|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных |
||
Применения моделей машинного обучения для прогноза временных характеристик исполнения программы на супер ЭВМ в реальном времении оценка точности прогноза.дипломная работа (Бакалавр)
- Научный руководитель: Писковский Виктор Олегович
- Автор: Могиленец В.М.
- Тип: Бакалавр
- Организация, в которой проходила защита: МГУ имени М.В. Ломоносова
- Год защиты: 2025
- Аннотация: Использование сетей вычислителей с различной архитектурой и производительностью при решении различных типов заданий дает возможность повышения эффективности выполнения заданий за счет оптимального распределения поступающих заданий по вычислительным ресурсам. Актуальность работы Источником данных для оптимального распределения предполагается использовать накопленные записи журнала обработки заданий. Входными параметрами для задачи прогноза характеристик является данные регистрации в системе планирования ресурсов. Результатом решения задачи является предполагаемые значения вероятностно-временные характеристики загрузки вычислителей и оценка вероятности ошибки полученных. Возникающую задачу регресии предполагается решать с применением нейронных сетей, в частности установленной на вычислительных мощностях кафедры платформы ГСН от Гос НИИ АС. Цель работы Разработка моделей машинного обучения для прогноза вероятностно-временных характеристик исполнения программы на супер ЭВМ в реальном времени с контролируемой точностью.
- Добавил в систему: Писковский Виктор Олегович