Учёные МГУ разработали инновационную архитектуру вычислительной инфраструктуры нового поколения под названием Network Powered by Computing (NPC). Новая система основана на применении технологий машинного обучения и мультиагентных подходов, что позволяет создавать масштабируемые сети с высокой производительностью, отказоустойчивостью и безопасностью.

Современные приложения предъявляют все более сложные требования к вычислительным ресурсам. Традиционные центры обработки данных уже не справляются с этими задачами из-за ограниченности своей локальной инфраструктуры. Поэтому возникла необходимость в глобально распределенных решениях с возможностью «вычислений по требованию».

Основные преимущества NPC:

– Глобальная связность и доступность ресурсов без привязки к конкретным ЦОДам.
– Детерминированное качество сервисов передачи данных с прогнозируемой задержкой.
– Виртуализация, масштабируемость и бессерверность для динамической конфигурации ресурсов.
– Высокая доступность, надежность и отказоустойчивость за счет дублирования.
– Эффективное распределение ресурсов благодаря машинному обучению.
– Многоуровневая защита данных и сетевых соединений.

Особенность системы – использование методов машинного обучения для прогнозирования загрузки и оптимального распределения ресурсов. Например, ИИ может предугадывать время выполнения приложений на разных вычислителях или выбирать лучшие каналы передачи данных.

Мультиагентные системы позволяют управлять распределением задач между вычислителями через взаимодействие агентов, которые обмениваются информацией о состоянии ресурсов. Это обеспечивает гибкую адаптацию под меняющиеся требования.

NPC открывает новые возможности для облачных вычислений, HPC-систем, телекоммуникаций и интернет-сервисов. Особенно актуально это для ресурсоемких приложений типа ИИ, анализа больших данных и AR-систем.

«Предложенная нами архитектура вычислительной инфраструктуры – NPC позволяет более эффективно управлять вычислительными ресурсами в масштабируемых сетевых средах, предоставляя требуемое пользователем качество вычислительного сервиса. Использование методов машинного обучения и мультиагентных систем обеспечивает динамическое распределение задач и адаптацию к изменяющимся требованиям приложений. Это открывает новые перспективы для создания вычислительных инфраструктур нового поколения», – комментирует Руслан Смелянский, заведующий кафедрой вычислительной математики и кибернетики ВМК МГУ.

Будущие исследования будут направлены на интеграцию NPC с системами искусственного интеллекта и создание гибридных архитектур, сочетающих облачные и периферийные вычисления. Также планируется углубленное изучение вопросов безопасности в распределенных средах.

По материалам cnews.ru.