ВАК 1.2.1 УДК 004.048 ГРНТИ 77.00 ОКСО 02.00.00 ББК 3 BISAC COM014000 ВАК 5.8.5 ВАК 5.8.7 УДК 347.514.3 УДК 004.75 УДК 004.8 ГРНТИ 20.00 ОКСО 09.00.00 ОКСО 44.00.00 ББК 74 BISAC COM023000 BISAC COM074000 BISAC COM004000 BISAC COM051300

ВЫСОКОТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЙ КЛАСТЕР ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ ОЛИМПИАД ПО ИСКУССТВЕННОМУ ИНТЕЛЛЕКТУ Высокотехнологический вычислительный кластер для проведения олимпиад по искусственному интеллекту

Опубликовано в Российский журнал информационных технологий в спорте · Том 3, Номер 2 · Страницы 1–16 · Рубрика: СПОРТИВНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ
DOI: https://doi.org/10.62105/2949-6349-2026-3-2-e202608 · EDN: WWEKIM
Получено: 18.05.2026 Одобрено: 18.06.2026 Опубликовано: 21.06.2026
Актуальность. Рост популярности соревнований по искусственному интеллекту и машинному обучению, а также увеличение числа участников требуют создания специализированной вычислительной инфраструктуры, обеспечивающей равные условия и изоляцию при работе с графическими ускорителями. Цель исследования. Описать архитектуру и практическую реализацию вычислительного кластера, подготовленного для проведения олимпиад по искусственному интеллекту и машинному обучению. Методы исследования. Анализ требований очного соревнования к изоляции участников, одинаковой программной среде, равномерному распределению графических ускорителей, сохранению пользовательских данных и контролю сетевого доступа. Результаты. Разработано техническое решение на базе RKE2/Kubernetes, NVIDIA A100 с разделением Multi-Instance GPU, персональных JupyterLab-рабочих мест, NFSхранилища, защищенного веб-доступа и мониторинга Prometheus/Grafana. Проектная конфигурация рассчитана на 66 изолированных рабочих мест на 22 рабочих узлах и позволяет назначать каждому участнику отдельный GPU-экземпляр профиля 2g.20gb. Выводы. Предложенная инфраструктура обеспечивает воспроизводимое развертывание и управляемую эксплуатацию среды для массового соревнования по машинному обучению. Новизна кейса состоит в адаптации облачно-нативных средств управления GPU-инфраструктурой к задачам очного финала школьной олимпиады по искусственному интеллекту.
искусственный интеллект, машинное обучение, вычислительный кластер, Kubernetes, RKE2, NVIDIA A100, MIG, JupyterLab, спортивное программирование, олимпиада, информационные технологии в спорте
Текст Список литературы
Текст (PDF)
Читать Скачать

1. Всероссийская олимпиада по искусственному интеллекту. Официальный сайт. URL: https://ai.edu.gov.ru/

2. Минпросвещения направлены разъяснения по вопросу об участии в олимпиаде по предметам, в которых предусмотрены профили // КонсультантПлюс. URL: https://www.consultant.ru/law/hotdocs/90793.html

3. Zacharov I., Arslanov R., Gunin M., Stefonishin D., Pavlov S. et al. “Zhores” — Petaflops supercomputer for data-driven modeling, machine learning and artificial intelligence installed in Skolkovo Institute of Science and Technology. Open Engineering, 2019, 9(1), pp. 512–520. https://doi.org/10.1515/eng-2019-0059

4. Reed D.A., Dongarra J. Exascale computing and big data. Communications of the ACM, 2015, 58(7), pp. 56–68. https://doi.org/10.1145/2699414

5. Armbrust M., Fox A., Griffith R., Joseph A.D., Katz R., Konwinski A. et al. A view of cloud computing. Communications of the ACM, 2010, 53(4), pp. 50–58. https://doi.org/10.1145/1721654.1721672

6. Kubernetes Documentation. Production-Grade Container Orchestration. URL: https://kubernetes.io/docs/

7. JupyterLab Documentation. URL: https://jupyterlab.readthedocs.io/

8. RKE2 Documentation. URL: https://docs.rke2.io/

9. Ansible Documentation. URL: https://docs.ansible.com/

10. NVIDIA. Multi-Instance GPU User Guide. URL: https://docs.nvidia.com/datacenter/tesla/miguser-guide/

11. NVIDIA. GPU Operator Documentation. URL: https://docs.nvidia.com/datacenter/cloudnative/gpu-operator/latest/

12. Kubernetes Documentation. StatefulSets. URL: https://kubernetes.io/docs/concepts/workloads/controll

13. Kubernetes Documentation. Persistent Volumes. URL: https://kubernetes.io/docs/concepts/storage/persistent-volumes/

14. Jupyter Docker Stacks Documentation. URL: https://jupyter-docker-stacks.readthedocs.io/

15. Haynes T., Noveck D. Network File System (NFS) Version 4 Minor Version 1 Protocol, RFC 8881, 2020. https://doi.org/10.17487/RFC8881

16. Kubernetes Documentation. Network Policies. URL: https://kubernetes.io/docs/concepts/servicesnetworking/network-policies/

17. cert-manager Documentation. URL: https://cert-manager.io/docs/

18. Prometheus Documentation. URL: https://prometheus.io/docs/

19. Grafana Documentation. URL: https://grafana.com/docs/grafana/latest/

20. NVIDIA. DCGM Exporter. URL: https://github.com/NVIDIA/dcgm-exporter

21. Burns B., Grant B., Oppenheimer D., Brewer E., Wilkes J. Borg, Omega, and Kubernetes. Communications of the ACM, 2016, 59(5), pp. 50–57. https://doi.org/10.1145/2890784

22. Merkel D. Docker: lightweight Linux containers for consistent development and deployment. Linux Journal, 2014, (239). URL: https://www.linuxjournal.com/content/docker-lightweightlinux-containers-consistent-development-and-deployment

23. Kluyver T., Ragan-Kelley B., Perez F., Granger B., Bussonnier M., Frederic J. et al. Jupyter Notebooks — a publishing format for reproducible computational workflows. In: Positioning and Power in Academic Publishing: Players, Agents and Agendas, IOS Press, 2016, pp. 87–90. https://doi.org/10.3233/978-1-61499-649-1-87

24. Zaharia M., Chowdhury M., Franklin M.J., Shenker S., Stoica I. Spark: Cluster Computing with Working Sets. Proceedings of the 2nd USENIX Workshop on Hot Topics in Cloud Computing, 2010. URL: https://www.usenix.org/conference/hotcloud-10/spark-cluster-computing-workingsets

Войти или Создать
* Забыли пароль?