Проекты

Элементы синтеза алгоритмов в технологии фрагментированного программирования

Руководитель: Перепёлкин Владислав Александрович, н.с. ИВМиМГ СО РАН

Аннотация. Технология фрагментированного программирования направлена на автоматическое конструирование сложных параллельных программ по простой высокоуровневой спецификации алгоритма. Но не только программа может конструироваться автоматически, с переходом на более абстрактный уровень описания требуемой программы возникает задача автоматического синтеза и самого алгоритма решения задачи. Проект посвящён введению в тему синтеза алгоритмов в рамках технологии фрагментированного программирования. Участниками проекта будет разработан прототип системы, осуществляющей элементы синтеза алгоритмов для системы программирования LuNA.

Анализ производительности параллельных программ при помощи специальных инструментов

Руководитель: Власенко Андрей Юрьевич, к.т.н., м.н.с. ИВМиМГ СО РАН

Аннотация. Проект направлен на изучение профессиональных инструментов трассировки и профилирования параллельных программ (TAU - Tuning and Analysis Utilities, Intel VTune Profiler) а также визуализации собранных в лог-файлы данных (Vampir, ParaVer, Jumpshot). Студенты самостоятельно установят и опробуют инструментальные средства на учебных параллельных программах, использующих MPI, OpenMP, PThreads. После этого применят полученные навыки к анализу системы фрагментированного программирования Luna.
Количество участников: 2 человека
 

Разработка параллельных программ, способных реагировать на изменения в количестве доступных вычислительных ресурсов

Руководитель: Городничев Максим Александрович, н.с. ИВМиМГ СО РАН

Аннотация. Создать библиотеку для поддержки разработки параллельных программ, которые будут способны начинать счет на заданном пользователем количестве вычислительных узлов, затем переносить часть вычислений на узлы, которые становятся доступны, а также корректно снимать вычислительную нагрузку с узлов, которые должны быть освобождены по какой-либо причине с продолжением вычислений на остальных доступных узлах.

Требования к участникам: С++, MPI, инициативность (можно в том числе осваивать по ходу проекта).

Развитие визуального языка для представления знаний об алгоритмах в активной форме: визуальное конструирование вычислительных моделей

Руководитель: Городничев Максим Александрович, н.с. ИВМиМГ СО РАН

Аннотация. Для начала: взять за основу разработанный в Лаборатории прототип онлайн-IDE, реализующей визуальный язык для разработки вычислительных моделей (грубо: двудольные графы с метаинформацией на элементах), проработать варианты пользовательских сценариев, усовершенствовать интерфейс IDE, реализовать инструменты для удобной работы с вычислительными моделями: сворачивание подграфов, редактирование метаданных, отображение состояния расчетов на графах, визуализация данных разных типов, генерация интерфейсов для задания значений переменных сложных типов и т.п.

Требования к участникам: основы веб-разработки (HTML, CSS, JS, Node.js, Bash/Python), можно изучать в процессе.

Разработка программной платформы для организации сложных сценариев вычислительных экспериментов/обработки данных на суперкомпьютерах (варианты приложений: обработка сейсмических данных, данных физиологических исследований (мозг), решение СЛАУ)

Руководитель: Городничев Максим Александрович, н.с. ИВМиМГ СО РАН

Аннотация. С применением инструментария, созданного в проекте HPC Community Cloud (http://ssd.sscc.ru/ru/projects/hpc-community-cloud) (при необходимости - доработать), создать прототип интерфейсной системы для управления вычислительными экспериментами / обработкой данных в выбранной предметной области.

Требования к участникам: основы веб-разработки (HTML, CSS, JS, Node.js, Bash/Python), можно изучать в процессе.

Параллельный алгоритм миграции Кирхгофа для систем с общей памятью 

Руководитель: Матвеев Алексей Сергеевич, м.н.с. ИНГГ СО РАН

Аннотация. Процедура миграции по Кирхгофу нужна для построения истинного изображения среды с учетом сейсмического сноса. Она основана на алгоритме когерентного суммирования, который имеет высокую вычислительную сложность, равную O(N*R), где N – количество точек среды, R – количество сейсмоприемников. Для более детального построения модели среды требуется разбить пространство на большое множество точек, что может потребовать немало ресурсов ОЗУ. Из-за высокой сложности задачи и больших размеров обрабатываемых данных (сейсмограмм, таблиц времен) вычисления обычно происходят на кластерах. Поэтому актуальной задачей является реализация распределенного алгоритма миграции Кирхгофа.

Требования к участникам: C++/параллельное программирование в MPI, можно изучать в процессе.

Параллельный алгоритм численного моделирования волновых форм первых вступлений

Руководитель: Матвеев Алексей Сергеевич, м.н.с. ИНГГ СО РАН

Аннотация. Для моделирования распространения сейсмических волн в неоднородных средах широко используются конечно-разностные схемы решения уравнений упругости. В некоторых задачах существует необходимость моделировать только часть поля - фронт первых вступлений, что позволяет значительно уменьшить время вычислений. Алгоритмы, реализующие такой подход в настоящее время только разрабатываются, и создание эффективного параллельного алгоритма является актуальной задачей.
 

Требования к участникам: C++/параллельное программирование OpenMP|MPI|др, можно изучать в процессе.

Параллельная реализация клеточного автомата, исследование формирования домино-паттернов

Руководитель: Dr. Dominique Désérable, Institut National des Sciences Appliquées, Rennes, France, Head of the Research Group "Applications of Cellular Automata in Hydrogeomechanics"
 
Требования к участникам: C++/параллельное программирование OpenMP|MPI|др, можно изучать в процессе.

 

И другие проекты...