«Сбербанк» анонсировал на конференции AI Journey самый мощный в России суперкомпьютер. Он получил имя Christofari в честь первого клиента сберегательных касс России Николая Кристофари. Устройство создано на базе высокопроизводительных узлов NVIDIA DGX-2 и рассчитано в первую очередь для обучения нейросетей, говорится в сообщении организации.
Суперкомпьютеры — это крупные вычислительные центры, оборудованные сотнями и тысячами процессоров. Они используются во многих отраслях науки и технологии. В частности, суперкомпьютеры при университетах и институтах могут заниматься масштабными задачами численного моделирования для нужд физики, астрономии, биологии или климатологии. Исторически первые машины подобного класса занимались в основном оборонными вычислениями, связанными с атомным и термоядерным оружием.
В зависимости от задачи производительность одного и того же вычислителя может отличаться. Стандартом в области суперкомпьютеров является решение крупной плотной системы линейных уравнений Ax = b, где A — это плотная (то есть с небольшим количеством нулей) матрица коэффициентов размером n × n, b — вектор-столбец свободных членов, x — вектор-столбец неизвестных. Подобные задачи часто возникают в инженерных приложениях. На основе скорости их решения формируется наиболее авторитетный список суперкомпьютеров TOP500.
Анонсированный «Сбербанком» суперкомпьютер, согласно опубликованным данным тестирования, обладает максимальной производительностью в задаче решения линейных уравнений в 6,7 петафлопс, то есть 6,7 квадриллионов операций с плавающей запятой в секунду. Такой показатель должен позволить Christofari дебютировать на 29-ой строчке TOP500, при том, что самый мощный присутствующий сегодня там российский суперкомпьютер МГУ «Ломоносов» находится на 93-ей строчке.
Christofari состоит из объединенных в систему 75 узлов NVIDIA DGX-2, каждый из которых, в свою очередь, включает 16 полностью связанных графических процессоров NVIDIA Tesla V100. Модули DGX-2 сами по себе являются полноценными компонентами для решения задач масштабного машинного обучения и других видов высокопроизводительных вычислений. Всего в Christofari, таким образом, используется 1200 графических процессоров.
Производительность одного модуля DGX-2 в задаче машинного обучения составляет около 2 петафлопс. Следовательно, полноценная интеграция 75 копий в идеале должна дать Christofari производительность на уровне 150 петафлопс. Это намного больше, чем в случае решения линейных уравнений. Столь высокий показатель должен позволить обучать системы искусственного интеллекта на больших объемах данных за разумное время, что востребовано в некоторых видах бизнеса.
В сообщении «Сбербанка» говорится, что мощности нового суперкомпьютера хватит для решения задач обработки естественного языка, компьютерного зрения, автоматизированного принятия решений, оценки и управления рисками, выявления мошенничества, предиктивной аналитики, создания голосовых помощников и чат-ботов. С 12 декабря этого года система станет доступна для клиентов. Коммерческие структуры будут иметь возможность проводить нужные им вычисления за плату, а в случае сниженной нагрузки мощности будут предоставляться для научных или исследовательских задач по сниженной стоимости или бесплатно.
Об использовании продуктов NVIDIA и искусственного интеллекта в здравоохранении мы говорили с вице-президентом компании Кимберли Пауэлл. В прошлом году в США запустили самый мощный суперкомпьютер в мире. Также собственный суперкомпьютер появился у российского коллайдера NICA.