Академия

Мощность крупнейшего в Новосибирской области вычислительного центра увеличена более чем в четыре раза

Мощность крупнейшего в Новосибирской области вычислительного центра увеличена более чем в четыре раза

Мощность созданного в Институте теплофизики им. С.С. Кутателадзе СО РАН крупнейшего в Новосибирской области вычислительного центра «Каскад» увеличили более чем в четыре раза в 2024 году — с 70 TFLOPS (около триллионов операций в секунду) до 300 TFLOPS. Вычислительные мощности используются для задач авиастроения и медицины, рассказал ТАСС директор института академик РАН Дмитрий Маркович.

«В прошлом году мощность вычислительного кластера была 70 TFLOPS, в начале года нарастили до 300», — сказал Маркович.

Заведующий лабораторией суперкомпьютерных вычислений и искусственного интеллекта в энергетических технологиях Рустам Мулляджанов уточнил, что оборудование приобреталось в частности по программе обновления приборной базы нацпроекта «Наука и университеты«. Он пояснил, что мощность 300 TFLOPS сопоставима с мощностью 2,5 тыс. соединённых компьютеров и 20 больших видеокарт.

При помощи суперкомпьютера «Каскад» выполняются научные работы для задач индустриальных партнеров, среди которых госкорпорации «Росатом», Ростех, IT-компании, а также компании Технопарка Академгородка.

В частности, при помощи вычислительного кластера решали задачу оптимизации конфигурации лопатки компрессора для авиадвигателей для АО «Объединенная двигателестроительная корпорация».

Ещё одна задача, которую решают сотрудники лаборатории с использованием метода машинного обучения, — оценка рисков разрыва аневризмы брюшной аорты. Исследование проводят совместно с Новосибирским государственным университетом, Институтом гидродинамики им. М.А. Лаврентьева СО РАН и Национальным медицинским исследовательским центром им. Е.Н. Мешалкина. Предиктивная модель, которая может послужить рекомендацией хирургу, строится на основе анализа большого набора данных — обработки снимков компьютерной томографии и реконструкции геометрии аневризмы методами машинного обучения, построения на базе новых экспериментальных данных математических моделей стенки аорты, а также проведения параметрических нестационарных трёхмерных гемодинамических расчетов.

Текст: Елена Сычёва.
Источник: ТАСС.

Новости Российской академии наук в Telegram →