• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

В Высшей школе экономики установлен суперкомпьютер

Суперкомпьютер, МИЭМ НИУ ВШЭ

Суперкомпьютер, МИЭМ НИУ ВШЭ
© Высшая школа экономики/ Сергей Строков

Мощности суперкомпьютера, находящегося в МИЭМ, позволят университету выйти на новый уровень исследований в области глубинного обучения и математического моделирования.  Вычислительный кластер занял 6-е место в апрельском рейтинге «Топ-50 суперкомпьютеров России»

Использовать суперкомпьютер в научной деятельности планируют такие подразделения университета как Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова, факультет компьютерных наук, Институт статистических исследований и экономики знаний, а также Центр нейроэкономики и когнитивных исследований факультета социальных наук.

 
Игорь Агамирзян
вице-президент НИУ ВШЭ 

«Когда мы проводили опрос всех научных подразделений НИУ ВШЭ о необходимом научном оборудовании, большинство участников отметили в качестве основной потребности именно вычислительные ресурсы. На этапе планирования архитектуры и стоимости закупки предполагалось, что вычислительный кластер попадет в десятку рейтинга, но 6-е место стало приятным сюрпризом».

Архитектура суперкомпьютера спроектирована в Институте системного программирования им. В.П. Иванникова и обладает самой современной элементной базой. При достаточно скромной комплектации кластер Вышки имеет очень  высокую производительность. Также система является лидирующей в стране по графическим ускорителям  и объему оперативной памяти на узел кластера.


Лев Щур,
научный руководитель образовательной программы
«Суперкомпьютерное моделирование в науке и инженерии» 
 

«Технические особенности нашего кластера лучше всего видны в сравнении. У лидера рейтинга суперкомпьютера «Ломоносов-2» скорость 2.5 петафлопса и больше полутора тысяч узлов. У нас 26 узлов. Скорость 0,56 петафлопс. Казалось бы — узлов в 50 раз меньше, а скорость всего лишь в  5 раз меньше. Это означает, что сами по себе узлы на порядок мощнее. Кроме того, можно смотреть на мощность по специфике задач. Если для задач моделирования наш кластер находится на 6-м месте, то по возможности глубокого машинного обучения это самое мощное устройство в России на данный момент.

 

Новая технологическая линейка фирмы Intel обеспечивает очень большую мощность и скорость на малом количестве узлов. Это упрощает решение задач по моделированию любых процессов: гидродинамических или биологических.  Например, можно рассчитать обтекание крыла самолета, а можно построить модель движения кластеров клеток в кровеносных сосудах, проливающую свет на процесс распространения метастазов раковых опухолей. Второй пример — одно из приложений моего проекта, поддержанного грантом РНФ, по моделированию течения многокомпонентной жидкости в сложной геометрии. Еще одно возможное практическое применение этого исследования — изучение возможности адресной доставки лекарственных аппаратов, упакованных в кластеры».

Математическое моделирование широко используется и в инженерии: при производстве радиоэлектронной техники для космических исследований или оборудования для нефтегазового сектора и промышленности. Цифровой Двойник (Digital Twin) позволяет рассчитать особенности и поведение конструкции перед тем, как ее воплощать. В машиностроении, например, виртуальное тестирование турбины позволяет сэкономить огромные деньги на испытаниях — поведение модели полностью соответствует поведению объекта. Появление суперкомпьютера с высокоскоростной оперативной памятью в 1.5 терабайта на узел кластера позволит МИЭМ выйти на проектирование таких объектов, которые без такого вычислительного оборудования были бы невозможны.

Суперкомпьютер значительно расширит возможности и факультета компьютерных наук, в частности научно-учебной лаборатории методов анализа больших данных и центра байесовских методов. Для исследований этих подразделений необходимо большое количество графических карт. Теперь количество вычислительных мощностей, доступных исследователям, увеличится примерно в 10 раз.


Андрей Устюжанин,
заведующий научно-учебной лабораторий методов анализа больших данных ФКН

«Вычислительный кластер оснащен ресурсами, позволяющими решать как вычислительные оптимизационные задачи, так и задачи глубинного обучения. Мы надеемся, что с его помощью мы дадим студентам возможность гораздо ближе познакомиться с ресурсоемкими инструментами глубинного обучения, а исследовательским лабораториям ускорить получение научных результатов. Ближайшим примером таких проектов могут стать работы по гранту РНФ по исследованию возможностей генеративных моделей для развития технологий цифровых двойников, которым наша лаборатория занимается совместно с центром глубинного обучения и байесовских методов».



Антон Осокин,
заместитель заведующего Центром глубинного обучения и байесовских методов 

«Наш центр разрабатывает фундаментальную основу для тех, кто занимается обучением с подкреплением, а также приложениями, связанными с обработкой изображений и естественного языка. Речь идет о создании новых методов обучения и использования глубоких нейросетей — это основное направление исследований в области искусственного интеллекта прямо сейчас.

Целый ряд недавних прорывов в области ИИ — победы компьютера над человеком в различных играх — основаны именно на совместном использовании нейросетей и обучения с подкреплением. Сначала это были шахматы, потом Го, теперь — киберспорт (Starcraft и DotA). Традиционно считается: люди превосходят компьютер в задачах, связанных с творческим мышлением, интуицией — где недостаточно просто просчитывать варианты или вариантов слишком много. Но недавно выяснилось, что это не совсем так.

Мы не можем создать систему, которая обыграет человека в Starcraft или Го, — для этого нужно быть огромной технологической корпорацией с колоссальным объемом вычислительных и людских ресурсов. Но мы можем улучшить методы, которые лежат в основе таких систем. Работая над задачами, которые находятся на переднем краю науки и которые компании не умеют решать в совершенстве, мы как бы делаем следующие шаги в развитии технологий».

Так как одна часть задач требует большой оперативной памяти,  а другая — графических ускорителей, встает вопрос о балансировке нагрузки. На данный момент идет поиск технических решений, которые позволят минимизировать побочные эффекты от запуска разных типов задач на одной машине.

Вопрос освоения мощностей суперкомпьютера для выполнения научных проектов стал темой первого семинара по высокопроизводительным вычислениям, на котором обсуждались результаты тестов по производительности и экспериментов по моделированию. В мероприятии приняли участие представители МГУ, Института системного программирования им. В.П. Иванникова РАН, НИЦ «Курчатовский институт», ОИЯИ и других. Семинар планируется проводить на регулярной основе каждый первый вторник месяца. С предложениями по работе семинара заинтересованные сотрудники НИУ ВШЭ могут обращаться к профессору Льву Щуру.

Вам также может быть интересно:

НИУ ВШЭ сохранил лидерство в рейтинге англоязычных сайтов российских вузов

Российский совет по международным делам (РСМД) представил аналитический доклад «Электронная интернационализация: англоязычные интернет-ресурсы российских университетов (2023 г.)». Его составной частью является рейтинг англоязычных сайтов российских вузов, в котором НИУ ВШЭ занял 1-е место.

ВШЭ заняла вторую строчку в зарплатном рейтинге выпускников вузов от SuperJob

Компания SuperJob опубликовала ежегодный рейтинг вузов России по уровню заработных плат молодых специалистов, занятых в отраслях финансов и экономики. Учитывались данные по выпускникам высших учебных заведений 2017–2022 годов. Рейтинг возглавил МГИМО, на втором месте — Высшая школа экономики со средним заработком выпускников-экономистов 150 тыс. рублей в месяц, что выше показателей прошлого года на 10 тыс. рублей.

Вышка вошла в топ-3 экономических вузов России по уровню зарплат выпускников

IT-сервис по поиску работы и подбору сотрудников SuperJob представил рейтинг вузов России 2022 года по уровню зарплат молодых специалистов, работающих в сфере экономики и финансов и окончивших вуз в 2016–2021 годах. Высшая школа экономики — на второй строке.

Вышка уверенно удерживает первую строчку по четырем предметам в рейтинге научной продуктивности АЦ «Эксперт»

Высшая школа экономики заняла 1-е место по четырем предметам рейтинга научной продуктивности российских вузов, который опубликовал Аналитический центр «Эксперт». В восьми предметных областях (срезах) университет входит в топ-5 рейтинга.

ВШЭ — единственный российский вуз в топ-75 рейтинга молодых университетов ТНЕ

Высшая школа экономики заняла 66-е место в рейтинге молодых университетов Times Higher Education, который оценивает вузы в возрасте до 50 лет. THE Young University Rankings является первым в линейке мировых рейтингов, опубликованных в 2022 году.

ВШЭ вошла в топ-150 мировых вузов рейтинга THE Reputation

Высшая школа экономики улучшила результат прошлого года и вошла в диапазон 126–150 репутационного рейтинга Times Higher Education. Среди российских вузов ВШЭ разделила 2–4-е место с МФТИ и СПбГУ.

ВШЭ увеличила присутствие в рейтингах US News Best Global Universities до 6 предметов

В опубликованных сегодня предметных рейтингах университетов мира US News Best Global Universities НИУ ВШЭ представлен в шести предметах (в 2020 году — в четырех). Высшая школа экономики впервые вошла в предметные рейтинги «Искусство и гуманитарные науки» (позиция 207) и «Психология» (позиция 374), а также подтвердила свой лучший результат по предмету «Математика» (позиция 85), устойчиво сохраняя свою позицию в топ-100 лучших университетов мира по этому предмету и вторую среди российских университетов в этом рейтинге.

ВШЭ — в топ-30 лучших вузов мира в рейтинге THE Emerging Economies

Высшая школа экономики устойчиво входит в топ-30 вузов мира по версии рейтинга Times Higher Education Emerging Economies и является одним из лучших университетов России.

ВШЭ вошла в топ-100 по двум предметам рейтинга ТНЕ

Высшая школа экономики вошла в сотню лучших вузов мира по праву и социальным наукам рейтинга Times Higher Education. Помимо этого, университет впервые вошел в топ-150 предметного рейтинга ТНЕ по образованию и в топ-200 по экономике и бизнесу.

ВШЭ сохранила позиции в двух предметных рейтингах ТНЕ

ВШЭ представлена в двух предметных рейтингах ТНЕ: «Компьютерные науки» топ-500 и «Инженерные науки и технологии» в группе 801-1000.