Проекты

Создание прототипа системы конструирования параллельных программ на основе баз активных знаний

Руководитель: Перепёлкин Владислав Александрович, к.т.н., н.с. ИВМиМГ СО РАН
 
Аннотация. База активных знаний – это специальное машинно-ориентированное описание некоторой кодовой базы, которое позволяет автоматически собирать новые программы из уже существующего кода без необходимости человеку в нём разбираться. Создание учебного прототипа такой системы конструирования программ, включающей в себя все ключевые компоненты этого подхода, от формата описания баз активных знаний и заканчивая подсистемой исполнения сконструированных программ, является целью проекта. Проект подразумевает командную работу, где разные участники будут заниматься разработкой различных компонент общей системы. В качестве интеграционной платформы будет использована облачная система HPC Community Cloud.
Количество участников: 1-5
 

Реализация миграции Кирхгофа в системе LuNA

Руководитель: Перепёлкин Владислав Александрович, к.т.н., н.с. ИВМиМГ СО РАН
 
Аннотация. Сейсморазведка – один из ведущих методов исследования земной среды, который используют при изучении месторождений нефти. Важным этапом конвейера обработки данных сейсморазведки является миграция Кирхгофа – процедура, которая позволяет получить изображения исследуемой среды. Данная процедура отличается большим объемом обрабатываемых данных, который может исчисляться терабайтами в сутки, поэтому требуется распределенная масштабируемая реализация миграции Кирхгофа. В работе предлагается изучить алгоритм миграции Кирхгофа, а также реализовать его в системе фрагментированного 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 профилирования и оптимизации параллельных программ (Scalasca, 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
 

Разработка библиотеки программ для задач дискретного моделирования

Руководитель: Медведев Юрий Геннадьевич, к.т.н., с.н.с. ИВМиМГ СО РАН
 
Аннотация. Клеточный автомат начал рассматриваться как математическая модель распределенных в пространстве процессов в конце прошлого столетия. В настоящее время дискретные клеточно-автоматные модели являются инструментом исследования новых малоизученных явлений, чаще всего таких, которые не поддаются моделированию традиционными методами непрерывной математики. Это, в основном, нелинейные процессы естественной природы (фазовые переходы, биологические и экологические явления), стохастические процессы поверхностной химии, различные физические процессы и др. Дискретные модели описывают явления на кинетическом уровне с помощью правил и не используют дифференциальные уравнения. Для удобной программной реализации этих моделей создана и активно развивается библиотека клеточно-автоматных топологий, которая призвана увеличить скорость разработки новых моделей и существенно расширить возможности по их экспериментальному исследованию.
Проект имеет две ветви.
1. Разработка новых моделей.
2. Разработка новых модулей библиотеки.
Предполагаемый результат:
1а. Препроцессор и постпроцессор для моделирования выбранного класса процессов.
1б. Симулятор выбранной модели из некоторого класса процессов.
2. Новые модули для библиотеки.
Предполагаемое количество участников: 1-3 в каждой из ветвей.
Требования к участникам: знание языка C/C++.
 

Разработка платформы для автоматизации выполнения сценариев обработки данных нейрофизиологических исследований на суперкомпьютерах

Руководитель: Городничев Максим Александрович, н.с. ИВМиМГ СО РАН
 
Аннотация. Требуется разработать программную систему для систематической организации обработки данных в рамках экспериментальных нейрофизиологических исследований таким образом, чтобы пользователь системы был абстрагирован от деталей хранения, передачи данных, организации вычислений на суперкомпьютерах, а мог конструировать сценарии обработки данных из модулей, думая о работе в терминах своей предметной области, а также в рамках одного инструмента проводить и накопление данных, обработку, визуализацию, подготовку отчетов и др.
 

Развитие визуального языка описания вычислительных моделей

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

Аннотация. Платформа HPC Community Cloud располагает базовой реализацией инструмента визуального конструирования вычислительных моделей, которые специфицируют множества возможных сценариев расчетов в некоторой предметной области (например, обработка данных в нейрофизиологии, в сейсмике и т.п.) и позволяют ставить расчетные задачи на суперкомпьютерах в терминах предметных областей. Обсудим возможности и ограничения существующего визуального языка, нужно будет провести анализ, спланировать расширение языка и реализовать эти расширения. Визуализация выполняется средствами веб-программирования в браузере, серверные компоненты реализованы на Node.js, возможно использование других инструментов по согласованию.
 

Изучение параллельного программирования

Руководитель: Городничев Максим Александрович, н.с. ИВМиМГ СО РАН
 
Аннотация. Предлагается освоить материалы курса параллельного программирования (изучается на 2-м курсе ФИТ НГУ, 4-м курсе ФПМИ (ПМИ) НГТУ) с тем, чтобы быстрее войти в тематику проектов Лаборатории синтеза параллельных программ, а также заранее выполнить требования учебной программы и освободить себе время в семестре для творческой работы.
 

Есть и другие проекты...