Бангладеш запускает первую государственную облачную платформу для развития ИИ и научных исследований
19.01.2026 13:00:00
Бангладеш ввёл в эксплуатацию первую государственную облачную платформу с общим доступом к высокопроизводительным графическим процессорам (GPU). Её цель – стимулировать прогресс в высшем образовании, научных изысканиях и в освоении технологий, основанных на машинном обучении, сообщает Asia News Network.
GPU – это специализированные процессоры, созданные для выполнения огромного массива параллельных вычислений. В сравнении с традиционными центральными процессорами (CPU), которые используются в большинстве компьютеров, они демонстрируют особенно высокую эффективность в задачах, связанных с искусственным интеллектом и глубоким обучением.
Как сообщил Фаиз Ахмад Тайеб, специальный помощник главного советника при Министерстве почты, телекоммуникаций и информационных технологий, Агентство по развитию технологических бизнес-парков Бангладеш (BHTPA) интегрировало в платформу управления облачными ресурсами более 20 графических процессоров NVIDIA Volta с тензорными ядрами. Чиновник охарактеризовал этот комплекс как первый подобный ресурс с общим доступом в государственном секторе.
Согласно заявлению, инфраструктура будет обслуживаться командой Национального центра обработки данных при Совете по информатике Бангладеш (BCC). Ожидается, что она обеспечит поддержку широкого спектра задач высокопроизводительных вычислений (HPC), включая обучение моделей на больших наборах данных, анализ киберугроз и геонаучное моделирование.
Вычислительная мощность одного такого GPU, основываясь на спецификациях, эквивалентна примерно 45 центральным процессорам. Таким образом, совокупная производительность системы превышает 900 CPU-эквивалентов. В целом новая платформа способна обеспечить до 2 240 терафлопс вычислительной мощности для задач глубокого обучения. Терафлопс – это единица измерения, обозначающая один триллион операций с плавающей запятой в секунду; этот показатель широко используется для оценки производительности систем в области ИИ и суперкомпьютерных технологий.
Данный ресурс позволит исследователям и разработчикам запускать симуляции для небольших моделей ИИ, проводить их обучение и тестирование на вывод. Последний процесс необходим для оценки того, как обученная нейросеть работает с новыми, ранее не встречавшимися данными.
Перевод Юлии Рождественской
Иллюстрация: «Евразия сегодня», Leonardo.ai
GPU – это специализированные процессоры, созданные для выполнения огромного массива параллельных вычислений. В сравнении с традиционными центральными процессорами (CPU), которые используются в большинстве компьютеров, они демонстрируют особенно высокую эффективность в задачах, связанных с искусственным интеллектом и глубоким обучением.
Как сообщил Фаиз Ахмад Тайеб, специальный помощник главного советника при Министерстве почты, телекоммуникаций и информационных технологий, Агентство по развитию технологических бизнес-парков Бангладеш (BHTPA) интегрировало в платформу управления облачными ресурсами более 20 графических процессоров NVIDIA Volta с тензорными ядрами. Чиновник охарактеризовал этот комплекс как первый подобный ресурс с общим доступом в государственном секторе.
Согласно заявлению, инфраструктура будет обслуживаться командой Национального центра обработки данных при Совете по информатике Бангладеш (BCC). Ожидается, что она обеспечит поддержку широкого спектра задач высокопроизводительных вычислений (HPC), включая обучение моделей на больших наборах данных, анализ киберугроз и геонаучное моделирование.
Вычислительная мощность одного такого GPU, основываясь на спецификациях, эквивалентна примерно 45 центральным процессорам. Таким образом, совокупная производительность системы превышает 900 CPU-эквивалентов. В целом новая платформа способна обеспечить до 2 240 терафлопс вычислительной мощности для задач глубокого обучения. Терафлопс – это единица измерения, обозначающая один триллион операций с плавающей запятой в секунду; этот показатель широко используется для оценки производительности систем в области ИИ и суперкомпьютерных технологий.
Данный ресурс позволит исследователям и разработчикам запускать симуляции для небольших моделей ИИ, проводить их обучение и тестирование на вывод. Последний процесс необходим для оценки того, как обученная нейросеть работает с новыми, ранее не встречавшимися данными.
Перевод Юлии Рождественской
Иллюстрация: «Евразия сегодня», Leonardo.ai
Другие Новости
Тревор Балчин: «Компании отмечают, что запуск новых продуктовых линеек, диверсификация бизнеса и благоприятная конъюнктура в ключевых секторах, таких как автопром и полупроводники, будут поддерживать рост»
16.02.2026 12:50:35
Эдуард Даян: «Я стараюсь ориентироваться на двух выдающихся скрипачей – Сергея Хачатряна и Давида Ойстраха. Но при этом важно находить и своё собственное прочтение»
16.02.2026 12:06:24
Ван Циян: «Сейчас для меня самое важное — это оставить традиционные рецепты и базовые техники, но при этом добавить в них современные элементы, чтобы заинтересовать молодёжь»
11.02.2026 17:05:44