# В ЕС обучили ИИ-модель на 1 трлн параметров на суперкомпьютере

> Команда EUROPA добилась скорости около 1 300 токенов в секунду на каждом из 384 GPU NVIDIA GH200, используя PyTorch и TorchTitan. Проект показал, что обучение передовых моделей возможно на общей вычислительной инфраструктуре ЕС.

Oossa · 2026-11-12 · https://oossa.com/ru/eu-consortium-trains-1-trillion-parameter-ai-model-on-public-supercomputer

Консорциум EUROPA — Domyn, Fraunhofer IAIS и IIS — обучил модель типа «смесь экспертов» примерно на 1 трлн параметров на JUPITER, экзафлопсном суперкомпьютере EuroHPC в Исследовательском центре Юлиха. Оптимизация PyTorch и TorchTitan позволила увеличить производительность с 90 до примерно 1 300 токенов в секунду на каждом из 384 GPU GH200 (96 узлов). Проект показал, что государственные вычислительные ресурсы под европейским контролем способны поддерживать ИИ того же масштаба, что и частные кластеры.

## Факты

- Производительность: около 1 300 токенов/с на каждом из 384 GPU NVIDIA GH200
- Размер модели: 951,9 млрд параметров всего (32,8 млрд активных на токен)

## Почему это важно

Это показывает, что государственные вычислительные ресурсы Европы способны запускать ИИ передового масштаба и снижать зависимость от аренды частных облачных мощностей.

## Источники и ссылки

1. [Training a 1T-Parameter MoE on EU public infrastructure with PyTorch and TorchTitan](https://pytorch.org/blog/training-a-1t-parameter-moe-on-eu-public-infrastructure-with-pytorch-and-torchtitan/) – PyTorch

Обновлено: 2026-11-12