Правительство РФ утвердило план мероприятий, направленный на ускорение разработки технологий в области искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислительных систем. Главная метрика программы — десятикратное увеличение совокупной мощности отечественных суперкомпьютеров к 2030 году. Документ детализирует сроки реализации инициатив и определяет конкретных ответственных исполнителей.
Реорганизация суперкомпьютерной инфраструктуры
В рамках дорожной карты предусмотрено создание единой нормативной базы для суперкомпьютерных центров коллективного пользования. Это предполагает формализацию требований к таким объектам, а также регламентацию доступа к данным мощностям для представителей промышленности и научного сообщества. Параллельно разрабатывается стратегия развития национальной исследовательской компьютерной сети, связывающей сотни научных организаций и вузов. Расширение пропускной способности коммуникационной сети необходимо для обеспечения передачи и обработки массивов данных, генерируемых в ходе современных исследований.
Федеральная программа и подготовка кадров
Проект включает в себя разработку концепции федеральной научно-технической программы. Ее цель — внедрение отечественных алгоритмов, специфического программного обеспечения и методов вычислений в ключевые сектора экономики. Иными словами, фокус смещается с «железа» на софт и прикладные инструменты. В состав этой же программы включено развитие образовательных инициатив, призванных сформировать кадровый резерв специалистов, способных работать с высокопроизводительными вычислениями.
Промышленная эксплуатация и вычислительные мощности
Оценивая инициативу, эксперты компании «К2 НейроТех» (входит в контур «К2Тех») отмечают изменение фокуса требований рынка. Сейчас основным барьером для внедрения промышленного ИИ является не нехватка алгоритмических моделей, а дефицит физических мощностей и инфраструктурной зрелости. В экспертном сообществе подчеркивают важность разделения двух типов нагрузки: обучение ИИ, где требуются пиковые мощности, и инференс — то есть непосредственная работа уже готовой модели. Если коротко, вторая задача при масштабировании решений будет генерировать основной объем вычислительных затрат. Существует мнение, что без учета этой специфики, а также без качественной подготовки специалистов и развития сетевой инфраструктуры, значительный рост мощности сам по себе может оказаться недостаточно эффективным с экономической точки зрения.