Минпромторг решил вложить 7,6 млрд руб. в создание российского суперкомпьютера на базе российской архитектуры NeuroMatrix, разработанной АО НТЦ «Модуль». крупнейший информационный сайт России посвященный компьютерам, мобильным устройствам. На сегодняшний день в России всего семь суперкомпьютеров из мирового списка топ-500. 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. Минобрнауки рассказало о новом суперкомпьютере Тераграф на новых микропроцессорах Leonhard.
Суперкомпьютер МГУ поможет повысить уровень кибербезопасности
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». Одним из предназначений суперкомпьютера российского Министерства обороны является моделирование и прогнозирование развития военных конфликтов. Суперкомпьютер Яндекса «Червоненкис» занял 19-ю строчку всемирного рейтинга суперкомпьютеров Top500, став самой производительной системой в России и Восточной Европе.
Один из самых мощных суперкомпьютеров в России работает в СевГУ
«Квантовый компьютер функционирующий, он гораздо страшнее атомный бомбы», — считает генеральный директор компании Acronis, сооснователь Российского квантового центра Сергей Белоусов. Сейчас семь российских суперкомпьютеров входят в мировой рейтинг Топ500. 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.
Что такое суперкомпьютеры и как они изменят нашу жизнь?
Сеть хранения имеет аналогичные показатели. В супервычислительный комплекс также входят новые системы энергообеспечения, охлаждения и коммуникации. При создании комплекса активно применялись отечественные узлы и компоненты. Научная программа предполагает продолжение актуальных исследований, связанных с ИИ и работой с большими данными. Среди них — разработка новых методов и инструментов ИИ, решение задач в сфере информационной безопасности, создание программных и аппаратных средств систем ИИ, конструирование репрезентативных наборов данных для обучения систем ИИ в различных областях знаний и многое другое. Новый компьютер является уникальным рабочим инструментом для ученых Научно-исследовательского вычислительного центра МГУ, механико-математического факультета, факультета вычислительной математики и кибернетики и иных структурных подразделений университета. При помощи суперкомпьютера специалисты научно-образовательных школ МГУ «Математические методы анализа сложных систем» и «Мозг, когнитивные системы, искусственный интеллект» займутся разработкой математических методов машинного обучения для обработки текстовой научной информации большого объема, интеллектуальным анализом изображений для высокопроизводительного фенотипирования растений и точного земледелия, прогнозированием качества гетерогенных каналов в сетях передачи данных на основе вероятностных моделей и методов машинного обучения и решением ряда других задач.
Оргвзнос необходимо оплатить после того, как программный комитет пришлет решение о включении доклада в программу Форума. К примеру, если Вы подавали заявку на участие с четырьмя 4 докладами, но программный комитет включил в программу только два 2 , то оргвзнос будет составлять 1500 рублей 1000 за первый доклад и 500 рублей за дополнительный. Национальный суперкомпьютерный форум. Основные даты: 27 ноября 2023 — День заезда участников очного формата; 28 ноября 2023 — Пленарные доклады в очном формате, обед, фуршет и разъезд участников очного формата вечером или утром следующего дня; 29 ноября 2023 — Секции в онлайн-формате; 30 ноября 2023 — Секции в онлайн-формате; 01 декабря 2023 — Секции в онлайн-формате. Краткая информация Национальный суперкомпьютерный форум НСКФ традиционно проходит в последнюю неделю ноября каждого года в Институте программных систем имени А. Айламазяна РАН г.
Ломоносова запустили суперкомпьютер, который не имеет аналогов ни в каких вузах мира. 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.
К примеру, если Вы подавали заявку на участие с четырьмя 4 докладами, но программный комитет включил в программу только два 2 , то оргвзнос будет составлять 1500 рублей 1000 за первый доклад и 500 рублей за дополнительный. Национальный суперкомпьютерный форум. Основные даты: 27 ноября 2023 — День заезда участников очного формата; 28 ноября 2023 — Пленарные доклады в очном формате, обед, фуршет и разъезд участников очного формата вечером или утром следующего дня; 29 ноября 2023 — Секции в онлайн-формате; 30 ноября 2023 — Секции в онлайн-формате; 01 декабря 2023 — Секции в онлайн-формате. Краткая информация Национальный суперкомпьютерный форум НСКФ традиционно проходит в последнюю неделю ноября каждого года в Институте программных систем имени А. Айламазяна РАН г. Не отрицая важность всех других мероприятий конференций, школ, семинаров, совещаний по суперкомпьютерной тематике, НСКФ занимает особое место в их ряду и дополняет их в силу своих отличительных особенностей: Комплексность и полнота.
Фотонный суперкомпьютер запатентовали в России
Заодно и энергопотребление машины также оказалось значительно меньше. Почему так важно, чтобы Россия не была аутсайдером в мировом суперкомпьютерном рынке? Потому что XXI век — век создания сложнейших научно-технических систем - энергетических, атомных, космических, авиационных и др. Поэтому они включены в стратегию ведущих держав как важнейший элемент национальной безопасности — речь не об оборонной технике только, а в целом - об ускорении научно-технического прогресса. И Совет безопасности РФ в прошлом году также принял решение о перевооружении основных отраслей промышленности на основе суперкомпьютерных технологий. Так что достижение российских математиков вселяет надежду. Производительность машины К-100, созданной Институтом прикладной математики им. Келдыша РАН - 100 терафлопс. Отличие и в использовании.
На обычном компьютере мы работаем с документами, с Интернетом, с электронной почтой. Ученый, конечно, решит и серьезную задачу, если сумеет составить простую, малозатратную по вычислениям модель. Но для сложных научных, промышленных, экологических задач ресурс PC мал - надо считать на суперкомпьютере. Счет суперкомпьютера ускоряет «распараллеливание» вычислений, и это также отличие: в нем задачи решаются вообще иначе. Счет по задаче - параллельно по разным ее частям - одновременно ведут множество процессоров, аналогичных нашим персональным компьютерам. Однако от этого, во-первых, сразу взлетает стоимость суперкомпьютера: для производительности 1 петафлопс - это несколько миллиардов рублей. И, во-вторых, зашкаливает энергопотребление: для петафлопного комплекса - это 5-7 мегаватт, а при приближении на тех же принципах к производительности 10 петафлопс потребуется рядом ставить электростанцию. Это настолько серьезные затруднения, что сейчас весь мир ищет пути их преодоления.
В частности, «распараллеливание» вычислений пытаются обеспечить за счет многоядерности процессора. Уже на следующий год Intel обещает ввести 16-ядерный процессор, разрабатывают и 48-ядерные процессоры. А графические платы, которые ранее использовались как игровые приставки, сейчас имеют уже несколько сотен. Сейчас возникла идея гибридных или гетерогенных компьютеров: не только у нас, но и в Европе, в Китае. В них в одном узле объединены процессоры обычные, общего назначения и графические платы. Однако, оказалось: «сделать математику» для многоядерных процессоров очень сложно - ядра, поскольку их много, «мешают» друг другу. И математикам надо очень крепко подумать, чтобы параллельные вычисления суперкомпьютеров с десятками тысяч компьютерных ядер и выше одинаково эффективно загружали узлы и процессоры системы.
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».
Историк Марьяна Скуратовская Узнать больше Подпишитесь на ежемесячную рассылку новостей и событий российской науки! Самые интересные проекты, открытия и исследования, а также информация о конкурсах и мероприятиях в вузах и научных центрах России в одном удобном формате. Будьте в курсе событий Десятилетия науки и технологий!
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».
В России создан суперкомпьютер «Жорес»
Поэтому в пятидесятом топ-500, обнародованном 13 ноября прошлого года, представлены только эти три российских суперкомпьютера, как и в предыдущей редакции рейтинга. Суперкомпьютер «Ломоносов-2» занял в последнем топе 63-е место. Его пиковая производительность, согласно рейтингу, составляет 2,96 Пфлопс, а производительность на тесте Linpack равняется 2,1 Пфлопс. 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.
Такие технические средства позволяют создавать единые сети из данных индивидуальных комплексов военнослужащих на компьютере командира подразделения. Офицер может в режиме реального времени отслеживать текущую информацию о подчиненных, а также оперативно получать по закрытым каналам связи информацию о противнике. Солдат должен уметь нажать всего несколько комбинаций кнопок, и его координаты местонахождения или данные о расположении противника появятся на компьютере командира. Тот может без проблем совмещать полученные данные с электронной картой местности или с фотографией заданного района, полученной со спутника разведки. Это позволяет вывести на более высокий уровень организацию как учебной, так и боевой деятельности подразделений.
Возможности КРУС «Стрелец» были проверены во время проведения операции наших войск против международных террористических организаций на территории Сирийской Арабской Республики. Миниатюрный «компьютер поля боя» показал высокую работоспособность в разнообразных условиях и обстоятельствах. Теперь такие комплексы разведки, управления и связи массово поступают в российские войска, и, видимо, очень скоро «Стрелец» станет для наших бойцов таким же обыденным и необходимым средством полевой экипировки, какими раньше были малая саперная лопатка и котелок...
Например, можно использовать численное решение уравнения Шрёдингера, чтобы понять, какие свойства будут у вновь синтезированной молекулы, поскольку квантовая химия основывается на уравнениях квантовой механики. Так работает классическое математическое моделирование, или bottom up, рассказывает Максим Федоров. Я часто привожу пример: мы можем ничего не знать о физиологии человека и даже не знать самого слова «физиология», но, эмпирически наблюдая за его поведением, мы можем узнать, что он спит около 8 часов в сутки, ему требуется определенное количество еды и т. Большое количество эмпирических данных позволяет как в прошлом, так и в настоящем, многим людям без специального медицинского образования существовать и развиваться, не зная толком своей физиологии и анатомии. То есть возможно существовать только на эмпирическом знании. Соответственно есть подход «черного ящика» - top down, когда на основе эмпирических данных с помощью методов статистического анализа и машинного обучения мы строим какие-то зависимости, позволяющие нам изучить явление. Эмпирический подход не требует понимания сути явления, но позволяет его эффективно использовать. Сейчас мы подходим к современному состоянию, когда у нас идет синтез математического моделирования, суперкомпьютерных технологий и методов анализа больших массивов данных. Это происходит потому что в современном мире технологии и сложность задач уже достигли такого масштаба, что использовать явление, не понимая его сути, опасно. Идея в том, что вначале мы получаем какие-то эмпирические зависимости с помощью методов машинного обучения, а затем с помощью математического моделирования пытаемся понять суть явления. И наоборот: те вещи, которые удалось описать математическим моделированием, можно попытаться гибридизировать с методами анализа больших массивов данных для того чтобы улучшить качество моделирования. В науке для описания такого гибридного подхода используется термин «суррогатное моделирование». Суррогатное моделирование используется, например, для предсказательного технического обслуживания сложных систем. Если речь идет об описании очень сложного технического устройства, в котором происходят нелинейные процессы, как, например, в турбине, - время, которое на это потребуется на суперкомпьютере, будет измеряться днями, а то и месяцами. И если нужно турбину очень быстро обсчитывать, чтобы понимать, работает ли она в нормальном режиме или близка к критическому, тогда нужна какая-то более быстрая модель — сплав упрощенного математического моделирования и методов анализа большого массива данных с помощью машинного обучения. Это и есть математическая основа современных технологий предсказательного технического обслуживание сложных систем. Разглядеть признаки аварийных ситуаций В Сколтехе собралась самая мощная команда в стране по этой проблематике: Александр Бернштейн, Евгений Бурнаев, Дмитрий Яроцкий, Дмитрий Лаконцев и их коллеги. Это позволяет разглядеть за нормальным режимом работы системы признаки аварийных ситуаций, чем мы, собственно, и занимаемся. Как говорит наш ректор, академик Александр Кулешов, «когда у вас много параметров, нужно следить не только за отклонениями каждого параметра, но и за корреляциями между ними». Наши алгоритмы позволяют такой анализ многомерных корреляций проводить. Это как инкубационный период в человеческом организме. Человек нормально себя чувствует, но в его организме уже происходят какие-то изменения, которые потом вызовут болезнь. Разумеется, болезнь началась не в тот момент, когда у человека подскочила температура. И наша задача — разработать такие алгоритмы, которые позволят по анализу данных с различных датчиков, с различных камер — если мы говорим о сложных производственных системах, - предсказывать, когда же начался «инкубационный период» техники. Сколтех является ведущей организацией большого проекта «CoBrain-Аналитика» , поддержанного Национальной технологической инициативой: это сбор и анализ медицинских данных по нейро-заболеваниям. Исследователи Сколтеха совместно с целым рядом ведущих вузов, медицинских клиник и научных организаций страны собрали одну из наиболее крупных коллекций медицинских данных, связанных с нейро-заболеваниями. Это трехмерные данные ЯМР плюс другие анализы, от энцефалограммы и кардиограмм до биохимии. Это нужно для того, чтобы понять картину в комплексе. Допустим, заболевание произошло, это видно на ЯМР-томограмме. А что нам показывают другие анализы? Человек — тоже система. Нельзя ли было предсказать развитие заболевание заранее с помощью других исследований? И это не единственный проект такого рода в Сколтехе. Так, группы Александра Берштейна, Евгения Бурнаева и Михаила Гельфанда совместно с клиницистами из ведущих медицинских организаций активно работают над проектом по разработке новых методов машинного обучения для диагностики, предсказания и профилактики развития психических заболеваний. Второе мнение По словам Максима Федорова, речь не идет о том, чтобы машина могла, фиксируя какие-то данные, самостоятельно предсказывать начало развития аномальных процессов в мозге. В принципе суть работы не в том, чтобы заменить врача, а в том, чтобы создать для него цифрового советчика. Мое мнение: заменить врача в ближайшее время, в том числе, в диагностике, будет невозможно.
Основное же время у современных вычислительных систем уходит на поиск информации, перебор элементов множеств и т. Именно поэтому изначально спроектированный под задачи дискретной оптимизации Leonhard работает гораздо быстрее универсальных микропроцессоров, которые рассчитаны на арифметическую обработку. Ранее iot. Чтобы оперативно получать наши новости в удобном формате, подписывайтесь на наш Telegram-канал. Источник изображения: МГТУ им.
Microsoft и OpenAI построят ИИ-суперкомпьютер Stargate за $100 миллиардов
Сеть обладает высокой надежностью и характеризуется минимальными задержками. Сеть хранения имеет аналогичные показатели. В супервычислительный комплекс также входят новые системы энергообеспечения, охлаждения и коммуникации. При создании комплекса активно применялись отечественные узлы и компоненты. Научная программа предполагает продолжение актуальных исследований, связанных с ИИ и работой с большими данными. Среди них — разработка новых методов и инструментов ИИ, решение задач в сфере информационной безопасности, создание программных и аппаратных средств систем ИИ, конструирование репрезентативных наборов данных для обучения систем ИИ в различных областях знаний и многое другое.
Новый компьютер является уникальным рабочим инструментом для ученых Научно-исследовательского вычислительного центра МГУ, механико-математического факультета, факультета вычислительной математики и кибернетики и иных структурных подразделений университета.
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».
Далее в мировом рейтинге идут суперкомпьютеры от «Сберба» — Christofari Neo и Christofari, которые заняли 43 и 72 места соответственно. Суперкомпьютер: что это и зачем нужен forbes. Все они объединены друг с другом сетью. Такая ЭВМ намного обгоняет по своим техническим параметрам и скорости большинство существующих в мире компьютеров.
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. И этот разрыв растёт из года в год. Кризис, с которым столкнулась суперкомпьютерная отрасль мира в 2016—2017 годах, сейчас преодолён: сегодня можно сказать, что производительность высших систем будет вырастать в 1000 раз за 17—18 лет против 23—24 лет в проблемные годы.
Прогноз для младших систем в списке Top500 не столь радужен: рост их производительности в 1000 раз будет происходить за 27—28 лет. То есть, как и прежде, «сильные становятся сильнее, а слабые — слабее». Россия за 2023 год увеличила отставание в уровне своей вычислительной мощности по отношению к ведущим странам США, Евросоюз, Китай и Япония ровно на год.
Систему планируется использовать в разработке новых инструментов на основе искусственного интеллекта. В частности, алгоритмов анализа больших данных, методов защиты ИИ-сервисов, а также в исследованиях в областях физики, химии, биологии, психологии, социологии, геологии, медицины.
Суперкомпьютер «Яндекса» признан самым мощным компьютером России
1 сентября в МГУ открыт новый суперкомпьютер, который поможет в проведении научных исследований в области ИИ, решении задач по разработке отечественного ПО и подготовке высококвалифицированных специалистов. Минобрнауки России сообщило о разработанном в Московском государственном техническом университете (МГТУ) им. Н. Э. Баумана новом российском суперкомпьютере, получившем название «Телеграф». Планируется, что мощность компьютера будет увеличена до 234,4 Тфлопс к 2025 году, а конструкция расширится до 34 узлов. Финансирование суперкомпьютера велось на средства федерального гранта.