Проблемы, связанные с высокопроизводительными вычислениями (HPC), угрожают инновациям в США, утверждает Джек Донгарра (Jack Dongarra), лауреат премии А. М. Тьюринга и один создателей рейтинга самых мощных суперкомпьютеров в мире TOP500, чьи разработки и реализации многих библиотек, включая EISPACK, LINPACK, BLAS, LAPACK и ScaLAPACK, сыграли важную роль в продвижении HPC. В статье, опубликованной The Conversation, Донгарра рассказал о прогрессе HPC и проблемах с инновациями в США.

Учёный отметил, что HPC являются одной из самых важных технологий в современном мире, позволяющей решать различные задачи — от прогнозирования погоды до поиска новых лекарств и обучения ИИ-моделей, которые слишком сложны или слишком велики для обычных компьютеров. Сейчас HPC находятся на переломном этапе, и выбор, который правительство США, исследователи и технологическая отрасль делают сегодня, может повлиять на будущее инноваций, национальной безопасности и мирового лидерства, предупреждает Донгарра.

Используя тысячи и даже миллионы чипов с передовыми системами памяти и хранения для быстрого перемещения и сохранения огромных объёмов данных, HPC-платформы позволять выполнять чрезвычайно подробные симуляции и вычисления, говорит Донгарра. Важность HPC ещё больше возросла с развитием ИИ-технологий, требующих огромных вычислительных мощностей для обучения. «В результате ИИ и HPC теперь тесно сотрудничают, подталкивая друг друга вперёд», — отметил учёный.

По словам Донгарра, сегмент HPC находится под большим давлением, чем когда-либо, с более высокими требованиями к системам по скорости, данным и энергопотреблению. Также он отметил, что HPC сталкиваются с некоторыми серьёзными техническими проблемами.

Донгарра назвал одной из ключевых проблем разрыв между производительностью чипов и подсистем памяти. «Представьте себе, что у вас есть сверхбыстрый автомобиль, но вы застряли в пробке — мощность бесполезна, если дорога не может с ней справиться», — говорит учёный. Точно так же подсистемы памяти не способны «прокормить» вычислительные блоки, которые простаивают, что отражается на эффективности всей вычислительной системы.

Источник изображения: OLCF

Ещё одна проблема HPC — энергопотребление. Закон масштабирования Деннарда, согласно которому с уменьшением размеров транзистора уменьшается и энергопотребление при росте производительности, прекратил своё действие в 2006 году. Теперь, чем мощнее компьютеры, тем больше они потребляют энергии. Чтобы исправить это, исследователи ищут новые способы проектирования как аппаратного, так и программного обеспечения HPC.

Также существует проблема с типами производимых чипов, отметил учёный. Сейчас индустрия чипов в основном сосредоточена на ИИ, который отлично работает с вычислениями с низкой точностью. Однако для многих научных приложений по-прежнему требуется FP64-вычисления. В частности, NVIDIA сделала ставку исключительно на ИИ, поэтому FP64-производительность новейших GB300 почти в 30 раз меньше, чему GB200. У AMD, по слухам, в следующем поколении Instinct будет сразу два варианта ускорителей MI430X с поддержкой FP64 и MI450X, полностью лишённый тензорных ядер с FP64. Но и она может сделать ставку только на ИИ.

Если производители прекратят выпускать чипы, которые требуются учёным, это негативно отразится на выполнении важных исследований. Таким образом тенденции в производстве полупроводников и коммерческие приоритеты могут разниться с потребностями научного сообщества, а отсутствие специализированного оборудования может помешать прогрессу в исследованиях. Можно попытаться создавать специализированные чипы для HPC, но это дорого и сложно. Исследователи, тем не менее, изучают возможность применения новых конструкций для изготовления чипов, включая чиплеты, чтобы сделать их более доступными.

В прошлом у США было преимущество в области HPC благодаря государственному финансированию, поддержке и открытости разработок, но теперь многие страны вкладывают значительные средства в HPC в стремлении снизить зависимость от иностранных технологий и выйти на лидирующие позиции в таких областях, как моделирование климата и персонализированная медицина. В Европе развивают программу EuroHPC, у Япония есть собственный суперкомпьютер Fugaku (а скоро будет ещё один), а у Китая — целая серия «автохтонных» машин.

Источник изображения: WIkipedia / DoE

Правительства стран понимают, что HPC являются ключом к их национальной безопасности, экономической мощи и научному лидерству, отметил Донгарра, подчеркнув, что у США всё ещё нет чёткого долгосрочного плана на будущее. Другие страны развивают это направление быстро, а без национальной стратегии США рискуют отстать, предупредил он: «Национальная стратегия США должна включать финансирование создания новых машин и обучение людей их использованию. Она также должна включать партнёрство с университетами, национальными лабораториями и частными компаниями. Самое главное, что план должен быть сосредоточен не только на оборудовании, но и на ПО и алгоритмах, которые делают HPC полезными», — заявил учёный.

Он отметил, что некоторые шаги в этом направлении уже предприняты, включая принятие в 2022 году «Закона о чипах и науке» (CHIPS and Science Act) и создание управления, которое поможет превратить научные исследования в реальные продукты. В 2025 году также была сформирована целевая группа Vision for American Science and Technology, призванная объединить некоммерческие организации, академические круги и промышленность для помощи правительству в принятии решений. Кроме того, получили развитие квантовые вычисления. Но они пока находятся на ранних стадиях и, скорее всего, будут дополнять, а не заменять традиционные HPC. Поэтому важно продолжать инвестировать в оба вида вычислений.

Донгарра назвал это правильными шагами, но они не решат проблему поддержки HPC в долгосрочной перспективе. Помимо краткосрочного финансирования и инвестиций в инфраструктуру, учёный предложил:

• осуществлять долгосрочные федеральные инвестиции в НИОКР в области HPC, включая передовое оборудование, ПО и энергоэффективные архитектуры;
• производить закупку и развёртывание передовых вычислительных систем в национальных лабораториях и университетах;
• заниматься развитием кадров, включая обучение параллельному программированию, численным методам и интеграции ИИ-HPC;
• согласовывать планы по выпуску оборудования, гарантируя, что разработка коммерческих чипов будет совпадать с потребностями научных и инженерных приложений;
• использовать устойчивые модели финансирования, на которые не повлияют геополитические факторы;
• стимулировать государственно-частное партнёрство для преодоления разрыва между академическими исследованиями, отраслевыми инновациями и потребностями национальной безопасности.

Донгарра отметил, что HPC — это больше, чем просто быстрые суперкомпьютеры. Это основа научных открытий, экономического роста и национальной безопасности. Если США примут предложенные меры, то можно гарантировать, что HPC продолжат поддерживать инновации в течение десятилетий.

Наследный принц Саудовской Аравии Мухаммед ибн Салман аль-Сауд (Mohammed bin Salman Al Saud) основал новую компанию Humain по разработке ИИ-технологий, пишет Reuters. Развитие этого направления является одним из приоритетов при трансформации экономики страны в соответствии с целями программы «Видение – 2030» (Vision 2030), призванной снизить её зависимость от добычи ископаемого топлива.

На сегодняшней встрече Мухаммеда ибн Салмана с президентом США Дональдом Трампом (Donald Trump), находящимся с четырёхдневным визитом в регионе, которая прошла при участии миллиардера Илона Маска (Elon Musk), а также на совместном саудовско-американском инвестиционном форуме в Эр-Рияде, ИИ был одной из центральных тем повестки дня.

Humain возглавляет сам наследный принц в качестве председателя. Гендиректором назначен Тарек Амин (Tareq Amin). Компания принадлежит Суверенному фонду Саудовской Аравии, взявшему на себя обязательство вложить значительные средства в развитие ИИ-технологий в стране. Как пишет Bloomberg со ссылкой на агентство Saudi Press Agency, новая компания займётся запуском ЦОД, развертыванием ИИ-инфраструктуры и облачных сервисов, а также разработкой больших языковых моделей (LLM) с поддержкой арабского языка.

Источник изображения: Akil Imran/unsplash.com

Компания намерена создать полностью готовую интегрированную ИИ-платформу для решения практических задач. В заявлении компании также указано, что она станет ИИ-центром для таких секторов, как энергетика, здравоохранение, производство и финансовые услуги страны. Поможет ей в этом целый ряд американских технологических компаний. В частности, было объявлено о сотрудничестве с NVIDIA, в рамках которого компании «будут использовать платформы и опыт NVIDIA, чтобы сделать Саудовскую Аравию мировым лидером в области ИИ, облачных GPU-вычислений и цифровой трансформации для стимулирования инноваций и роста во всем мире».

В течение следующих пяти лет Humain произведёт крупные инвестиции в строительство ИИ-фабрик в Саудовской Аравии мощностью до 500 МВт, использующих сотни тысяч передовых ускорителей NVIDIA. На первом этапе будет установлено 18 тыс. суперускорителей NVIDIA GB300 с интерконнектом NVIDIA InfiniBand. Эти ИИ ЦОД предоставят надёжную базовую инфраструктуру для обучения и развёртывания суверенных ИИ-моделей, что позволит Саудовской Аравии и другим странам ускорить инновации и цифровую трансформацию, отмечено в пресс-релизе.

Сообщается, что Humain также развернёт платформу NVIDIA Omniverse, что позволит таким отраслям, как производство, логистика и энергетика, создавать полностью интегрированные цифровые двойники, повышая эффективность, безопасность и устойчивость производств, а также ускоряя движение страны к «Индустрии 4.0».

Источник изображения: NVIDIA

Также было объявлено о партнёрстве Humain с AMD, в рамках которого будет инвестировано в течение пяти лет до $10 млрд в развертывание в стране ИИ-инфраструктуры мощностью 500 МВт. «Вместе мы создаём глобально значимую ИИ-платформу, которая обеспечивает производительность, открытость и охват на беспрецедентном уровне», — заявила генеральный директор AMD Лиза Су (Lisa Su). Предполагается, что часть мощностей будет введена в эксплуатацию в 2026 году. Humain будет предоставлять услуги клиентам, а AMD — поставлять чипы и ПО.

Также Humain подписала соглашение о сотрудничестве с AWS с целью реализации проекта по созданию «Зоны ИИ» (AI Zone) в Саудовской Аравии стоимостью $5 млрд, пишет TechCrunch. Зона будет включать специализированную ИИ-инфраструктуру AWS, серверы, сети. Упомянуты и программы обучения и сертификации. Humain сообщила о планах разрабатывать решения в области ИИ с использованием технологий AWS и работать с AWS над предоставлением доступа к инструментам и ПО для ИИ-стартапов из Саудовской Аравии.

Саудовская Аравия обязала компании и ИИ-сервисы хранить данные на территории королевства, стимулируя провайдеров размещать свои объекты в стране, чтобы не потерять имеющиеся контракты. В частности, Google и Oracle объявили о планах по расширению присутствия в регионе. Ранее страна ообъявила о $14,9 млрд инвестиций в ИИ-сектор.

В Microsoft уверены, что искусственный интеллект способен помочь ускорить разработку экономически эффективных коммерческих термоядерных реакторов, которые смогут обеспечить энергией сами ИИ ЦОД, сообщает The Register. Пока что ни одного такого реактора не существует.

По словам Microsoft Research, стремление использовать ядерный синтез как источник безграничной и чистой энергии «уже давно является одной из самых амбициозных научных целей человечества». Исследователи подчёркивают, что до появления масштабируемой термоядерной энергетики ещё много лет, но уже сейчас изучается вопрос, как ИИ мог бы помочь ускорить разработки. На первом саммите Microsoft Research Fusion Summit, посвящённом термоядерному синтезу, представитель Microsoft Research Accelerator подчеркнул перспективность использования ИИ для дальнейших исследований в области обеспечения экоустойчивости.

В настоящее время ИИ-технологии экоустойчивыми не считаются. ООН в прошлому году отмечала, что ИИ ЦОД генерируют электронные отходы, потребляют много воды, критически важных минералов и редкоземельных элементов, при добыче которых также нередко применяют не особенно экобезопасные технологии. И, главное, такие ЦОД используют огромное количество электроэнергии, стимулируя выбросы парниковых газов. Microsoft пытается компенсировать воздействие ЦОД на окружающую среду углеродными кредитами, покупкой «чистой» энергии, оптимизацией оборудования и ПО. Ускоренное развитие технологий ядерного синтеза могло бы компенсировать воздействие бизнеса компании на экологию.

Источник изображения: Mauro Romero/unsplash.com

По словам представителя Принстонской лаборатории физики плазмы (Princeton Plasma Physics Laboratory, PPPL) Стивена Коули (Steven Cowley), выступившего на Fusion Summit с основным докладом, необходимы дополнительные исследования, чтобы понять, является ли ИИ ключевым звеном для поиска оптимальных решений в термоядерной энергетике.

Впрочем, придётся запастись терпением — считается, что до запуска экспериментальных термоядерных установок в эксплуатацию пройдёт не менее десятилетия. Как считают в Национальных академиях наук, инженерии и медицины США (National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine, NASEM), частные и государственные инвестиции позволят создать пилотную термоядерную электростанцию 2035–2040 гг. Это приблизительно совпадает с планируемой датой начала работы международного проекта ITER (International Thermonuclear Experimental Reactor).

Microsoft надеется, что её наработки в области ИИ для материаловедения, для решения дифференциальных уравнений и для других исследовательских задач помогут найти способ экономически эффективного термоядерного синтеза. Лаборатория Коули уже заключила меморандум о взаимопонимании с Microsoft. Учёные уверены, что ИИ поможет сократить время разработок необходимого профиля. Во всяком случае ИИ является хорошей альтернативой десятилетиям разработки методом проб и ошибок.

Microsoft не одинока в своих стремлениях. Например, разработчик атомных технологий Type One Energy и государственная компания Tennessee Valley Authority (TVA) заключили соглашение о совместной разработке планов строительства термоядерной электростанции. OpenAI намерена закупать термоядерную энергию у компании Helion в «огромных объёмах». Последняя в конце января привлекла $425 млн.

IBM планирует укрепить свои позиции на быстрорастущем рынке ИИ-технологий с помощью увеличения инвестиций в США и предложения собственных инструментов, которые помогут клиентам управлять ИИ-агентами для их ключевых бизнес-приложений. Об этом сообщил генеральный директор IBM Арвинд Кришна (Arvind Krishna) в интервью агентству Reuters.

Глава IBM заявил, что разработанное компанией ПО позволяет клиентам создавать собственные ИИ-системы, а также интегрировать ИИ-агентов от других провайдеров, включая Salesforce, Adobe и Workday. Это поможет удовлетворить потребность в кастомных решениях во многих областях бизнеса.

Подход IBM заключается в том, чтобы предложить полный спектр облачных и ИИ-сервисов остальным компаниям, которые в настоящее время полагаются на лидеров рынка AWS и Microsoft. Особое внимание IBM уделяет внедрению функций ИИ в мультиоблачных платформах, что найдёт спрос среди тех, кому нужны кастомные ИИ-решения, а также в собственные инфраструктуры заказчиков для управления данными.

Источник изображения: IBM

По словам гендиректора IBM, предлагаемые инструменты, позволяющие создавать собственных ИИ-агентов в течение не более пяти минут, основаны на семействе LLM Granite, а также на альтернативных моделях от Meta✴ Platforms и Mistral. IBM сообщила, что уже получила заказы на создание решений на базе генеративного ИИ на $6 млрд.

Также компания объявила в апреле о планах инвестировать в течение пяти лет $150 млрд в США, где она в течение более 60 лет производит мейнфреймы. Кришна подчеркнул, что квантовые компьютеры тоже будут производиться в США. Глава IBM отметил, что синергия мейнфреймов, ИИ и квантовых вычислений, как ожидается, создаст надёжный и устойчивый рынок, в который следует инвестировать и который позволит компании использовать эти достижения в течение следующего десятилетия.

Кришна добавил, что фокус на технологии и сокращение регулирования со стороны администрации оказали благотворное влияние на экономику США, способствуя её росту. Это позволяет IBM наращивать инвестиции и инновации, тем самым потенциально укрепляя свою конкурентную позицию как поставщика бизнес-решений на основе ИИ.

Незадолго до анонса новых мейнфреймов IBM z17 компания Google анонсировала новые ИИ-инструменты на основе моделей Gemini и других технологий для модернизации инфраструктуры и переносу нагрузок с в облако Google Cloud.

Google Cloud Mainframe Assessment Tool (MAT) на основе ИИ-моделей Gemini уже доступен. Инструмент позволяет оценить и проанализировать общее состояние мейнфреймов, включая приложения и данные. Это даст возможность принимать информированные решения по оптимальной модернизации. MAT обеспечивает глубокий анализ кода, генерирует чёткие объяснения его работы, автоматизирует создание документации и др. Это позволяет ускорить понимание кода мейнфреймов и стимулирует процесс модернизации.

Google Cloud Mainframe Rewrite на основе моделей Gemini позволяет модернизировать приложения для мейнфреймов (инструмент доступен в превью-режиме). Он помогает разработчикам переосмыслить и преобразовать код для мейнфреймов, переписав его на современные языки программирования вроде Java и C#. Mainframe Rewrite предлагает IDE для модернизации кода, тестирования и развёртывания модернизированных приложений в Google Cloud.

Источник изображения: Ant Rozetsky / Unsplash

Наконец, чтобы снизить риски, возникающие при модернизации, предлагается инструмент Google Cloud Dual Run для глубокого тестирования, сертификации и оценки модернизированных приложений. Инструмент позволяет проверить корректность, полноту и производительность модернизированного кода в ходе миграции и до того, как новое приложение заменит старое. Dual Run сравнивает данные, выдаваемые старой и новой системами, для поиска отличий.

Имеются и дополнительные инструменты, разработанные партнёрами Google. Так, Mechanical Orchard предлагает платформу для быстро переписывания приложений на COBOL на современные языки, включая Java, Python и др., без изменения бизнес-логики. Решение позволяет «пошагово» переписывать фрагменты приложений с помощью систем генеративного ИИ с сохранением функциональности и тестировать корректность их работы. Основная цель — создать для облака функциональный эквивалент устаревших решений.

Источник изображения: Google Cloud

Кроме того, в рамках новой программы Google Mainframe Modernization with Gen AI Accelerator компания привлекла Accenture, EPAM и Thoughtworks, которые помогут организациям мигрировать с мейнфреймов. На первом этапе производится анализ кода с помощью MAT и Gemini. На втором реализуется пилотный проект с проверкой работоспособности нового кода. На третьем осуществляется полномасштабная миграция в облако. Первые клиенты могут бесплатно (без учёта расходов на Google Cloud) оценить решения в течение 4-8 недель.

Мейнфреймы ещё рано списывать со счетов. Согласно данным опроса Kyndryl 500 топ-менеджеров ИТ-индустрии, многие организации интегрируют мейнфреймы с публичными и частными облачными платформами и совершенствуют свои программы модернизации, перемещая некоторые рабочие нагрузки с мейнфреймов или обновляя их.

Признавая, что одних моделей, включая свежие Llama Nemotron с регулируемым «уровнем интеллекта», недостаточно для развёртывания ИИ на предприятии, NVIDIA анонсировала проект AI-Q Blueprint, представляющий собой фреймворк с открытым исходным кодом, позволяющий разработчикам подключать базы знаний к ИИ-агентам, которые могут действовать автономно.

Blueprint был создан с помощью микросервисов NVIDIA NIM и интегрируется с NVIDIA NeMo Retriever, что упрощает для ИИ-агентов извлечение мультимодальных данных в различных форматах. С помощью AI-Q агенты суммируют большие наборы данных, генерируя токены в 5 раз быстрее и поглощая данные петабайтного масштаба в 15 раз быстрее с лучшей семантической точностью.

Проект основан на новом наборе инструментов NVIDIA AgentIQ для бесшовного, гетерогенного соединения между агентами, инструментами и данными, опубликованном на GitHub. Он представляет собой программную библиотеку с открытым исходным кодом для подключения, профилирования и оптимизации команд агентов ИИ, работающих на основе корпоративных данных для создания многоагентных комплексных (end-to-end) систем. Его можно легко интегрировать с существующими многоагентными системами — как по частям, так и в качестве комплексного решения — с помощью простого процесса адаптации, который обеспечивает полную поддержку.

Набор инструментов AgentIQ также повышает прозрачность с полной отслеживаемостью и профилированием системы, что позволяет организациям контролировать производительность, выявлять неэффективность и иметь детальное представление о том, как генерируется бизнес-аналитика. Эти данные профилирования можно использовать с NVIDIA NIM и библиотекой с открытым исходным кодом NVIDIA Dynamo для оптимизации производительности агентских систем.

Благодаря этим инструментам предприятиям будет проще объединять команды ИИ-агентов в таких решениях, как Agentforce от Salesforce, поиск Atlassian Rovo в Confluence и Jira, а также ИИ-платформа ServiceNow для трансформации бизнеса, чтобы устранить разрозненность, оптимизировать задачи и сократить время ответа с дней до часов. AgentIQ также интегрируется с такими фреймворками и инструментами, как CrewAI, LangGraph, Llama Stack, Microsoft Azure AI Agent Service и Letta, позволяя разработчикам работать в своей предпочтительной среде. Azure AI Agent Service интегрирован с AgentIQ для обеспечения более эффективных агентов ИИ и оркестровки многоагентных фреймворков с использованием семантического ядра, которое полностью поддерживается в AgentIQ.

Возможности ИИ-агентов уже широко используются в различных отраслях. Например, платёжная система Visa использует ИИ-агентов для оптимизации кибербезопасности, автоматизируя анализ фишинговых писем в масштабе. Используя функцию профилирования AI-Q, Visa может оптимизировать производительность и затраты агентов, максимально увеличивая роль ИИ в эффективном реагировании на угрозы, сообщила NVIDIA.

NVIDIA анонсировала новое семейство ИИ-моделей Llama Nemotron с расширенными возможностями рассуждения. Основанные на моделях Llama с открытым исходным кодом от Meta✴ Platforms, модели от NVIDIA предназначены для предоставления разработчикам основы для создания продвинутых ИИ-агентов, которые могут от имени своих пользователей независимо или с минимальным контролем работать в составе связанных команд для решения сложных задач.

«Агенты — это автономные программные системы, предназначенные для рассуждений, планирования, действий и критики своей работы», — сообщила Кари Бриски (Kari Briski), вице-президент по управлению программными продуктами Generative AI в NVIDIA на брифинге с прессой, пишет VentureBeat. «Как и люди, агенты должны понимать контекст, чтобы разбивать сложные запросы, понимать намерения пользователя и адаптироваться в реальном времени», — добавила она. По словам Бриски, взяв Llama за основу, NVIDIA оптимизировала модель с точки зрения требований к вычислениям, сохранив точность ответов.

Источник изображений: NVIDIA

NVIDIA сообщила, что улучшила новое семейство моделей рассуждений в ходе дообучения, чтобы улучшить многошаговые математические расчёты, кодирование, рассуждения и принятие сложных решений. Это позволило повысить точность ответов моделей до 20 % по сравнению с базовой моделью и увеличить скорость инференса в пять раз по сравнению с другими ведущими рассуждающими open source моделями. Повышение производительности инференса означают, что модели могут справляться с более сложными задачами рассуждений, имеют расширенные возможности принятия решений и позволяют сократить эксплуатационные расходы для предприятий, пояснила компания.

Модели Llama Nemotron доступны в микросервисах NVIDIA NIM в версиях Nano, Super и Ultra. Они оптимизированы для разных вариантов развёртывания: Nano для ПК и периферийных устройств с сохранением высокой точности рассуждения, Super для оптимальной пропускной способности и точности при работе с одним ускорителем, а Ultra — для максимальной «агентской точности» в средах ЦОД с несколькими ускорителями.

Как сообщает NVIDIA, обширное дообучение было проведено в сервисе NVIDIA DGX Cloud с использованием высококачественных курируемых синтетических данных, сгенерированных NVIDIA Nemotron и другими открытыми моделями, а также дополнительных курируемых наборов данных, совместно созданных NVIDIA. Обучение включало 360 тыс. часов инференса с использованием ускорителей H100 и 45 тыс. часов аннотирования человеком для улучшения возможностей рассуждения. По словам компании, инструменты, наборы данных и методы оптимизации, используемые для разработки моделей, будут в открытом доступе, что предоставит предприятиям гибкость в создании собственных пользовательских рвссуждающих моделей.

Одной из ключевых функций NVIDIA Llama Nemotron является возможность включать и выключать опцию рассуждения. Это новая возможность на рынке ИИ, утверждает компания. Anthropic Claude 3.7 имеет несколько схожую функциональность, хотя она является закрытой проприетарной моделью. Среди моделей с открытым исходным кодом IBM Granite 3.2 тоже имеет переключатель рассуждений, который IBM называет «условным рассуждением».

Особенность гибридного или условного рассуждения заключается в том, что оно позволяет системам исключать вычислительно затратные этапы рассуждений для простых запросов. NVIDIA продемонстрировала, как модель может задействовать сложные рассуждения при решении комбинаторной задачи, но переключаться в режим прямого ответа для простых фактических запросов.

NVIDIA сообщила, что целый ряд партнёров уже использует модели Llama Nemotron для создания новых мощных ИИ-агентов. Например, Microsoft добавила Llama Nemotron и микросервисы NIM в Microsoft Azure AI Foundry. SAP SE использует модели Llama Nemotron для улучшения возможностей своего ИИ-помощника Joule и портфеля решений SAP Business AI. Кроме того, компания использует микросервисы NVIDIA NIM и NVIDIA NeMo для повышения точности завершения кода для языка ABAP.

ServiceNow использует модели Llama Nemotron для создания ИИ-агентов, которые обеспечивают повышение производительности и точности исполнения задач предприятий в различных отраслях. Accenture сделала рассуждающие модели NVIDIA Llama Nemotron доступными на своей платформе AI Refinery. Deloitte планирует включить модели Llama Nemotron в свою недавно анонсированную платформу агентского ИИ Zora AI. Atlassian и Box также работают с NVIDIA, чтобы гарантировать своим клиентам доступ к моделям Llama Nemotron.

Корпорация Toshiba Electronics Europe GmbH объявила о создании лаборатории инноваций в области жёстких дисков в Дюссельдорфе (Германия). Специалисты HDD Innovation Lab займутся оценкой конфигураций систем на базе HDD для крупных IT-развёртываний, таких как сети хранения данных (SAN), масштабные сетевые хранилища (NAS), платформы видеонаблюдения и облачные сервисы.

Как отмечает Райнер Каезе (Rainer Kaese), старший менеджер по развитию HDD-направления Toshiba, SSD обеспечивают существенные преимущества перед HDD в плане скоростных показателей. Однако при хранении огромных массивов данных, например, для приложений ИИ, формирование систем большой ёмкости на основе SSD оказывается нецелесообразным с финансовой точки зрения: стоимость изделий на базе флеш-памяти примерно в семь раз выше по сравнению с HDD при сопоставимой вместимости.

Источник изображения: Toshiba

Кроме того, по словам Каезе, корпорация Toshiba продемонстрировали, что 60 жёстких дисков в программно-определяемом хранилище ZFS могут заполнить всю пропускную способность сети 100GbE. Таким образом, для определённых типов задач применение HDD оказывается более выгодным, нежели использование дорогостоящих, но скоростных SSD.

Лаборатория HDD Innovation Lab сфокусируется на оценках конфигураций RAID и масштабируемых СХД для корпоративных клиентов, дата-центров и облачных провайдеров. Ключевой особенностью площадки является возможность осуществлять тестирование для различных архитектур. Лаборатория объединяет все основные компоненты СХД на базе жёстких дисков, такие как различные серверы, массивы JBOD, шасси, контроллеры, кабели и сопутствующее ПО. В частности, задействованы одноузловые серверы, поддерживающие до 78 HDD суммарной вместимостью до 2 Пбайт при установке современных накопителей большой ёмкости. Площадка оснащена точным оборудованием для анализа энергопотребления.

Лаборатория займётся выполнением оценочных работ для клиентов и партнёров в Европе и на Ближнем Востоке. Результаты тестирования в виде технических документов и отчётов будут доступны на сайте Toshiba Storage.

Бывший глава Google Эрик Шмидт (Eric Schmidt) опубликовал статью «Стратегия сверхразума» (Superintelligence Strategy), написанную в соавторстве с Дэном Хендриксом (Dan Hendrycks), директором Центра безопасности ИИ, и Александром Вангом (Alexandr Wang), основателем и генеральным директором Scale AI, в которой высказывается мнение о том, что США следует воздержаться от реализации аналога «Манхэттенского проекта» для достижения превосходства в области ИИ, поскольку это спровоцирует упреждающие киберответы со стороны, например, Китая, пишет The Register.

Авторы статьи утверждают, что любое государство, которое создаст супер-ИИ, будет представлять прямую угрозу для других стран, и они, стремясь обеспечить собственное выживание, будут вынуждены саботировать такие проекты ИИ. Любая «агрессивная попытка одностороннего доминирования в области ИИ приведёт к превентивному саботажу со стороны конкурентов», который может быть реализован в виде шпионажа, кибератак, тайных операций по деградации обучения моделей и даже прямого физического удара по ИИ ЦОД.

Авторы считают, что в области ИИ мы уже близки к доктрине взаимного гарантированного уничтожения (Mutual Assured Destruction, MAD) времён Холодной войны. Авторы дали нынешнему положению название «гарантированное взаимное несрабатывание ИИ» (Mutual Assured AI Malfunction, MAIM), при котором проекты ИИ, разрабатываемые государствами, ограничены взаимными угрозами саботажа.

Источник изображения: Igor Omilaev/unsplash.com

Вместе с тем ИИ, как и ядерные программы в своё время, может принести пользу человечеству во многих областях, от прорывов в разработке лекарств до автоматизации процессов производства, использование ИИ важно для экономического роста и прогресса в современном мире. Согласно статье, государства могут выбрать одну из трех стратегий.

• Полное невмешательстве в деятельность разработчиков ИИ, чипов и моделей.
• Всемирный добровольный мораторий, призванный остановить дальнейшее развитие ИИ, либо немедленно, либо после обнаружения определённых опасностей, таких как способность ИИ ко взлому или полностью автономной работе.
• Всеобщая монополия на разработку путём создания международного консорциума на манер ЦЕРН, который возглавит глобальную разработку ИИ.

Комментируя предложение Комиссии по обзору экономики и безопасности США и Китая (USCC) о госфинансирования США своего рода «Манхэттенского проекта» по созданию суперинтеллекта в какому-нибудь укромном уголке страны, авторы статьи предупредили, что Китай отреагирует на этот шаг, что приведёт лишь к длительному дисбалансу сил и постоянной нестабильности.

Источник: Superintelligence Strategy: Expert Version

Авторы статьи считают, что государства должны отдавать приоритет доктрине сдерживания, а не победе в гонке за искусственный сверхразум. MAIM подразумевает, что попытки любого государства достичь стратегической монополии в области ИИ столкнутся с ответными мерами со стороны других стран, а также приведут к соглашениям, направленным на ограничение поставок ИИ-чипов и open source моделей, которые по смыслу будут аналогичны соглашениям о контроле над ядерным оружием.

Чтобы обезопасить себя от атак на государственном уровне с целью замедлить развитие ИИ, в статье предлагается строить ЦОД в удалённых местах, чтобы минимизировать возможный ущерб, пишет Data Center Dynamics. Тот, кто хочет нанести ущерб работе других стран в сфере ИИ, может начать с кибератак: «Государства могут “отравить” данные, испортить веса и градиенты моделей, нарушить работу ПО, которое обрабатывают ошибки ускорителей и управляет питанием и охлаждением…».

Источник: Superintelligence Strategy: Expert Version

Снизить вероятность атак поможет и прозрачность разработок. ИИ можно использовать для оценки безопасности других ИИ-проектов, что позволит избежать атак на «гражданские» ЦОД. Вместе с тем не помешает и прозрачность цепочек поставок. Поскольку ИИ-ускорители существуют в реальном, а не виртуальном мире, отследить их перемещение не так уж трудно. Таким образом, даже устаревшие или признанные негодными чипы не смогут попасть на чёрный рынок — их предлагается утилизировать с той же степенью ответственности, что и химические или ядерные материалы.

Впрочем, соблюдение всех этих рекомендаций не устранит главную проблему — зависимость от Тайваня в плане производства передовых чипов, которая является критической для США, говорят авторы статьи. Поэтому западным странам следует разработать гарантированные цепочки поставок ИИ-чипов. Для этого потребуются значительные инвестиции, но это необходимо для обеспечения конкурентоспособности.

На заключительном этапе азиатского турне глава OpenAI Сэм Альтман (Sam Altman) заявил, что Индия способна стать одним из лидеров в гонке ИИ, особенно — в деле создании малых «рассуждающих» моделей (SLM). Альтман выразил интерес к динамичной экосистеме местных разработчиков, которая может стать ключевым элементом расширения OpenAI, сообщает DigiTimes. По словам Альтмана, Индия стала вторым по величине рынком для компании, поскольку за последний год число пользователей утроилось. Во время визита Альтман встретился с представителями правительства страны.

Хотя затраты на разработку новых моделей по-прежнему высоки, Альтман признал, что прогресс в области ИИ может значительно снизить зависимость от дорогостоящего оборудования, а отдача от вложений в ИИ будет расти экспоненциально. Это приведёт к ежегодному десятикратному снижению стоимости «единиц интеллекта» — условного измерения вычислительной эффективности ИИ. По словам бизнесмена, мир достиг стадии невероятного прогресса в сфере «дистилляции» моделей.

Источник изображения: Shubhangee Vyas/unsplash.com

Хотя обучение даже малых моделей остаётся довольно дорогим, именно небольшие модели с возможностью «рассуждений» приведут буквально к взрыву креативности. И Индия должна быть на переднем крае прогресса. Альтман особенно выделил потенциал проектов в здравоохранении и образовании, где ИИ способен стать движущей силой преобразований. Сейчас индийские компании обратили внимание на открытые модели, включая DeepSeek.

Стоит отметить, что в ходе визита в Индию в июне 2023 года Альтман охарактеризовал шансы страны на создание ИИ-моделей уровня ChatGPT как «совершенно безнадёжные». Теперь же он приятно удивлён достижениями Индии в этой области. Глава OpenAI отдельно пояснил, что прежние высказывания относились к трудностям конкуренции с IT-гигантами при создании экономически эффективных моделей. Альтман отдельно подчеркнул, что стоимость API OpenAI значительно упала, и намекнул, что в будущем тоже возможно появление open source инициатив.

Индия активно продвигает ИИ-проекты в рамках инициативы IndiaAI, подкреплённой инвестициями в объёме ₹103,7 млрд рупий ($1,2 млрд). Местную большую языковую модель (LLM) власти намерены создать в течение десяти месяцев. Представители Министерства коммуникаций и информационных технологий Индии заявили, что создание базовой структуры уже завершено, теперь усилия разработчиков направлены на создание вариантов моделей, соответствующих уникальным языковым и культурным требованиям страны.