Студентов СевГУ будут обучать ИИ на суперкомпьютере «Афалина» мощностью 200 терафлопс
Студентов СевГУ будут обучать ИИ на суперкомпьютере Афалина мощностью 200 терафлопс
СевГУ с нового учебного года запускает две магистерские программы в области высокопроизводительных вычислений и ИИ. Ключевым элементом обучения станет работа на суперкомпьютере Афалина производительностью более 200 терафлопс, который примерно в тысячу раз мощнее обычного персонального компьютера. Он является самым мощным вычислительным кластером Южного федерального округа.
На базе суперкомпьютера студенты будут решать ресурсоёмкие задачи: математическое моделирование геофизических процессов, анализ больших данных, обучение нейронных сетей и геномные исследования. Программы запускаются на фоне уже действующего Центра ИИ СевГУ, который с 2025 года готовит бакалавров.
Наш суперкомпьютер Афалина уже на протяжении 5 лет радует своим присутствием наших учёных и студентов, уточнил доктор технических наук, профессор, декан Факультета информационных технологий, директор инновационного образовательного центра Центр ИИ СевГУ, заведующий кафедрой Информационные технологии и системы СевГУ Дмитрий Моисеев.
По его словам, суперкомпьютер используется для решения задач моделирования природных процессов в Чёрном и Азовском морях, анализа генома, поиска химических соединений и прогнозирования метеоусловий в Крыму и на локальных территориях. Также отмечается, что система была модернизирована и в перспективе планируется дальнейшее наращивание вычислительной мощности.
В свою очередь, доктор физико-математических наук, профессор, профессор кафедры Информационные технологии и системы СевГУ Евгений Щетинин отметил, что подобные вычислительные инструменты востребованы в разных направлениях, включая медицину, где используются для моделирования сложных объектов и работы с большими массивами данных, однако доступ к реальным медицинским данным ограничен из-за этических и юридических причин. Он также подчеркнул, что значительная часть используемых наборов данных берётся из открытых источников и требует серьёзной предварительной обработки.