Стартап выходцев из «Яндекса» Nebius ворвался на 16-е место мощнейших суперкомпьютеров мира — «Яндекс» и «Сбер» остались далеко позади

Компания Nebius N.V. со штаб-квартирой в Нидерландах, основанная бывшими сотрудниками «Яндекса», дебютировала в мировом рейтинге суперкомпьютеров TOP500. Её система ISEG заняла сразу 16-ю строку в списке, оставив позади системы «Яндекса» и «Сбера».

Стартап выходцев из «Яндекса» Nebius ворвался на 16-е место мощнейших суперкомпьютеров мира — «Яндекс» и «Сбер» остались далеко позади

Проект Nebius базируется в Израиле, а руководит им Роман Чернин, ранее возглавлявший в «Яндексе» подразделение геосервисов. «Как мы туда попали [в TOP500]? Наша команда разработчиков с большим энтузиазмом отнеслась к тестированию той части нашей новой облачной платформы, которая на тот момент была свободна от рабочей нагрузки клиентов, — сообщила в своём аккаунте LinkedIn отделившаяся от «Яндекса» Nebius. — Для этой цели они использовали бенчмарк из TOP500. Теперь вы можете использовать часть суперкомпьютера Nebius AI для своих проектов в области искусственного интеллекта».

В том, что запустившийся в начале года стартап Nebius уже создал свой суперкомпьютер, причём один из самых производительных в мире, нет ничего удивительного. Например, у «Сбера» в своё время на создание суперкомпьютера ушло всего три-четыре месяца. Как отметили в «Яндексе», при строительстве суперкомпьютера ISEG интеллектуальная собственность и технологии «Яндекса» не использовались, потому как они там не требуются. Тестирование суперкомпьютера для TOP500 проводилось на «голом железе», но для реального применения потребуется уже специальное ПО, и Nebius может использовать как собственные разработки, так и решения с открытым кодом.

«Система Nebius потенциально имела шансы появиться в России, это потерянная возможность», — прокомментировал вхождение в TOP500 стартапа Nebius главный научный сотрудник, директор Исследовательского центра мультипроцессорных систем Института программных систем им. А. К. Айламазяна Российской академии наук, член-корреспондент РАН, сокоординатор Национальной суперкомпьютерной технологической платформы Сергей Абрамов. Два года назад Абрамов оценивал стоимость создания суперкомпьютера «Яндекса «Червоненкис» в $7–10 млн. С учётом использования параллельного импорта в условиях санкций на создание подобного суперкомпьютера сейчас потребуется $10,5–20 млн. Учёный отметил, что для создания «серьёзных систем» необходима тесная кооперация с мировыми производителями процессоров, ускорителей, интерконнекта, о чём в условиях санкций говорить не приходится.

В новом рейтинге TOP500 всего семь суперкомпьютеров из России. Все они утратили прежние позиции. Наиболее мощный российский суперкомпьютер «Червоненкис», созданный «Яндексом» в 2021 году, занял опустился с 27-го на 36-е место. В свою очередь «Галушкин» опустился с 46-го на 58-е, а «Ляпунов» — с 52-го на 64-е. Это тоже системы «Яндекса». На 67-е место с 55-го упал суперкомпьютер «Кристофари Нео», а на 119-е место переместился с 96-го «Кристофари» — обе системы принадлежат «Сберу». На 370-е место с 329-го переместился суперкомпьютер «Ломоносов-2» производства компании «Т-Платформы», установленный в Научно-исследовательском вычислительном центре МГУ, и на 433-м месте оказался суперкомпьютер MTS GROM, установленный в CloudMTS, ранее занимавший 391-ю позицию.

Источник Forbes назвал утрату российскими компаниями прежних позиций в TOP500 «естественным результатом санкций». С уходом американских корпораций с российского рынка у оставшихся в стране компаний нет «объективных технологических возможностей выступать с какими-то новыми результатами» в рейтинге TOP500, считает собеседник Forbes.

В «Яндексе» объяснили изменение места в рейтинге тем, что организаторы использовали старые данные. «Компания использует все свои суперкомпьютеры для различных сервисов, в том числе для обучения модели YandexGPT, — сообщила «Яндекс» ресурсу Forbes. — Изменение места в рейтинге связано с тем, что мы не проводили новые замеры для TOP500, так как для проведения тестов необходимо остановить все рабочие процессы обучения моделей на суперкомпьютерах. Поэтому организаторы использовали наши старые данные от ноября 2021 года».

Источник: 3dnews.ru

TheFirstNews

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *