Правительство РФ утвердило план мероприятий, в рамках которого будут создаваться дополнительные условия для развития суперкомпьютерных технологий, искусственного интеллекта и вычислительных систем. Документ включает конкретные сроки мероприятий и их исполнителей, а также предполагает десятикратное увеличение совокупной мощности отечественных суперкомпьютеров к 2030 году.
Согласно дорожной карте, в ближайшие несколько лет в России должна начаться реализация масштабной программы, включающей комплекс мероприятий, направленных на формирование единых требований к суперкомпьютерным центрам коллективного пользования, определение порядка предоставления доступа к ним научного сообщества и ключевых организаций промышленности, а также перспектив их дальнейшего развития и модернизации. В процессе работы по этому направлению планируется сформировать стратегию дальнейшего развития и правила функционирования национальной исследовательской компьютерной сети нового поколения, которая объединяет сотни ведущих вузов и научных организаций. Предполагается, что развитие коммуникационной инфраструктуры расширит возможности для проведения исследований, требующих обработки и передачи больших объёмов данных.
Суперкомпьютер «Политехник РСК Торнадо» производства группы компаний РСК, установленный в Санкт-Петербургском политехническом университете Петра Великого (источник изображения: «РСК Технологии» / rscgroup.ru)
Часть мероприятий дорожной карты направлена на разработку концепции профильной федеральной научно-технической программы, в рамках которой будет предусмотрено создание, развитие и внедрение отечественных алгоритмов, методов и программного обеспечения для проведения суперкомпьютерных вычислений в различных отраслях экономики. Научно-техническая программа в том числе подразумевает формирование новых и развитие имеющихся образовательных и дополнительных профессиональных программ по использованию суперкомпьютерных технологий и высокопроизводительных вычислений.
По мнению «К2 НейроТех» (входит в «К2Тех»), утверждение дорожной карты — важный сигнал для всего рынка. Ключевой вызов для промышленного ИИ сегодня — не отсутствие моделей, а дефицит доступных вычислительных мощностей и зрелой инфраструктуры для их эксплуатации. При этом важно разделять два типа нагрузки: обучение моделей, требующее пиковых мощностей, и инференс — постоянную эксплуатацию, которая по мере зрелости рынка будет занимать всё большую долю вычислительных затрат. Без учёта этой специфики даже десятикратный рост мощностей может не дать ожидаемого экономического эффекта: «Особенно важно, что в дорожной карте уделено внимание подготовке кадров и развитию национальной исследовательской сети — без этого даже самые мощные суперкомпьютеры останутся невостребованными».
Источники:
