Ещё недавно суперкомпьютеры были чем-то вроде космической станции: дорого, сложно и только для избранных. Но мир HPC стремительно меняется — жёсткие конструкции устарели, бизнес требует гибкости, скорости и адаптивности под любые задачи. Старые вычислительные гиганты уже не вывозят, и будущее за платформами, которые превращают высокие вычисления в удобный сервис. 

Меня зовут Алексей Зотов, я руководитель направления ИТ-инфраструктуры в К2 НейроТех. Это подразделение, которое мы в К2Тех запустили, опираясь на 19-летний опыт в сфере строительства и технического сопровождения кластеров суперкомпьютеров. 

И вот работая в это сфере уже который год, я давно наблюдаю, что бизнес отказывается от простого наращивания мощностей в пользу гибких платформенных решений, которые можно настраивать под конкретные задачи. В этой новой реальности HPC (High-performance computing cluster – высокопроизводительные вычисления) превращается из элитного инструмента в ключевой сервис, меняющий подход к инновациям и цифровой трансформации. Давайте разберёмся, как происходит эта революция и почему 2025 год станет поворотным для высокопроизводительных вычислений.

HPC давно перестал быть чем-то из области научной фантастики. Сегодня это уже не просто инфраструктура с высокой производительностью, а тонко настроенный инструмент, сравнимый с гоночным суперкаром. Как и в автоспорте, где успех зависит не только от мощности двигателя, но и от идеально сбалансированной работы всех систем, в HPC главную роль играет точная настройка и взаимодействие компонентов – вычислительных узлов, систем хранения и средств управления задачами.

Кластеры, созданные в начале 2000-х или в начале 2010-х годов, уже не справляются с современными требованиями. Им недостаёт гибкости, надёжности и масштабируемости. При этом имеются высокие затраты на электроэнергию, сложность обслуживания, отсутствие поддержки новых технологий. Часто компании сталкиваются с ситуацией, когда старое оборудование невозможно апгрейдить из-за прекращения поддержки со стороны производителей или отсутствия совместимости с новым софтом. А приобретение нового оборудования именитых вендоров занимает много времени и влечет дополнительные риски за счет постоянно меняющихся цепочек поставки и новых ограничений со стороны западных регуляторов. Сегодня бизнес требует не просто обновления, а кардинально нового подхода, когда инфраструктура динамично подстраивается под потребности и задачи компании.

Кроме того, от российских регуляторов появились требования к локализации и импортозамещению, что существенно повысило интерес к отечественным платформам. За последние несколько лет локальные производители серьёзно продвинулись в создании серверов, специализированных чипов, сетевых компонентов и модулей. Теперь на первый план выходит не только производительность систем, но и их устойчивость к внешним факторам: от геополитических рисков до логистических проблем и волатильности валютного курса.

Эволюционирует и сама логика проектирования кластеров. Всё чаще применяется гибридная архитектура, сочетающая CPU, GPU, FPGA и специализированные ускорители. Такая комбинация позволяет более тонко настроить кластер под конкретный профиль нагрузки, увеличивая эффективность обработки данных и снижая эксплуатационные расходы.

Всё большую популярность получает модель HPC-as-a-Service, особенно когда речь идёт о системах, доступных внешним пользователям, таким как исследовательские центры, инженерные коллективы или университетские лаборатории. Такой подход позволяет использовать вычислительные мощности по запросу, с простым управлением и без технических сложностей для конечных пользователей.

Отдельным важным направлением стала контейнеризация. Компании больше не хотят тратить ресурсы на долгую и кропотливую настройку окружения или борьбу с конфликтами версий. Контейнеры и инструменты вроде Kubernetes и Singularity решают эти проблемы, ускоряют развёртывание задач и делают инфраструктуру гибкой и простой в обслуживании. Именно эти подходы и технологии позволяют HPC-системам работать как гоночный суперкар: стабильно держать высокую скорость под нагрузкой, быстро адаптироваться к изменениям и уверенно проходить любые повороты.

Рост отечественного производства оборудования для ИИ

В условиях стремительно усиливающегося технологического давления для России критически важно не только ‭«пилить» код, но и строить железо своими руками. Сейчас на первый план выходит не просто гонка за терафлопсами, а гарантированная доступность оборудования и стабильность его работы. Особенно это ценится там, где любая минутная остановка критична: промышленные предприятия и объекты критической информационной инфраструктуры, где использование оборудования из реестра радиоэлектронной продукции Минпромторга обязательно.

Локальные производители уже готовы предложить целостные решения для HPC-задач: серверы с высокой плотностью вычислений, кастомные ускорители для аналитики и надёжные сетевые платы с низкой задержкой. Например, в апреле 2025 года «Гравитон» представил линейку серверов для задач ИИ, включая работу с нейросетью DeepSeek, анонсировав три новых GPU-сервера на базе модели «Гравитон С2122ИУ» с отечественной материнской платой «Урал». Эти серверы поддерживают установку от двух до шести графических ускорителей с тензорными ядрами и включены в реестр Минпромторга (ЕЦРТ.466535.001-34), что делает их подходящими для применения в промышленности, здравоохранении, логистике и банковском секторе. В мае 2025 года YADRO в рамках программы демонстрационного тестирования анонсировала GPU-сервер G4208P G3, который находится в процессе регистрации в Едином реестре российской радиоэлектронной продукции Минпромторга. Сервер поддерживает до восьми GPU-карт PCIe 5.0 x16 и оптимизирован для высокопроизводительных задач, таких как обучение нейросетей и обработка больших данных. Он нашел применение в центрах обработки данных, научных исследованиях и промышленности благодаря поддержке масштабируемых ИИ-кластеров и вошёл в состав ПАК-AI, который К2 НейроТех продемонстрировал в этом году на ЦИПР-2025. Об этом решении, его архитектуре и том, что умеет, расскажу в отдельной статье.  Все эти компоненты изначально проектируются под российские условия эксплуатации и проходят сертификацию. 

Тем не менее мы с коллегами смотрим на этот процесс трезво: отечественные решения пока не покрывают весь спектр задач и не всегда могут конкурировать по соотношению цена-производительность с мировыми лидерами. Но реестровость оборудования становится ключевым аргументом в их пользу, особенно там, где от этого зависит соответствие нормативным требованиям и доступность господдержки.

В результате, вместо простого замещения импортных решений возникает новый подход к проектированию HPC-систем. Мы вынуждены учитывать баланс между необходимостью выполнять технические задачи на высоком уровне и соблюдением формальных требований. Практика показывает, что успешные проекты появляются там, где удаётся найти оптимальное сочетание российского оборудования, тщательного анализа требований и реалистичной оценки возможностей и рисков.

Модернизация и масштабирование HPC-кластеров

Суперкомпьютеры, созданные 10-15 лет назад, уже не выдерживают современного темпа вычислений. Если раньше их можно было сравнить с быстрым спортивным автомобилем, то сегодня они напоминают ретро-модель — стильную машину, но не способную соревноваться с новейшими гиперкарами вычислительного мира. Ограниченная поддержка устаревших компонентов и уход традиционных вендоров заставляют задуматься: не пора ли переосмыслить всю архитектуру?

На практике модернизация превращается в комплексную реконфигурацию платформы. Представьте, что вместо замены одной детали в двигателе автомобиля приходится пересобирать всю машину. Новое оборудование, обновлённое программное обеспечение и адаптация под современные нагрузки — всё это позволяет устранить «узкие места» и создать систему, способную не просто работать, а развиваться в ногу с требованиями времени.

Особое внимание уделяется переходу на отечественные компоненты, что становится стратегическим решением для многих отраслей. В условиях, когда производственные и научные процессы не терпят сбоев, важно иметь вычислительную платформу, максимально адаптированную под локальные реалии. Именно способность всей системы оперативно адаптироваться под новые задачи становится залогом её успешного функционирования.

Результат таких изменений очевиден: современные кластеры становятся гибче, удобнее в обслуживании и значительно устойчивее к внешним вызовам. Компании, осмелившиеся на такой перезапуск, не только «догоняют» рост вычислительных требований, но и закладывают фундамент для уверенного развития инфраструктуры на годы вперёд.

Переход к гибридным архитектурам: CPU, GPU и специализированные ускорители

Современные HPC-задачи требуют не только мощных вычислительных ресурсов, но и грамотного их распределения. Разные типы нагрузок нуждаются в различной специализации оборудования: там, где критична высокая последовательная производительность, доминируют CPU, а там, где требуется массовое параллельное исполнение — GPU. Такой подход позволяет «разложить» вычислительные задачи по оптимальным типам узлов, обеспечивая точную настройку кластера под численное моделирование, расчёты в химии и физике, визуализацию или задачи материаловедения. Международная практика и отчёты технологических трендов 2025 года, в том числе CIQ Empowers Researchers to Innovate Faster with Fuzzball демонстрируют, что уже сегодня гибридные архитектуры активно применяются для оптимизации использования вычислительных ресурсов. 

Яркий пример — суперкомпьютер El Capitan, запущенный в 2024 году в Национальной лаборатории Лоуренса Ливермора (США). Он построен на базе APU AMD Instinct MI300A, которые объединяют в одном корпусе процессорные ядра Zen 4 (CPU) и графические блоки CDNA 3 (GPU), а также общую память типа HBM3. Такая унифицированная архитектура позволяет уменьшить задержки и ускорить передачу данных между компонентами. Каждый MI300A содержит 24 ядра Zen 4 и 228 вычислительных блоков GPU. В каждом узле El Capitan установлено несколько таких чипов. Заявленная пиковая производительность системы составляет 2,79 эксафлопса, а по последнему рейтингу TOP500 её измеренная производительность — 1,742 эксафлопса, что делает El Capitan самым мощным суперкомпьютером на сегодняшний день.

Другой пример — китайский Tianhe-3 (Xingyi), разработанный Национальным университетом оборонных технологий (NUDT). Хотя официальные данные о нём частично остаются засекреченными, согласно материалу издания The Next Platform известно,  что в его основе лежат процессоры MT-3000 с гетерогенной архитектурой. Каждый чип включает 16 ядер общего назначения, 96 управляющих ядер и 1536 ядер-ускорителей. По оценкам, Tianhe-3 способен достигать производительности до 1,57 эксафлопса.

Помимо уже проверенной практики, наблюдается развитие в сторону включения новых типов ускорителей — квантовых и нейроморфных чипов, — как перспективных компонентов гибридных систем. К примеру, квантовые процессоры IBM серии Eagle и Osprey обеспечивают выполнение алгоритмов с повышенной устойчивостью к ошибкам, что открывает новые возможности для решения задач факторизации и оптимизации, недоступных классическим HPC-платформам. Нейроморфные процессоры Intel Loihi и исследовательские разработки IBM TrueNorth реализуют архитектуры, основанные на спайковом нейронном моделировании, что позволяет достичь высокой энергоэффективности и ускорения при выполнении глубинного обучения и обработки потоковых данных. Пока подобные направления остаются преимущественно экспериментальными, они открывают возможности для решения задач, связанных с генеративным ИИ и моделированием сложных систем, что в будущем может значительно расширить функционал HPC-систем.

Таким образом, переход к гибридным архитектурам представляет собой не просто модернизацию, а системное переосмысление распределения вычислительных задач, позволяющее создавать более гибкие, энергоэффективные и адаптивные вычислительные платформы.

Развитие модели HPC-as-a-Service в рамках корпоративной инфраструктуры

Не всегда рационально строить собственную HPC-инфраструктуру, особенно если высокопроизводительные задачи возникают нерегулярно и носят краткосрочный характер. В таких случаях на помощь приходит модель HPC-as-a-Service, когда вычислительные ресурсы предоставляются как сервис, оснащённый всем необходимым для эффективной работы. Примером решения, которое  позволяет компаниям внедрять эту модель внутри инфраструктуры, может служить ПАК-HPC от К2 НейроТех. Он обеспечивает централизованное управление, позволяет гибко выделять ресурсы, а также предоставляет готовые инструменты для параллельных вычислений.

К этой модели прибегают организации, которым важно централизованно управлять доступом к вычислительным ресурсам, поддерживать стандартизированные рабочие окружения и обеспечивать непрерывность процессов. Это может быть как промышленное предприятие с периодическими нагрузками, так и вуз, научный центр или ИТ-департамент, где расчёты и анализ данных требуются по мере возникновения конкретных задач. Скоро поделюсь конкретными кейсами в серии статей, где подробно расскажу о внедрении, результатах и тонкостях эксплуатации HPC-as-a-Service.

При интеграции локальных кластеров с облачными сервисами ключевым становится возможность оперативно масштабировать вычислительную базу. Это позволяет не только адаптироваться к нестабильности нагрузки, но и оптимизировать затраты, выбирая именно те ресурсы, которые необходимы для решения конкретной задачи. Такой подход исключает необходимость крупных капитальных вложений в собственные дата-центры, делая инфраструктуру более управляемой и предсказуемой в эксплуатации.

Переход к контейнеризированным средам в HPC

Контейнеризация в HPC становится спасением для тех, кто устал от негибкости монолитных решений. В условиях, когда множество пользователей одновременно работают с разными приложениями, библиотеками и окружениями, традиционный подход приводит к конфликтам версий, затяжным развёртываниям и сложностям в поддержке. Контейнеры решают эти задачи за счёт изоляции среды, предсказуемости выполнения и возможности быстрого тиражирования решений. 

В наших HPC-кластерах контейнерные технологии интегрированы в платформу управления, построенную по принципам IaaS, PaaS и SaaS. При этом в IaaS-среде, наряду с классическими параллельными расчётами на полном кластере, разработчику часто требуется не весь кластер, а отдельная виртуальная машина с GPU, обеспечивающая гибкость и экономию ресурсов. — например, численное моделирование, обработку больших данных, машинное обучение и визуализацию результатов. На уровне PaaS контейнеры используются для развертывания готовых вычислительных окружений с планировщиком, авторизацией, мониторингом и управлением через API, что позволяет оперативно подстраиваться под конкретные типы задач — например, численное моделирование, обработку больших данных, машинное обучение и визуализацию результатов. На уровне SaaS запускаются специализированные прикладные инструменты — среды визуализации (например, ParaView, VisIt), отладки (GDB, NVIDIA Nsight), аналитики (Apache Spark, Jupyter Notebook) и расчёта (MATLAB, ANSYS), каждая из которых функционирует в собственном изолированном контейнере.

Этот подход оптимизирует эксплуатационные расходы, упрощает управление нагрузками и позволяет быстро адаптировать инфраструктуру под изменяющиеся требования. HPC уже давно перестал быть нишевой технологией для научных институтов — сегодня это полноценный инструмент для производственных процессов, проектирования, разработки новых материалов и анализа данных.

Вместо итогов

Ежегодно появляются всё более производительные решения, стимулирующие необходимость модернизации существующих кластеров, адаптации архитектур и обновления подходов к построению HPC-инфраструктуры. В этом контексте модернизация устаревших кластеров, переход на отечественные платформы, внедрение гибридных архитектур, сервисная модель HPC и контейнеризация — не разрозненные тренды, а единая стратегия создания устойчивой, адаптивной и понятной инфраструктуры, в которую встроены все необходимые сервисы, поддержка и инструменты для конечных пользователей.

HPC в 2025 году — это не просто эволюция вычислительных систем, а качественно новый подход к организации и управлению вычислительными ресурсами. Мы уходим от разрозненного «собирания железа» к созданию единой инфраструктуры, где модернизация устаревших кластеров, внедрение гибридных архитектур, сервисная модель HPC-as-a-Service и контейнеризация становятся частями одного целого.

Такая трансформация позволяет не только точно настраивать вычислительные платформы под конкретные задачи, но и обеспечивать их гибкость, энергоэффективность и устойчивость к внешним вызовам. В мире, где ИИ, анализ данных и цифровая трансформация становятся основой конкурентоспособности, HPC превращается из узкоспециализированного инструмента в универсальный сервис, открывающий новые горизонты для бизнеса, науки и промышленности. И те, кто сегодня инвестирует в эту инфраструктуру будущего, завтра получат решающее преимущество в скорости инноваций и эффективности процессов.