Суперкомпьютер на вес золота. Что это за машины и почему они нужны России

Атаки беспилотников на дата-центры «Яндекса» поставили под вопрос работоспособность трёх самых мощных российских суперкомпьютеров. Эти машины используются для обучения искусственного интеллекта и способны за минуты выполнять вычисления, на которые обычному компьютеру потребовались бы дни. «Фонтанка» выяснила, как устроены суперкомпьютеры, почему их так трудно заменить, насколько Россия отстаёт от мировых лидеров.

О состоянии этих машин после ударов достоверной информации пока нет. В «Яндексе» признают, что оценка повреждений продолжается, и не называют сроки восстановления работы оборудования.

Суперкомпьютер отличается от привычного персонального компьютера масштабом вычислительных мощностей. Это комплекс из множества связанных между собой процессоров и серверов, способных одновременно выполнять разные части одной сложной задачи. Благодаря параллельной обработке информации такие машины производят за короткое время вычисления, на которые обычному компьютеру потребовались бы месяцы или даже годы.

«Суперкомпьютер — это большой мощный компьютер, который умеет очень быстро считать. По сути это объединение компьютеров, которые выдают очень высокую производительность. За счёт этого можно решать задачи, которые обычному компьютеру не по плечу», — объясняет «Фонтанке» ведущий аналитик Mobile Research Group Эльдар Муртазин.

В качестве примера он приводит расчёт траектории космического аппарата при полёте на Луну. По приблизительной оценке эксперта, задача, на которую мощному обычному компьютеру может потребоваться два-три дня, на суперкомпьютере в определённых условиях решается за пару минут. Конечно, конкретная разница зависит от сложности расчётов и возможностей сравниваемых машин.

Другой важнейшей сферой применения суперкомпьютеров стало развитие искусственного интеллекта. Современные нейросети обучаются на гигантских массивах информации. Этот процесс требует многократного выполнения математических операций, поэтому крупнейшие технологические компании инвестируют в вычислительные комплексы.

Но искусственным интеллектом возможности таких систем не ограничиваются. Как рассказал «Фонтанке» Дмитрий Глазов, ведущий научный сотрудник, руководитель научной группы по атомной физике и квантовой электродинамике Нового физтеха Университета ИТМО, суперкомпьютеры позволяют исследовать процессы, которые практически невозможно воспроизвести в эксперименте или изучить с достаточной точностью другими способами.

В промышленности суперкомпьютеры используются для расчётов прочности конструкций, аэродинамики самолётов и работы двигателей, а в метеорологии — для сложных прогнозов погоды.

Подобные вычисления позволяют сократить количество дорогостоящих испытаний. Например, прежде чем изготовить и испытать новую конструкцию, инженеры могут проверить множество вариантов на цифровой модели, определить потенциально слабые места и выбрать наиболее перспективный.

«Работа суперкомпьютеров влияет на точность прогнозов погоды, появление новых лекарств, развитие искусственного интеллекта и промышленных технологий. Для бизнеса это возможность быстрее разрабатывать продукты и сокращать расходы — например, долгий и дорогостоящий эксперимент можно заменить моделированием. Для науки — исследовать явления, которые трудно или невозможно изучить другими методами», — продолжает Глазов.

При этом он предостерегает от оценки научных возможностей исключительно по мощности оборудования. Суперкомпьютер сам по себе не гарантирует ни открытия, ни экономического успеха: для его эффективного использования необходимы разработанные под конкретную задачу программы и квалифицированные специалисты. «Ценность суперкомпьютера определяется не только количеством операций в секунду, но и тем, какие реальные проблемы удаётся с его помощью решить», — добавляет эксперт.

Точное количество суперкомпьютеров в России и мире неизвестно. Единого международного реестра таких систем не существует, а некоторые владельцы не публикуют информацию о своих вычислительных мощностях.

Главным ориентиром служит международный рейтинг TOP500, который составляется с 1993 года группой исследователей из США и Германии и обновляется дважды в год — в июне и ноябре. Его участники проходят единый математический тест Linpack, позволяющий определить производительность машины при решении большой системы линейных уравнений.

Участие в рейтинге добровольное: результаты тестирования и характеристики оборудования предоставляют владельцы суперкомпьютеров или их производители. Поэтому TOP500 нельзя считать полным перечнем существующих машин, хотя он и позволяет сравнивать производительность крупнейших систем, известных широкой публике.

Скорость вычислений измеряется во FLOPS (Floating point Operations per Second) — количестве математических операций с числами с плавающей запятой, которые компьютер выполняет за секунду. Один терафлопс соответствует триллиону операций, петафлопс — квадриллиону, а экзафлопс — квинтиллиону. В самом рейтинге учитывается производительность, показанная системой на тесте, которая может отличаться от её теоретического максимума.

В последней редакции TOP500 за июнь 2026 года Россия занимает 21-е место по количеству представленных систем. В списке находятся пять российских суперкомпьютеров: три принадлежат «Яндексу» и два — Сберу.

Лидер по числу включённых в рейтинг систем — США, значительно опережающие остальные страны. Однако самый мощный суперкомпьютер мира находится в Китае. Это LineShine, установленный в национальном суперкомпьютерном центре Шэньчжэня. Его измеренная производительность составляет 2,2 экзафлопса, или около 2,2 квинтиллиона операций в секунду.

Следующие три позиции занимают американские машины: El Capitan с производительностью 1,81 экзафлопса, Frontier — 1,35 экзафлопса, и Aurora — 1,01 экзафлопса. Все три расположены в государственных национальных лабораториях США и используются для сложных научных и технологических расчётов, включая исследования в области энергетики и ядерных технологий. Пятёрку замыкает немецкий JUPITER Booster с производительностью около одного экзафлопса — наиболее мощный суперкомпьютер Европы.

На этом фоне российские системы заметно уступают мировым лидерам по вычислительной мощности. «Червоненкис», занимающий 101-е место в рейтинге, демонстрирует 21,53 петафлопса — примерно в 102 раза меньше китайского LineShine.

Три суперкомпьютера «Яндекса» были созданы в 2020–2021 годах для развития технологий машинного обучения. Все они построены с использованием графических ускорителей NVIDIA и центральных процессоров AMD, объединённых высокоскоростной сетью передачи данных. Обе корпорации-производители родом из Америки.

Самый мощный из российских суперкомпьютеров, «Червоненкис», объединяет 199 вычислительных узлов с 1 592 графическими ускорителями NVIDIA A100. Его производительность составляет 21,53 петафлопса. В ноябре 2021 года машина занимала 19-е место в мире, но по мере появления новых, более мощных систем переместилась на 101-е.

«Галушкин» с 1 088 ускорителями NVIDIA A100 обеспечивает производительность 16,02 петафлопса и занимает 134-е место. Третий суперкомпьютер, «Ляпунов», оснащён 1 096 ускорителями той же серии и демонстрирует 12,81 петафлопса. Его позиция в международном рейтинге — 161-я.

Также в международном рейтинге представлены два суперкомпьютера Сбера — «Кристофари» и «Кристофари Нео».

Первый был запущен в 2019 году и построен на платформе NVIDIA DGX-2 с графическими ускорителями Tesla V100. Его измеренная производительность составляет 6,67 петафлопса, что соответствует 256-му месту рейтинга.

«Кристофари Нео» появился в 2021 году. Он значительно мощнее предшественника: 99 вычислительных узлов объединяют 792 ускорителя NVIDIA A100, а производительность достигает 11,95 петафлопса. В мировом рейтинге машина занимает 167-е место.

Обе системы предназначены прежде всего для работы с искусственным интеллектом. В частности, мощности «Кристофари Нео» использовались для обучения нейросетей семейства GigaChat. Вычислительные ресурсы Сбер предоставлял и сторонним разработчикам через облачную платформу ML Space.

В феврале 2026 года «Ведомости», ссылаясь на источники, сообщили о планах Сбера построить третий суперкомпьютер. Предполагаемые инвестиции в проект оценивались в 500 млрд рублей. Речь, однако, шла о планах, а не о введённой в эксплуатацию системе.

Вычислительные мощности систем «Яндекса» используются прежде всего для обучения нейросетей, на которых основаны различные технологии компании, в том числе поисковые алгоритмы, голосовые сервисы и генеративный искусственный интеллект.

Именно поэтому возможное повреждение суперкомпьютеров Эльдар Муртазин считает серьёзной проблемой не только для компании, но и для всей российской IT-отрасли. По его оценке, до недавнего времени в стране насчитывалось около десятка крупных суперкомпьютерных систем. При этом фактическое состояние суперкомпьютеров после атак пока не подтверждено, поэтому говорить о степени повреждения и, тем более, окончательной утрате преждевременно.

Аналитик оценивает стоимость строительства системы, сопоставимой с крупнейшим суперкомпьютером «Яндекса», примерно в 5 млрд рублей по нынешним ценам. Однако даже наличие необходимой суммы не гарантирует возможности быстро приобрести оборудование. Основная проблема, связанная с восстановлением, заключается в том, что машины создавались ещё до введения наиболее жёстких санкций на поставки передовых вычислительных компонентов в Россию.

По оценке эксперта, закупки через непрямые каналы поставок могут увеличить стоимость оборудования минимум на 30–40%. При этом доступные компоненты, скорее всего, будут уступать новейшим решениям, которые используют ведущие мировые разработчики.

Отставание России в области суперкомпьютерных вычислений Муртазин связывает не только с санкциями и недостаточным финансированием, но и с особенностями развития отечественного IT-рынка. По мнению аналитика, концентрация бизнеса вокруг нескольких крупных компаний ограничила конкуренцию и уменьшила число потенциальных инвесторов в дорогостоящую вычислительную инфраструктуру.

«В отсутствие конкуренции у нас не появилось компаний, которые бы бросили вызов тому же „Яндексу“, Mail.ru, нынешнему холдингу VK… По факту сейчас мы живём в условиях, когда Рунет потребляет технологии, но не производит их», — отмечает аналитик.

Суперкомпьютерные мощности в России сосредоточены не только в крупных технологических компаниях. Собственными вычислительными комплексами располагают и университеты, в частности МГУ имени Ломоносова, а также ряд технических и исследовательских вузов.

Один из таких центров работает в Санкт-Петербургском политехническом университете Петра Великого. Суперкомпьютерный центр «Политехнический» был введён в эксплуатацию в 2015 году и впоследствии модернизировался. Он используется для проведения научных исследований, сложных инженерных расчётов и подготовки специалистов в области высокопроизводительных вычислений.

Согласно опубликованным университетом характеристикам, центр объединяет несколько вычислительных кластеров с общей заявленной пиковой производительностью более 1,4 петафлопса. Они подключены к единой системе хранения данных объёмом один петабайт — около миллиона гигабайтов. В сентябре 2022 года одна из систем центра, «Политехник — РСК Торнадо», занимала девятое место в российском рейтинге Top50. Более свежих подтверждённых данных, позволяющих определить её нынешнее место, нет.

В отличие от суперкомпьютеров «Яндекса» и Сбера, ориентированных прежде всего на задачи искусственного интеллекта, комплекс Политеха активно используется для научных исследований и промышленного проектирования. Его вычислительные мощности доступны не только сотрудникам университета, но и исследователям других научных организаций, институтов РАН и промышленных предприятий.

Один из примеров практического применения — проект создания цифровых двойников газовых турбин мощностью 25 МВт, над которым специалисты Политеха работали совместно с промышленными партнёрами. Инженеры разрабатывали виртуальные модели камеры сгорания и компрессора низкого давления, чтобы исследовать движение воздуха, распределение температур, прочность деталей и эффективность работы оборудования.

Всего в рамках проекта было проведено около 300 виртуальных испытаний. Каждое требовало примерно 12 часов непрерывной работы 280 вычислительных ядер суперкомпьютера. Совокупный объём вычислений составил около миллиона ядро-часов. Полученные результаты позволили проверить и усовершенствовать конструкцию отдельных узлов турбины ещё до изготовления и испытаний физических образцов. Подобные расчёты помогают промышленным предприятиям экономить время и деньги, сокращая количество дорогостоящих экспериментов.

Обеспечение работы суперкомпьютерного центра само по себе требует значительных ресурсов. По информации университета, его энергопотребление составляет порядка 500 кВт, электроснабжение осуществляется по двум независимым линиям, а 94% вычислительных узлов оборудованы жидкостным охлаждением. На официальном сайте центра перечислено около 20 специалистов, включая руководство, инженеров, программистов и технических сотрудников. Сколько человек непосредственно занято обслуживанием оборудования, университет не уточняет.

Впрочем, стоимость содержания подобных комплексов может оказаться сопоставимой со стоимостью самого оборудования на протяжении всего срока его эксплуатации. Как объясняет Дмитрий Глазов, создание суперкомпьютера обходится в десятки, а иногда и сотни миллионов евро. Кроме покупки процессоров и систем хранения информации необходимо учитывать расходы на электричество, охлаждение, техническое обслуживание и персонал. Для крупнейших вычислительных комплексов мира эксплуатационные затраты могут достигать десятков миллионов евро в год.