В начале выступления докладчик определил факторы, указывающие на то, что развивать отечественную ЭКБ критически важно:

1) технологический суверенитет и безопасность (независимость от внешних поставок компонентов, уменьшение уязвимости в условиях санкций, торговых ограничений и перебоев в логистике);

2) инновации и научно-технический потенциал (разработка компонентов, архитектур, дизайна стимулирует R&D, способствует появлению уникальных решений);

3) энергоэффективность и оптимизация (локальные разработки позволяют лучше оптимизировать компоненты под нужды ИИ-систем – снижение энергопотребления, уменьшение задержек, подстраивание под конкретные задачи);

4) экономический эффект (создание новых рабочих мест, развитие смежных индустрий, уменьшение оттока капитала из страны на закупку иностранных компонентов).

Эдуард Шантаев также обратил внимание аудитории на отраслевые потребности в отечественной ЭКБ. Докладчик обозначил, что с 2024 года ФГАУ «ЦИТ» ежемесячно проводит анализ необходимости в программно-аппаратных комплексах и электронной компонентной базе для развития технологий искусственного интеллекта среди федеральных органов исполнительной власти и государственных корпораций (во исполнение пунктов 8 и 9 перечня поручений Заместителя Председателя Правительства Российской Федерации Д.Н. Чернышенко от 23 апреля 2024 г. № ДЧ-П10-12275).

Со слов спикера, работа ведется с целью формирования полного представления о том, какие потребности в вычислительных мощностях есть в отраслях на сегодняшний день, и какие возникнут к 2030 году. Это позволит производителям электронной компонентной базы уже сейчас понимать объемы и запросы рынка, определять ключевых якорных заказчиков по отдельным производимым компонентам.

«Мы понимаем, что без надежной инфраструктуры невозможно построить высокопроизводительные системы, поэтому ведем работу по формированию матрицы отечественных аналогов зарубежных компонентов, которая позволит получить наглядное представление о том, какие задачи в сфере технологий ИИ уже сейчас можно решать на компонентной базе», – подчеркнул Эдуард Шантаев.

По данным ФГАУ «ЦИТ», в сентябре 2025 года совокупная потребность в ПАК и ЭКБ составила более 4 500 единиц, а к 2030 году достигает более 19 900 единиц. В эти показатели входят вычислительные серверы, видеокарты, микроконтроллеры, графические ускорители на отечественной компонентной базе.

Наибольшая потребность в ПАК и ЭКБ:

• графические карты, разработанные для научных исследований, глубокого обучения и высокопроизводительных вычислений (NVIDIA Titan V, оснащенная 5120 ядрами CUDA и 640 тензорными ядрами);

• высокопроизводительные графические решения, разработанные для центров обработки данных (NVIDIA Tesla A100);

• графические процессоры, разработанные для дата-центров и высокопроизводительных вычислений (NVIDIA Tesla H100);

• процессоры, обеспечивающие высокую производительность в многозадачности и продолжительное время автономной работы благодаря низкому энергопотреблению (процессор Intel Ice Lake).

Эдуард Шантаев отметил работу Центра коллективного пользования Минпромторга России: «В рамках опытной эксплуатации мы провели нагрузочное тестирование, результаты которого подтвердили фактическую производительность вычислительного кластера на уровне 2,76 Пфлопс (максимальная производительность 5,3 Пфлопс), что позволяет ЦКП занимать 6 место среди наиболее мощных суперкомпьютеров России».

Отдельно было обозначено, что помимо закрытия отраслевых потребностей в вычислительных мощностях, специалисты ФГАУ «ЦИТ» активно развивают полезный инструментарий, предоставляемый пользователям. 

Сейчас пользователям доступны:

1. Платформа «ГНС» – унифицированная отечественная программная платформа машинного обучения, разработанная ФАУ «ГосНИИАС». Платформа реализует полный цикл работы с глубокими нейронными сетями: от подготовки и разметки данных через автоматизированное обучение и тестирование до оптимизации и портирования моделей на целевые аппаратные средства.

2. Сканер уязвимостей моделей машинного обучения и наборов данных (разработка Военно-космической академии имени А. Ф. Можайского) –автоматизированный контур информационной безопасности, встроенный в жизненный цикл разработки ИИ-решений. Выполняет проверку устойчивости моделей и наборов данных к различным атакам.

Эдуард Шантаев рассказал о промежуточных результатах работы специалистов ФГАУ «ЦИТ» по сбору матрицы технологических компетенций и задач, которые можно решать на базе компонентов. Базой также можно руководствоваться в рамках закрытия отдельных отраслевых потребностей и задач. 

«Мы провели большую работу с отечественными производителями, такими как “Модуль”, “Хайтэк” и “ЭЛВИС”, вывели ряд ключевых задач и отраслей, в которых уже сегодня используются отечественные компоненты», – отметил спикер.