| 1 |
1 января 2014 г.-31 декабря 2014 г. |
Методы и программные средства разработки и прогнозирования поведения параллельных программ для суперкомпьютеров экзафлопсной производительности |
| Результаты этапа: Основными результатами выполнения работ первого года являются разработанная модель поведения параллельных программ, позволяющая прогнозировать их поведение на суперкомпьютерах различной архитектуры; разработанные методы сбора и анализа динамических характеристик параллельных программ на основе их трасс, методы направлены на поддержку обработки трасс большого объема; разработанные методы построения шаблонов коммуникационного взаимодействия процессов параллельных программ; разработанные методы динамического управления выполнением многошаговых заданий на суперкомпьютерах; исследование эффективности использования графическихпроцессоров для решения задач нанотехнологий, биоинформатики, нейросетевой обработки данных. Основной особенностью разрабатываемых в проекте подходов и методов явилась их направленность на вычислительные системы рекордной производительности. Практическая реализация разрабатываемых методов и программных средств выполнялась на суперкомпьютерах МГУ «Ломоносов» и Blue Gene/P. |
| 2 |
1 января 2015 г.-31 декабря 2015 г. |
Методы и программные средства разработки и прогнозирования поведения параллельных программ для суперкомпьютеров экзафлопсной производительности |
| Результаты этапа: реализован прототип программной системы для исследования и прогнозирования производительности параллельных программ;
- разработаны и исследованы методы мэппинга параллельных программ на архитектуру высокопроизводительных многопроцессорных вычислительных систем;
- разработаны библиотека для работы с трассами параллельных программ и реализованные на ее основе методы интеллектуального анализа трасс;
- разработан параллельный метод объединения результатов работы программ по сборке генома из единственного набора коротких чтений и исследовать его масштабируемость. Необходимо отметить, что существующие программы объединения результатов работы геномных сборщиков позволяют сопоставить только два набора контигов, причем зачастую один из них сформирован с использованием нескольких наборов коротких чтений, что связано с финансовыми и временными затратами. Кроме того, эти аналоги представляют собой последовательные программы, либо работают в контексте модели общей памяти, что ограничивает их масштабируемость, так как зачастую размер входных данных для задачи составляет сотни Гб.
- разработан прототип системы для автоматизированного описания параметров задач биоинформатики, с учётом особенностей их постановки в очередь вычислительного кластера.
|
| 3 |
1 января 2016 г.-31 декабря 2016 г. |
Этап 3 |
| Результаты этапа: Реализованы методы сбора аппаратных характеристик вычислительных систем для системы анализа и прогнозирования производительности параллельных программ.
Разработаны методы анализа поведения параллельных программ на основе собираемых данных.
Разработаны методы прогнозирования свойств масштабируемости параллельных нейросетевых алгоритмов.
Разработан и исследован параллельный алгоритм поиска минимального остовного дерева.
Разработан метод анализа структуры коммуникационных взаимодействий параллельных процессов.
Разработана автоматизированная система сборки геномов без использования референсного генома на вычислительном кластере.
Проведена модификация методов исследования коммуникационной среды вычислительного кластера. |
