Методы высокопроизводительных вычислений для научных и прикладных исследований

Руководитель группы – к.ф.-м.н.  К. А. Баркалов.

Ключевые сотрудники -к.т.н.  Е. А. Козинов.

План работ

2020-2021

Будет выполнено развитие общей схемы организации высокопроизводительных вычислений в процессах принятия решений при анализе вычислительно трудоемких научно технических задач с использованием суперкомпьютерных вычислительных систем. Разрабатываемые схемы позволят эффективно учитывать гетерогенную архитектуру современных суперкомпьютерных систем, включая многоядерные процессоры, многопроцессорные вычислительные узлы с общей разделяемой памятью, кластеры с вычислительными узлами с распределенной памятью, ускорители вычислений на основе высокопроизводительных графических процессоров общего назначения. Предлагаемые подходы будут апробированы при проведении вычислительных экспериментов на суперкомпьютере «Лобачевский». Результат: общая схемы организации высокопроизводительных вычислений в процессах принятия решений, позволяющая эффективно использовать сотни и тысячи вычислительных ядер в суперкомпьютерных вычислительных системах рекордной производительности.

2021

Ожидаемые результаты научных исследований

Будет выполнено развитие общей теории характеристически представимых методов глобального поиска в процессах принятия решений при анализе вычислительно трудоемких научно-технических задач с использованием суперкомпьютерных вычислительных систем. Разрабатываемая теория позволит в рамках единого подхода анализировать условия сходимости существующих методов глобального поиска и конструировать новые алгоритмы с заданными теоретическими свойствами. Будут выполнены вычислительные суперкомпьютерные эксперименты для оценки разрабатываемых моделей в разных областях приложений.

Результат: общая теория характеристически представимых методов глобального поиска в процессах принятия решений, результаты суперкомпьютерных экспериментов.

Планируется опубликовать 2 статьи (в том числе 1 статья Scopus Q2), 2 доклада на научных конференциях, обе публикации  с участием молодых ученых                              (К. А. Баркалов, ННГУ)

2022

Ожидаемые результаты научных исследований

2023

Ожидаемые результаты научных исследований

2024

Ожидаемые результаты научных исследований