Филиал МГУСуперкомпьютерные технологии математического моделирования и обработки данных
Направление: прикладная математика и информатика
Руководитель программы
Воеводин Владимир Валентинович
член-корр. РАН, д.ф.-м.н., профессорОписание 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.
Задания вступительных испытаний
