Российские исследователи продолжают искать устойчивые технологические решения для работы с искусственным интеллектом, и, как сообщает пресс-служба МФТИ, специалисты Института искусственного интеллекта нашли альтернативу графическим ускорителям Nvidia. Новая инициатива призвана уменьшить зависимость компаний от зарубежного оборудования и обеспечить им возможность формировать собственные вычислительные контуры.
В институте отмечают, że ограниченная доступность оборудования Nvidia привела к росту сроков поставок, трудностям с загрузкой драйверов и отсутствию официальной поддержки.
"Специалисты Московского физико-технического института нашли способ снизить зависимость российских компаний от решений Nvidia при работе с искусственным интеллектом… Институт искусственного интеллекта МФТИ оценил возможности альтернативных графических процессоров (GPU) и создал Центр компетенций для помощи российским компаниям в построении независимой вычислительной инфраструктуры", — говорится в сообщении.
Чтобы определить, насколько востребованные на рынке альтернативные ускорители подходят для работы с современными моделями, исследователи провели комплексный анализ оборудования — включая китайские разработки, которые активно выходят на мировой рынок. Цель заключалась в том, чтобы оценить их способность обеспечивать полный цикл работы ИИ-систем.
Эксперты МФТИ изучили архитектуру ускорителей, драйверы, совместимость с фреймворками и устойчивость под нагрузкой. Тесты проводились на ключевых задачах: запуск больших языковых моделей, компьютерное зрение, инференс и распределённые вычисления. Подход позволил оценить как производительность, так и предсказуемость поведения оборудования при интенсивной эксплуатации.
Научный руководитель Института искусственного интеллекта МФТИ Юрий Визильтер пояснил, какие параметры стали ключевыми:
"Мы оценивали скорость и воспроизводимость вычислений, устойчивость при росте нагрузки и стабильность поведения моделей на разных типах ускорителей… На основании исследований мы сформировали программно-аппаратные конфигурации, которые обеспечивают необходимую производительность языковых моделей на альтернативных вариантах оборудования".
Такой подход создаёт предсказуемый цикл жизни ИИ-решений и помогает компаниям планировать эксплуатацию систем.
По итогам работы специалисты пришли к выводу, что альтернативные ускорители могут применяться в широком спектре сценариев без потери функциональности. В отдельных типах вычислений их показатели достигли или даже превзошли уровень Nvidia A100, что подтверждает возможность использования таких решений в промышленном масштабе.
На основе полученных данных МФТИ создал Центр компетенций, который объединяет инженерные практики, методики тестирования и оптимизированные конфигурации. Как уточнили в институте, структура будет поддерживать компании в подборе оборудования, проведении нагрузочных тестов и сопровождении вычислительных платформ на всех этапах эксплуатации.