Лев Лерман: «В тюрьме самый страшный дефицит – это дефицит...
В разговорах об искусственном интеллекте чаще всего звучат слова «алгоритм», «нейросеть» и «разработчик». Гораздо реже вспоминают об оборудовании, на котором всё это работает. Между тем даже хорошая команда специалистов не сможет обучить сложную модель без доступа к серьёзным вычислительным ресурсам.
Для Нижегородской области этот вопрос имеет практическое значение. В регионе работают промышленные предприятия, исследовательские коллективы и крупное IT-сообщество, а Нижний Новгород регулярно становится площадкой для обсуждения цифровизации на конференции ЦИПР. Следующим ограничением для развития подобных проектов может стать уже не недостаток идей, а доступность вычислительной инфраструктуры.
Небольшую нейросеть можно запустить на рабочей станции или даже производительном домашнем компьютере. Но задачи промышленного уровня требуют одновременной обработки огромного количества данных. Речь может идти о миллионах документов, изображениях с производственных линий, сложных инженерных моделях или обучении больших языковых систем.
Основную нагрузку в таких проектах берут на себя графические ускорители. Они отличаются от обычных игровых видеокарт объёмом быстрой памяти, возможностью объединения в вычислительные комплексы и способностью долго работать под высокой нагрузкой. Один из представителей этого класса — NVIDIA H100; варианты таких ускорителей и их характеристики представлены на странице https://servermall.ru/sets/gpu-nvidia-h100/.
Однако приобретение мощной карты само по себе не создаёт центр искусственного интеллекта. Нужны серверы, быстрая сеть, системы хранения, охлаждение, стабильное электропитание и специалисты, способные поддерживать весь комплекс.
Нижегородская область традиционно сочетает промышленность, инженерную школу и разработку программного обеспечения. Именно на стыке этих направлений искусственный интеллект приносит наиболее заметный результат.
На производстве нейросети могут анализировать изображения деталей и находить отклонения, которые трудно заметить при обычном визуальном контроле. Другой сценарий — обработка показаний оборудования для выявления признаков будущей неисправности. Это позволяет планировать обслуживание до того, как поломка остановит участок или целую линию.
В инженерных проектах вычислительные системы применяют для моделирования. Вместо большого числа физических испытаний специалисты могут проверить часть гипотез в цифровой среде. Такой подход не отменяет реальные тесты, но помогает быстрее отбрасывать неудачные варианты.
Исследовательским коллективам мощности нужны для работы с большими массивами научных данных. Университетам — для подготовки специалистов, которые знакомы с искусственным интеллектом не только по теоретическим курсам и общедоступным чат-ботам.
Развитие IT-кампуса «НЕЙМАРК» и образовательных программ в Нижнем Новгороде создаёт условия для подготовки новых кадров. Но современное обучение машинному обучению требует практики. Студенту недостаточно знать, как устроена нейросеть: важно уметь подготовить данные, запустить обучение, оценить результат и исправить ошибки.
Для первых экспериментов подходят небольшие модели. На старших курсах и в исследовательских проектах потребности возрастают. Если у университета нет собственных ресурсов или доступа к общему вычислительному кластеру, сложные задачи остаются на уровне презентаций.
При этом каждому вузу необязательно создавать отдельный дорогостоящий центр. Вычислительными мощностями могут совместно пользоваться несколько образовательных и научных организаций. Такая модель позволяет загружать оборудование равномернее и не дублировать расходы.
Получить ресурсы для ИИ можно двумя основными способами: арендовать их у внешнего провайдера или развернуть оборудование на своей площадке. Облачная модель удобна для коротких экспериментов. Проект получает нужную мощность на несколько дней или недель, после чего аренду можно остановить.
Собственная инфраструктура лучше подходит для постоянной нагрузки, работы с закрытыми данными и проектов, которым требуется предсказуемый доступ к оборудованию. Но она требует крупных первоначальных вложений и регулярного обслуживания.
Для региона разумным может быть сочетание этих вариантов. Молодые команды проверяют гипотезы в облаке, а зрелые проекты с понятной нагрузкой переходят на собственные или общие вычислительные мощности. Выбор должен определяться задачей, а не стремлением обязательно приобрести самое производительное оборудование.
Вокруг искусственного интеллекта легко попасть в гонку характеристик. Чем больше модель и дороже оборудование, тем значительнее кажется проект. На практике многие полезные задачи решаются компактными системами.
Для классификации обращений, поиска по внутренним документам или анализа показаний нескольких датчиков может быть достаточно гораздо более скромной конфигурации. Мощные ускорители оправданы там, где есть большая модель, крупный поток данных или значительное количество одновременных пользователей.
Перед закупкой необходимо провести тестирование и понять, сколько памяти, времени и вычислительных операций действительно требует проект. Иначе дорогое оборудование будет простаивать, а средства можно было бы направить на подготовку данных или работу специалистов.
Нейросеть учится на информации, которую ей предоставили. Если данные неполные, хранятся в разных форматах или содержат ошибки, даже мощная вычислительная система не даст качественного результата.
Поэтому внедрение ИИ обычно начинается с менее заметной работы: описания процессов, объединения баз, проверки документов и определения ответственных. Иногда на этом этапе выясняется, что компании сначала нужно навести порядок в учёте, а уже затем обучать модель.
Не менее важны кадры. Для устойчивого проекта нужны не только разработчики, но и инженеры, администраторы, специалисты по информационной безопасности и представители отрасли, которые понимают смысл обрабатываемых данных. Нейросеть для промышленного предприятия невозможно создать силами программистов без участия технологов.
Наличие доступной инфраструктуры влияет на то, где будут появляться технологические проекты. Если компании могут провести эксперимент, обучить модель и запустить её в работу, не покидая региона, у них меньше причин переносить команду в другой город.
Но оценивать развитие искусственного интеллекта только количеством закупленных ускорителей ошибочно. Важнее, сколько реальных задач решено с их помощью: сократился ли простой оборудования, улучшилось ли качество продукции, появились ли новые исследования и получили ли студенты практический опыт.
Для Нижегородской области сильной стороной может стать не погоня за громкими заявлениями, а соединение уже существующих компетенций — промышленности, науки, образования и IT. Вычислительная инфраструктура в этой системе нужна не как символ технологичности, а как рабочий инструмент, без которого многие идеи так и останутся экспериментами.
Помочь сайту
Новости Нижнего Новгорода. Люди, места, события. Использование материалов "Репортёр-НН" разрешено только с предварительного согласия правообладателей. Все права на картинки и тексты принадлежат их авторам.
