Контакти Карта сайту

Лабораторія високопродуктивних та розподілених обчислень (А.Л.Головинський)

 

Завідувач лабораторії – Головинський Андрій Леонідович, кандидат технічних наук, старший науковий співробітник.

 

Лабораторію засновано в січні 2010 року. У лабораторії працюють 11 співробітників, серед них – 4 кандидати наук.

 

WEB-сторінка кластерних систем:     http://icybcluster.org.ua/


ОСНОВНІ НАПРЯМИ НАУКОВОЇ ДІЯЛЬНОСТІ

 

  • теорія паралельних алгоритмів;

  • технології розробки паралельних програм і програмно-апаратних комплексів;

  • кластерні і грід- технології;

  • суперкомп’ютерні систем та обчислення з високим рівнем розпаралелювання;

  • розвиток суперкомп’ютерного кластерного комплексу (СКІТ) Інституту кібернетики імені В.М. Глушкова НАН України.

 

НАЙВАЖЛИВІШІ РЕЗУЛЬТАТИ


Фундаментальні: 


  • дослідження в галузі обробки результатів експериментів, автоматичного навчання, добування знань з дослідних даних (data mining). Було отримано статистично оптимальний критерій порівняння ефективності оцінок, оптимальну сумісну оцінку параметрів регресії і параметра розсіяння та критерій згоди у загальній нелінійній моделі регресії з похибками в змінних. Результати опубліковані в провідних світових журналах (Statistics, Theory of Stochastic Processes, Austrian Statistical Journal) і неодноразово доповідались на міжнародних конференціях. Моделі регресії з похибками в змінних надзвичайно популярні в економічній статистиці (зокрема, в середнє- і довгостроковому прогнозуванні), в аналізі медичних вимірювань, у обробці фізичних експериментів, у промисловій геофізиці тощо. Отримані результати буде використано для розв’язання задач автоматичного статистичного прогнозування взаємопов’язаних часових рядів, економетрики, для автоматичного визначення складу породи в карбонатному розрізі за системою радіоактивних, акустичних і електромагнітних вимірювань в свердловині, для вдосконалення математичних бібліотек «Інпарсофт» і «Predictor», що входять до складу системного програмного забезпечення суперкомп’ютерів СКІТ;
  • дослідження молекулярної та електронної структури металізованої ДНК засобами комп’ютерного моделювання. З’ясовано поведінку пари аденін – тимін з іоном цинку, деталі проходження процесів стекінгу димерів і тримерів. Ця робота пов’язана з перспективним напрямком розробки нанобіочипів, що мають широкий спектр потенційного застосування. По-перше, використання унікальних електронних властивостей ДНК дозволяє створити на її основі електронні логічні елементи. Їх об’єднання в обчислювальну систему, подібну до напівпровідникової інтегральної схеми, за принципом самоскладання, може призвести до революції в технології обчислювальних елементів і забезпечити підвищення продуктивності комп’ютерів на багато порядків. По-друге, нанобіочипи здатні відстежувати в реальному часі сукупну роботу сотень тисяч генів. В перспективі це дозволяє говорити про створення повного генетичного паспорту людини. Нарешті третє потенційне застосування – це адресна доставка ліків безпосередньо в клітину з пошкодженим геномом.

 

Прикладні:  


  • розроблено корисну модель архітектури суперкомп’ютера «Багатопроцесорна обчислювальна система», що захищена двома патентами України. Вказану модель покладено в основу реалізації родини суперкомп’ютерів СКІТ, три покоління яких побудовано в ІК НАНУ для задоволення потреб інститутів НАН України в обчислювальних ресурсах надзвичайної потужності;
  • досліджено питання продуктивності обробки даних на паралельних комп’ютерах. Отримано комплект граничних прогнозів часу виконання паралельної програми залежно від числа паралельних процесів, архітектури і пропускної спроможності системи збереження даних, структури паралельного алгоритму. Отримані прогнози дозволяють апріорі підібрати оптимальне число процесорів, щоб мінімізувати час виконання програми на певному кластерному комплексі, створюють умови забезпечення раціонального розподілу навантаження і оптимізації архітектури сховища для прискорення обробки даних. Зокрема, досліджено вплив стиснення даних на швидкість їх обробки і запропоновано оцінку ізоефективності стиснення для вибору алгоритму стиснення даних з ефективним співвідношенням коефіцієнту стиснення й швидкодії. За цією темою досліджень виконано два науково-дослідних договори на замовлення канадської компанії ТетраСейс, що спеціалізується на обробленні даних сейсморозвідки  корисних копалин. Результати також використано для оптимізації системи збереження даних суперкомп’ютерів СКІТ і вдосконалення розробленої в ІК НАНУ програми міграції дуплексних хвиль. Прогнозні оцінки часу виконання програми включено в системний монітор серійних робочих станцій «Інпарком» ДНВП «Електронмаш»;
  • запропоновано QBE-подібну візуальну мову специфікації XML-подання реляційних, об’єктно-реляційних і об’єктно-орієнтованих баз даних для задач електронного обміну даними. Доведено її повноту в просторі структурованих семантичних мереж. Розроблено алгоритм перетворення візуальної специфікації на послідовність SQL-запитів до базової СКБД. Застосування візуальної мови специфікації XML-подання суттєво спрощує й прискорює реалізацію базованих на XML обмінних форматів даних, що є основою сучасних методів інтеграції застосувань і електронної комерції. Експериментальну реалізацію в складі реляційно-мережевої СКБД «МікроПошук», що розроблена в ІК НАНУ, випробувано на прикладі інтеграції прикладних пакетів «ГеоПошук» і «Тессерал Про»;
  • досліджено механізми навчання з вчителем, основані на вимірюванні відстані між кластерами в просторі ознак. Цей підхід виявився ефективним для розпізнавання стану динамічної системи, що подається сукупністю нестаціонарних часових рядів, і перетворюється в простір ознак спектральною декомпозицією. Його ефективність експериментально доведено на прикладі розпізнавання стану навантаження гелікоптера за шумом двигуна. В розвиток вказаного підходу запропоновано методику отримання нових знань виведенням за аналогією в семантичних мережах «об’єкт – предикат», що ґрунтується на вимірюванні відстані між групами предикатів. Ефективність застосування розробленої методики при проектуванні складних об’єктів перевірено на кількох відомих задачах.

 

Склад наукових працівників лабораторії високопродуктивних та розподілених обчислень  (№146)

 

ПІБ

Посада

Наук.ступ.

Наук.звання

Контакти

Бандура Олександр Юрійович

н.с.

 

 

(+38044) 5262049

icybcluster@gmail.com

Головинський Андрій Леонідович

зав.лаб.

к.т.н.


(+38044) 5262049

icybcluster@gmail.com

Горенко Сергій Олександрович

н.с.

 

 

(+38044) 5262049

icybcluster@gmail.com

Ільченко Сергій Миколайович      

(+38044) 5262049

icybcluster@gmail.com

Лаврікова Олена Іванівна

н.с. 

 

 

(+38044) 5262049

(+38044) 5264549

icybcluster@gmail.com

Маленко Андрій Леонідович

с.н.с.

к.ф.-м.н.

 

(+38044) 5262049

icybcluster@gmail.com

Роганов В'ячеслав Юрійович н.с.
к.ф.-м.н.  

(+38044)5263603

icyb146@gmail.com

Тульчинський Петро Григорович

c.н.с.

к.ф.-м.н.

 

(+38044)5263603

icyb146@gmail.com

Черепинець Валентина Валеріївна інж.-прог. 1 кат.    

(+38044) 5262049
(+38093) 8753457

icybcluster@gmail.com

Чиркова Ірина Валентинівна

гол. інж.-прог. 

 

 

(+38044) 5262049

(+38044) 5264549

icybcluster@gmail.com

Шишкалов Валерій Павлович

гол. інж.-електр. 

 

 

(+38044) 5262049

(+38044) 5264549

icybcluster@gmail.com

 

Пошук
 
Пошта

 
 3d принтери та станки з ЧПУ в Україні