Высокопроизводительные вычислительные ресурсы Южно-Уральского государственного университета

Роман Владимирович Биленко, Наталья Юрьевна Долганина, Елена Владимировна Иванова, Александр Игоревич Рекачинский

Аннотация


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.


Ключевые слова


суперкомпьютер; нейрокомпьютер; параллельная система хранения данных; администрирование суперкомпьютеров; суперкомпьютерное моделирование; нейронные сети

Полный текст:

PDF

Литература


SUSU Research and Educational Center for Artificial Intelligence and Quantum Technologies. URL: https://supercomputer.susu.ru/ (accessed: 11.03.2022).

Abramov S.M., Zadneprovskiy V.F., Lilitko E.P. Supercomputers “SKIF” series 4. Information technologies and computing systems. 2012. No. 1. P. 3–16.

Keras. Documentation. URL: https://keras.io/guides/ (accessed: 10.02.2022).

Tensorflow. Documentation. URL: https://www.tensorflow.org/ (accessed: 10.02.2022).

Slurm. Documentation. URL: https://slurm.schedmd.com/documentation.html (accessed: 10.02.2022).

Kostenetskiy P., Semenikhina P. SUSU Supercomputer Resources for Industry and fundamental Science. 2018 Global Smart Industry Conference (GloSIC), Chelyabinsk, Russia, November 13–15, 2018. IEEE, 2018. P. 1–7. DOI: 10.1109/GloSIC.2018.8570068.

Borghesi A., Molan M., Milano M., Bartolini A. Anomaly Detection and Anticipation in High Performance Computing Systems. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems. 2022. Vol. 33, no. 4. P. 739–750. DOI: 10.1109/TPDS.2021.3082802.

Borisov S.N., Zima A.M., Dyachenko R.A., Elizarov P.V. Review of modern information monitoring systems for data networks. Modern science: Actual problems of theory and practice. Series: Natural and technical sciences. 2019. No. 5. P. 29–34. (in Russian).

Lascu O., Brindeyev A., Quintero D.E., et al. xCAT 2 Guide for the CSM System Administrator. 2008. URL: https://www.redbooks.ibm.com/redpapers/pdfs/redp4437.pdf (accessed: 27.02.2022).

SUSU REC AIQT. Application software. URL: http://supercomputer.susu.ru/users/simulation/ (in Russian).

ANSYS. URL: http://ansys.com (accessed: 24.02.2022).

LSTC LS-DYNA. URL: http://www.ls-dyna.com/ (accessed: 24.02.2022).

FlowVision. URL: https://tesis.com.ru/own_design/flowvision/ (accessed: 24.02.2022).

SFTC DEFORM. URL: https://tesis.com.ru/cae_brands/deform/ (accessed: 24.02.2022).

MATLAB. URL: https://www.mathworks.com/ (accessed: 24.02.2022).

OpenFOAM. URL: https://www.openfoam.com/ (accessed: 24.02.2022).

Shepelev V., Zhankaziev S., Aliukov S., et al. Forecasting the Passage Time of the Queue of Highly Automated Vehicles Based on Neural Networks in the Services of Cooperative Intelligent Transport Systems. Mathematics. 2022. Vol. 10, no. 2. Article 282. DOI: 10.3390/math10020282.

Alhumaima A., Abdullaev S. Tigris basin landscapes: Sensitivity of vegetation index ndvi to climate variability derived from observational and reanalysis data. Earth Interactions. 2020. Vol. 24, no. 7. P. 1–18. DOI: 10.1175/EI-D-20-0002.1.

Bartashevich E., Sobalev S., Matveychuk Y., Tsirelson V. Simulation of the compressibility of isostructural halogen containing crystals on macro- and microlevels. Journal of Structural Chemistry. 2021. Vol. 62. P. 1607–1620. DOI: 10.1134/S0022476621100164.

Matveychuk Y.V., Bartashevich E.V., Skalyova K.K., Tsirelson V.G. Quantum electronic pressure and crystal compressibility for magnesium diboride under simulated compression. Materials Today Communications. 2021. Vol. 26. P. 101952. DOI: https://doi.org/10.1016/j.mtcomm.2020.101952.

Zybin S.V., Morozov S.I., Prakash P., et al. Reaction Mechanism and Energetics of Decomposition of Tetrakis(1,3-dimethyltetrazol-5-imidoperchloratomanganese(II)) from Quantum-Mechanics-based Reactive Dynamics. Journal of the American Chemical Society. 2021. Vol. 143, no. 41. P. 16960–16975. DOI: 10.1021/jacs.1c04847.

Mirzoev A.A., Ridnyi Y.M. Ab initio calculation of total energy of a bcc iron cell containing three dissolved carbon atoms, and internal friction in Fe–C solid solutions. Journal of Alloys and Compounds. 2021. Vol. 883. P. 160850. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jallcom.2021.160850.

Fomin D.G., Dudarev N.V., Darovskikh S.N. Duplexer Based on Volumetric Modular Technology. 2021 IEEE 22nd International Conference of Young Professionals in Electron Devices and Materials (EDM), Souzga, the Altai Republic, Russia, June 30–July 4, 2021. IEEE, 2021. P. 97–100. DOI: 10.1109/EDM52169.2021.9507637.

Sokolinsky L.B., Sokolinskaya I.M. VaLiPro: Linear Programming Validator for Cluster Computing Systems. Supercomputing Frontiers and Innovations. 2021. Vol. 8, no. 3. P. 51–61. DOI: 10.14529/jsfi210303.

Zymbler M., Grents A., Kraeva Y., Kumar S. A Parallel Approach to Discords Discovery in Massive Time Series Data. Computers, Materials and Continua. 2021. Vol. 66, no. 2. P. 1867–1876. DOI: 10.32604/cmc.2020.014232.

Zymbler M., Ivanova E. Matrix Profile-Based Approach to Industrial Sensor Data Analysis Inside RDBMS. Mathematics. 2021. Vol. 9, no. 17. Article 2146. DOI: 10.3390/math9172146.

Ignatova A.V., Dolganina N.Y., Sapozhnikov S.B., Shabley A.A. Aramid fabric surface treatment and its impact on the mechanics of yarn’s frictional interaction. PNRPU Mechanics Bulletin. 2017. No. 4. P. 121–137. URL: https://ered.pstu.ru/index.php/mechanics/article/view/118.

Dolganina N.Y., Teleshova E.A., Semenikhina P.N. Development of Supercomputer Model of Needle-Punched Felt. 2020 Global Smart Industry Conference (GloSIC), Chelyabinsk, Russia, November 17–19, 2020. IEEE, 2020. P. 1–6. DOI: 10.1109/GloSIC50886.2020.9267856.

Mayer A.E., Ebel A.A., Al-Sandoqachi M.K. Plastic deformation at dynamic compaction of aluminum nanopowder: Molecular dynamics simulations and mechanical model. International Journal of Plasticity. 2020. Vol. 124. P. 22–41. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijplas.2019.08.005.

Ivanov V.A. Micromechanical model of representative volume of powders material. Bulletin of the South Ural State University. Series: Metallurgy. 2021. Vol. 21, no. 3. P. 67–81. DOI: 10.14529/met210308.

Vetoshkin N., Radchenko G. Towards the Fog Computing PaaS Solution. 2020 Ural Symposium on Biomedical Engineering, Radioelectronics and Information Technology (USBEREIT), Yekaterinburg, Russia, May 14–15, 2020. IEEE, 2020. P. 0516–0519. DOI: 10.1109/USBEREIT48449.2020.9117791.

Kirsanova A.A., Radchenko G.I., Tchernykh A.N. Fog Computing State of the Art: Concept and Classification of Platforms to Support Distributed Computing Systems. Supercomputing Frontiers and Innovations. 2021. Vol. 8, no. 3. P. 17–50. DOI: 10.14529/jsfi210302.

Pustokhina I.V., Pustokhin D.A., Vaiyapuri T., et al. An automated deep learning based anomaly detection in pedestrian walkways for vulnerable road users safety. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems. 2021. Vol. 142, no. 4. P. 105356. DOI: 10.1016/j.ssci.2021.105356.

Kuzmin A.D., Ivanov S.A. Transfer Learning for the Russian Language Speech Synthesis. 2021 International Conference on Quality Management, Transport and Information Security, Information Technologies (IT QM IS), Yaroslavl, Russian Federation, September 6–10, 2021. IEEE, 2021. P. 507–510. DOI: 10.1109/ITQMIS53292.2021.9642715.

Strueva A.Y., Ivanova E.V. Student Attendance Control System with Face Recognition Based on Neural Network. 2021 International Russian Automation Conference (RusAuto-Con), Sochi, Russian Federation, September 5–11, 2021. IEEE, 2021. P. 929–933. DOI: 10.1109/RusAutoCon52004.2021.9537386.

Fedorov A., Nikolskaia K., Ivanov S., et al. Traffic flow estimation with data from a video surveillance camera. Journal of Big Data. 2019. Vol. 6. Article 73. DOI: 10.1186/s40537-019-0234-z.




DOI: http://dx.doi.org/10.14529/cmse220102