You are here

Международный научный семинар «Extreme Scale Scientific Computing»

Printer-friendly versionSend by email

30-го июня начал свою работу Международный научный семинар «Extreme Scale Scientific Computing». Семинар такого уровня проводится в рамках Академии не в первый раз и собирает в качестве докладчиков самых ярких профессионалов в этой области из разных стран мира. В докладах были представлены как общие подходы к решению задач параллельного программирования, так и решения конкретных прикладных задач.

Сатоши Мацуока посвятил свой доклад новой энергоэффективной разработке под названием TSUBAME2.0, а также алгоритмам обработки больших данных. В докладе было подробно рассказано о том, в каких областях знаний возникает потребность работать с такими объемами данных. Были упомянуты соцсети, генная инженерия и геоинформационные системы. Аудитории была продемонстрирована эффективная работа с графами больших размеров.

Современные взгляды на адаптацию алгоритмов к суперкомпьютерным вычислениям представил Дэвид Кейс. В своем докладе Дэвид рассмотрел возможности модификации различных известных в науке численных методов к работе с большими объемами данных. Также в первый день работы семинара были заслушаны доклады Ed Seidel (директор Центра суперкомпьютерных приложений США), Mateo Valero (директор Суперкомпьютерного центра Барселоны, Испания) и других широко известных специалистов.

Уникальность Академии заключается в том, что она служит единственной площадкой столь высокого уровня для повышения квалификации коллег в такой «молодой» области, как суперкомпьютерные вычисления. А двухдневный семинар «Extreme Scale Scientific Computing» стал исключительной возможностью, чтобы пообщаться с гуру в этой области знаний. Ниже рассказаны основные идеи нескольких докладов второго дня семинара.

В выступлении Томаса Стерлинга речь идет о новом механизме оценки эффективности проведения расчетов в суперкомпьютерных системах – SLOWER. Рассматриваются основные аспекты, влияющие на производительность (выделяется 4 основных "узких места"), анализируются некоторые известные подходы, используемые для повышения эффективности расчетов. Разработанная модель позволяет сравнивать производительность различных реализаций систем параллельных вычислений не только существующих, но и тех, которые появятся в будущем.

В своём докладе заместитель директора ИВМ РАН, член-корреспондент РАН, заведующий кафедрой факультета ВМК Тыртышников Е. Е. "Математические новшества для работы с чрезвычайно большими объемами данных" рассказал собравшимся об алгоритмах матричных и тензорных вычислений при наличии больших размерностей. Основная идея доклада – использование специальных декомпозиций матриц для существенного уменьшения объемов данных.

Евгений Евгеньевич привел обзор основных, наиболее эффективных подходов к решению этой группы задач. Также были освещены результаты в этой области, полученные собственно автором.

О работе немецкого центра климатических вычислений (DKRZ) аудитории рассказал Томас Людвиг. Основная канва повествования – задачи, связанные с моделированием и прогнозированием различных природных явлений. Давно известной особенностью такого рода вычислений является огромный объем данных, получаемых от различных метеостанций. Данные эти имеют особенный жизненный цикл. В докладе было рассказано об основных этапах этого цикла: получение данных, последующая обработка (расчеты), архивирование и хранение. Автор привел статистическую информацию об экспоненциальном росте объемов анализируемых данных со временем. Что, безусловно, требует и соответствующего роста производительности аппаратного обеспечения.

Также во второй день работы семинара были заслушаны доклады других широко известных специалистов. Полная программа выступлений доступна здесь: http://academy.hpc-russia.ru/files/ssa_program_v11.0.pdf

Все презентации докладчиков семинара доступны на сайте Академии для зарегистрированных пользователей.


The Faculty Site is in the adjustment state. Any comments on the contents and functioning of the site should be addressed to cmcproject@cs.msu.ru.

Подписка на Сбор новостей

Все материалы сайта доступны по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International