Мощность в квадрате

Суперкомпьютер cHARISMa (Харизма) увеличил производительность до 3,5 Петафлопс

Мощность в квадрате

© Михаил Дмитриев / Высшая школа экономики

В декабре 2025 года завершился этап модернизации суперкомпьютерного кластера НИУ ВШЭ. Обновление архитектуры позволило достичь пиковой мощности в 3,5 Петафлопс и обеспечило условия для роста научных публикаций.

Основным вектором модернизации стало усиление графической подсистемы, критически важной для обучения больших языковых моделей (LLM) и задач генеративного ИИ.

В состав кластера cHARISMa (Харизма):

  • установлен вычислительный сервер с 4 × NVIDIA H200 141 ГБ;
  • развернуты два вычислительных сервера в конфигурации 8 × NVIDIA H200 141 ГБ;
  • введен в эксплуатацию управляющий сервер с массивом из 16 NVMe-дисков;
  • расширена вычислительная сеть InfiniBand при помощи дополнительного коммутатора 100 Гигабит/с;
  • на новых серверах настроена современная операционная система Rocky Linux 9.7, обеспечивающая 100% совместимость с самыми новыми программами пользователей.

Соколов Андрей Александрович
Старший директор

«Суперкомпьютер – это наш стратегический актив. Инвестиции в его мощность – это инвестиции в нашу способность быстро и точно решать сложные задачи, открывать и создавать новое, предвидеть возможности и риски, оставаться лидером»

© Михаил Дмитриев / Высшая школа экономики

Декабрьское обновление — это не просто добавление серверов, это кратное увеличение возможностей для каждого исследователя.

 

Показатель

На декабрь 2025 год

На январь 2026
(после апгрейда)

Пиковая производительность

2,24 Петафлопс

3,5 Петафлопс (↑ 56%)

Пиковая производительность для задач ИИ

51.1 AI-Петафлопс

91 AI-Петафлопс (↑ 78%)

Память на GPU

32-80 GB

141 GB (↑76,3%)

(NVIDIA H200)

Число вычислительных узлов

48

51 (6,25%)

Число графических процессоров

168

188 (↑11,9%)

Число ядер CPU

2648

2904 (↑9,6%)

Число активных пользователей

550

720 (↑30,9%)

Выпущено научных статей

500

580 (↑16%)

Сложность задач

Математическое моделирование, машинное обучение

Глубокое обучение больших языковых моделей

Костенецкий Павел Сергеевич
Начальник Отдела суперкомпьютерного моделирования

«Нам удалось выполнить все технические работы по расширению суперкомпьютера без остановки научных вычислений пользователей. Сегодня ученым университета будет сделан приятный сюрприз в виде доступа к мощным и современным графическим ускорителям»