Copyright © 2009-2021 SNK Std.
All right reserved.
Семинар "Высокопроизводительные вычисления"
Проводится регулярный семинар «Высокопроизводительные вычисления» на базе ССКЦ, кафедры Вычислительных систем НГУ и Центра Компетенции по высокопроизводительным вычислениям СО РАН - Intel.
Заседания семинара проходят в конференц-зале ИВМиМГ СО РАН по четвергам в 11-00.
Архив семинара "Высокопроизводительные вычисления" (2017 года):
21 Декабря 2017
д.ф.-м.н. Г.В. Решетова (ИВМиМГ СО РАН)
Аннотация
Рассматриваются проблемы параллельной организации вычислений для решения современных задач сейсмики большой размерности на примере работ с OOO «РН-КрасноярскНИПИнефть» по теме «Разработка технологии выявления трещиновато-кавернозных резервуаров и определения их характеристик на основе инновационных методов обработки и интерпретации рассеянных волн».
30 Ноября 2017
к.ф.-м.н. А. В. Снытников (ИВМиМГ СО РАН)
Аннотация
Программа для моделирования динамики плазмы с помощью метода частиц в ячейках реализована с использованием технологии OpenMP. В докладе будут представлены результаты тестирования программы с помощью инструментов Intel Thread Checker (поиск ошибок распараллеливания), Intel Vectorization Advisor (рекомендации по оптимизации кода) и Intel Vtune (профилировка). Также будут показаны результаты оптимизации кода с учетом собранной информации.
09 Ноября 2017
к.ф.-м.н. И.Г. Черных (ИВМиМГ СО РАН)
Аннотация
На семинаре рассмотрены архитектура кластера НКС-1П, правила получения доступа (логина) на кластер, особенности компиляции и сборки программ на кластере НКС-1П под разные типы процессоров, работа с очередью задач: KNL и Broadwell.
02 Ноября 2017
С.Е. Киреев (ИВМиМГ СО РАН)
Аннотация
Было выполнено сравнение производительности двух кластеров: нового кластера НКС-1П (ССКЦ СО РАН) с узлами на базе процессоров KNL и Broadwell и кластера МВС-10П (МСЦ РАН) 2013 года создания с узлами на базе процессоров Sandy Bridge и ускорителями на базе процессоров KNC. Для оценки производительности использовался разработанный ранее параллельный программный комплекс для двумерного моделирования нелинейной многофазной фильтрации в деформируемой пористой среде. Программный комплекс был оптимизирован для кластеров с процессорами Xeon Phi: выполнена векторизация вычислений, а также распараллеливание с помощью MPI и OpenMP.
19 Октября 2017
А.А. Петров (ФГАОУ ВО «НИ ТГУ»)
Аннотация
Целью настоящей работы является повышение эффективности интеграции вычислительных ресурсов локальной сети, а также эффективности проектирования, создания и эксплуатации распределенных приложений путем создания модели методов распределения вычислительных задач по узлам сети и реализации платформы, объединяющей локальные вычислительные ресурсы в единую вычислительную среду.
14 Сентября 2017
T. Gurov (IICT-BAS)
Аннотация
The recent advances in HPC increasingly rely on the use of accelerators and other similar devices that improve the energy efficiency and offer better performance type of computations. The Xeon Phi co-processors combine efficient vector floating point computations with familiar operational and development environment.
In order to allow the quasi-Monte Carlo algorithms to make use of hybrid OpenMP+MPI programming, we implemented generation routines that save both memory space and memory bandwidth, with the aim to widen the applicability of quasi-Monte Carlo algorithms in environments with an extremely large number of computational elements. We present our implementation and compare it with regular Monte Carlo using a popular pseudorandom number generator, demonstrating the applicability and advantages of our approach. We present also adapted quasi-Monte Carlo algorithms for numerical integration and matrix algorithms, and their timing and scalability results.
14 Сентября 2017
A. Karaivanova (IICT-BAS)
Аннотация
The recent advances in HPC increasingly rely on the use of accelerators and other similar devices that improve the energy efficiency and offer better performance type of computations. The Xeon Phi co-processors combine efficient vector floating point computations with familiar operational and development environment.
In order to allow the quasi-Monte Carlo algorithms to make use of hybrid OpenMP+MPI programming, we implemented generation routines that save both memory space and memory bandwidth, with the aim to widen the applicability of quasi-Monte Carlo algorithms in environments with an extremely large number of computational elements. We present our implementation and compare it with regular Monte Carlo using a popular pseudorandom number generator, demonstrating the applicability and advantages of our approach. We present also adapted quasi-Monte Carlo algorithms for numerical integration and matrix algorithms, and their timing and scalability results.
15 Июня 2017
С.С. Журавлев (ИВТ СО РАН)
Аннотация
Ошибки в прикладном программном обеспечении автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУ ТП) могут стать причиной возникновения аварийных ситуаций или сбоев в режиме работы технологического оборудования. На этапе пуско-наладочных работ и опытно-промышленной эксплуатации устранение ошибок в прикладном программном обеспечении требует дополнительного времени, что, в свою очередь, замедляет процесс внедрения АСУ ТП и приводит к появлению экономических потерь. Поэтому важно осуществлять как можно более полное тестирование прикладного программного обеспечения АСУ ТП на предприятии изготовителе.
Решение этой задачи возможно с помощью тестирования программ управления прикладного программного обеспечения АСУ ТП, используя проблемно-ориентированные имитационные модели соответствующих технологических процессов.
В работе приведен обзор методов и средств повышения надежности прикладного программного обеспечения. Рассматриваются проблемно-ориентированные имитационные модели технологического оборудования угольной шахты подсистем конвейерного транспорта и водоотлива и созданные с их помощью модели технологических процессов. Приведены описания структуры и функционирования имитационного программно-аппаратного комплекса для тестирования программ управления АСУ ТП шахт и рудников.
06 Апреля 2017
К.В. Лотов, А.П. Соседкин (ИЯФ СО РАН)
Аннотация
Плазменное кильватерное ускорение — молодое и перспективное направление в области ускорения заряженных частиц. Суть явления сводится к инжектированию частиц в плазму совместно с ультрарелятивистским драйвером, возмущающим плазменные волны и передающим таким образом энергию ускоряемым частицам. В будущем метод сулит возможность разгона пучков до рекордных параметров в коротких линейных ускорителях. В докладе будут доступно изложены физические основы явления, кратко описаны принципы его моделирования и используемый способ распараллеливания вычислений, а также высказаны впечатления и пожелания, возникшие в ходе использования ЦКП ССКЦ.
23 Марта 2017
Ю.Ю. Васькин (ИВМиМГ СО РАН, Politecnico di Milano)
Аннотация
Решение задач потоковой доставки данных биологу, организации разностороннего доступа к полученным экспериментальным данным с помощью предметно-ориентированных языков и вычислительных конвейеров. Отработка методов и систем, которые могут быть применены для решения аналогичных задач в других научных областях.
02 Марта 2017
И. Ю. Просанов (ИХТТиМХ СО РАН), E. Benassi (Scuola Normale Superiore di Pisa, Italy)
Аннотация
Решается задача синтеза неорганических полимеров - галогенидов, оксидов/гидроксидов и халькогенидов. Их стабилизация достигается использованием органической матрицы. Для установления структуры этих материалов применяется комбинированный подход, включающий компьютерное моделирование структуры и свойств и сравнение рассчитанных и экспериментально наблюдаемых колебательных спектров. Среди получаемых неорганических полимеров такие важные для приложений соединения как: CuO, ZnO и CdS.
16 Февраля 2017
к.т.н. А.В. Кашковский, к.ф.-м.н. А.А. Шершнёв (ИТПМ СО РАН)
Аннотация
Расчеты на ГПУ Tesla K40 методом прямого статистического моделирования (ПСМ) показали катастрофическое падение вычислительной производительности при увеличении объема задачи. Причиной этого оказалось уменьшение в десятки раз скорости произвольного доступа к памяти, который используется в алгоритме метода ПСМ. Как оказалось, это происходит практически на всех ГПУ с большим объемом памяти. Предложены способы учета этой особенности ГПУ и алгоритмы, позволяющие преодолеть эту проблему и повысить производительность.