48% суммарной производительности всех суперкомпьютеров мира. |
Суперкомпьютер Яндекса признали самым мощным в России
| В МГУ открыли новый суперкомпьютер, решающий задачи ИИ | Минпромторг решил вложить 7,6 млрд руб. в создание российского суперкомпьютера на базе российской архитектуры NeuroMatrix, разработанной АО НТЦ «Модуль». |
| Показали российский суперкомпьютер для искусственного интеллекта производительностью 400 петафлопс | В Саратовской области построят самый крупный в стране суперкомпьютер. |
Россия сделала свой суперкомпьютер мощнее в 4,5 раза
На 227-м месте — суперкомпьютер «Ломоносов», пиковая производительность которого оценивается в 1,7 Пфлопс, а производительность на тесте Linpack достигает 901,9 Тфлопс. Оба суперкомпьютера были построены компанией «Т-платформы» и используются в Научно-исследовательском вычислительном центре МГУ им. На 412-й строчке рейтинга находится суперкомпьютер «Политехник РСК торнадо». Производительность компьютера на тесте Linpack достигает 658,1 Тфлопс при пиковой производительности 829,3 Тфлопс. Система работает в Санкт-Петербургском государственном политехническом университете, ее производитель — РСК. В российском топ-50, 27-я редакция которого вышла в сентябре 2017-го, представлены другие данные о мощности этой системы — 716 Тфлопс на Linpack и 1,015 Пфлопс пиковой производительности. Примечательно, что в ноябре 2016 году российских суперкомпьютеров в топ-500 было пять. Три системы в рейтингах за 2017 год — это самый низкий показатель со времен ноября 2006-го, когда отечественных суперкомпьютеров в топ-500 было всего два. ОИЯИ — это международная межправительственная научно-исследовательская организация. Оргструктура позволяет организации не публиковать информацию на сайте госзакупок, поэтому стоимость суперкомпьютерного проекта неизвестна.
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. 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.
Однако не надо путать национальную силу с национальной безопасностью. Национальная сила рассчитывается по валовым показателям, а национальная безопасность — по удельным. Национальная сила чаще всего трактуется как способность государства успешно вести войну с внешним врагом, а национальную безопасность определяется его возможностью справиться с внутренними проблемами. Можно даже сказать, что при анализе национальной безопасности определяют не силу государства, а его слабость.
Но знать последнее едва ли не важнее. В практическом плане подсчеты рейтингов национальной силы и национальной безопасности сводятся, как правило, к сравнению ряда экономико-статистических показателей, умноженных на весовые коэффициенты, определяющие важность того или иного параметра. К примеру, аналитики известного американского агентства RAND corporation легко установили в своих расчетах полную гегемонию США по национальной силе. Причем у Штатов ее оказалось в 10 раз больше, чем у России. В российском подходе используется иной принцип: все коэффициенты определяются чисто математически. Докладчик назвал этот процесс многомерным статистическим анализом по модифицированному методу главных компонент С. Причем расчет проводится для всех 193 стран — членов ООН.
Для подсчета национальной силы использовались 22 показателя, разбитых на 6 блоков в скобках указаны весовые коэффициенты : экономика 0,201 , вооруженные силы 0,180 , наука 0,162 , население 0,157 , природные ресурсы 0,158 и география 0,142. Ниже можно увидеть, как выглядит, согласно этим расчетам, мировой расклад сил для 2021 и 2025 г. Более наглядно эти же данные изображены в виде карты в начале этой статьи.
Проект нацелен на кардинальное ускорение комплексных теоретических и экспериментальных исследований в области физики элементарных частиц, ядерной физики и физики конденсированных сред, в том числе для реализации ускорительного комплекса NICA, создаваемого на базе ОИЯИ для воссоздания в лабораторных условиях особого состояния вещества, в котором пребывала наша Вселенная в первые мгновения после Большого Взрыва — кварк-глюонную плазму. Реализация мегапроекта NICA начата в 2013 году, ввод в эксплуатацию этого ускорительного комплекса планируется осуществить в 2020 году.
Microsoft и OpenAI построят ИИ-суперкомпьютер Stargate за $100 миллиардов
Что с суперкомпьютерами в России сейчас? X Международная конференция "Суперкомпьютерные дни в России" проводится в рамках конгресса "Суперкомпьютерные дни в России". Конференция рассчитана на самый широкий круг представителей науки, промышленности, бизнеса, образования, государственных органов. Помимо создания компактного мобильного суперкомпьютера специалисты холдинга «Росэлектроника» недавно завершили разработку новой технологии, улучшающей качество связи при передаче цифровой информации по радиоканалам КВ-диапазона. В таблице ниже можно увидеть информацию о российских суперкомпьютерах, представленных в недавнем мировом рейтинге Top500 в июне 2023 года.
Академик Каляев предложил объединить суперкомпьютеры под управлением ИИ
Президент России Владимир Путин заявил, что в стране необходимо многократно увеличить мощности суперкомпьютеров. крупнейший информационный сайт России посвященный компьютерам, мобильным устройствам. В России разработали первый в мире суперкомпьютер с «интуитивным» процессором на базе отечественной архитектуры «Леонард Эйлер» — он называется «Тераграф». Ну, чтобы создать самый мощный суперкомпьютер в России, нужно было всего лишь подольше не увозить новый айфон.
Суперкомпьютер Яндекса признали самым мощным в России
Мощность: Christofari Neo 43 место — 11,95 Пф. Christofari 72 место — 6,66 Пф. МГУ использует Lomonosov-2 для собственных проектов, а также задач третьих лиц. На нем проводятся исследования в области наносистем и новых материалов, информационно-телекоммуникационных систем, энергетики и др. Мощность: Lomonosov-2 241 место — 2,478 Пф.
МТС использует суперкомпьютер для развития собственной цифровой экосистемы и искусственного интеллекта. В компании уверены, что система сможет ускорить создание продуктов в области машинного зрения и промышленной аналитики, обработки естественного языка, интеллектуального видеонаблюдения, а также будет полезна в вузах и научных центрах. Мощность: Grom 294 место — 2,258 Пф. Почему развитие суперкомпьютеров важно?
Введение новых машин «Яндекса» в несколько раз улучшило показатели вычислительной мощности России, отмечает сокоординатор Национальной суперкомпьютерной технологической платформы Сергей Абрамов. Тем не менее говорить о полноценной государственной суперкомпьютерной инфраструктуре пока нельзя, так как большинство машин принадлежит компаниям, и работают они в коммерческих интересах, отмечает Абрамов.
Согласно расчетам ученых, создание дата-центра на орбите будет полностью рентабельно, если учитывать воздействие наземных установок такого типа на климат.
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.
Очевидный успех Голландская компания Nebius N. Место в рейтинге - 16. Компания появилась лишь в начале 2023 г. В первой сотне присутствуют лишь четыре российских суперкомпьютера, три из которых в собственности «Яндекса» — помимо «Червоненкиса» это «Галушкин» 58 место и «Ляпунов» 64 место , а замыкает квартет модель «Кристофари Нео», принадлежащая Сбербанку с ноября 2021 г. В общей сложности среди 500 самых мощных суперкомпьютеров мира российских лишь семь — к перечисленным присоединились « Кристофари » 2019 г. Для сравнения, Китай занял 106 мест из 500, где наилучший результат — 11 место, США — 161 место в сумме, наилучшие результаты — первое, второе и третье места в рейтинге.
Фото: Nebius Решение Nebius опережает все российские суперкомпьютеры Рейтинг суперкомпьютеров Top500 обновляется ежегодно в июне и ноябре. Первая его версия вышла в 1993 г. Места распределяются по результатам теста Linpack, который проходит каждый из потенциальных участников рейтинга. Это бывший топ-менеджер «Яндекса» — до ухода из команды интернет-гиганта он возглавлял направление геосервисов.
Баумана Георгий Щеглов. По его мнению, идеальное место для размещения станции — так называемая точка Лагранжа L1. В ней Солнце никогда не перекрывается ни Землей, ни Луной, поэтому генерация энергии батареями не будет прекращаться. К тому же в этой точке гравитации Солнца и Земли примерно равны, поэтому потребуется совсем мало энергии для удержания станции в данной области пространства. Фото: Роскосмос На современном уровне развития вычислительной техники компьютеры могут надежно работать в условиях космического пространства, заявляют авторы работы.
За полтора года он более 6,8 тыс. Согласно расчетам ученых, создание дата-центра на орбите будет полностью рентабельно, если учитывать воздействие наземных установок такого типа на климат.
Первый суперкомпьютер с «интуицией» создали в России. Как он работает и на что способен
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. В настоящее время авторы работы проводят технико-экономическое обоснование и бизнес-планирование проекта.
ФВМ могут быть востребованы в медицине, а также в других областях. Ранее сотрудники Курчатовского института создали двумерный материал для суперкомпьютеров. Им удалось объединить кремниевые технологии и спинтронику.
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. При необходимости можно создать и российский чип, но пока такой задачи не стоит. Каждый модуль «Леонард Эйлер» имеет 24 ядра с тактовой частотой в 200 МГц. При работе с графами технических характеристик хватает, чтобы обогнать мощнейшие серверные процессы Intel Xeon с частотой 3 ГГц. Еще одним преимуществом процессоров на новой российской архитектуре стали экономичность материалов для их изготовления и энергопотребление.
Процессоры работают по уникальным алгоритмам, созданным российскими учеными, без них чип нельзя назвать процессором. При необходимости можно создать и российский чип, но пока такой задачи не стоит. Каждый модуль «Леонард Эйлер» имеет 24 ядра с тактовой частотой в 200 МГц. При работе с графами технических характеристик хватает, чтобы обогнать мощнейшие серверные процессы Intel Xeon с частотой 3 ГГц. Еще одним преимуществом процессоров на новой российской архитектуре стали экономичность материалов для их изготовления и энергопотребление. Эти чипы требуют в 200 раз меньше кремния, чем один микропроцессор Intel Xeon, и потребляют в 10 раз меньше энергии. 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.
Академик Каляев предложил объединить суперкомпьютеры под управлением ИИ
Самый мощный суперкомпьютер будет создан в России. Сегодня в МГУ начинает работать новый суперкомпьютер мощностью 400 петафлопс (10 в 15 степени операций в секунду). Суперкомпьютер MareNostrum, установленный в Barcelona Supercomputing Center, используется для моделирования циркуляции океана. Давид Рафаловский, исполнительный вице-президент «Сбербанка» и руководитель блока «Технологии»: «Это самый мощный компьютер в России, это главный ингредиент нашего AI-облака.