В НИУ ВШЭ появится суперкомпьютер для работы с ИИ
Высшая школа экономики готовит к запуску второй суперкомпьютер. Новый кластер будет ориентирован прежде всего на задачи ИИ и дополнит уже действующий суперкомпьютер cHARISMa. Его запуск планируется на конец 2026 года.
В НИУ ВШЭ с 2019 года уже работает суперкомпьютер cHARISMa («Харизма»). После запуска еще одного университет станет одним из немногих вузов в России с двумя суперкомпьютерами.
В декабре 2025 года проведена плановая модернизация суперкомпьютерного кластера «Харизма». Обновление архитектуры и усиление графической подсистемы позволило повысить пиковую мощность с 2,2 до 3,5 петафлопса. Сегодня в актуальном рейтинге топ-50 суперкомпьютеров России «Харизма» занимает 10-е место.
Андрей Соколов
«Однако потребности в высоконагруженных вычислениях растут быстрее модернизации, поэтому нам уже мало имеющихся вычислительных мощностей. Запуск второго суперкомпьютера решает сразу несколько ключевых задач. Во-первых, это снижение дефицита вычислительных мощностей. Сегодня обучение современных моделей искусственного интеллекта требует колоссальных ресурсов: одна крупная модель может занимать тысячи GPU-часов. Наличие второго кластера позволит параллельно вести больше проектов без очередей и задержек, ускоряя исследования в разы. Во-вторых, это возможность для исследователей и студентов получать доступ к инфраструктуре, сопоставимой с передовыми индустриальными стандартами. Это означает не просто изучение теории ИИ, а работу с реальными моделями и большими данными», — рассказал старший директор НИУ ВШЭ Андрей Соколов.
Пиковая производительность нового вычислительного кластера составит более 360 AI-петафлопс FP4 (360 квадриллионов операций в секунду). Его запуск планируется на конец 2026 года.
Основной блок задач для него — это обучение больших языковых моделей (LLM) и ИИ-технологии.
Алексей Наумов
Директор Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ Алексей Наумов уверен, что развитие технологий искусственного интеллекта — уникальный этап в истории человечества, когда важнейшие изменения затрагивают все сферы жизни и идут очень быстро.
«Высшая школа экономики — один из лидеров в стране в сфере разработки новых архитектур и методов обучения больших фундаментальных моделей искусственного интеллекта, повышения их производительности и расширения возможностей применения, — говорит Алексей Наумов. — Одна из наших ключевых задач — способствовать развитию сильного искусственного интеллекта, способного решать самые сложные задачи и приносить пользу обществу и бизнесу. Новый суперкомпьютер — важнейший ресурс, который позволит нам существенно расширить возможности исследований и разработок в этой области».
НИУ ВШЭ активно сотрудничает с ведущими технологическими компаниями и научными организациями, объединяя усилия лучших ученых и практиков, чтобы достичь поставленных целей и внести весомый вклад в будущее технологий ИИ. Партнером НИУ ВШЭ в этом проекте выступает «Ростелеком», в дата-центре которого будет находиться суперкомпьютер.
Леонид Гохберг
первый проректор НИУ ВШЭ
«В условиях массового внедрения ИИ-технологий во все сферы жизни, в том числе для выполнения научных исследований и разработок и использования их в образовательном процессе, наличие второго суперкомпьютера становится для нас критически важным. Вышка — лидер среди вузов в исследованиях и подготовке кадров с ИИ-компетенциями, и нам важно не просто удерживать этот уровень, а постоянно наращивать масштабы и эффективность работы в области искусственного интеллекта».
Вам также может быть интересно:
НИУ ВШЭ первым среди университетов начал фиксировать интеллектуальные права на научные результаты в блокчейне
Высшая школа экономики подключила свой Репозиторий научно-технической информации к доверенной блокчейн-сети РЦИС.РФ как самостоятельный узел. Теперь каждый исследовательский результат, размещенный в цифровом хранилище НИУ ВШЭ, может получить признаваемую госорганами запись в распределенном реестре, подтверждающую авторство и принадлежность исключительных прав.
ФКН ВШЭ и ЧГУ реализовали три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту
В 2025/26 учебном году факультет компьютерных наук (ФКН) ВШЭ совместно с Череповецким государственным университетом реализовал три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту. Инициатива была представлена в рамках проекта «Топ-ИИ» Минцифры России при участии АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации». Эксперты НИУ ВШЭ совместно с индустриальными партнерами разработали линейку отраслевых образовательных модулей в области искусственного интеллекта.
В НИУ ВШЭ создан Фонд науки и технологий
Фонд науки и технологий НИУ ВШЭ (ФНТ) будет финансировать перспективные научные инициативы, имеющие прикладную направленность и содействующие достижению технологического лидерства России. На поддержку могут рассчитывать проектные команды из всех кампусов университета. Заявку в ФНТ можно подать в любой момент. Рассматривать заявки будет созданный Совет по науке и технологиям НИУ ВШЭ.
Нейросеть НИУ ВШЭ iFORA.LLM включена в Реестр российского программного обеспечения
Адаптированная большая языковая модель для сферы науки, технологий и инноваций (далее — iFORA.LLM, модель), разработанная экспертами Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ, включена в Реестр российского ПО. Модель создана для эффективного анализа массивов научно-технической информации — от поиска релевантных публикаций до оценки технологических трендов и формирования аналитических отчетов.
Новый метод НИУ ВШЭ и Т-Технологий повышает качество работы ИИ
Ученые из лаборатории научных исследований «Т-Технологий» и Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали новый метод семплирования для моделей маскированной диффузии — G-Star+. Он помогает быстрее и качественнее исправлять ошибки во время генерации текста и кода за небольшое число шагов. Метод показал эффективность в задачах генерации текста и кода и может применяться там, где генеративным моделям нужно быстро и качественно создавать текст или код при ограниченных вычислительных ресурсах.
Студенты МИЭМ ВШЭ разработают два спутника собственной конструкции для орбитальных экспериментов
Аппараты, созданные студенческими командами, проведут в условиях космоса исследования свойств перспективных солнечных элементов, бортовых систем накопления энергии и серийной электроники для студенческих спутников.
В Вышке открыли проектно-учебную лабораторию совместно с Группой «Т-Технологии»
Группа «Т-Технологии» (головная структура Т-Банка) открыла проектно-учебную лабораторию на базе факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ (ФКН НИУ ВШЭ). Проектно-учебная лаборатория Группы «Т-Технологии» в НИУ ВШЭ сосредоточится на проектах и задачах в области искусственного интеллекта, распределенных вычислений, анализа больших данных и информационной безопасности в финансовом секторе. Лабораторию возглавит Алексей Теплов, кандидат физико-математических наук.
Бизнес-инкубатор НИУ ВШЭ и «Т-Бизнес» договорились развивать студенческое предпринимательство
Бизнес-инкубатор НИУ ВШЭ и «Т-Бизнес» подписали соглашение о сотрудничестве. Взаимодействие будет направлено на развитие студенческого предпринимательства и поддержку студентов, которые уже запустили собственные проекты или только планируют сделать это.
«Чтобы успевать за технологией, следует ускорить сам форсайт»
В Пекине прошла конференция Innovation and Technology Management Conference (InnoTech 2026), организованная издательством Elsevier совместно с Университетом Цинхуа. Основное внимание было уделено вопросам управления технологическим развитием в эпоху искусственного интеллекта. Сотрудники Форсайт-центра ИСИЭЗ НИУ ВШЭ Олеся Майбах и Данил Яцкин поделились результатами масштабного форсайт-исследования «ИТ в России: сценарии развития», реализованного при поддержке «Яндекса».
Экономисты ВШЭ научились прогнозировать рождаемость по поисковым запросам
Сотрудники факультета экономических наук НИУ ВШЭ показали, что точность прогноза рождаемости в России можно улучшить почти в полтора раза, если добавить в модель динамику поисковых запросов по темам, связанным с беременностью и родами. В наиболее эффективных моделях ошибка прогноза снижается с 4,6 до 3,2%. Результаты исследования опубликованы в журнале Populations and Economics.