Представлен российский суперкомпьютер «Тераграф» с уникальной архитектурой — пост пикабушника
Первый суперкомпьютер с «интуицией» создали в России. Как он работает и на что способен
Это данные на 2016 год, однако, тогда же Сергей Шойгу заявил, что производительность суперкомпьютера может быть увеличена в полтора раза при необходимости за счёт добавления новых модулей. Впрочем, даже по состоянию на 2016 год наша машина превосходит все аналогичные зарубежные военные центры управления, включая Пентагон. В задачи таких суперкомпьютеров входит непрерывный сбор и обработка информации, на основе которой можно прогнозировать развитие военных и гражданских конфликтов, планировать собственные не только военные, но и миротворческие, логистические и иные операции. При этом поток обрабатываемой информации поражает воображение, ведь в него попадают не только чисто военные данные, но и данные о передвижении воздушных и морских судов, данные соцопросов, даже публикации в прессе и комментарии в интернете. Уверены, что и этот ролик будет проиндексирован, как и ваши к нему комментарии. И тут можно было бы подумать, что преимущество в суперкомпьютерах достигается простым наращиванием их производительности. Но не всё так просто. Продолжим после сводки новостей. Время новостей На «Севмаше» заложены две стратегические атомные подлодки проекта 955А, на «Адмиралтейских вервях» — две дизель-электрические подлодки проекта 636.
В Крыму спущено на воду кабельное судно океанского класса «Волга» проекта 15310. На «Зеленодольском заводе» спущено на воду два лоцмейстерских судна для Севморпути. Впервые в России проведено одновременное эндопротезирование двух коленных суставов с помощью робота. Пензенский станкостроительный завод открыл третий производственный корпус. В Кабардино-Балкарии открыто пищевое производство. Ещё одно — в Ставропольском крае. В Калужской области — молочная ферма. В Ингушетии — новый птицекомплекс.
Российские школьники взяли две золотые и две серебряные медали на Международной географической олимпиаде. Наша система Компьютер всего лишь обрабатывает поступающую к нему информацию и строит прогнозы.
И подобные рейтинги — далеко не самый худший способ, поэтому сегодня это весьма популярное развлечение предлагает множество всевозможных аналитических агентств и экспертов. Ученые научно-технического университета Китая насчитали 5837 работ в сфере анализа национальной безопасности, опубликованных в 817 журналах за последние 17 лет. 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.
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. Коллеги из локального офиса NVIDIA посоветовали потратить ещё несколько дней на замеры производительности, чтобы зарегистрировать кластер в списке Top500.
С аналогичным заявлением выступил глава американского производителя чипов Nvidia. И я сам говорил в 2017 году, что в 2022 году мы увидим первые компьютеры, которые выглядят так, как будто они думают независимо — даже если на самом деле это не так. Этот прогноз оказался верным для ChatGPT. Даже если система будет запрограммирована этически обоснованным образом — к примеру, с учетом принципа, что жертв среди гражданского населения следует избегать любой ценой. А что, если компьютер подсчитает, что бомбардировка больницы может в долгосрочной перспективе избежать гражданских целей?
В погоне за Люксембургом: академия наук подсчитала силу России на трех суперкомпьютерах
В России разработали первый в мире суперкомпьютер с «интуитивным» процессором на базе отечественной архитектуры «Леонард Эйлер» — он называется «Тераграф». Представлен российский суперкомпьютер «Тераграф» с уникальной архитектурой — пост пикабушника Свой суперкомпьютер Jetson Xavier NVIDIA представила ещё в 2018 году — он способен выполнять 30 трлн операций в секунду. 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. И о перспективах ближайших: Российская академия наук намерена вплотную приступить к созданию суперкомпьютера мощностью 1 петафлопс. Российские ученые анонсировали проект размещения дата-центров и суперкомпьютеров в космосе.
Ростех создал модульный суперкомпьютер «Фишер» для Российской академии наук
На днях на выставке «Цифровая индустрия промышленной России» в Нижнем Новгороде, доцент кафедры компьютерных систем и сетей МГТУ имени Баумана Алексей Попов представил 24-ядерный микропроцессор «Леонард Эйлер» и суперкомпьютер «Тераграф». Суперкомпьютер Яндекса «Червоненкис» занял 19-ю строчку всемирного рейтинга суперкомпьютеров Top500, став самой производительной системой в России и Восточной Европе. В отличие от обычных компьютеров, суперкомпьютеры могут использовать продвинутые методы моделирования с высокой точностью прогноза. По количеству суперкомпьютеров в Top-500 Россия вышла на 9 место в мире — в РФ столько же систем, сколько в Южной Корее. Другие интересные новости читайте в нашем Telegram-канале.
Очевидный успех
- Яндекс создал три мощнейших в России суперкомпьютера
- Суперкомпьютеры 2023: новые чемпионы и старые аутсайдеры | Наука и жизнь
- Похожие темы
- Фотонный суперкомпьютер запатентовали в России
- Академик Каляев предложил объединить суперкомпьютеры под управлением ИИ
- Один из самых мощных суперкомпьютеров в России работает в СевГУ
Похожие темы
- Интуиция у машины
- В погоне за Люксембургом: академия наук подсчитала силу России на трех суперкомпьютерах
- Новости по тегу суперкомпьютер, страница 1 из 18
- Суперкомпьютер МарГУ вошёл в ТОП-20 России » МЭТР - Марий Эл Телерадио
- Национальный суперкомпьютерный форум. Краткая информация
- Один из самых мощных суперкомпьютеров в России работает в СевГУ
Самый мощный суперкомпьютер в России
Этот суперкомпьютер разработан на основе передовых технологий, и он войдёт в систему с ведущими научными центрами России. Суперкомпьютер Aurora, который будет развернут в Аргоннской национальной лаборатории, проектируемый компаниями Intel и Cray, обойдется в полмиллиарда долларов. 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.
Очевидный успех
- В МГУ открыли новый суперкомпьютер, решающий задачи ИИ
- Сейчас на главной
- В России построили петафлопсный суперкомпьютер редкой архитектуры
- Суперкомпьютеры 2023: новые чемпионы и старые аутсайдеры
- Созданный в МГУ суперкомпьютер вернет России лидерство в этой сфере - Российская газета
- Похожие темы
Суперкомпьютер Сколтеха войдет в десятку самых мощных в РФ
Суперкомпьютеры «Яндекс» названы в честь советских и российских учёных, которые внесли вклад в развитие машинного обучения и компьютерных наук. Суперкомпьютеры «Яндекс» вступили в эксплуатацию в конце 2020 — середине 2021 года. Компания «Яндекс» использует свои суперкомпьютеры для обучения нейросетевых моделей.
Не потворствуйте любителям нездоровых сенсаций.
IMHO корпуса и стойки, это очень даже не плохо. Хорошие и дешёвые шасси пойди найди. На самом деле они скорее имеют в виду межузловую шину.
Новости 19. Таким образом, новый суперкомпьютер должен стать третьим по мощности в России и войти в мировой топ-500, сообщает C-News. Упомянутый 1 Пфлопс — это планируемая пиковая производительность системы, ее реальная мощность будет установлена в ходе тестирования. Суперкомпьютер состоит из двух частей. Первая часть сформирована из модулей, которые были созданы российской компанией РСК на базе процессоров Intel. В модулях используется жидкостное, а не воздушное охлаждение, что позволяет системе работать интенсивнее за счет более эффективного отвода тепла. В суперкомпьютере использованы две модели процессоров Intel — всего насчитывается 40 серверов по два процессора Intel Skylake и 20 серверов с Intel Xeon Phi, отмечает ученый секретарь ЛИТ Дмитрий Подгайный.
В случае, если ЛИТ решит увеличить количество модулей, сделать это будет возможно, поскольку место для дополнительных модулей есть, отмечает инженер ЛИТ Алексей Воронцов. Монтажом инфраструктуры для суперкомпьютера занимается РСК. Вторая часть суперкомпьютера состоит из графических процессоров Nvidia Volta. По словам директора ЛИТ Владимира Коренькова, с помощью этой части системы будут решаться задачи, связанные с искусственным интеллектом и машинным обучением.
Одна из задач Десятилетия — рассказать, какими научными именами и достижениями может гордиться наша страна.
В течение всего Десятилетия при поддержке государства будут проходить просветительские мероприятия с участием ведущих деятелей науки, запускаться образовательные платформы, конкурсы для всех желающих и многое другое.