Softline помогала «Альметьевскому государственному нефтяному институту» подготовить оптимальные планы разработки месторождений «Татнефть»

2020: Внедрение суперкомпьютера Nvidia DGX-1

8 декабря 2020 года компания Softline сообщила о завершении проекта в области высокопроизводительных вычислений, искусственного интеллекта и машинного обучения для Альметьевского государственного нефтяного института. Компания не только поставила и внедрила суперкомпьютер NVIDIA DGX-1, но и предоставила специалистам вуза консультации по всем интересующим вопросам. Теперь ученые создают технологию долгосрочного планирования инвестиций, необходимую для разработки месторождений ПАО «Татнефть».

По информации компании, для реализации научного проекта «Создание технологии долгосрочного планирования инвестиций для эффективной разработки нефтяных месторождений на основе высокопроизводительных вычислений и машинного обучения» вуз получил субсидию в рамках федеральной целевой программы № 05.604.21.0253 «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2014-2020 годы».

К выполнению проекта были привлечены ученые кадры АГНИ, Новосибирского государственного технического университета, Казанского национального исследовательского технического университета им. А.Н. Туполева – КАИ, специалисты института «ТатНИПИнефть», Центра обслуживания бизнеса ПАО «Татнефть».

Масштабный проект включал в себя проведение исследований и аналитического обзора современной научно-технической, нормативной и методической литературы по заявленной теме, а также проведение патентных исследований тех решений, которые необходимы для разработки технологии долгосрочного планирования инвестиций. Качественное решение поставленных задач требовало существенных вычислительных ресурсов, позволяющих обрабатывать большие массивы данных и в кратчайшие сроки получать результат.

Программно-аппаратный комплекс NVIDIA DGX-1, предложенный компанией Softline, наиболее полно отвечал всем требованиям ученых. Этот суперкомпьютер позволяет значительно сократить сроки реализации проектов в области высокопроизводительных вычислений и AI. Наличие готового к использованию программного стека NVIDIA позволяет заказчику приступить к работе с алгоритмами машинного обучения всего за один день. Более того, клиенту не нужно расходовать временные ресурсы на интеграцию и настройку необходимой инфраструктуры.

Отдавая предпочтение DGX-1, руководство нефтяного института учитывало возможность потенциального наращивания вычислительной мощности комплекса. В случае необходимости заказчик может горизонтально масштабировать вычислительные мощности системы путем сборки кластера из модулей DGX-1, соединенных интерконнектом InfiniBand. Помимо этого, на выбор решения повлияло наличие у NVIDIA репозитория оптимизированного ПО NVIDIA GPU Cloud — большой библиотеки фреймворков и готовых моделей нейросетей, оптимизированных для GPU и поставляемых в виде контейнеров Docker. Станислав Обухов, Т1 Иннотех: Автоматизация меняет функцию закупок 2.4 т

Используя систему NVIDIA DGX-1, ученые Альметьевского государственного нефтяного института выбрали методы, модели и алгоритмы, на базе которых можно создавать технологии долгосрочного планирования инвестиций для эффективной разработки месторождений ПАО «Татнефть».

В рамках выполнения мероприятия федеральной целевой программы № 05.604.21.0253 на тему «Создание технологии долгосрочного планирования инвестиций для эффективной разработки нефтяных месторождений на основе высокопроизводительных вычислений и машинного обучения» в Альметьевский государственный нефтяной институт был поставлен DGX-1. На нем решается широкий спектр задач, связанных с генерированием на прокси-моделях сценариев разработки нефтяных объектов компании «Татнефть», подбором геолого-технических мероприятий на основе нейро-нечеткого моделирования, формированием оптимальных планов разработки нефтяных месторождений в условиях экономических и ресурсных ограничений. Мы благодарны компании Softline за всестороннюю помощь в реализации проекта. подчеркнул Арслан Насыбуллин, заведующий кафедрой разработки и эксплуатации нефтяных и газовых месторождений АГНИ