Университет в прошлом году победил в конкурсе Минпромторга России, получил специальный грант и на эти средства создал центр инженерных разработок. Как продолжение комплексного наращивания материально-технической базы в вузе появился современный суперсервер.
Ректор ЯГТУ Елена Степанова уверена, что университету необходимо постоянно повышать эффективность научной, конструкторской и образовательной деятельности. А использование современных вычислительных мощностей дает возможность более продуктивно работать с данными и, как следствие, увеличить скорость их обработки.
- Суперсервер открывает возможности эффективного моделирования и обучения систем ИИ, - рассказывает Елена Степанова. - Также можно быстро смоделировать работу различных изделий, которые разрабатываются нами в рамках проектов по импортозамещению, что сокращает затраты и ускоряет выполнение разработки без производства опытных образцов. Теперь такого рода моделирование и разработки могут делать наши ученые в научных исследованиях физических или химических процессов.
Суперсервер Crusader HPC Squire 4245R, установленный в ярославском вузе, - топовая модель компании на базе процессора четвертого поколения AMD EPYC 9004. Два процессора вкупе с графическими ускорителями Tesla Ada H800 позволяют использовать платформу в максимально эффективном режиме.
- К нам обращается индустриальный партнер с запросом на создание интеллектуальной системы контроля производственного процесса для повышения эффективности. С появлением суперсервера мы сможем максимально быстро создать такой программный комплекс на базе искусственного интеллекта, который будет точечно выявлять ошибки, брак или нарушения норм технологического процесса, - пояснил директор Института цифровых систем ЯГТУ Федор Черногоров.
Напомним, центр инженерных разработок Ярославского технического университета занимается разработкой импортозамещающих комплектующих для различных сфер промышленности по заказам Минпромторга России. Новое оборудование повысит эффективность работы. Системы интеллектуального анализа данных могут быть использованы для решения задач компьютерного зрения, машинного обучения, а также создания цифровых моделей приборов, макетов и проектов.