В России предложили разрешить использование зарубежных чипов для развития ИИ
Правительственная рабочая группа предложила разрешить использование зарубежных графических процессоров (GPU) и программно-аппаратных комплексов (ПАК) на значимых объектах критической информационной инфраструктуры (КИИ), если российские решения не обеспечивают нужной производительности. Предложения предусматривают изменение действующих ограничений на применение иностранного оборудования, необходимого для развития ИИ-инфраструктуры.
Поправки подготовила рабочая группа «Инфраструктура и центры обработки данных для ИИ» при правительственной подкомиссии. GPU ускоряют вычисления при обучении и запуске моделей искусственного интеллекта. Сейчас на значимых объектах КИИ разрешено использовать доверенные ПАКи и телекоммуникационное оборудование из российских реестров. Отсутствие отечественных аналогов с нужными характеристиками должен подтвердить Минпромторг, а дополнительные меры защиты информации — согласовать ФСБ.
Рабочая группа также предлагает поручить Минцифры определять порядок применения недоверенных ПАКов по согласованию с Минпромторгом. Поправки затронут в том числе комплексы, приобретенные после 1 сентября 2024 года. Еще одно препятствие — совместимость GPU с российским ПО: для работы ускорителей Nvidia с отечественными операционными системами может потребоваться доработка драйверов.
В Минцифры сообщили Forbes, что предложения пока не поступали в ведомство и требуют согласования с профильными органами.
В Ассоциации российских разработчиков и производителей электроники считают, что смягчение ограничений может ослабить защиту критической инфраструктуры. Исполнительный директор АРПЭ Иван Покровский полагает, что нехватка отечественных решений должна стать основанием для поддержки российских разработчиков, а не пересмотра требований. По его словам, российские ускорители уже выпускаются и подходят для части задач.
В Sitronics Group считают, что без доступа к иностранному оборудованию развитие крупных ИИ-проектов может замедлиться. По словам вице-президента компании Алексея Григорьева, обучение больших моделей требует тысяч ускорителей и согласованной работы вычислительной инфраструктуры. При отсутствии российских замен отказ от доступных платформ затормозит разработку таких систем. При этом, считает он, необходимо развивать отечественные решения и проверять их в составе крупных вычислительных кластеров.
Подпишитесь на «Инк» в Telegram. Там мы пишем нескучным языком о самом важном для предпринимателей. Подписаться.
