Rambler's Top100
 
 
Все новости Новости отрасли
Николай НОСОВ 09 октября 2017

Искусственный интеллект для ЦОДов

Достижения в области высокопроизводительных компьютеров дают толчок к развитию систем машинного обучения и искусственного интеллекта дата-центров.

– Мы провели очень большую работу в области высокопроизводительных вычислений. С помощью HPC (High Performance Computing) будут разрабатываться новые системы искусственного интеллекта и машинного обучения, которые будут использоваться для прогнозирования отказов в больших системах и повышения эффективности ЦОДов. Эта работа не заметна для широкой публики, но очень важна для рынка, – ответил на мой вопрос о главных достижениях компании за последний год Найджел Мултон, директор по технологиям подразделения конвергентных решений и платформ Dell EMC в регионе ЕМЕА.

Действительно, трудно переоценить важность роста вычислительных мощностей в повышении эффективности работы систем AI. Новых идей в этой области не много и основные достижения получаются при использовании давно наработанного математического аппарата на все более мощных вычислительных системах, объединяющих множество высокопроизводительных блоков. А в этой области компания Dell EMC добилась больших успехов.

NASA использовало суперкомпьютеры на базе серверов Dell Power Edge для приземления на Марс марсохода Curiosity в 2012 году. Посадка заняла 2 минуты, причем прямое управление с Земли было невозможным из-за большой задержки сигнала, который доходил до планеты за 14 минут. Так что процессом управлял компьютер с орбитальной станции, предварительно обученный на реагирование на все возможные ситуации на Земле.

Осенью этого года выйдет на уровень производительности 18 петафлоп построенный на оборудовании компании входящий в топ-10 суперкомпьютер Stampede 2 Техасского университета. Вычислительный кластер используется в самых различных исследованиях – предсказывании землетрясений, точнейшей томографии человеческого мозга, выявлении паттернов в музыке и языковых конструкциях.

Можно самим собирать стойки серверов, объединять их в вычислительный кластер, а можно использовать уже собранные на заводе решения. Как утверждает консультант по корпоративным решениям компании Dell EMC Алексей Трофимов, такую недавно анонсированную систему Dell EMC HPC поколения 14G можно собрать под требования клиента за месяц и за две недели доставить на площадку. И это обойдется дешевле, чем самостоятельная сборка заказчиком.

Можно арендовать вычислительные мощности. Лаборатория HPC Innovation Lab дает возможность в течение месяца бесплатно тестировать кластеры Zenith (384 PowerEdge C6320 и R630 серверов на базе процессоров Intel Xeon E5-2697 v4 – в сумме 13 824 ядра) и Rattler (84 сервера Dell EMC PowerEdge C6320), входящие в топ-500 суперкомпьютеров мира.

Для широкого круга задач, допускающих распараллеливание обработки данных, специализированные машины можно заменить сборками из универсальных облачных модулей. HPC из облака предлагают AWS, MS Azure, Rackspace, Atos, Virtustream. Один из возможных подходов к задаче клаудизации HPC реализован резидентом Сколково HPC Hub.

– В областях связанных с использованием HPC в аналитике происходит настоящая революция, – отметил на прошедшем в Москве Dell EMC Forum 2017 Алексей Трофимов. Высокопроизводительные вычисления уходят в облака. В гибридном облаке с помощью HPC проходят исследования генома, в публичных облаках – поиск закономерностей при анализе Big Data, предиктивная и аналитика в реальном времени.

ЦОД—сложный объект, о состоянии которого собирается множество данных. Как о работе вычислительных комплексов, так и о состоянии инфраструктур. Использование современных методов исследований, технологий Big Data, Machine Learning, искусственного интеллекта для повышения эффективности его работы и прогнозирования состояния узлов выглядит вполне логичным. И возможности для такого анализа уже есть.

Поделиться:
Заметили неточность или опечатку в тексте? Выделите её мышкой и нажмите: Ctrl + Enter. Спасибо!

Оставить свой комментарий:

Для комментирования необходимо авторизоваться!

Комментарии по материалу

Данный материал еще не комментировался.