Сегодня на пресс-туре в Институте теплофизики СО РАН министру науки и инновационной политики Новосибирской области Вадиму Васильеву представили суперкомпьютерный кластер «Каскад», созданный по программе обновления приборной базы национального проекта «Наука и университеты», инициированного президентом России. Новейшее оборудование позволило нарастить мощность вычислительного центра до 300 TFLOPS (триллионов операций с плавающей точкой в секунду), чтобы решать сложнейшие задачи новой энергетики, двигателестроения и авиации.
— Кластер «Каскад» создан в рамках инициативы «Открытие центров, лабораторий, запуск исследовательской инфраструктуры» Десятилетия науки и технологий РФ и нацпроекта «Наука и университеты». Центр дает возможность ученым моделировать различные физические процессы, в том числе горения газообразного, жидкого, пылеугольного и водоугольного топлива. Такой кластер позволяет иметь в регионе собственную доступную вычислительную инфраструктуру для выполнения оперативных задач промышленности. Наша главная задача — продуктивно выстроить производственные цепочки, сблизить научные и промышленные организации, обеспечить комфортные условия для совместной работы, — отметил Вадим Васильев.
По словам директора Института теплофизики имени С. С. Кутателадзе СО РАН Дмитрия Марковича, центр будет самым крупным в регионе до 2025 года, когда построют суперкомпьютерный центр (СКЦ) «Лаврентьев».
При помощи «Каскада» выполняют фундаментальные и прикладные проекты. Например, мощности кластера позволяют проводить математические расчеты при проектировании газотурбинных установок и авиационных двигателей на последних этапах разработки перед запуском в серийное производство, что сокращает стоимость работ и сроки запуска.
Также суперкомпьютер может решать мультидисциплинарные задачи. НГУ, Институт гидродинамики СО РАН и Национальный медицинский исследовательский центр имени Е. Н. Мешалкина запустили совместный проект по созданию модели и оценке рисков разрыва аневризмы брюшной аорты. Искусственный интеллект анализирует клинические данные и снимки компьютерной томографии и реконструирует геометрию аневризмы.
