Суперкомпьютерный кодизайн: алгоритмы, технологии программирования, архитектуры.НИР

Supercomputer ecodesign: algorithms, programming technologies, architectures

Соисполнители НИР

МГУ имени М.В.Ломоносова Координатор

Источник финансирования НИР

госбюджет, раздел 0706 (для тем по госзаданию)

Этапы НИР

# Сроки Название
1 1 января 2019 г.-31 декабря 2019 г. Суперкомпьютерный кодизайн: алгоритмы, технологии программирования, архитектуры.
Результаты этапа: В результате годовой работы в рамках первого этапа кафедральной темы был предложен новый подход к оценке эффективности функционирования суперкомпьютерной систем. В основе данного подхода лежит введённая авторами работы функция потери качества планирования суперкомпьютера. Предложенный метод был применен для целевой оптимизации процессов планирования потока задач на суперкомпьютерах "Ломоносов" и "Ломоносов-2", входящих в суперкомпьютерный комплекс МГУ. Кроме того было проведено исследование реализаций графовых алгоритмов на современных высокопроизводительных архитектурах. Было показано, что векторная архитектура NEC SX-Aurora TSUBASA последнего поколения позволяет выполнять различные алгоритмы обработки графов большого размера крайне эффективно. Разработанные реализации ряда графовых алгоритмов, оптимизированные в соответствии с наиболее важными свойствами архитектуры SX-Aurora, показали в 15 раз лучшую производительности по сравнению с оптимизированными параллельными реализациями для архитектуры Intel Skylake и до 5 раз лучшей производительности по сравнению с реализациями библиотеки NVGRAPH для архитектуры Pascal GPU. Еще один результат был получен в области моделирования беспроводных сенсорных сетей (БСС) — важного компонента интернета вещей, который по оценкам экспертов в ближайшем будущем станет одним из главных источников больших данных (Big Data). Одним из авторов работы был разработан симулятор БСС с цепочечной маршрутизацией на основе протокола PEGASIS. Симулятор учитывает наличие фазы сна узлов сети. Были исследованы такие показатели работы сети как расход энергии и скорость сбора информации. Полученные результаты вычислительных экспериментов помогают оценить разницу значений этих параметров при различных соотношениях фазы сна и фазы активности узла
2 1 января 2020 г.-31 декабря 2020 г. Суперкомпьютерный кодизайн: алгоритмы, технологии программирования, архитектуры.
Результаты этапа: 1.Предложены подходы к эффективной реализации набора фундаментальных графовых алгоритмов для векторных систем с быстрой памятью на примере современной архитектуры NEC SX-Aurora TSUBASA. 2.Рассмотрены подходы к оптимизации графовых алгоритмов для векторных систем, в том числе: выбор оптимальных алгоритмов, подходящих для векторизации, и их соответствующая модификация, повышение локальности обходов графов, улучшение шаблона доступа к памяти, балансировку параллельной работы между векторными ядрами и векторными инструкциями, и многие другие. 3. Исследованы существующие и предложены новые подходы к анализу эффективности, профилировке и поиску узких мест реализаций графовых алгоритмов для векторных систем, позволяющие контролировать процесс оптимизации и создания эффективных реализаций для векторных систем на основе качественных и количественных характеристик. 4. Исследованы методов построения и оптимизации глубоких сверточных нейронных сетей для многопроцессорных высокопроизводительных вычислительных систем, проведена практическая реализация рассмотренных и вновь разрабатываемых методов на суперкомпьютерах МГУ. 5. Исследованы подходы к оптимизации алгоритма Катмулла-Кларка иерархического разбиения полигональных моделей.
3 1 января 2021 г.-31 декабря 2021 г. Суперкомпьютерный кодизайн: алгоритмы, технологии программирования, архитектуры.
Результаты этапа:
4 1 января 2022 г.-31 декабря 2022 г. Суперкомпьютерный кодизайн: алгоритмы, технологии программирования, архитектуры
Результаты этапа:
5 1 января 2023 г.-31 декабря 2023 г. Суперкомпьютерный кодизайн: алгоритмы, технологии программирования, архитектуры
Результаты этапа:

Прикрепленные к НИР результаты

Для прикрепления результата сначала выберете тип результата (статьи, книги, ...). После чего введите несколько символов в поле поиска прикрепляемого результата, затем выберете один из предложенных и нажмите кнопку "Добавить".