В ФИЦ ИУ РАН проводятся работы по проектированию, развертыванию и настройке ЦОД как высокопроизводительного вычислительного комплекса. Реализуются современные технологии доступа научных подразделений к средствам вычислительной инфраструктуры. Уже развернута первая очередь облачной инфраструктуры поддержки прикладных и фундаментальных научных исследований. В состав инфраструктуры входят: высокоскоростная корпоративная вычислительная сеть, серверная группировка распределенных облачных вычислений, распределенная система хранения данных, система мониторинга и управления. Компонентом облачной инфраструктуры является также гибридный высокопроизводительный вычислительный комплекс на основе суперкомпьютеров IBM Power8/Power9 c ускорителями NVIDIA Tesla P100/V100.
Регулярно под руководством заместителя директора ФИЦ ИУ РАН профессора Зацаринного А.А. проводятся семинары. С использованием комплекса решаются задачи в области материаловедения, биомедицины, робототехники, акустики и других направлений междисциплинарных исследований методами математического моделирования, искусственного интеллекта.
Одним из интересных примеров практического применения ЦОД стали, проходившие с 7 по 9 марта в выставочном комплексе ВДНХ соревнования среди групп старшеклассников и студентов в направлении Autonet 14+ «Робофест 2018».В состязаниях приняли участие 40 команд. Соревнования имели целью формирование у учащихся компетенций в построении интеллектуальных систем, компонентов искусственного интеллекта и разработки беспилотного транспорта. В ходе соревнований решалась следующая задача: мобильному роботу необходимо было получить задание по месту доставки груза, найти или распознать это место, доставить туда груз, соблюдая правила движения, и вернуться на исходную базу.
Первое место и звание абсолютного победителя получила, составленной из школьников 11 класса, команда под руководством сотрудника ФИЦ ИУ РАН, д.т.н. И.В. Прокопьева. При поиске места доставки груза команда использовала конволюционную нейронную сеть модели DetectNet-2017. Для обучения нейронной сети по 17000 образцам, полученных из 500 фотографий, команда вместе с руководителем использовала гибридный высокопроизводительный вычислительный комплекс ФИЦ ИУ РАН, после чего настроенные параметры нейронной сети были переданы бортовому компьютеру мобильного робота Jetson TX1. Эффективное использование современной компьютерной техники и грамотное руководство позволило ребятам по всем параметрам обойти конкурентов.
Поздравляем ребят и ждем их после получения высшего образования на работу в ФИЦ ИУ РАН.
