![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
В России разработана интероперабельная суперкомпьютерная платформа для ускорения импортозамещения |
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2023-05-25 07:00 ![]() © rscgroup.ru Интероперабельная серверная платформа «РСК Торнадо» предназначена для того, чтобы использовать различные типы микропроцессорных архитектур в одном монтажном шкафу (до 104 серверов в стойке), в том числе на базе российских процессоров «Эльбрус», что позволит ускорить темпы импортозамещения в области высокопроизводительных вычислительных систем, решений для центров обработки данных (ЦОД) и систем хранения данных. Унифицированная интероперабельная суперкомпьютерная платформа предназначена для решения самого широкого круга задач, включающих обработку больших данных, высокопроизводительные вычисления и применение технологий искусственного интеллекта. Полный цикл разработки и создания вычислительных комплексов на ее основе осуществляется на территории России. Работы выполняются в рамках соглашения с Министерством промышленности и торговли Российской Федерации с целью реализации подпрограммы «Развитие производства вычислительной техники», входящей в состав государственной программы «Развитие электронной и радиоэлектронной промышленности». «Последние несколько лет мы наблюдаем существенное развитие различных архитектур, которые разрабатываются специально для решения конкретных алгоритмов. Мы эту тенденцию заметили несколько лет назад и попытались разработать универсальную платформу, которая сможет достаточно эффективно интегрировать в себя новые подходы и решения. Эта разработка позволила нам быстро реагировать на турбулентный технологический ландшафт», — рассказал Егор Дружинин. Помимо вычислительных узлов, отечественные процессоры «Эльбрус» используются и в отказоустойчивых системах хранения данных, производимых РСК. Применение жидкостного охлаждения, запатентованной разработки РСК, позволяет российским суперкомпьютерам и системам хранения данных занимать лидирующие места в мире по показателям энергоэффективности, производительности и компактности. Например, четыре системы производства РСК являются единственными представителями России в мировом рейтинге IO500 самых высокопроизводительных СХД. Программное обеспечение для интероперабельной платформы также разработано в России. Комплекс «РСК БазИС» успешно используется для управления суперкомпьютерными центрами коллективного пользования в научных и образовательных учреждениях, а также в промышленности. «Задача нашей программной платформы — объединение независимых высокопроизводительных вычислительных и облачных центров для того, чтобы предоставить единую „точку удаленного доступа“ для конечного пользователя, которому требуются вычисления на суперкомпьютере», — отметил директор по развитию бизнеса РСК Павел Лавренко. В настоящее время система «РСК БазИС» используется для «оркестрации» вычислительных мощностей Межведомственного суперкомпьютерного центра (МСЦ) РАН, Санкт-Петербургского политехнического университета (СПбГУ) и Объединенного института ядерных исследований (ОИЯИ). Все три суперкомпьютерных Центра коллективного пользования были объединены в единую инфраструктуру высокопроизводительных вычислений, что позволило более эффективно оптимизировать вычислительные ресурсы. Источник: sdelanounas.ru Комментарии: |
|