(Гипотеза Коллатца) 4-2-1-(?).Если вы отбросили Ноль,то какую бесконечность вы пытаетесь найти?
Ребята, вы 80 лет бьетесь лбом в закрытую дверь, просто потому что боитесь признать Ноль. Ваш цикл 4-2-1 — это не финал, а предсмертные судороги мыльного пузыря. Если вы отбросили Ноль, то какую бесконечность вы ищете в этой калечной последовательности? Хватит быть математическими мазохистами, дайте яблоку уже упасть на землю.
Google: квантовые компьютеры к 2029 году
Вице-президент Google по информационной безопасности Хизер Адкинс сообщила, что компания готовится к наступлению постквантовой эры криптографии в 2029 году. Почему это перевернёт ИТ-индустрию?
Джеймс Камерон в «Терминаторе» пугал нас Скайнетом и Судным днём с восстанием машин. Но робототехника развивается медленнее, чем квантовые технологии. Оказалось, что физика позволяет отменить всё, что мы знали об информационной безопасности до сегодняшнего дня.
Квантовые компьютеры из-за особенностей устройства могут считать в триллионы раз быстрее традиционных суперкомпьютеров — этот момент будет называться квантовым превосходством, а Google называет это «Днём Q». И это будет кошмар для всех ИТ-бизнесов. Потому что производительность позволит расколоть любой современный шифр, прочитать любую переписку, перехватить любую банковскую транзакцию, и ни один Telegram не поможет.
Google призывает готовиться к «Дню Q» уже сейчас. Во-первых, наши традиционные x86-процессоры могут шифровать информацию так, что она не будет взломана квантовыми компьютерами. Это требует большой головной боли — смены всех алгоритмов шифрования в уже написанных программах, но иначе в 2029 году Google может оказаться прав, и мы окажемся беззащитны перед хакерами.
Справедливости ради, «День Q» неоднократно переносился, и тот же Google уже не раз заявлял о достижении квантового превосходства, но классические ИТ-системы по-прежнему защищены. Но важно изучать потенциальные последствия и готовиться к ним, а не надеяться, что 2029 год будет перенесён на 2031 или 2035. Потому что, как Судный день в фильмах Джеймса Камерона, «День Q» всё равно настанет, и к нему надо быть готовым.
Самый мощный суперкомпьютер с искусственным интеллектом применят для исследований термоядерного синтеза
Похоже, на наших глазах оформляется следующая техническая революция: скрещивание ИИ, суперкомпьютеров и физического моделирования. Система Sunrise будет использовать методы моделирования на основе ИИ. Министерство энергетической безопасности Великобритании выделило на это $60 млн. Систему установят на территории кампуса Управления по атомной энергии Великобритании. С её помощью учёные смогут лучше понять, что за процессы происходят в термоядерном реакторе. Мощность системы около 1,4 мегаватт. Работать она начнёт в июне.
По словам правительственных чиновников, суперкомпьютер Sunrise обеспечит производительность моделирования в области ИИ до 6,76 эксаФлопс. Это измерение относится к рабочим нагрузкам ИИ, а не к традиционным бенчмаркам суперкомпьютеров, но всё равно представляет значительный рост вычислительных мощностей для программ термоядерного синтеза в стране. Система будет работать на процессорах AMD EPYC и графических ускорителях AMD Instinct, установленных на серверах Dell PowerEdge. Это уже не классический ИИ, а новый технологический слой, где модель должна не только находить корреляции, но и работать с физикой процесса.
Чуть раньше сообщалось о ещё одном суперкомпьютере Великобритании — Dawn. Его используют не просто для ускорения вычислений, а для задач, где нужно учить модели на стыке данных, симуляций и инженерной реальности. Проект получил поддержку от правительства в $49 млн. Финансирование сделано в рамках британской нацпрограммы AI Research Resource (AIRR), предоставляющей бесплатный доступ к высокопроизводительным вычислениям, обычно доступным только мировым технологическим гигантам. Пользователи AIRR получили доступ к новейшим ускорителям ИИ AMD MI355X.
Dawn, работающий в центре обработки данных в Кембридже, — самый мощный суперкомпьютер для ИИ в Великобритании (пока Sunrise не запустили). В его серверных комплексах работает более тысячи высокопроизводительных графических процессоров Intel (GPU). В настоящее время система Dawn используется учеными в Кембридже и по всей Великобритании в таких областях исследований, как чистая энергия, персонализированная медицина и климат.
За такими кейсами стоит следить. Правительство Великобритании в 2026 году отдельно отмечало применение системы Dawn для ускорения разработки персонализированных вакцин от рака. А цифровой двойник термоядерного реактора — звучит ещё более фантастически. В таких задачах ИИ работает с научными данными, сложными симуляциями, инженерными ограничениями и цифровыми двойниками. Это революция инструментов, из которых потом и вырастают новые большие технологические платформы, которые и создают технологические революции.
ИИ-проекты и первый спутник — планы Узбекистана на 2026 в tech
26 декабря 2025 года Президент Узбекистана Шавкат Мирзиёев в послании к народу и Олий Мажлису (Парламенту) подвел итоги года и анонсировал 2026 как "Год развития махалли* и общества". Среди достижений - экономический прорыв и tech-инновации. Для IT-сообщества интересны планы по ИИ, дата-центрам и космосу, продолжающие стратегию цифровизации.
*дистрикт с самоуправлением в населенном пункте
Ключевые итоги 2025 в цифрах:
ВВП >145 млрд USD, экспорт +23% до 33,4 млрд, инвестиции 43,1 млрд (31,9% ВВП), резервы >60 млрд. При этом в принятой два года назад Стратегии "Узбекистан-2030" ставилась цель увеличить ВВП до $160 млрд к 2030 году. Президент заявил, что есть потенциал в течение пяти лет превысить показатель $240 млрд.
Бедность -3,1 п.п. до 5,8%; 5 млн новых рабочих мест; 1,5 млн человек вышли из бедности; 1 435 махаллей стали территориями без бедности.
Tech: Начата национальная ИИ-модель, обучение 100 тыс. в AI, партнерства с ОАЭ/MIT. Международные саммиты по цифре (с Японией).
Планы на 2026+ с фокусом на IT:
Экономика: Рост 6,6% до 167 млрд USD. 782 проекта на 52 млрд USD, акцент на трансфер технологий и инновации.
ИИ и цифра: 4 дата-центра, 2 суперкомпьютера, ИИ-лаборатории в 15 вузах. >100 проектов ИИ в медицине, транспорте, агро, финансах, безопасности. Ранее было анонсировано о создании национальной облачной платформы и моделей ИИ.
Космос: Запуск первого узбекского спутника и подготовка космонавта - шаг к спутниковой связи и данным.
Инфраструктура: создание в Узбекистане «Центра четвертой промышленной революции».
Анализ для IT: Узбекистан усиливает позиции в Central Asia tech-hub: от ИИ в реальных секторах до космоса. Это открывает возможности для коллабораций в R&D, с потенциалом $1+ млрд инвестиций.
Вызовы - инфраструктура.
Фокус на локальных талантах в т.ч. привлечение международной экспертизы и релокантах.
Источники:
Официальное послание от 26 декабря: president.uz.
Анализ на sputnik.
Заключение: 2026 — переломный для tech в Узбекистане. Следим за ИИ-проектами и спутником! Ваши мысли?
Новогодняя интеллектуальная разминка с Cloud.ru 🦾
формулаВсем привет! Продолжаем занимать вас интеллектуальными задачами, и наша следующая — с уровнем уровень сложности «эксперт»:
Вы — Агент K, работающий в «Департамента мостов и тоннелей» («Люди в черном» / Men-in-Black). У вас 24 часа, чтобы обучить большую языковую модель для общения с аркелианцами. Сколько GPU NVIDIA A100 нужно для вашего суперкомпьютера, чтобы успеть обучить модель за это время и спасти Землю? Создайте формулу для вычисления машинного времени суперкомпьютера (в GFLOPS или в GPU-часах), затрачиваемого на обучение модели не хуже чем Llama 2 70B (с возможностью применения для оценки времени обучения других моделей).
Время обучения Llama 2 — 1720320 GPU-часов, для обучения модели использован датасет с 2 триллионами токенов. Другие необходимые данные возьмите в интернете.
Будет хорошо, если ваша формула будет учитывать размеры обучающего датасета, число параметров сети, число слоев, оценку количества эпох и другие необходимые вам параметры. Ожидаемая форма ответа — это методика / формула вашего расчета.
Варианты ответов оставляйте в комментариях 👇 В пятницу — 10 января — Павел Бузин (@pbuzin) — эксперт Cloud.ru по AI и машинному обучению, раскроет правильный ответ под этим постом.
И оставляйте реакции и предложения — как вам такой формат, что можно улучшить?
Вам может быть интересно:
Проверьте точность ваших вычислений 🧮
Привет, Хабр! Мы продолжаем рубрику для тех, кто хочет поразмять мозги. На этот раз предлагаем вам решить задачу посложнее:
Как нам поведал Дуглас Адамс в «Путеводитель для путешествующих автостопом по галактике», «сверхразумная раса существ создала компьютер Думатель (Deep Thought) — второй по производительности за всё существование времени и вселенной, — чтобы найти окончательный ответ на величайший вопрос жизни, вселенной и всего такого. После семи с половиной миллионов лет вычислений Думатель выдал ответ: «Сорок два».
Оцените накопленное количество ошибок вычислений ответа «Сорок два» под воздействием космической радиации при следующих условиях:
Сверхразумная раса – Земляне;
Думатель находится на орбите Плутона;
размер Думателя 1 * 1 * 1 км;
Думатель сделан из водяного льда;
Каждая молекула является вычислительной ячейкой, которая может поменять свое состояние.
Каждая частица галактического излучения, попавшая в Думатель, приводит к изменению состояния вычислительной ячейки (одной ошибке) с вероятностью 100%.
Варианты ответов оставляйте в комментариях 👇 В пятницу Павел Бузин (@pbuzin) — эксперт Cloud.ru по AI и машинному обучению, раскроет правильный ответ под этим постом.
И оставляйте реакции — как вам в целом такой формат, хотите еще задач в будущем?
Вам может быть интересно:
Большинство университетских профессоров в мире - ленивые. Как выдумали в 1970-е годы преподавать дизайн конечных автоматов примером FSM для светофора (Traffic Light Controller FSM), так и тянут эту бодягу и по 21-му веку. При том, что современные дизайнеры чипов не светофоры конструируют, а ускорители тренировки нейросетей.
Короче мы на Школе Синтеза Цифровых Схем решили преломить эту дурную традицию (которая встречается от Южной Америки до Средней Азии и Филиппин, с провинциальными вузами в Штатах включительно) и ввести в преподавание современный хардкор. То есть сделать домашку с конструированием FSM для управления блоками FPU выдранными из современного реального открытого RISC-V процессора.
По сложности начинается не сложнее светофора, зато куда ближе к реальности и можно сделать миллион вариантов домашек и экзаменов, чтобы студенты друг у друга не списывали один и тот же светофор.
Пример домашки: сконструировать FSM (а потом и конвейер) для вычисления такого-то ряда Маклорена (для синуса, экспоненты итд), имея в наличии N блоков умножения, M сложения и R деления с плавающей точкой - с разными латентностями.
При обсуждении такой домашки возник вопрос нужно ли для операций с плавающей точкой устанавливать флаг error для нечисел и бесконечностей. Конечно нужно, потому что это удобный повод рассказать про концепцию NaN и Infinity. Полез в википедию и в шоке обнаружил, что статья IEEE_754 на русском отсутствует, хотя есть на украинском. Это непорядок, нужно срочно поправить!
3 сентября в Москве состоится конференция Tech2b Conf, посвященная актуальной ситуации на российском рынке аппаратных и программных решений, а также вопросам импортозамещения.
Вас ждут:
Демо-зона с флагманскими продуктами и комплексами решений от «Группы Астра» (xData), «Гравитон», Orion soft, «Аквариус», «Киберпротект», «Р7-Офис», «Скала^р», ICL Techno, eXpress и других ведущих российских производителей.
ML-ПАК: презентация нового российского ПАКа для машинного обучения от К2 НейроТех.
4 тематические дискуссии в формате открытого диалога об актуальной ситуации на рынке решений для построения ИТ-инфраструктуры
В программе деловой части:
Пленарная сессия «TECH View. Задачи бизнеса — решения ИТ»
Обсудим препятствия на пути к импортозамещению и способы их преодоления, а также критерии выбора альтернативных решений для построения ИТ-инфраструктуры
Дискуссии «TECH Talk»
⚙️ Hard-вектор российского ИТ-рынка
Оценим рынок и возможности доступных сейчас серверов, систем хранения данных и резервного копирования
⚙️ Множество VMесто привычного
Разберем подходы к выбору из 50+ платформ виртуализации на рынке и сценарии внедрения частного облака
⚙️ Инфраструктурный soft-переход
Рассмотрим операционные системы, службы каталога, СУБД, пользовательские сервисы с точки зрения производительности, необходимости миграции монолитных баз данных и построения экосистемы
Организатор Tech2b Conf — К2Тех. Участие в конференции бесплатно, по предварительной регистрации. Подробности по ссылке.
В США на аукционе продали суперкомпьютер Cheyenne за $480 085.
Начальная цена лота была $2500. Примечательно, что покупателю за свой счёт нужно будет демонтировать и вывезти суперкомпьютер из 30 телекоммуникационных стоек с места его текущей установки.
Система Cheyenne была запущена в 2016 году Cheyenne и в то время занимала 20 место в списке самых мощных суперкомпьютеров в мире. В состав решения входят 8064 18-ядерных процессора Intel Xeon E5-2697v4, 313 ТБ оперативной памяти и 40 ПБ хранилища данных. Суперкомпьютер потребляет 1,7 МВт мощности и достигает производительности в 5,34 PFLOPS. Согласно пояснению продавца, примерно 1% вычислительных узлов вышли из строя, главным образом из-за ошибок ECC в модулях DIMM.
Гендиректор Nvidia Дженсен Хуанг (Jensen Huang) лично доставил свой новый флагманский ускоритель DGX H200 в офис компании OpenAI в Сан-Франциско, подчеркнув тесную связь между двумя гигантами в отрасли искусственного интеллекта.
Хуанга встретили соучредитель OpenAI Грег Брокман и гендиректор компании Сэм Альтман.
DGX H200 – это новейший ускоритель ИИ-вычислений Nvidia, оснащенный 141 ГБ памяти HBM3e. Производитель позиционирует это решение как самый мощный ИИ-ускоритель Nvidia, знаменующий шаг вперёд в области технологий ИИ с производительностью в 1 экзафлопс.
В новосибирском Академгородке запустили суперкомпьютер «Сергей Годунов», который назван в честь советского и российского математика с мировым именем.
Монтаж и тестирование системы выполнили специалисты из группы компаний РСК. Оборудование для реализации проекта суперкомпьютера было приобретено на грант, предоставленный Минобрнауки РФ и направленный на обновление приборной базы ведущих научных организаций, в рамках федерального проекта «Развитие инфраструктуры для научных исследований и подготовки кадров» нацпроекта «Наука и университеты».
Суперкомпьютер «Сергей Годунов» создан на основе передовой платформы «РСК Торнадо» с использованием жидкостного охлаждения. Каждый узел системы оснащён двумя процессорами Intel Xeon Ice Lake-SP, имеющими по 38 ядер и работающими на частоте 2,4 ГГц. В момент введения в эксплуатацию общая производительность кластера достигла 54,4 Тфлопс.
Планируется увеличить производительность более чем в два раза, до 120,4 Тфлопс. И.о. директора ИМ СО РАН Андрей Миронов отметил, что новый суперкомпьютер поможет существенно повысить эффективность научных исследований и будет способствовать развитию новых технологий.
Планируемые задачи для новой системы:
медицинская электроакустическая томография;
вычислительная аэрогидродинамика и оптимизация турбулентных потоков;
моделирование сценариев развития системы биосфера-экономика-социум;
решение обратных задач геофизики прямым методом на основе подхода Гельфанда — Левитана.
Президент РФ поручил до 1 марта 2024 года разработать и реализовать меры для увеличения вычислительных мощностей суперкомпьютеров в России. Перечень поручений опубликован на сайте Кремля.
«Разработать и реализовать комплекс мер, направленных на увеличение вычислительных мощностей суперкомпьютеров, находящихся в РФ, определив конкретные параметры увеличения этих мощностей», — говорится в публикации.
К 1 марта правительству РФ поручено разработать механизмы использования архивов государственных и муниципальных органов, библиотечных фондов в целях создания наборов данных. Ответственным назначен премьер-министр Михаил Мишустин.
В октябре 2023 года «Ведомости» со ссылкой на данные АНО «Цифровая экономика» сообщили, что семь российских суперкомпьютеров входят в мировой рейтинг топ-500. У США в нем 150 машин, у Китая — 134. Далее идут Германия с 36 суперкомпьютерами и Япония с 33. По состоянию на июнь 2023 года Россия занимала в рейтинге 12 место.
В программу международной конференции по машинному обучению NeurIPS 2023 вошло исследование команды Yandex Research о системе Petals, которое проводилось совместно с учёными из Университета Вашингтона и Hugging Face. Исследование демонстрирует экономически эффективный подход к запуску и тонкой настройке больших языковых моделей (LLM) благодаря использованию распределённой сети компьютеров с графическими ускорителями потребительского класса.
Petals — это система с открытым исходным кодом для работы с большими нейронными сетями не только на суперкомпьютерах и для небольших команд исследователей. Система делит модель на несколько блоков и размещает их на разных серверах, которые могут находиться в любой точке планеты. Все желающие могут присоединиться к одному из них, чтобы поделиться вычислительной мощностью своей видеокарты. Волонтёры могут подключаться и отключаться в любой момент — это не повлияет на происходящие в сети процессы.
Помимо доклада о Petals в программу NeurIPS 2023 вошли исследования учёных из команды Yandex Research, включая:
алгоритм ускоренной адаптации диффузионных генеративных сетей под пользовательские изображения;
алгоритм прореживания передовых трансформерных моделей для компьютерного зрения;
оценку устойчивости передовых моделей графовых нейросетей;
метрику для квантификации степени гетерофильности заданного графа;
схему распределённой оптимизации для задач вариационных неравенств;
анализ стохастического градиентного спуска с нижними оценками на его сложность.
В Институте математики имени С.Л. Соболева Сибирского отделения Российской академии наук (ИМ СО РАН) в Новосибирске появился новый суперкомпьютер. Высокопроизводительную систему планируется применять для разработки перспективных технологий, анализа данных и выполнения научных исследований.
На разработку и создание вычислительного комплекса был предоставлен грант в рамках федеральной инициативы «Развитие инфраструктуры для научных исследований и подготовки кадров» Национального проекта «Наука и университеты».
Разработчиками из компании РСК предусмотрена возможность дальнейшего расширения этого суперкомпьютера.
В основу суперкомпьютера положена платформа «РСК Торнадо» с жидкостным охлаждением, которая позволяет одновременно использовать в одной системе вычислительные узлы на базе зарубежных x86-процессоров и отечественных чипов «Эльбрус». В сборке задействованы вычислительные узлы, оснащённые двумя процессорами Intel Xeon Ice Lake‑SP (38 ядер; базовая частота 2,4 ГГц).
Производительность кластера суперкомпьютера в текущей конфигурации составляет 54,4 Тфлопс. Предполагается, что новая система позволит сотрудникам института решать сложные исследовательские задачи в области математики, физики, биологии.
И.о. директора ИМ СО РАН Андрей Евгеньевич Миронов подчеркнул, что новый суперкомпьютер поможет существенно повысить эффективность научных исследований и будет способствовать развитию новых технологий.
