Найти тему
ФОНД РОСКОНГРЕСС

О центрах обработки данных для искусственного интеллекта

Для развития технологий машинного обучения и искусственного интеллекта нужны не только данные, но и вычислительные мощности, так называемые «центры обработки данных» (ЦОД; data centers). С точки зрения вычислений, нейронная сеть — это последовательный набор перемножающихся матриц. Поэтому ЦОДы нужны не обычные, а со специальными типами процессоров, которые быстро перемножают эти матрицы (так называемые «графические», или «тензорные», процессоры).

Существуют ещё идеи создания процессоров, которые будут копировать деятельность нервных клеток мозга. Такие процессы называются «нейроморфными». Важно, что таким процессорам не надо обращаться к внешней памяти (как это делают современные обычные процессоры) и терять на транспортировку данных драгоценное время. Вся информация (память) будет находиться внутри «искусственных нервных клеток» этих нейроморфных процессоров. Цель их создания — ускорить вычисления для технологий искусственного интеллекта. К сожалению, пока подобные процессоры далеки от совершенства и находятся на стадии разработки и тестирования.

Несложно догадаться, какие компании являются крупнейшими владельцами ЦОДов в мире: Amazon, Apple, Google, Facebook и Microsoft. Сорок процентов самых крупных ЦОДов находится в США (Hyperscale Data Center Count Jumps to 430; Another 132 in the Pipeline). По данным портала iKS-Сonsulting, в России семьдесят три процента всех центров обработки данных расположены в Москве.

Многие компании сегодня предпочитают размещать свои центры обработки данных в северных широтах. Компания Microsoft, которую в отчёте WIPO Technology Trends 2019 Artificial Intelligence называют одним из мировых лидеров в области искусственного интеллекта, разместила свой data center в холодных водах на глубине около 36 метров. ЦОД Microsoft представляет собой 12-метровый подводный ангар у Оркнейских островов в Шотландии (Under the sea, Microsoft tests a datacenter thats quick to deploy, could provide internet connectivity for years).

Представители компании говорят, что конечная цель проекта состоит в том, чтобы подводные центры данных были полностью автономными, питались от морских ветровых, волновых или приливных генераторов. При этом они могут быть погружены рядом с любым прибрежным городом, где они необходимы, и могут обеспечить более быстрый интернет и работу облачных сервисов.

Facebook открыл ЦОД на севере Швеции в городе Лулео в 2011 году. Для охлаждения помещений, в которых расположены вычислительные мощности, применяют холодный воздух. Такая технология значительно снижает эксплуатационные расходы и экологический урон для окружающей среды.

В этом смысле у России есть огромные преимущества в виде территорий с вечной мерзлотой и холодным климатом. Ещё необходимы дешёвая электроэнергия и оптоволоконный кабель. Для реализации Национальной программы по развитию искусственного интеллекта в РФ на первом этапе потребуются один-два ЦОДа с тензорными процессорами.

Кстати, некоторые заполярные города уже готовы создавать дата-центры в Арктике. Об этом пишет «Парламентская газета» в статье под названием «Цифре нужен холод».

Есть города на Крайнем Севере, такие как Норильск, где есть вся необходимая энергетическая и оптоволоконная инфраструктура для размещения федеральных ЦОДов. Ещё есть такие города, как Салехард или Сабетта, где для размещения федеральных ЦОДов для искусственного интеллекта осталось только проложить оптоволоконный кабель. После создания федеральных data centers с процессорами для машинного обучения необходимо предоставлять эти мощности, в том числе профессиональному сообществу независимых разработчиков, как для решения государственных задач, так и для проведения их собственных инновационных экспериментов.

Искусственный интеллект может принести в Арктику новые технологические проекты, сделать её точкой притяжения, местом, которое объединяет всю Россию общей идеей — освоением Крайнего Севера.

Материал подготовил:
Виталий Мильке,
Советник президента по экономике и финансам, АО «Бизнес Альянс»,
PhD reseacher in Computer Science & Machine Learning

Подробнее читайте на официальном сайте Фонда Росконгресс, здесь!