Система оптимизирует распределение нагрузки между центрами обработки данных с помощью машинного обучения.
В Междисциплинарной научно-образовательной школе МГУ им. М. В. Ломоносова «Мозг, когнитивные системы, искусственный интеллект» представили инновационную модель вычислительной инфраструктуры. Созданная учёными система использует технологии машинного обучения и мультиагентные системы для эффективного распределения нагрузки между различными центрами обработки данных (ЦОД).
Решение открывает новые горизонты для создания глобальных распределенных вычислительных систем. Архитектура, названная Network Powered by Computing (NPC), объединяет вычислительные ресурсы из разных уголков мира в единую экосистему.
Предложенная математиками МГУ архитектура вычислительной инфраструктуры открывает новые возможности для развития облачных вычислений, высокопроизводительных вычислительных установок, телекоммуникаций и интернет-сервисов.
— Пресс-служба МГУ
Технологии машинного обучения и мультиагентные системы, лежащие в основе этой инфраструктуры, позволяют прогнозировать время выполнения задач на различных вычислителях, что помогает оптимально распределять потоки данных, выбирая наиболее эффективные каналы передачи. Новая архитектура обеспечивает высокую производительность, отказоустойчивость и безопасность вычислений.
Система предоставляет пользователям возможность получать вычислительные мощности по запросу, в любое время и в любом месте. Это создает глобальную связность и доступность ресурсов, позволяя использовать вычислительные мощности без привязки к конкретным ЦОД.
Таким образом, новая модель от МГУ может значительно улучшить эффективность работы в таких областях, как искусственный интеллект, анализ больших данных и системы дополненной реальности.
Читайте ещё по теме:
Нейросети оживили весну 1945 года