Центр вычислительных технологий

АИЦ СВФУ

Содержание• ЦВТ

– Зачем?– Цели и задачи– Вычислительные кластера– Коллектив

• Образовательная деятельность– Учебные пособия– Проведение курсов– Повышение квалификации– Семинары

• Научная деятельность– Задачи– Конференции и статьи– Вычислительная библиотека SCore– Моделирование фильтрации

ЦВТ

Зачем?Цели и задачиВычислительные кластераКоллектив

Зачем?Суперкомпьютеры – компьютеры с огромной мощностью, которые используются для работы с приложениями, требующими наиболее интенсивных вычислений:• Масштабные задачи• Высокая точность

Цели, задачи• Подготовка специалистов в

области суперкомпьютерных технологий

• Высокопроизводительные прикладные исследования

• Предоставление доступа к вычислительным мощностям для проведения исследований

Вычислительные кластераПервый кластер

(2006 г.)Мини-кластер (2008

г.)

4 узла по 2 четырех- ядерных процессоров

Пик 384 GFLOPS

17 узлов по 2 двух- ядерных процессоров

Пик 320 GFLOPS

«Ариан Кузьмин» (2011 г.)

160 узлов по 2 шестиядерныхпроцессораПик 23,5 TFLOPSLinpack 20,21 TFLOPS

15 узлов по 3 чипа Tesla M2070 Пик 22,5 TFLOPSLinpack 11,12 TFLOPS

CPU (Top50):

21 местоот

20.09.11

30 местоот

27.03.12

GPU (Top50):

42 местоот

20.09.11

46 местоот

27.03.12

Коллектив (16 чел.)• Директор• Отдел параллельных технологий (6 чел.)

– Начальник– 3 н.с.– 2 м.н.с.

• Отдел математического моделирования (6 чел.)– Начальник– 3 н.с.– 2 м.н.с.

• Отдел технической поддержки (3 чел.)– Начальник– 2 ведущих инженера

ОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ

Учебные пособияПроведение курсовПовышение квалификацииСеминары

Учебные пособия

• «Параллельное программирование на основе библиотек»М.В.Васильева, П.Е.Захаров, И.К.Сирдитов, П.А.Попов, М.С.Еремеева.

• «Параллельное программирование с использованием технологии CUDA» А.В.Григорьев, И.С.Еремеев, М.И.Алексеева.

• «Параллельное численное моделирование фильтрации» М.В.Васильева, Н.М.Афанасьева, П.Е.Захаров, А.Е.Колесов.

Курс «Основы параллельного программирования»

Обучающие курсы для начинающих, 14 - 26 ноября 2011.Студенты 1-2 курсов ИМИ. Курсы читали сотрудники ЦВТ : Попов В.В., Сирдитов И.К., Леверьев В.С., Попов П.А., Григорьев А.С., Еремеев И.С.

Курс «Технологии параллельных вычислений»

Краткосрочные курсы повышения квалификации, 12 - 20 декабря 2011 г.Преподаватели и аспиранты ИМИ, 10 человек.Выданы удостоверения о краткосрочном повышении квалификации

1. Архитектуры высокопроизводительных вычислительных систем

2. Технология MPI3. Технология OpenMP 4. Технология CUDA5. Параллельная реализация

дифференциальных уравнений в частных производных

6. Итоговый контроль

Повышение квалификации сотрудников ЦВТ

Семинары• Программирование

– Языки программирования (Python, C/C++)– Объектно-ориентированное программирование– Стиль программирования– Паттерны проектирования– Технологии параллельного программирования

• Вычислительные методы– Метод конечных элементов– Вычислительные библиотеки (Sundials , Hypre, Trilinos,

PETSc)– Математические модели фильтрации и тепло-

массопереноса– Вычисления на графических ускорителях– Методы решения СЛАУ

• Другие темы …

НАУЧНАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ

ЗадачиКонференции и статьиВычислительная библиотека SCoreМоделирование фильтрации

ЗадачиМолекулярное

моделированиесистем имитирующих

биологические

Декомпозиция областиэффективное использование параллельных компьютеров

Безусловно устойчивые схемы

для нестационарных уравнений конвекции-диффузии-реакции

Вычисления на GPUтехнология CUDA;

гибридная архитектура

Конференции и статьи

За последний годТезисов – 28Статей – 14

Вычислительная библиотека SCore

•Математическая модель•Система уравненийПрограмма•Схема с весами•Аддитивные схемы

Разностные схемы

•Операторы конвекции, диффузии, реакции•Возможность определения собственных операторов

Аппроксимация по пространству

•Параллельные алгоритмы решения СЛАУ, СНУ•Разреженное хранение матриц

PETSC, Trilinos, MPI

•Объектно-ориентированное программирование•Использование тестов для проверки корректностиС++, CPPUnit

Используемые технологии

SCore• C++• PETSc• Trilinos• Log4cpp• CPPUnit• MPI

Сервер• Python• Twisted• Inotify• XML-RPC• Torque• SQLite• PAM

Клиент

• C++• Qt• VTK• XMLRPC-C

Моделирование фильтрации

Параллельные вычисления

~8 млн. неизвестных

Спасибо!

Вопросы

contanct@chpc.ruhttp://chpc.ru