Представь себе июнь 2025 года. В мировом рейтинге суперкомпьютеров Top500, рядом с новейшими машинами из США и Японии, скромно держится ветеран — «Ломоносов-2» из МГУ. Ему больше десяти лет, но он все еще в игре. А в это же время в облаке Сбера трудится его молодой и дерзкий коллега, «Кристофари Neo», который на сотнях видеокарт NVIDIA A100 обучает нейросети. Эта парадоксальная картина — лучший символ того, как за одно десятилетие российский хай-тек перепрыгнул от классических вычислений к фабрикам искусственного интеллекта.
Железо и технические подробности
Что такое современный суперкомпьютер? По сути, это не один гигантский мозг, а сотни или тысячи серверных «узлов», связанных сверхбыстрой сетью InfiniBand, которая работает с минимальными задержками. «Ломоносов-2» — классический академический тяжеловес: в его стойках трудятся процессоры Intel Xeon, которым помогают графические ускорители NVIDIA Tesla. Его производительность — 2,478 петафлопса (квадриллиона операций в секунду), чего хватает для сложнейших физических моделей.
«Кристофари Neo» — это уже зверь новой породы, заточенный под ИИ. Каждый его узел — это два процессора AMD EPYC и целых восемь новейших видеокарт NVIDIA A100. Суммарная мощность — почти 12 петафлопс. Это уже не просто калькулятор, а настоящая фабрика по тренировке нейросетей, где петабайты данных прогоняются через тысячи GPU-ядер. Похожим путем идут и другие центры: «Говорун» в Дубне сочетает классические CPU и фермы на GPU для обработки данных с коллайдера, а «Zhores» в Сколтехе стал универсальным солдатом для молекулярной динамики и машинного обучения.
Исторический контекст и причины
Первый толчок произошел в стенах МГУ с запуском «Ломоносова», который сразу задал планку для всей научной среды. Университетам и НИИ нужен был мощный инструмент для расчетов, и государство вложилось в создание национального вычислительного центра. Вторая волна пришла с потребностями конкретных научных областей: в 2018 году Объединенный институт ядерных исследований (ОИЯИ) в Дубне запустил «Говорун» для анализа гигантских объемов данных с физических экспериментов.
А третья, самая мощная волна, поднялась из корпоративного сектора. Сбер, активно развивая ИИ, понял, что для обучения больших моделей вроде GigaChat нужны собственные, колоссальные мощности. Так в 2019-2021 годах появился «Кристофари» и его наследник «Neo», которые привнесли в Россию не только петафлопсы, но и облачную модель их потребления: теперь арендовать кусочек суперкомпьютера может любой стартап.
Люди и их истории
За каждой большой машиной стоит команда. «Ломоносов» — это детище Научно-исследовательского вычислительного центра МГУ и российской компании «Т-Платформы», которые смогли создать сбалансированную систему для широкого круга научных задач. Другой отечественный вендор, РСК, сделал ставку на технологию прямого жидкостного охлаждения, построив целый ряд эффективных кластеров для вузов и НИИ. «Кристофари Neo» — результат плотного партнерства Сбера и NVIDIA, где инженеры смогли идеально подобрать «железо» под задачи машинного обучения. А за архитектурой «Zhores» стоят ученые Сколтеха, которые изначально проектировали его как гибкий инструмент для data-intensive науки.
Сравнение с мировыми аналогами
Будем честны: в глобальной гонке за экзафлопсами (миллиардами миллиардов операций в секунду) Россия пока не в лидерах. Самый мощный отечественный суперкомпьютер, «Червоненкис» от Яндекса, в июне 2025 года занимал 75-е место в мировом рейтинге Top500. На вершине списка царят американские и японские монстры с миллионами ядер и уникальными сетевыми технологиями. Однако российские системы и не стремятся побить рекорды ради рекордов. Их главная задача — решать конкретные научные и промышленные задачи здесь и сейчас, будь то поиск новых материалов, расшифровка геномов или создание продвинутых нейросетей.
Как это работало на практике
Каждая машина нашла свою нишу. «Ломоносов-2» стал рабочей лошадкой для тысяч ученых со всей страны, обсчитывая всё: от прочности крыла самолета до динамики таяния ледников. «Говорун» стал цифровым микроскопом для физиков, позволяя им «видеть» результаты столкновений частиц на коллайдере NICA. «Кристофари Neo» превратился в конвейер по производству ИИ, обучая модели, которые сегодня работают в банковских приложениях, голосовых ассистентах и поисковых системах. А «Zhores» помогает биологам и химикам моделировать новые лекарства, экономя годы лабораторных экспериментов.
Влияние на индустрию и общество
Появление этих центров превратило суперкомпьютерные вычисления из экзотики в повседневный рабочий инструмент. Для науки это стало «третьим столпом» наравне с теорией и экспериментом. Для бизнеса — способом ускорить разработку ИИ-продуктов. Для образования — возможностью готовить специалистов мирового уровня в области анализа данных и параллельных вычислений. Вся страна, от студентов до инженеров госкорпораций, получила доступ к инфраструктуре, которая раньше была доступна лишь в нескольких ведущих лабораториях мира.
Что осталось в наследство
Технологическое будущее российских суперкомпьютеров уже ясно очерчено: это гибридные системы с CPU и GPU, связанные быстрейшей сетью InfiniBand и охлаждаемые жидкостью для максимальной энергоэффективности. Апгрейд «Говоруна» новыми ускорителями NVIDIA H100 показывает, что гонка продолжается. Но главный урок, который дали нам эти машины, — в другом. Успех суперкомпьютера зависит не только от мощности «железа», но и от грамотного планировщика задач (чаще всего это Slurm), надежной сети и гибкой архитектуры. Именно это сочетание позволяет машинам вроде «Ломоносова» жить и приносить пользу десятилетиями.
Философский взгляд
За последние 15 лет мы стали свидетелями удивительной трансформации. Суперкомпьютер перестал быть просто гигантским калькулятором для решения уравнений. Он превратился в инструмент для создания нового знания, в некое подобие синтетического мозга. Если раньше главной задачей было «посчитать, как взорвется звезда», то сегодня — «научить машину понимать человеческий язык». Это фундаментальный сдвиг от вычислений к познанию, и российские HPC-центры находятся в самом сердце этого процесса.
Финальный вопрос
Если бы у тебя был доступ к суперкомпьютеру на один час, какую задачу ты бы ему поставил: смоделировать лекарство от неизлечимой болезни, создать фотореастичный фильм о будущем или что-то совершенно иное, что не под силу обычному компьютеру?