8 апреля, день первый. Первое, что радует: если заранее не зарегистрировался - на первый день, зацените тавтологию, уже не попадешь. Клево, когда все проходит четко и по плану. В целом мы посещаем уже более 3 конференций DataFusion, были на самой первой в кластере Ломоносов (до этого мероприятие проходило в Сколково). Мероприятие проводится от ВТБ и рассчитано на популярное объяснение новых идей и концепций по искусственному интеллекту и машинному обучению. Читать далее

На второй день конференции больше упора мы сделали на секцию, где рассматривалось железо. Говорили о проблемах в импортозамещении, о вопросах замены Cuda-единиц для вычислений на китайские аналоги. Точнее говоря, о замене речи не идет, так как лидером по результатам внедрения в ВТБ все-равно остается Nvidia. Но вопрос пошел о кратном росте мощностей за счет гибридной структуры серверов, где наравне с железом американского производителя используются китайские GPU фирм Metax, Biren Technology, Moore Threads, LLuvatar CoreX. Это может также гарантировать в некотором понимании независимость от геополитических ограничений. Так, если во время использования облачных серверов с GPU компании не задумываются, откуда брать железо, то сами владельцы таких серверов в это самое время, ну известный факт, беспокоятся даже о том, что Америка ввела ограничения на количество поставок видеокарт в различные страны, в том числе в Россию. Факторов влияния на рынок много: ужесточение политики импортозамещения оборудования в гос. закупках, санкции и экспортный контроль, совершенствование и устаревания технологий в GPU, нюансы конвертации валют и общения с зарубежными коллегами в ходе поставок в Россию, дефицит квалифицированных кадров в отрасли. Тем не менее, объем российского рынка облачных сервисов с GPU значительно вырос за последние 2 года практически по закону Мура: с 12,3% в 2024 году до 27,4 в 2026 году, а прогноз к 2030 году согласно исследованиям от компании t1 составляет 85,5%. Стало интересно и о достижениях Ростелекома по оптимизации модели ViT-B. Один из докладчиков вообще показал, что Россия в чем-то опережает зарубежных коллег, например - в аппаратном ускорении в Vulcan при рассмотрении таких аппаратных ускорений, как Vulcan, Cuda и OpenCL. Предложено решение Kernel_slicer. Читать далее