Перейти к основному содержанию

Суперкомпьютерные технологии математического моделирования и обработки данных

Направление: прикладная математика и информатика


Руководитель программы

Воеводин Владимир Валентинович

член-корр. РАН, д.ф.-м.н., профессор

Описание программы

Современное состояние развития науки и технологий неразрывно связано с применением высокопроизводительных вычислительных систем. Ключевая роль в решении прорывных научно-технологических задач современности принадлежит суперкомпьютерам – вычислительным системам рекордной производительности. Спектр задач, решаемых такими системами, постоянно расширяется. Традиционные области применения суперкомпьютеров, связанные с проведением вычислительного моделирования, активно расширяются задачами анализа данных большого объема, разработкой систем искусственного интеллекта. Возрастают требования, предъявляемые к специалистам, способных эффективно применять такие системы в своих разработках и обеспечивающих эффективное функционирование таких систем.

Магистерская программа «Суперкомпьютерные технологии математического моделирования и обработки данных» направлена на подготовку специалистов, обладающих широким спектром теоретических знаний и практических навыков в области фундаментальных основ широкомасштабного вычислительного моделирования, разработки системного и прикладного программного обеспечения суперкомпьютерных систем, современных подходов к использованию высокопроизводительных систем для интеллектуального анализа данных большого объема.

Базовые образовательные курсы программы посвящены изучению методов построения архитектур и программного обеспечения современных высокопроизводительных вычислительных систем, в том числе многоядерных и графических процессоров, кластеров и суперкомпьютерных комплексов любого уровня производительности, изучению технологий параллельного программирования. Особое внимание в программе уделено высокопроизводительным вычислениям, параллельному программированию, методам эффективной организации решения сложных задач на высокопроизводительных системах.

Область профессиональной деятельности магистров включает теоретическое и экспериментальное исследование научно-технических проблем в области разработки системного и прикладного программного обеспечения высокопроизводительных вычислительных систем и суперкомпьютеров различной архитектуры, в том числе, гибридных, и систем обработки данных.

Отличительная черта выпускников данной магистерской программы – это готовность к работе в крупных суперкомпьютерных центрах и центрах обработки данных, к участию в междисциплинарных исследованиях, это способность проектировать и поддерживать работу суперкомпьютерных комплексов, умение решать различные сложные задачи с применением современных компьютерных средств.

Основные курсы

  • Естественные модели параллельных вычислений
  • Интеллектуальный анализ данных: практические методы машинного обучения
  • Квантовая информатика
  • Нейронные сети и их практическое применение
  • Параллельное программирование
  • Параллельные вычисления
  • Прикладные аспекты параллельного программирования
  • Применение платформ Python и Julia для высокопроизводительных вычислений
  • Технологии распределенного хранения и обработки данных
  • Технологии суперкомпьютерного кодизайна

Примерные темы и направления научных работ магистров филиала МГУ в городе Сарове

Направление «Разработка параллельных алгоритмов для решения научно-исследовательских и прикладных задач на высокопроизводительных многопроцессорных вычислительных системах с использованием сопроцессоров и графических ускорителей».

  • Разработка и исследование методов переноса вычислений на графические ускорители.
  • Повышение точности вычислений (скалярные произведения, умножение матрицы на вектор).
  • Разработка библиотеки программ, позволяющих вести операции с повышенной точностью вычислений.
  • Решение уравнения переноса методом Монте-Карло на вычислительных системах различных архитектур (CPU, GPU, FPGA) с применением современных технологий параллельного программирования.
  • Применение функционального программирования для решения уравнения переноса с использованием языков программирования С++, Haskell и сравнение с традиционными подходами программирования.
  • Распараллеливание алгоритмов с использованием возможностей современных вычислителей.
  • Алгоритмы глобального пересчета величин с использованием графических ускорителей.
  • Реализация библиотеки для решения частичной проблемы на собственные значения для систем уравнений большого размера (от 100 млн уравнений) в параллельном режиме.

Направление «Методы анализа и настройки эффективности параллельных программ для суперкомпьютерных систем».

  • Разработка метода прогнозирования масштабируемости приложений на сверхбольшие конфигурации суперкомпьютеров.
  • Разработка и исследование метода мэппинга параллельных приложений на архитектуру многопроцессорных систем.

Направление «Разработка системного программного обеспечения для суперкомпьютерных систем».

  • Распределённая децентрализованная среда для виртуальных машин на базе linux containers.
  • Разработка средств и технологий автоматизированного сбора и обработки информации о качестве работы суперкомпьютерных комплексов.
  • Разработка способов конфигурирования систем мониторинга производительности.

Направление «Методы обработки многомерных сеток и сеточных данных, используемых при проведении вычислительных экспериментов».

  • Алгоритмы быстрого построения квазиравномерных квазиортогональных сеток.
  • Параллельный алгоритма построения пересечения трехмерных треугольных сеток.
  • Поиск и восстановление поверхностей в аналитическом представлении по треугольной сетке (фасетке).
  • Разработка и реализация алгоритмов локального перестроения замкнутой поверхностной треугольной сетки на участках с пересечениями.

Примерные темы и направления научной работы студентов Филиала МГУ в городе Сарове по этой программе

  • Адаптивный по энергетической переменной метод решения уравнения переноса излучения.
  • Анализ временных рядов.
  • Вычислительные проблемы в оптимальном управлении.
  • Игровые дифференциальные задачи.
  • Исследование адаптивных симплектических консервативных численных алгоритмов решения задачи Коши для гамильтоновых систем.
  • Математическое моделирование в медицине и биологии.
  • Математическое моделирование в микроэлектронике, полупроводниковой и сверхпроводниковой.
  • Математическое моделирование в нанотехнологии.
  • Математическое моделирование молекулярно-генетических, иммунологических и эпидемиологических процессов.
  • Математическое моделирование природной среды и климата.
  • Методика моделирования звукового удара для сверхзвуковых ЛА.
  • Методы анализа и настройки эффективности параллельных программ для суперкомпьютерных систем.
  • Методы вычислительной математики и линейной алгебры на основе тензорных представлений многомерных данных.
  • Методы обработки многомерных сеток и сеточных данных.
  • Методы повышения точности выделения границ на экспериментальных радиограммах.
  • Микро-макро модели и супервычисления.
  • Нейросетевые методы обработки данных.
  • Обработка изображений, поиск контуров и распознавание объектов в видео потоке и на фотографиях.
  • Параллельные алгоритмы для решения научно-исследовательских и прикладных задач на высокопроизводительных многопроцессорных вычислительных системах с использованием сопроцессоров и графических ускорителей.
  • Параллельные технологии суперкомпьютерного моделирования.
  • Повышение точности вычислений (скалярные произведения, умножение матрицы на вектор). Разработка библиотеки программ, позволяющих вести операции с повышенной точностью вычислений.
  • Применение функционального программирования для решения уравнения переноса с использованием языков программирования С++, Haskell и сравнение с традиционными подходами программирования.
  • Программная реализация и численное исследование нового алгоритма вывода систем определяющих уравнений для коэффициентов m-стадийных симплектических разностных схем Рунге–Кутты–Нистрема, предназначенных для численного решения натуральных гамильтоновых систем, в частности, для решения задач молекулярной динамики.
  • Развитие моделей глобального климата.
  • Разработка и реализация методики численного моделирования задач магнитной гидродинамики.
  • Разработка и реализация методики численного моделирования процесса излучения в вакууме.
  • Разработка ПО для обработки и анализа радиографических изображений.
  • Разработка расчётной модели горения углеводородного топлива в турбулентном потоке.
  • Реализация библиотеки для решения частичной проблемы на собственные значения для систем уравнений большого размера (от 100 млн уравнений) в параллельном режиме.
  • Решение задач переноса в гетерогенных средах.
  • Решение уравнения переноса методом Монте-Карло на вычислительных системах различных архитектур (CPU, GPU, FPGA) с применением современных технологий параллельного программирования.
  • Системное программное обеспечение для суперкомпьютерных систем.
  • Системы и методы решения задач ассимиляции данных.
  • Современные прикладные задачи механики сплошной среды.
  • Создание программных средств для расчета гидрогеологических задач (геофильтрационных и геомиграционных) на суперкомпьютерах различной архитектуры с использованием неструктурированных сеток.
  • Индустриальная математика.