Журнал «Информационные технологии и вычислительные системы» - А.А. Зацаринный, К.В. Иванов "Актуальные вопросы создания высокопроизводительной вычислительной инфраструктуры для научных исследований"

В статье рассматриваются современные тенденции и ключевые вызовы в создании высокопроизводительной вычислительной инфраструктуры (ВВИ) для научных исследований. Представлен обзор международного опыта, включая стратегии США и Китая. Уделено внимание новым возможностям в науке, которые становятся достижимыми благодаря синергии искусственного интеллекта и высокопроизводительной вычислительной инфраструктуры.

высокопроизводительные вычисления, распределенные вычисления, искусственный интеллект, вычислительная инфраструктура.

1. Зацаринный А.А., Иванов К.В. Ключевые проблемы внедрения технологий искусственного интеллекта в интересах обеспечения военной безопасности государства. // В сборнике: 80-летие Великой Победы: исторический опыт и современные проблемы военной безопасности России. Материалы 10-й Международной межведомственной научно-практической конференции научного отделения № 10 РАРАН. В 3-х томах. Москва, 2025. С. 43-52.

2. Kasneci G., Gasser U., Hofmann T.F., Kramer G., Müller G., Peus C., Schönenberger H., Kasneci E. Europe's AI Imperative — A Pragmatic Blueprint for Global Tech Leadership [Электронный ресурс]. arXiv preprint arXiv:2502.08781, 2025. URL: https://arxiv.org/abs/2502.08781 (дата обращения: 16.09.2025)

3. Тютляева Е.О., Одинцов И.О., Московский А.А., Мармузов Г.В. Тенденции развития вычислительных узлов современных суперкомпьютеров//Вестник ЮУрГУ. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2019. Т. 8, № 3. С. 92–114. DOI: 10.14529/cmse190305.

4. McKinsey & Company. AI power: Expanding data center capacity to meet growing demand [Электронный ресурс]. – 2024. – URL: https://www.mckinsey.com/industries/technology-media-and-telecommunications/our-insights/ai-power-expanding-data-center-capacity-to-meet-growing-demand, свободный. (дата обращения: 23.07.2025).

5. Huerta E.A., Khan A., Davis E. и др. Convergence of artificial intelligence and high performance computing on NSF-supported cyberinfrastructure // Journal of Big Data. 2020. Vol. 7. P. 88. DOI: https://doi.org/10.1186/s40537-020-00361-2.

6. Micron. AI at the Edge: Future Memory and Storage in Accelerating Intelligence. Micron, 2023. URL: https://my.micron.com/about/blog/storage/ai/ai-at-the-edge-future-memory-and-storage-in-accelerating-intelligence (дата обращения: 30.09.2025).

7. NVIDIA. Efficient AI Supercomputers with GPU Accelerators. NVIDIA Blog, 2023. URL: https://blogs.nvidia.com/blog/efficient-ai-supercomputers-sc23 (дата обращения: 02.10.2025).

8. Rajbhandari S. et al. ZeRO: Memory Optimizations Toward Training Trillion Parameter Models. arXiv preprint, 2019. URL: https://arxiv.org/abs/1910.02054 (дата обращения: 30.09.2025).

9. Пряхина Д. И., Кореньков В. В. Актуальность создания цифрового двойника для управления распределенными центрами сбора, хранения и обработки данных // Современные информационные технологии и ИТ-образование. 2023. Т. 19, № 2. С. 262-271. doi: https://doi.org/10.25559/SITITO.019.202302.262-271.

12. U.S. Department of Energy. Advanced Scientific Computing Research Budget Request FY 2026. URL: https://science.osti.gov/~/media/budget/pdf/sc-budget-request-to-congress/2026/FY-2026-Advanced-Scientific-Computing-Research-Budget-Request.pdf (дата обращения: 16.07.2025).

13. Roaten M. Lab Powers Up to Plug In Next-Gen Supercomputers// National Defense Magazine. July 2022. URL: https://www.nationaldefensemagazine.org/articles/2022/7/26/lab-powers-up-to-plug-in-next-gen-supercomputers (дата обращения: 23.07.2025).

14. Becciani U., Petta C. New frontiers in computing and data analysis – the European perspectives // Radiation Effects and Defects in Solids. 2019. Vol. 174, № 11–12. P. 1020–1030. DOI: https://doi.org/10.1080/10420150.2019.1683840. URL: 10.1080/10420150.2019.1683840 (Дата обращения: 31.07.2025).

15. Banchelli F., Garcia Gasulla M., Mantovani F., Vinyals J., Pocurull J., Vicente D., Eguzkitza B., Galeazzo F.C.C., Acosta M., Girona S. Introducing MareNostrum5: A European pre exascale energy efficient system designed to serve a broad spectrum of scientific workloads//arXiv preprint arXiv:2503.09917[cs.DC].– Submitted 13 Mar 2025. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.09917. – Режим доступа: https://arxiv.org/abs/2503.09917v1 (дата обращения: 06.08.2025).

17. Zhang N., Duan H., Guan Y., Mao R., Song G., Yang J., Shan Y. The "Eastern Data and Western Computing" Initiative in China Contributes to Its Net-Zero Target // Engineering. 2025. Vol. 52. P. 256-261. DOI: 10.1016/j.eng.2024.08.010. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2095809924005058 (дата обращения: 17.08.2025).

18. Ezell S. A New Frontier: Sustaining U.S. High Performance Computing Leadership in an Exascale Era / S. Ezell // Information Technology & Innovation Foundation. September 2022. URL: https://www2.itif.org/2022-hpc-leadership-exascale-era.pdf (дата обращения: 23.07.2025).

19. Trader T. Three Chinese Exascale Systems Detailed at SC21: Two Operational and One Delayed // HPCwire. 24 November 2021. URL: https://www.hpcwire.com/2021/11/24/three-chinese-exascale-systems-detailed-at-sc21-two-operational-and-one-delayed/ (дата обращения: 23.07.2025).

20. Послание Президента Федеральному собранию, 29 февраля 2024 г. URL: http://www.kremlin.ru/events/president/transcripts/messages/73585 (дата обращения: 28.07.2025).