Правительство утвердило дорожную карту по развитию суперкомпьютеров в РФ

Правительство утвердило дорожную карту по развитию суперкомпьютеров в РФ

Правительство утвердило дорожную карту по развитию суперкомпьютеров в РФ

Правительство России утвердило дорожную карту по развитию высокопроизводительных вычислений и суперкомпьютерной инфраструктуры. Распоряжение подписал премьер-министр Михаил Мишустин. Документ задаёт вектор, как в ближайшие годы в стране будут развивать суперкомпьютеры, грид-технологии и связанные с ними направления, включая алгоритмы искусственного интеллекта.

Государство решило системно заняться тем, без чего сегодня всё хуже работают и наука, и промышленность, и ИИ. Речь идёт о вычислительных мощностях, которые нужны для сложного моделирования, цифровых испытаний, прогноза погоды, разработки новых материалов, лекарств и цифровых двойников.

Одна из ключевых задач дорожной карты — навести порядок в работе суперкомпьютерных центров коллективного пользования. Для них собираются сформировать единые требования, а также определить понятный порядок доступа для научных организаций и ключевых промышленных предприятий. То есть речь не только о развитии инфраструктуры, но и о правилах её использования.

Документ (PDF) также затрагивает модернизацию уже существующих центров и дальнейшее расширение вычислительных возможностей. Отдельное внимание инициаторы уделяют Национальной исследовательской компьютерной сети нового поколения, которая объединяет сотни российских вузов и научных организаций.

По состоянию на март 2026 года она уже обеспечивает учёным доступ к существующим суперкомпьютерным центрам, а дальнейшее развитие сети должно упростить работу с большими объёмами данных.

Кроме того, дорожная карта предусматривает подготовку концепции отдельной федеральной научно-технической программы. В её рамках планируется развивать отечественные алгоритмы, методы и программное обеспечение для суперкомпьютерных вычислений в разных отраслях экономики. То есть акцент делается не только на «железо», но и на собственный программный стек.

Есть в документе и образовательный блок. Речь идёт о запуске новых и развитии уже существующих программ обучения, связанных с суперкомпьютерными технологиями и высокопроизводительными вычислениями. И это вполне логично: сама по себе инфраструктура ничего не даст, если для неё не будет специалистов.

Подпишитесь на новости

Codex и Kimi провалили задачи после перевода промптов на русский

Попросили ИИ исправить код по-русски, а он сразу же решил обойтись без интернета и начал придумывать решение. Такое поведение заметила автор проекта worklore Валентина Конюхова: в её эксперименте Codex и Kimi K3.1 пропускали поиск, которым пользовались при англоязычных заданиях.

Подробности и методику она опубликовала на Хабре.

Автор провела 1350 прогонов: шесть задач, девять конфигураций агентов, задания на русском и английском (с подсказками и без них). У всех был доступ в интернет.

На одной задаче Codex с низким уровнем рассуждений нашёл нужный формат на форуме и справился во всех пяти англоязычных прогонах.


С русским заданием он ни разу не обратился в Сеть и получил ноль успешных решений. У Kimi K3.1 похожий провал произошёл на задаче с OAuth.

Зато заметка с нужным фактом возвращала результат до пяти успешных результатов из пяти. В среднем подсказки повышали успешность на 33 процентных пункта для английских заданий и на 39 — для русских. Язык самой заметки почти ничего не менял.


Стоит учитывать, что задач в примере было всего шесть, повторов немного, а причину изменения поведения автор не проверяла. Но на всякий случай смотрите в логи, искал ли агент ответ.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru