MTS GROM: запущен один из самых производительных суперкомпьютеров в России

0
14

MTS GROM: запущен один из самых производительных суперкомпьютеров в России


Центр искусственного интеллекта МТС будет использовать его для ускорения запуска новых продуктов, например, в области машинного зрения и промышленной аналитики.

Компания МТС сообщила о запуске суперкомпьютера MTS GROM. Его мощность достигает 2,26 петафлопс — это третий по производительности суперкомпьютер в стране.

Как сообщается, компания планирует использовать суперкомпьютер для развития цифровой экосистемы и предоставления высокопроизводительных сервисов российским предприятиям. Центр искусственного интеллекта МТС будет использовать его для ускорения запуска новых продуктов, например, в области машинного зрения и промышленной аналитики. В будущем суперкомпьютер станет доступен клиентам облачного провайдера #CloudMTS — крупному бизнесу для цифровой трансформации, стартапам, а также вузам и научным центрам для исследований.

Например, предприятия автомобильной промышленности, металлургии и нефтегазового сектора будут значительно экономить и в разы быстрее проводить сложные инженерные расчеты. Вузы, крупные научные и медицинские центры смогут использовать суперкомпьютер в исследованиях, связанных с моделированием сложных процессов.

По словам директора облачного бизнеса МТС Олега Мотовилова, суперкомпьютер призван повысить технологичность компании, а также лечь в основу будущих высокопроизводительных сервисов, которые бизнес и научные организации смогут получить в облаке, значительно экономя. «На базе суперкомпьютера компания будет развивать самые перспективные технологии, связанные с искусственным интеллектом, анализом больших данных и облачными решениями», — добавляет Мотовилов.

Суперкомпьютер развернут провайдером #CloudMTS в собственном дата-центре. Решение реализовано на базе программно-аппаратной платформы NVIDIA DGX A100 с графическими процессорами NVIDIA А100 с суммарной памятью 320 Гб.

Суперкомпьютеры играют ключевую роль в обучении алгоритмов искусственного интеллекта. Их вычислительные мощности позволяют обучать нейронные сети в десятки раз быстрее, что напрямую влияет на качество разрабатываемых продуктов и скорость их вывода на рынок.

Источник