Сотрудничество с университетом «Дубна»

*Опубликовано учебное пособие Практическое введение в технологию MPI на кластере HybriLIT (скачать файл).

Международная IT-школа «Аналитика больших данных»

Международная школа по информационным технологиям «Аналитика больших данных» государственного университета «Дубна» является организационной структурой Университета, которая обеспечивает подготовку ИТ-специалистов для развития компьютинга мегапроектов (NICA, PIC, LHC, FAIR, SKA и др.), аналитики Больших данных (Data Science), цифровой экономики и других перспективных направлений.
Создание Международной ИТ-школы является совместной инициативой Объединенного института ядерных исследований (ОИЯИ) и Государственного университета «Дубна» с учетом развития в ОИЯИ уникальных научных проектов мирового уровня. Образовательные программы Международной ИТ-школы формируются с учетом кадровых потребностей ОИЯИ, других организаций высокотехнологичного сектора экономики, а также реализуются при их участии.

Бакалаврские и магистерские диссертации

2019, 2018, 2017, 2016

2019

  • Чеботов А.И.
    Направление подготовки: 27.04.03 Системный анализ и управление
    Система визуализации хранимых данных эксперимента BM@N
    Магистерская диссертация
    Руководитель: Кореньков В.В.
    Консультанты: Стрельцова О.И.,Герценбергер К.В, Валя М.
  • Каташук Н.Н.
    ИСАУ, направление «Программная инженерия»
    Реализация параллельных алгоритмов расчёта вольт-амперных характеристик системы джозефсоновских переходов на гибридных вычислительных архитектурах
    Бакалаврская работа
    Руководитель: Стрельцова О. И.
    Консультант: Башашин М.В.
  • Топоров А.И.
    ИСАУ, направление «Программная инженерия»
    Анализ применения дескрипторов на основе перцептивных хеш-алгоритмов в задачах реидентификации человека
    Бакалаврская работа
    Руководитель: Стрельцова О. И.
    Консультант: Стадник А.В.
  • Серебрякова С.А.
    ИСАУ, направление «Программная инженерия»
    Формирование DataSet для задачи распознавания лиц
    Бакалаврская работа
    Руководитель: Стрельцова О.И.
    Консультант: Стадник А.В.
  • Какенов Мейржан Бейбутханович
    03.04.02. — Физика ядра и элементарных частиц, Ядерная физика
    Исследование дибарионной модели ядерных сил в лёгких ядрах с A=6
    Магистерская диссертация
    Руководители: Е.В. Земляная, В.И. Кукулин
    Консультант: В.Н. Померанцев
    Аннотация:
    Основной целью работы является исследование новой концепции нуклон-нуклонных взаимодействий на основе дибарионной модели ядерных сил применительно к описанию лёгких ядер с A=6, в рамках кластерной модели лёгких ядер. Разработана программная реализация вариационного решения интегрального уравнения Хилла-Уиллера для нахождения параметров и волновых функций лёгких ядер с A=6, проведённого на гетерогенном кластере «HybriLIT» Многофункционального информационно-вычислительного комплекса (МИВК) Лаборатории информационных технологий ОИЯИ. Анализируются результаты расчётов на основе различных моделей ядерных сил с имеющимися экспериментальными данными.
  • Чернышев Ярослав Михайлович
    01.04.02 — Прикладная математика и информатика, ИСАУ
    Личный кабинет пользователя гетерогенной платформы «HybriLIT»
    Магистерская диссертация
    Руководитель: Стрельцова О.И.
    Консультанты: Бутенко Ю.А., Беляков Д.В.
    Аннотация:
    Работа посвящена разработке проекта личного кабинета пользователя гетерогенной платформы «HybriLIT».
    На основе результатов обзора и анализа существующих веб-сервисов (личных кабинетов), спроектирован и разработан веб-сервис для запуска, редактирования и просмотра статистики запущенных задач, а также предоставляющий удаленный доступ к системе управления задачами пользователя и обеспечивающий корректную работу многих пользователей одновременно.
    Результатом работы стал проект личного кабинета пользователя гетерогенной платформы «HybriLIT».

2018

  • Рахмонова Адиба Рахмонкуловна
    Направление подготовки: 27.04.03 — Системный анализ и управление
    Анализ производительности компьютерного моделирования физических процессов в системе длинных джозефсоновских переходов на кластере HybriLIT
    Магистерская диссертация
    Руководитель: Земляная Е.В.
  • Миронова Юлия Александровна
    Направление подготовки: 27.04.03 — Системный анализ и управление
    Сравнительный анализ эффективности OpenMP и MPI-реализаций расчета ядерного потенциала.
    Магистерская диссертация
    Руководитель: Земляная Е.В.
  • Лапин М. А.
    Направление «Прикладная математика и информатика»
    Разработка программного комплекса для моделирования температурной зависимости отклика цилиндрического элемента гамма-детектора
    Магистерская диссертация
    Руководитель: Стрельцова О.И.
    Консультант: к.ф.-м.н. Красноперов А.В.
  • Ерофеева Ксения Сергеевна
    Направление подготовки 27.04.03 — Системный анализ и управление
    Разработка комплекса программ для исследования системы длинных джозефсоновских переходов на гибридных вычислительных архитектурах
    Магистерская диссертация
    Руководитель: Стрельцова О. И.
    Консультанты: Башашин М.В.

2017

  • Бутенко Юрий Александрович
    РИВС, университет «Дубна»
    Задача гамма-нейтронного разделения для спектрометра DEMON с помощью методов машинного обучения
    Руководитель: проф., Кореньков В. В
    Консультанты: Стрельцова О. И., Стрельцов А.И.
    Abstract:
    The goal of this paper is to research the applicability of machine learning methods to process and classify experimental data obtained from the DEMON detector and to perform a comparative analysis of the methods’ effectiveness as well. DEMON type detectors are one of the basic measuring elements for ATLAS and ALICE experiments usually used to detect neutrons and gamma quanta.
    The conventional software package for this detector allows to map all events into energy diagrams that are recorded and saved for later statistical and mathematical analysis. The main problem of statistical processing of the obtained data is to separate and identify which events correspond to neutrons or -quanta.
    The double integration method used in the conventional framework to solve the problem does not enable clear identification and separation of these events at certain energy intervals, that is a motivation to apply machine learning methods to this problem.
  • Савельева Екатерина
    Software development for mobile neutron spectrometer
    Магистерская диссертация, университет «Дубна», ИСАУ
    Руководитель: Стрельцова О. И.
  • Kabiev Musa
    Estimation of microscopic optical potential of elastic scattering 6He + 12C in parallel mode
    Бакалаврская работа, Университет «Дубна», кафедра ядерной физики; Евразийский национальный университет (Казахстан)
    Руководитель: Стрельцова О. И.
    Консультант: Замляная Е. В.
  • Daribaev Ayzat
    Simulation of DEMON neutron spectrometer efficiency calculation
    Бакалаврская работа, Университет «Дубна», кафедра ядерной физики; Евразийский национальный университет (Казахстан)
    Руководитель: Козулин Э. М.
    Консультант: Стрельцова О. И.
  • Майоров А. В.
    Development and deployment of the web-service for experimental data analysis on HPC platforms using ROOT package
    Магистерская диссертация, Университет «Дубна», ИСАУ
    Руководитель: проф., Кореньков В. В
    Консультант(ы): Стрельцова О. И., Вала М.

2016

  • Ушаков С.
    Параллельные алгоритмы для задач многомерного интегрирования
    Бакалаврская диссертация
    Руководитель: Стрельцова О.И.
  • Петрова В.
    Разработка параллельной реализации алгоритма быстрого построения HOG-дескрипторов изображений, на основе технологии CUDA
    Магистерская диссертация
    Руководитель: Стрельцова О.И.
  • Майоров Александр
    Разработка модуля сбора статистики web-сайтов для учета действий пользователей
    Бакалаврская диссертация
    Руководитель: Михеев М. А.
  • Мареев Иван Романович
    Исследование эффективности параллельных алгоритмов вычисление значения интегралов с использованием ГПУ на языке OpenCL
    Бакалаврская диссертация
    Руководитель: Айриян А. С.

Летние практики студентов

2019

Практика студентов второго и третьего курсов университета «Дубна» по направлению “Технологии параллельного программирования” проходит в Группе по гетерогенным вычислениям ЛИТ ОИЯИ на базе гетерогенного вычислительного кластера HybrirLIT.
Основной целью практики является ознакомление с технологиями параллельного программирования, позволяющим разрабатывать приложения для проведения расчетов на современных вычислительных архитектурах.

Программа практики состоит из трех основных частей:

  • Прослушивание лекций и участие в практических занятиях по технологиям параллельного программирования, проведения анализа эффективности разрабатываемых параллельных приложений, оптимизации программного кода, использованию специализированных профилировщиков и отладчиков параллельных программ;
  • Участие в конференциях;
  • Проведению самостоятельной работы по решению конкретной задачи с применением технологий параллельного программирования и проведению анализа эффективности разрабатываемой параллельной реализации.

Основными задачами прохождения практики является:

  • Получение практических навыков работы на высокопроизводительном кластере с гетерогенной архитектурой: запуск задач в системе SLURM, написание script-файлов, проведение расчетов;
  • Изучение технологии параллельного программирования Message Passing Interface (MPI) для проведения расчетов на многоузловых системах с несколькими центральными процессорами (CPU);
  • Изучение технологии OpenMP –для проведения расчетов на системах с общей памятью (задействование всех ядер CPU на одном узле);
  • Изучение основ технологии CUDA – технологии для проведения расчетов на графических ускорителях;
  • Изучение основ разработки гибридных приложений OpenMP+CUDA для проведения расчетов с использованием нескольких графических ускорителей;
  • Освоению работы с профилировщиками параллельных приложений;
  • Изучение основ работы в системе GitLab для совместной разработки программ.

Образовательная программа по технологиям HPC на базе гетерогенного кластера HybriLIT (ЛИТ ОИЯИ)

2019

  • О.И. Стрельцова, Д.В. Подгайный «Гетерогенная вычислительная платформа HybriLIT: экосистема для проведения параллельных вычислений, разработки приложений, решения задач ML/DL и анализа данных.»