МОСКВА, 19 мая. /ТАСС/. Специалисты Междисциплинарной научно-образовательной школы МГУ им. М. В. Ломоносова "Мозг, когнитивные системы, искусственный интеллект" предложили модель вычислительной инфраструктуры, которая за счет технологий машинного обучения и мультиагентных систем распределяет нагрузку между разными центрами обработки данных (ЦОД). Решение позволяет создавать глобальные распределенные вычислительные системы, сообщили в пресс-службе вуза.
Новая архитектура, получившая название Network Powered by Computing (NPC), объединяет вычислительные ресурсы из разных географических точек в единую экосистему.
"Предложенная математиками МГУ архитектура вычислительной инфраструктуры открывает новые возможности для развития облачных вычислений, высокопроизводительных вычислительных установок, телекоммуникаций и интернет-сервисов. Это особенно актуально для приложений, требующих высокой производительности, таких как искусственный интеллект, машинное обучение, анализ больших данных и системы дополненной реальности. <…> Новая архитектура позволяет интегрировать вычислительные ресурсы из различных географических локаций, создавая глобальные распределенные системы", - отметили в МГУ.
Технологии машинного обучения и мультиагентные системы в основе такой инфраструктуры помогают прогнозировать время выполнения задач на различных вычислителях и распределять потоки данных в сети за счет выбора лучших каналов передачи данных. Авторы отмечают высокую производительность, отказоустойчивость и безопасность инфраструктуры для вычислений, в которой был реализован предложенный подход.
"Решение дает пользователям возможность получать вычислительные мощности по требованию - в любом месте и в любое время. Это обеспечивает глобальную связность и доступность ресурсов, что позволяет использовать вычислительные мощности без привязки к конкретным центрам обработки данных", - говорится в сообщении.