Пленарные доклады

Будущие технологии параллельного программирования

Докладчик: Малышкин Виктор Эммануилович, д.т.н., г.н.с., зав. лаб. ИВМиМГ СО РАН

Технология фрагментированного программирования и система LuNA

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

Прямые методы решения разреженных СЛАУ: особенности параллелизации

Докладчик: Соловьев Сергей Александрович, к.ф.-м.н., с.н.с. ИНГГ СО РАН
Аннотация. В данной лекции рассказывается, как в различных прикладных областях возникают задачи, связанные с решением систем линейных алгебраических уравнений. Кратко показано преимущество прямых методов над итерационными. Более подробно рассказывается о реализации прямых методов на параллельных вычислительных системах. Показано, как дополнительных подготовительный этап может существенно уменьшить потребляемую память, число арифметических операций, а также повлиять на возможность распараллеливания. Обсуждаются подходы к реализации алгоритмов на системах с распределенной и общей памятью. В заключении предлагается обсудить проблемы и пути развития обсуждаемых подходов.

Материалы: презентация, видео

Высокопроизводительные вычисления на базе Desktop Grid

Докладчик: Ивашко Евгений Евгеньевич, к.ф.-м.н., старший научный сотрудник Института прикладных математических исследований КарНЦ РАН, руководитель ЦКП КарНЦ РАН "Центр высокопроизводительной обработки данных", г. Петрозаводск
Аннотация. Высокопроизводительные вычисления играют все возрастающую роль при проведении научных исследований, разработке новых видов промышленной продукции и в социальной сфере. Для выполнения высокопроизводительных расчетов, как правило, используются вычислительные кластеры или — когда требуются особенно большие объемы ресурсов — грид-системы (яркий пример — LHC Computing Grid), объединяющие вычислительные кластеры. Однако с развитием каналов связи (и соответствующим увеличением скорости и пропускной способности) сети Интернет и ростом производительности персональных компьютеров, становится все более популярным направление, связанное с организацией Desktop Grid — грид-сетей, объединяющих неспециализированные вычислители (как правило, персональные компьютеры). Desktop Grid позволяют достаточно быстро и легко объединить в «виртуальный суперкомпьютер» значительное число источников сравнительно небольших вычислительных ресурсов для решения вычислительноемких задач. Desktop Grid служит дополнением к вычислительным кластерам и классическим грид-системам.
В докладе будет рассказано о месте Desktop Grid систем в области высокопроизводительных вычислений, особенностях и ограничениях таких систем, прикладных задач, решаемых с их помощью, а также об основных современных задачах, связанных с развитием Desktop Grid.

Материалы: презентация, видео

Проблемы отладки и оптимизации параллельных программ. Методы решения

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

Материалы: презентация, видео

Синтез программ: обзор

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

Аннотация. Рассматривается постановка задачи синтеза программ, история вопроса, существующие подходы к синтезу программ, актуальные научные вопросы.

Применение клеточных автоматов для формирования паттернов.

Докладчик: Dr. Dominique Désérable, Institut National des Sciences Appliquées, Rennes, France, Head of the Research Group "Applications of Cellular Automata in Hydrogeomechanics"
 

Применение нейронных сетей при решении геофизических задач

Докладчик: Дучков Антон Альбертович, к.ф.-м.н., зав. Лабораторией динамических проблем сейсмики ИНГГ СО РАН, доцент каф. геофизики ГГФ НГУ
Материалы: видео
 

Решение уравнения эйконала с помощью нейронной сети  для моделирования времен пробега сейсмических волн. Исследование параметров архитектуры влияющих на устойчивость получаемого решения

Докладчик: Грубась Серафим Игоревич, инженер ИНГГ СО РАН
Материалы: видео
 

Численный прогноз опасных метеорологических условий с использованием суперкомпьютера

Авторы: Старченко А. В., С.А. Проханов, Е.А. Данилкин, Д.В. Лещинский, Томский государственный университет. Докладчик: Старченко Александр Васильевич, д.ф.-м.н., профессор, заведующий кафедрой вычислительной математики и компьютерного моделирования ТГУ, в.н.с. региональный научно-образовательный математический центр ТГУ.
Аннотация. Представлена мезомасштабная метеорологическая модель высокого разрешения для прогноза и исследования погодных явлений и качества приземного воздуха над ограниченной урбанизированной территорией, крупным промышленным или транспортным узлом. Для решения уравнений мезомасштабной модели разработан экономичный явно-неявный разностный метод второго порядка аппроксимации, ориентированный на многопроцессорную вычислительную систему. Результаты тестирования параллельного кода на кластере ТГУ Cyberia показали его высокую эффективность. Приведены примеры успешного применения по численному предсказанию интенсивных осадков, сильного ветра и тумана.
Материалы: презентация, видео
 

Interpreatable ML для анализа мультимодальных данных психометрии и нейрофизиологии

Докладчик: Рудыч Павел Дмитриевич, н.с. НИИ Нейронаук и медицины СО РАН
Аннотация. Рассматриваются характерные классы реальных задач, лежащих на стыке ML и психофизиологии. В качестве демонстрационных характерных примеров будет рассмотрены психометрические данные опросников и мультимодальные данные диагностики депрессий. Данные будут объединены в таблицу и проанализирована с помощью инструментов interpretable ML. 
 

Построение параллельного метода численного решения трехмерного уравнения переноса для мезомасштабной метеорологической модели

Авторы: Д.В. Лещинский, Старченко А. В., Е.А. Данилкин, С.А. Проханов. Региональный научно-образовательный математический центр Национального исследовательского Томского государственного университета.
Докладчик: Лещинский Дмитрий Викторович, ассистент каф. вычислительной математики и компьютерного моделирования ТГУ, м.н.с. региональный научно-образовательный математический центр ТГУ, м.н.с.  научно-исследовательская лаборатория вычислительной геофизики ТГУ
Аннотация. Разнообразие в архитектуре и компоновке высокопроизводительных вычислительных систем порождает
разнообразие инструментов для построения параллельных программ. На сегодняшний день в области научных вычислений самыми популярными и узнаваемыми для написания параллельных программ являются технологии MPI, OpenMP и OpenACC/CUDA. Это подталкивает исследователей к оценке перспективности использования разных подходов и их комбинации для решения своих задач. В данной работе рассматривается параллельный алгоритм численного решения обобщенного трехмерного дифференциального уравнения конвективно-диффузионного переноса для мезомасштабной метеорологической модели. Проведено сравнение эффективности применения следующих технологий параллельного программирования: Message Passing Interface (MPI), Open Multi-Processing (OpenMP), NVidia Compute Unified Device Architecture (CUDA). Показано, что в случае использования сеток 256х256х32 можно достичь ускорения в 18 (MPI/OpenMP) и 37 (CUDA) раз соответственно.
Материалы: презентация, видео