+
UNIFIED APPROACH FOR PROVISION OF SUPERCOMPUTER CENTER RESOURCES
стр.5-14
Paokin A.V., Nikitenko D.A.
Within one supercomputer center, there may be several computing systems with different architectures and principles of work with the end user. When organizing user access, it is necessary to fully describe the systems for the coordinated choice of tasks, software packages and hardware by the user, as well as to take into account the details of quotas, authentication, and launching applications on each of the individual machines within a single workflow. In this paper, we propose an approach to the provision of resources of a supercomputer center, where a user, using a complete description of computing systems, creates requests for access with desirable quotas. The approach describes the life cycle of access. When an access state transition occurs, it is supposed to interact with computing systems through their interfaces without deep integration. An overview of widely used approaches to quoting and organizing access is given, and the proposed approach is implemented as a software module for the Octoshell supercomputer center support system and tested on a computing system managed by the OpenNebula cloud computing platform.
Загружаем данные из библиотечной системы...
Ключевые слова
+
ВЫСОКОПРОИЗВОДИТЕЛЬНЫЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ РЕСУРСЫ ЮЖНО-УРАЛЬСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА
стр.15-30
Биленко Р.В., Долганина Н.Ю., Иванова Е.В., Рекачинский А.И.
В настоящее время в Южно-Уральском государственном университете достигнуты значительные результаты в области суперкомпьютерного моделирования, искусственного интеллекта и больших данных. ЮУрГУ обладает энергоэффективным суперкомпьютером «Торнадо ЮУрГУ», который занимает 15е место в рейтинге самых мощных суперкомпьютеров СНГ ТОП50 (сентябрь 2021). Для исследований в области искусственных нейронных сетей в ЮУрГУ был установлен специализированный многопроцессорный комплекс «Нейрокомпьютер». «Нейрокомпьютер» использует мощные передовые графические ускорители для обучения нейронных сетей. Суперкомпьютер «Торнадо ЮУрГУ» и комплекс «Нейрокомпьютер» находятся в центре научной жизни Университета, позволяя производить сложнейшие вычисления для расчетов в области инжиниринга, естественных наук, наук о человеке и искусственного интеллекта. Вычислительные ресурсы ЮУрГУ используются в образовании и в коммерческих целях для расчетов задач партнеров Университета. В работе описываются характеристики высокопроизводительного оборудованияЮУрГУ, доступное системное и прикладное параллельное программное обеспечение, приведены сведения о решенных научных и инженерных задачах.
Загружаем данные из библиотечной системы...
Ключевые слова
+
ВИЗУАЛЬНОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ МНОГОМЕРНЫХ ЗАДАЧ ЛИНЕЙНОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ
стр.31-56
Ольховский Н.А., Соколинский Л.Б.
В статье строится n-мерная математическая модель визуального представления задачи линейного программирования. Эта модель позволит использовать аппарат искусственных нейронных сетей для решения многомерных задач линейной оптимизации, допустимая область которых является ограниченным непустым множеством. Для визуализации задачи линейного программирования вводится целевая гиперплоскость, ориентация которой определяется градиентом линейной целевой функции: градиент является нормалью к целевой гиперплоскости. В случае поиска максимума целевая гиперплоскость располагается таким образом, чтобы значение целевой функции во всех ее точках превосходило значение целевой функции во всех точках допустимой области, представляющей собой ограниченный выпуклый многогранник. Для произвольной точки целевой гиперплоскости определяется целевая проекция на многогранник: чем ближе точка целевой проекции к целевой гиперплоскости, тем больше значение целевой функции в этой точке. На основе целевой гиперплоскости строится конечное регулярное множество точек, называемое рецептивным полем. С помощью целевых проекций строится образ многогранника, включающий в себя точки рецептивного поля и расстояния до соответствующих точек поверхности многогранника. На основе предложенной модели строится параллельный алгоритм визуализации задачи линейного программирования. Дается аналитическая оценка его масштабируемости. Приводятся сведения о программной реализации и результаты масштабных вычислительных экспериментов, подтверждающие эффективность предложенных подходов.
Загружаем данные из библиотечной системы...
Ключевые слова
+
РАЗРАБОТКА КОМПЛЕКСА ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ПРОГРАММ РЕШЕНИЯ ОБРАТНЫХ ЗАДАЧ ГРАВИМЕТРИИ И МАГНИТОМЕТРИИ ДЛЯ СЕТОК БОЛЬШОЙ РАЗМЕРНОСТИ
стр.57-78
В настоящее время важнейшими задачами при исследовании структуры земной коры являются обратные задачи гравиметрии и задачи магнитометрии о нахождении поверхностей раздела сред на основе данных о гравитационном и магнитном поле, измеренном на некоторой площади земной поверхности. В основе методов решения этих задач лежат идеи итеративной регуляризации. После дискретизации эти задачи сводятся к системам нелинейных уравнений большой размерности, решение которых требует большого количества вычислительных ресурсов. Необходимость в повышении точности решения требует дополнительных вычислений, что влечет за собой увеличение времени счета. В работе описывается система удаленных вычислений и интегрированного в нее комплекса программ для графических ускорителей, реализующих наиболее быстрые и экономичные по памяти из разработанных ранее итерационных алгоритмов на основе градиентных методов. Эта система представляет собой веб-портал, являющийся универсальным решением для запуска задач на удаленных кластерах. Важнейшим преимуществом такого портала является его простота использования: при подключении к кластеру для осуществления вычислений более не требуется производить установку дополнительного ПО на самом кластере, также не требуется наличие привилегированной учетной записи для работы с кластером. Все что требуется - действующая учетная запись на исполняемом кластере, остальную работу по коммуникации с центром обработки данных (ЦОД) берет на себя портал. Портал может легко масштабироваться при росте количества пользователей, которые могут загружать необходимые алгоритмы и выполнять вычисления с помощью ЦОД.
Загружаем данные из библиотечной системы...
Ключевые слова
