Суперкомпьютерные вычисления в задачах принятия решений на основе глобальной оптимизации
Основные научные результаты по данному направлению:
- Предложен информационно-статистический подход к исследованию задач поиска глобально-оптимальных решений и обоснована методика решения экстремальных задач широкого класса.
- Построены, теоретически обоснованы и программно реализованы новые численные методы аппроксимации множеств с помощью сдвиговых и вращаемых кривых Пеано (множественная развертка). Алгоритмы обеспечивают практическое применение предложенной коллективом оригинальной схемы редукции размерности вычислительных задач.
- Разработаны оригинальные методы раздельного учета ограничений в многоэкстремальных задачах.
- Предложена теория построения e-резервированных решений многоэкстремальных задач с ограничениями.
- Разработана схема параллельных вычислений, позволяющая в полной мере использовать потенциал суперкомпьютерных систем нового – экзафлопсного – уровня производительности (вплоть до одновременного использования нескольких миллионов вычислительных элементов).
С использованием разработанных в рамках данного направления методов и программных систем выполнено решение широкого спектра научно-технических задач из разных областей приложений (проектирование систем цифровой передачи, силовых конструкций, летательных аппаратов, электронной аппаратуры, идентификации моделей в физике, технологии, медицине, экономике и др.).
Системные основы параллельных вычислений
Основные научные результаты по данному направлению:
- Разработана и внедрена в ННГУ система управления высокопроизводительными вычислительными кластерами Метакластер, обеспечивающая формирование единых сред высокопроизводительных вычислений на базе всех имеющихся вычислительных ресурсов предприятия или организации;
- разработаны методы и алгоритмы обеспечения эффективной унифицированной работы с вычислительными ресурсами с использованием различных средств доступа, управления и мониторинга (программный комплекс Fyra интегрирован в многопрофильную инструментально-технологическую платформу создания и управления распределенной средой облачных вычислений CLAVIRE в качестве подсистемы доступа к вычислительным ресурсам, работа выполнена в рамках сотрудничества с СПбГУ ИТМО);
- разработана оптимизированная реализация библиотеки передачи сообщений MPI для многоуровневых неоднородных кластерных систем;
- разработана система имитации параллельных вычислений для анализа эффективности параллельных методов;
- разработан программный комплекс Visual Perfirmance System для оценки эффективности программного обеспечения на основании метрик времени выполнения; разработана библиотека параллельных методов для сетей вероятностного вывода.
Высокопроизводительные вычисления и приложения
Основные научные результаты по данному направлению:
- разработан новый программный комплекс PICADOR для численного моделирования плазмы методом частиц в ячейках на гетерогенных кластерных системах с сотнями тысяч ядер с использованием ускорителей GPU и Xeon Phi, сопоставимый по производительности с ведущими аналогами (работа выполнена в рамках сотрудничества с ИПФ РАН);
- разработан новый решатель больших разреженных систем линейных уравнений с разреженной симметричной положительно определенной матрицей;
- разработаны модификации алгоритмов для решения задачи переупорядочения разреженных матриц и их высокопроизводительные программные реализации, сопоставимые с аналогами по качеству/времени решения задачи;
- разработаны инструментальные программные средства для анализа энергоэффективности приложений для мобильных систем;
- разработаны новые алгоритмы и программные средства для решения задач, возникающих на разных этапах процесса физического проектирования сверхбольших интегральных схем (в сотрудничестве с компанией Intel);
- разработаны высокопроизводительные программные реализации алгоритмов для решения задач финансовой математики (в сотрудничестве с компанией Intel);
- разработаны методы, алгоритмы и высокопроизводительные программные средства для выполнения численного моделирования электродинамических характеристик наноструктурированных материалов (при сотрудничестве с ИПФ РАН, радиофизическим и физическим факультетами ННГУ).
Высокопроизводительная компьютерная графика, научная визуализация, компьютерное зрение
Основные научные результаты по данному направлению:
- Разработаны теоретические основы полного переноса вычислений интерактивного синтеза изображений 3D-сцен методами глобального освещения на графические процессоры;
- разработаны высокоуровневая библиотека для интерактивного синтеза изображений 3D сцен методами глобального освещения на графических процессорах и программный комплекс, обеспечивающий производительность на уровне и выше библиотеки трассировки лучей NVIDIA OptiX;
- выполнена модификация методов 3D-визуализации актуальных медико-биологических пространственных данных;
- разработан метод количественной оценки качества изображения в объемной визуализации;
- предложен и исследован новый метод устранения артефактов объемной визуализации, отличающийся использованием таблиц предынтегрированного рендеринга в методе виртуальной выборки из данных при интегрировании вдоль луча;
- предложен, реализован и исследован новый метод морфологического анализа геометрически сложных клеток мозга – астроцитов, локально оценивающий эффективность взаимодействия со средой в каждой точке поверхности величиной отношения площади к объему (Surface-to-Volume Ratio) внутри пространства, ограниченного сферой заданного радиуса с центром в оцениваемой точке;
- создан программный комплекс, реализующий разработанные модели и алгоритмы, готовый к практическому использованию в подсистемах 3D- и стерео- визуализации данных в медицине, биологии, физике, инженерном анализе (внедрен в производство);
- разработаны модели, алгоритмы и программный комплекс многомасштабного представления данных неограниченного размера для высокопроизводительной визуализации геоповерхностей на графических процессорах;
- разработаны алгоритмы и высокопроизводительные программные средства для решения ряда актуальных задач машинного обучения и компьютерного зрения, ориентированные на использование современных кластерных систем (совместно с кафедрой АГДМ ИТММ).