Конечно, обдумывай "что", но еще больше обдумывай "как"!
Конечно, обдумывай "что", но еще больше обдумывай "как"!
Компания К2Тех объявляет о запуске нового бизнес-юнита — К2 НейроТех. Бренд объединит в себе компетенции компании по проектированию, поддержке и масштабированию суперкомпьютерных кластеров. Помимо комплексных услуг по созданию суперкомпьютеров «под ключ», К2 НейроТех предлагает рынку два программно-аппаратных комплекса (ПАКа) собственной сборки — для задач высокопроизводительных вычислений (High Performance Computing, HPC), а также искусственного интеллекта (ИИ, AI) и машинного обучения (Machine Learning, ML).
Команда К2 НейроТех состоит из высококвалифицированных инженеров, разработчиков и системных архитекторов. Специалисты имеют опыт проектирования и построения суперкомпьютерных комплексов для компаний добывающей промышленности и машиностроительной отрасли, а также для научных и образовательных организаций. Один из знаковых проектов команды — суперкомпьютер «Оракул» для разработки новых материалов, возведенный в дата-центре на базе Новосибирского государственного университета.
«Создание бренда К2 НейроТех — это логичный ответ на запросы рынка по расширению вычислительных мощностей, необходимых для внедрения ИИ и ускорения проводимых исследований в условиях импортозамещения. Если раньше западные производители предлагали суперкомпьютеры как моновендорные решения в отлаженных конфигурациях, то сегодня приобрести эти решения невозможно, так как нет доступа к ПО промежуточного слоя. Кроме того, мало у кого сейчас есть практический опыт по созданию систем на базе отечественного оборудования с учетом оптимизации производительности. Именно поэтому мы решили вложить наши компетенции и опыт в создание комплексного предложения по построению суперкомпьютерных кластеров и разработку двух ПАКов для задач HPC и ML под единым брендом К2 НейроТех», — отмечает Олег Вишняк, директор по продвижению решений К2 НейроТех.
ПАК-HPC и ПАК-ML от К2 НейроТех включают в себя российские аппаратные и программные решения из реестров Минцифры и Минпромторга. За счет чего существенно снижаются риски, связанные с зависимостью от зарубежных поставок, и появляются возможности для стабильной техподдержки решений и дальнейшего их масштабирования под запрос. Партнерами К2 НейроТех являются более 60 производителей российского ПО и оборудования.
ПАК-HPC предназначен значительно ускорить научные исследования и разработки, что важно в таких отраслях, как фармацевтика, добывающая промышленность и машиностроение. Пиковая производительность ПАК-HPC достигает 7,6 ТФлопс (FP64) на один вычислительный сервер. Мощные вычислительные ресурсы позволяют ученым и инженерам быстрее создавать новые продукты и проводить сложные испытания, при этом минимизируя необходимость в физических прототипах и за счет этого снижая риски, связанные с производственными ошибками и неудачными испытаниями.
ПАК-ML предназначен для внедрения технологий ИИ и машинного обучения для обработки и анализа больших данных (Big Data). Пиковая производительность ПАК-ML достигает 536 ТФлопс (TFP64) на один вычислительный сервер. ПАК на базе AI/ML-платформы рассчитан для применения в промышленном секторе (разработка цифровых двойников и управление ими), в ритейле (обучение рекомендательных систем, прогнозирования спроса и генерация контента), в финсекторе (создание антифродовых систем и обеспечение высокой точности и надежности в обработке транзакций и анализе рисков) и других отраслях экономики. Первая презентация ПАКа для AI/ML-задач состоится в Москве 3 сентября на конференции «Tech2b Conf: время инфраструктурных решений», где все желающие смогут осмотреть решение и задать вопросы специалистам.
Последний вышедший номер
Адрес редакции: 117997, Москва, Профсоюзная ул., д. 65, оф. 360
Телефон: (926) 212-60-97.
E-mail: info@avtprom.ru или avtprom@ipu.ru
© ООО Издательский дом "ИнфоАвтоматизация", 2003-2026 гг.
Сайт «Автоматизация в промышленности» предназначен для специалистов по промышленной автоматизации: главных инженеров, главных энергетиков, главных механиков, главных метрологов, инженеров служб АСУ ТП, АСУТП, КИПиА, КИП и А, отделов метрологии, отделов автоматизации, отделов главного инженера, специалистов инжиниринговых и внедренческих фирм, менеджеров фирм системных интеграторов, преподавателей вузов, научных работников, сотрудников научно-исследовательских институтов, студентов и аспирантов.
Сайт «Автоматизация в промышленности» неразрывно связан с одноименным журналом, в котором публикуются концептуальные, научно-практические и внедренческие статьи, посвященные промышленным автоматизированным системам, системам управления бизнес-процессов, программному и алгоритмическому обеспечению, техническим средствам автоматизации, вопросам сертификации, описанию промышленных стандартов, а также обзоры зарубежной прессы.
В каждом номере проводится обсуждение актуальных тем по проблемам создания и применения следующего инструментария: интегрированные АСУ, MES, АСУ П, АСУ ТП, SCADA, АСКУЭ, EAM, ТОИР, ERP, LIMS, ЛИУС, распределенные системы управления, РСУ, система управления качеством выпускаемой продукции, промышленные тренажеры, современные методы и алгоритмы управления и моделирования, коммуникационные средства, GSM–связь, РС-совместимые контроллеры, ПК, человеко-машинный интерфейс, встраиваемые системы, Web-технологии, HTML-технологии, числовое программное управление, ЧПУ, виртуальные приборы, виртуальное измерение, беспроводная связь, имитационное моделирование, Ethernet, Internet-технологии, Industry 4.0, Интернет вещей, промышленный Интернет вещей, IIoT, IoT, Четвертая промышленная революция, навигационные системы, роботы, датчики, сенсоры, диагностика клапанов, водоподготовка, экологические системы, производственная безопасность, идентификация, RFID-технологии, машинное зрение, промышленные сети, средства промышленного монтажа, корпуса и конструктивные решения, пневмоавтоматика, ПЛК, программируемые логические контроллеры, интеллектуальные датчики, сервосистемы, системы поддержки принятия решений и т.д.
Вниманию читателей предлагаются подборки по автоматизации следующих отраслей промышленности и народного хозяйства: металлургия, нефтегазовая отрасль, химическая промышленность, транспорт, сельское хозяйство, комбикормовая и перерабатывающая промышленность, автомобилестроение, энергетика, электроэнергетика, жилищно-коммунальное хозяйство, интеллектуальное здание, умный дом, непрерывное производство (рецептурное), дискретное производство, пищевая промышленность и др.