Ученые из Междисциплинарной школы МГУ придумали новую архитектуру для вычислительных систем. Она использует машинное обучение и мультиагентные системы, чтобы более эффективно управлять ресурсами в сетях. Эту инновацию представили на международной конференции. Новая структура помогает решать задачи, связанные с высокими требованиями к обработке данных и скорости передачи информации. Об этом «Жуковский.Life» рассказали в пресс-службе университета.
Сегодняшние приложения требуют мощных вычислительных ресурсов и быстрого обмена данными, что делает необходимой распределенную инфраструктуру. Традиционные центры обработки данных не всегда справляются с такими запросами, и поэтому нужно универсальное решение, доступное всем.
Например, для обучения крупных моделей искусственного интеллекта нужны обширные сети ЦОДов. Также важно эффективно распределять вычислительные мощности на государственном уровне, как это делается с электроснабжением в развитых странах.
Новая архитектура, которую назвали Network Powered by Computing (NPC), обеспечивает гибкость и эффективность в глобальных сетях, позволяя выполнять вычисления, когда это нужно. NPC использует машинное обучение и мультиагентные системы, чтобы динамически управлять задачами в зависимости от текущей нагрузки.
NPC объединяет разные вычислительные установки и скоростные сети, создавая единую экосистему без привязки к конкретному центру обработки данных. Это значит, что пользователи могут получить доступ к ресурсам в любое время и в любом месте.
Среди ключевых особенностей NPC — глобальная доступность ресурсов, надежная передача данных, виртуализация, масштабируемость и безопасность. Благодаря машинному обучению система прогнозирует загрузку и оптимизирует распределение ресурсов. Мультиагентные системы обеспечивают эффективное взаимодействие между агентами, что позволяет адаптироваться к изменениям.
NPC открывает новые возможности для облачных вычислений, высокопроизводительных систем, телекоммуникаций и интернет-сервисов, особенно в областях, где требуется высокая производительность, таких как искусственный интеллект и анализ больших данных.
Виртуализация и программное управление позволяют использовать ресурсы более рационально, снижая затраты. NPC объединяет вычислительные мощности из разных регионов, создавая глобальные системы.
«NPC позволяет более эффективно управлять ресурсами в сетевых средах, предоставляя высокое качество вычислительных услуг. Использование машинного обучения и мультиагентных систем открывает новые горизонты для создания современной вычислительной инфраструктуры», — отметил Руслан Смелянский из ВМК МГУ.
Дальнейшие исследования будут сосредоточены на интеграции NPC с системами искусственного интеллекта и разработке гибридных архитектур, сочетающих облачные и периферийные вычисления. Также будут изучаться вопросы безопасности и защиты данных в распределенных средах.
Ранее сообщалось, что ГУАП разработал алгоритм автоматизированной диагностики аритмий сердца.