2 новости — хорошая и странная (инфлюенсерам приготовиться)

Начнём, естественно, с хорошей.

Суперкомпьютер с фотонным ускорительным устройством. 
К 2030 году нашими учёными будет создана гибридная электронно-фотонная машина, которая продемонстрирует скорость до 10 в 21-й степени оп/с, то есть 1 зеттафлопс (ZFlops) для обработки больших потоковых данных.

А это на несколько порядков быстрее самых топовых суперкомпьютеров в мире.

За счёт чего это волшебство?

Научный руководитель Национального центра физики и математики (НЦФМ), бывший глава РАН Александр Сергеев:

Он скромничает, не просто лидирующий, а с большим отрывом.

НЦФМ в Сарове занимается не только фундаментальными и прикладными исследованиями в ядерной физике, но и искусственным интеллектом, суперкомпьютерными и квантовыми технологиями.

У них очень серьёзно ведутся разработки в 8-ми самых передовых направлениях «мегасайенс», таких как самый мощный в мире источник комптоновского излучения или электронно-позитронная плазма («кипячение» вакуума) в сталкивающихся лазерных пучках гамма-излучения, что реально позволит исследовать пространственно-временную структуру вакуума.

Но попробуем сравнить этот суперкомпьютер с самым интересным суперкомпьютером Aurora, расположенным в Аргоннской национальной лаборатории (ANL), который является крупнейший в мире системой на базе технологий Intel.

В классических вычислениях (HPL) около 1 экзофлопс и 2 экзофлопс в пике.
В задачах ИИ со смешанной точностью почти 12 экзофлопс.
А вот в реальных научных задачах (HPCG) гораздо меньше — 5 петафлопс (0.05 экзофлопс).

В Тор 3 на первом месте находится суперкомпьютер El Capitan в известной Ливерморской национальной лаборатории, на базе гибридных процессоров AMD Instinct.
El Capitan разрабатывался в рамках сотрудничества Национального управления по ядерной безопасности США и двух ведущих технологических компаний — Hewlett Packard Enterprise и AMD, а его главная задача — поддержание безопасности ядерного оружейного арсенала.
В классических вычислениях (HPL) около 1.8 экзофлопс и 2.8 экзофлопс в пике.

Пока что суперкомпьютер «МГУ-270» признан самым мощным в России для решения задач искусственного интеллекта. Его производительность — 400 петафлопсов, то есть 0.4 экзафлопс.

Поскольку 1 зеттафлопс = 1000 экзафлопс, то получается, что

наш перспективный суперкомпьютер будет приблизительно в 1000 раза быстрее, чем сегодняшний Aurora в классических вычислениях, и в 500 раза быстрее, чем El Capitan.

• За счёт чего это волшебство?

Принципиально разный подход и реализация суперкомпьютера.
Нашему не нужны безумные ГВт-ы, которые могут обеспечить только гигантские газотурбинные электростанции или атомные энергоблоки.

Основные вычисления будут производиться фотонными процессорными ускорителями.

У фотонных процессоров есть 3 очень существенных преимущества:
- высокая скорость передачи сигнала (разумеется, световая),
- низкое потребление энергии (отсутствие тепловых потерь),
- отсутствие электромагнитных помех.

Гибридная электронно-фотонная вычислительная система (ЭФВС) с производительностью до 100 экзофлопс предназначена для сверхскоростной обработки больших объемов данных с использованием нейросетевых подходов на основе оптических искусственных нейронных сетей.

Из доклада НЦФМ можно понять, как всё будет устроено для ИИ.

Фотонный вычислитель — устройство, в основе функционирования которого лежат эффекты взаимодействия когерентных световых волн, порождаемых лазерным излучением.

Первый ЭФВС с производительностью до 100 экзофлопс будет иметь 1000 отдельных ускорителей и энергопотребление всего 1.5 МВт. Это уже будет мощнейшим прорывом.

Система нацелена на очень широкий круг задач, требующих «зеттафлопсной» производительности: расчеты аэродинамики, создание новых материалов, обучение нейросетей нового поколения, моделирование сложных физических процессов в реальном времени и многое другое.

Есть в принципе 3 пути дальнейшего развития суперкомпьютеров.

1. Строить мегафабрики из сотен тысяч специализированных процессоров, как, например, Colossus Илона Маска на основе процессоров NVIDIA, потребляющие гигаватты мощности.

2. Совершенствовать квантовые компьютеры и надеяться на то, что эта технология достигнет уровня практического применения в широком спектре вычислительных задач. Возможно, когда-нибудь это и произойдёт.

3. Придумать и реализовать принципиально иную электронно-фотонную технологию, где основные вычислительные процессы будут происходить в фотонной части системы обработки информации.

Третий путь для нас самый подходящий, так как здесь нет непреодолимых препятствий, как с обычными кремниевыми чипами. История с, в общем-то, хорошими процессорами «Байкал», которые тайваньский TSMC отказалась поставлять из-за американских санкций, — очень показательный пример зависимости.
150 тысяч готовых и оплаченных процессоров так и лежат на фабрике.

У нас есть и конкуренты. Множество компаний и стартапов по всему миру, например Neurophos, усиленно работают в этом направлении, отчётливо понимая, что будущее за этой технологией.

Их перспективный чип Tulkas T100 в 10 раз превосходит по производительности новейшую систему NVIDIA Vera Rubin NVL72 в вычислениях FP4/INT4, потребляя при этом сопоставимое количество энергии.
Планируется, что массовое производство чипов Neurophos начнётся не раньше 2028 года.

В Neurophos утверждают, что массовое производство оптических чипов не столкнётся с особыми трудностями, поскольку для их изготовления могут применяться стандартные материалы, оборудование и технологические процессы обычных полупроводниковых заводов.

В данном случае вся технология у нас есть, все возможности для производства тоже реализуемы. Оптимизм и расчёты Neurophos для нас столь же актуальны и понятны.

• Новость немного странная

Научный руководитель направления Южного федерального университета академик РАН Игорь Каляев сообщил, что 
в НЦФМ было сформировано девятое направление «ИИ и большие данные».

В рамках этого направления развивается несколько проектов, результаты которых имеют широкое внедрение как в «Росатоме», так и в целом в стране.

Первый и второй проекты относятся к передовым разработкам в области ИИ, а вот третий проект особенный.

Третий проект направлен на мониторинг, выявление и оценку социально-психологических реакций сетевых сообществ на общественно значимые события. 
Он позволяет выявлять тренды и аномалии в психоэмоциональном реагировании сетевых сообществ, оценивать психоэмоциональную напряженность, выявлять явных инфлюенсеров, влияющих своими сообщениями на настроение сообществ.

В настоящее время макет системы выявления и оценки представлен для опытной эксплуатации в администрацию Сарова и департамент коммуникации и международных связей РФЯЦ-ВНИИЭФ, а к 2030 году будет создана полномасштабная автоматизированная система поддержки принятия решений для выявления и анализа реакций сетевого сообщества, которая позволит повысить качество управленческих решений и удовлетворенности населения проводимой политикой на локальном или федеральном уровне.

Видимо, надо так понимать, что с помощью мощного ИИ всех «инфлюенсеров» и «ломов» обнаружат, зафиксируют, классифицируют и проанализируют.
И, возможно, пользуясь медицинской терминологией, соберут полный анамнез, поставят диагноз и назначат лечение.
Кому-то точечный массаж, другим — целенаправленное иглоукалывание, а некоторым курс антидепрессантов или, например, специальную таблеточку для ума.

Я так и представляю «картину маслом» — огромная карта страны в ситуационном центре, которая, как в гидрометцентре, раскрашена в красные и синие оттенки с цифрами, но вместо температуры — «рейтинг социальной напряженности», а вместо циклонов — источники зарождения социальных вихрей и пути их распространения по регионам. Вместо грозовых фронтов — подозрительная активность в соцсетях и волны критики местных чиновников.

И вместо симпатичной девушки с приятными формами, которая делает обзор погоды, — суровые аналитики из спецслужб, которые пристально следят за турбулентными процессами на этой карте.

Не знаю, если это пойдёт на общее оздоровление всего общества, то, может быть, так и правильно.