Суперкомпьютеры помогают развитию искусственного интеллекта

Цифровые технологии, особенно искусственный интеллект (ИИ), сегодня решают все более сложные производственные и научные задачи - анализируют большие объемы данных, моделируют различные испытания, делают прогнозы. Для этого нужны огромные вычислительные мощности, которые становятся не просто вспомогательным инструментом, но важным фактором развития экономики.

В январе этого года президент России Владимир Путин утвердил ряд поручений, направленных на развитие искусственного интеллекта. Среди них поручение увеличить вычислительные мощности суперкомпьютеров и обеспечить льготный доступ к ним российских исследователей, студентов и аспирантов для разработки технологий ИИ.

Какую роль играют суперкомпьютеры в современном мире? Они необходимы там, где требуются высокопроизводительные вычисления, в том числе моделирование и анализ больших данных, рассказала "РГ" заместитель генерального директора Фонда ЦСР Екатерина Кваша. "Их применение позволяет значительно сократить время вычислений, выйти на новый уровень проектирования, недоступный ранее, а значит, получить в итоге новые технологии, повысить эффективность и конкурентоспособность отдельно взятых компаний и способствовать экономическому росту государства", - отметила эксперт.

На большую отдачу от цифровизации рассчитывают и в кабинете министров. По словам заместителя председателя правительства РФ Дмитрия Чернышенко, ВВП России может за пять лет получить дополнительный прирост в 11,2 триллиона рублей за счет массового внедрения ИИ.

Для развития технологий искусственного интеллекта нужны суперкомпьютеры, которые помогают обучать сложные модели ИИ. Обучать - это значит формировать данные и правила, которыми ИИ руководствуется при принятии решений, пояснил "РГ" доцент кафедры МО ЭВМ СПбГЭТУ "ЛЭТИ" Антон Филатов. "Если мы хотим, чтобы ИИ решал сложные задачи, где нужно делать вывод исходя из сотен переменных, то модель ИИ будет объемной, там будет много решающих правил, поэтому обучать такую модель нужно долго. В этот момент в дело вступают суперкомпьютеры", - пояснил эксперт.

По его словам, на обычном компьютере можно обучить нейросеть, способную распознавать рукописные цифры. Но чтобы распознать рукописные буквы или слова, нужен суперкомпьютер. "Также только с помощью мощных суперкомпьютеров можно разработать модели ИИ, решающие такие задачи, как распознавание лиц, классификация эмоций человека на видео, генерация изображения и голоса человека и многое другое", - отметил Антон Филатов.

По словам директора Института искусственного интеллекта Университета Иннополис Рамиля Кулеева, необходимость большого количества вычислений стала явной из-за революции в развитии генеративных сетей и больших языковых моделей. "При этом специфика задач ИИ такова, что для их решения больше подходят графические процессоры, а не центральные, поэтому мы уже несколько лет наблюдаем гонку видеокарт или так называемых GPU (внешние графические процессоры)", - пояснил он "РГ".

Количество параметров, которые настраиваются в процессе обучения больших языковых и генеративных моделей, сегодня достигает уже сотен триллионов. Справиться с этой задачей может только суперкомпьютер. "Обучение модели GPT-4 cо 100 триллионами параметров потребовало применения более 25 000 графических карт Nvidia H100, - рассказал "РГ" вице-президент по науке и образованию "Сколково" Николай Суетин. - То есть порог вхождения довольно высок, он определяется наличием доступа к вычислительным ресурсам. В России сегодня можно выделить две компании, обладающие достаточным количеством графических карт для обучения нейросетей, это "Яндекс" и "Сбер".

Помимо компаний суперкомпьютеры активно используют научные институты и университеты. К примеру, в сентябре прошлого года в МГУ заработал новый компьютер мощностью 400 AI петафлопс (10 в 15 степени операций в секунду).

Институт математики СО РАН в Новосибирске также в конце прошлого года запустил суперкомпьютер мощностью 54,4 терафлопса (один триллион операций в секунду). Он поможет существенно повысить эффективность научных исследований в области математики, рассказал "РГ" и.о. директора ИМ СО РАН Андрей Миронов.

Генеративным сетям и большим языковым моделям требуется множество вычислений

"У нас появилась возможность решать задачи невероятной сложности: например, математической комбинаторики, дифференциальных уравнений, а также уравнений в частных производных. Ресурсы этого вычислительного комплекса будут использоваться для разработки новых технологий, анализа данных и в образовательных целях, например, мы сможем обучать студентов и молодых ученых методам проведения исследований и работы с данными", - пояснил Андрей Миронов.

По его словам, суперкомпьютер также сыграет важную роль в развитии международного сотрудничества, позволит обмениваться данными и результатами исследований с научными центрами по всему миру. Кстати, в планах Института математики до 2025 года повысить производительность суперкомпьютера до 234,4 терафлопса.

Ученые Севастопольского государственного университета (СевГУ) в свою очередь разрабатывают систему, которая позволит с помощью суперкомпьютера прогнозировать риски сильных штормов. "Мы используем сложные численные модели динамики водной и воздушной среды, адаптированные к нашему региону - Азово-Черноморский бассейн и Крымский полуостров. Работая в приемлемом оперативном режиме, эти модели позволяют предсказать наступление штормовых ситуаций в регионе, - рассказали "РГ" в СевГУ. - К примеру, на базе суперкомпьютера "Афалина" и указанных моделей коллективу Института перспективных исследований СевГУ удалось спрогнозировать ситуацию ставшего известным шторма "века" 26-27 ноября 2023 года в целом для всего Черного моря и для города Севастополь в частности".

Суперкомпьютеры используются для создания лекарств, испытания техники, прогноза погоды

Суперкомпьютеры активно используют и для решения других задач, например, прогноза погоды. "Современный прогноз - это супервычисления. Нужно учесть движение воздушных потоков, изменения температуры, влажность и так далее. Для этого требуется, обрабатывать огромное количество данных. И чем лучше вычислитель, тем точнее и быстрее получается прогноз. Поэтому неудивительно, что одна из самых высокопроизводительных вычислительных систем страны стоит в Гидрометцентре", - рассказал Николай Суетин.

Другой пример, по его словам, - моделирование лекарств - современные вычислители используются для предварительного отбора потенциально интересных химических соединений. Еще одно направление - инженерия и создание "цифровых двойников". Сегодня практически не осталось серьезных инженерных разработок, которые бы не использовали супервычислители, например, в авиастроении, двигателестроении.

Действительно, сегодня многие испытания новой техники, к примеру краш-тесты автомобилей, переданы компьютерам, которые могут провести необходимую проверку путем сложных вычислений.

"Суперкомпьютеры применяются также для прогнозирования изменений климата, изучения глобальных экологических систем и оценки воздействия человеческой деятельности на окружающую среду, - отметил Рамиль Кулеев. - А также в исследованиях в области физики элементарных частиц, астрофизики, ядерной физики, где используются сложные симуляции и расчеты, и в биоинформатике - анализе геномных данных, моделировании биологических систем".

Суперкомпьютеры нужны для решения как глобальных, так и практических задач. При изучении космоса с их помощью, например, проводят моделирование столкновения галактик и планет, рассказала Екатерина Кваша. Также на суперкомпьютерах обучают нейросети, на основе которых работают сервисы автоматического перевода и голосовые помощники. В одном из крупнейших российских банков суперкомпьютеры используются для генерации голосовых сообщений автоответчика в кол-центре.

Инфографика "РГ" / Антон Переплетчиков / Михаил Калмацкий