Специалисты Московского физико-технического института (МФТИ) провели масштабное исследование и доказали, что российские компании могут успешно снижать зависимость от видеокарт NVIDIA при разработке систем искусственного интеллекта. В ответ на санкционные ограничения и проблемы с поставками оборудования они предложили рабочие альтернативы.
Почему искали замену?
- Ограниченная доступность: Оборудование NVIDIA сложно и долго поставлять в Россию.
- Отсутствие поддержки: Нет официальных драйверов и сервисного обслуживания.
- Риски для бизнеса: Компании не могут стабильно планировать развитие ИИ-проектов.
Что тестировали?
Учёные проанализировали графические ускорители других производителей, в первую очередь китайских компаний Moore Threads и MetaX. Они проверяли их по ключевым параметрам:
- Возможность обучать и запускать современные нейросети (включая большие языковые модели).
- Качество драйверов и совместимость с популярными фреймворками (такими как PyTorch).
- Стабильность работы под длительной нагрузкой и в составе вычислительных кластеров.
Что получилось?
Результаты оказались обнадёживающими:
- Конкретные модели, такие как Moore Threads S4000 и MetaX C500, успешно справляются с задачами компьютерного зрения и запуском ИИ-моделей.
- В некоторых сценариях их производительность сравнима или даже превосходит показатели флагманской карты NVIDIA A100.
- Разработанный в МФТИ программный стек позволяет эффективно распределять задачи между несколькими ускорителями, создавая мощные вычислительные кластеры.
Что дальше?
На базе исследования в МФТИ создан Центр компетенций, который будет помогать бизнесу:
- Выбирать подходящее оборудование.
- Строить независимую и предсказуемую ИИ-инфраструктуру.
- Получать отраслевые рекомендации.
Учёные планируют продолжить тестирование новых решений и активно работать над формированием полноценной российской экосистемы для разработки искусственного интеллекта, что критически важно для технологического суверенитета страны.