Работы студентов и аспирантов

Подготовка высококвалифицированных специалистов в обязательном порядке складывается из двух составляющих – это серьезная базовая подготовка, которая дается на факультетах Московского университета, и это навыки практической работы, специальные компетенции, опыт работы в коллективе, что можно получить лишь принимая непосредственное участие в выполнении реальных проектов.

Именно поэтому к работе по проектам лаборатории мы всегда стараемся привлекать студентов и аспирантов факультета ВМК МГУ, заинтересованных в приобщении к живым делам. В реальной работе ребята быстро осваивают новые, технологически не самые простые области, получая отличные результаты, которые переходят в курсовые и дипломные работы, а для кого-то потом составляют и основу диссертационных исследований.

Особо можно выделить следующие работы и исследования:

Афанасьев Илья Викторович, аспирант факультета ВМК МГУ.
Тема работы: "Исследование и разработка методов эффективной реализации графовых алгоритмов для современных векторных архитектур".

Результаты работы доступны по адресу: https://vgl.parallel.ru

Основные результаты:

  1. Опираясь на принципы суперкомпьютерного кодизайна и анализ информационной структуры типовых графовых алгоритмов, в работе предложен метод создания реализаций графовых алгоритмов, использующий набор из четырех алгоритмических абстракций и двух абстракций данных. Показано, что с помощью этого набора можно выразить все рассмотренные графовые алгоритмы, и обоснована возможность их эффективной реализации на современных векторных архитектурах.
  2. Предложенный набор алгоритмических абстракций и абстракций данных составил основу для проектирования и реализации архитектурно-независимого программного комплекса VGL (графовый фреймворк) для векторных систем с быстрой памятью, позволяющего объединить сразу три важные характеристики в разработке программного обеспечения: эффективность, продуктивность и переносимость.
  3. На основе разработанного фреймворка были созданы эффективные реализации набора фундаментальных графовых алгоритмов для современных векторных архитектур с быстрой памятью – NEC SX–Aurora TSUBASA, NVIDIA GPU, Intel KNL, демонстрирующие существенно большую производительность (как правило, в разы) и энергоэффективность по сравнению с существующими библиотечными аналогами для многоядерных центральных процессоров и графических ускорителей NVIDIA.

Публикации:

  • Developing Efficient Implementations of Bellman–Ford and For- ward-Backward Graph Algorithms for NEC SX-ACE / Ilya V Afanasyev, Alexander S Antonov, Dmitry A Nikitenko et al. // Supercomputing Fron- tiers and Innovations. — 2018. — Vol. 5, no. 3. — Pp. 65–69. — [Scopus, Impact Factor: 0.422].
  • Developing Efficient Implementations of Shortest Paths and Page Rank Algorithms for NEC SX-Aurora TSUBASA Architecture / IV Afanasyev, Vad V Voevodin, Vl V Voevodin et al. // Lobachevskii Journal of Mathe- matics. — 2019. — Vol. 40, no. 11. — Pp. 1753–1762. — [Scopus, Impact Factor: 0.238].
  • Afanasyev IV, Voevodin Vl V. Developing Efficient Implementations of Connected Component Algorithms for NEC SX-Aurora TSUBASA // Lobachevskii Journal of Mathematics. — 2020. — Vol. 41, no. 8. — Pp. 1417–1426. — [Scopus, Impact Factor: 0.422].
  • Analysis of relationship between simd-processing features used in nvidia gpus and nec sx-aurora tsubasa vector processors / Ilya V Afanasyev, Vadim V Voevodin, Vladimir V Voevodin et al. // International Conference on Parallel Computing Technologies / Springer. — 2019. — Pp. 125–139.
  • Afanasyev Ilya, Voevodin Vladimir. The comparison of large-scale graph processing algorithms implementation methods for Intel KNL and NVIDIA GPU // Russian Supercomputing Days / Springer. — 2017. — Pp. 80–94. — [Scopus, Impact Factor: 0.7].
  • Techniques for Solving Large-Scale Graph Problems on Heterogeneous Platforms / Ilya Afanasyev, Alexander Daryin, Jack Dongarra et al. // Russian Supercomputing Days / Springer. — 2016. — Pp. 318–332. — [Scopus, Impact Factor: 0.7].
  • Developing an Efficient Vector-Friendly Implementation of the Breadth- First Search Algorithm for NEC SX-Aurora TSUBASA / Ilya V Afanasyev, Vladimir V Voevodin, Kazuhiko Komatsu, Hiroaki Kobayashi // Interna- tional Conference on Parallel Computational Technologies / Springer. — 2020. — Pp. 131–145. — [Scopus, Impact Factor: 0.7].
  • Практикапроведенияанализапроизводительностисуперкомпьютерных задач / Илья Викторович Афанасьев, Вадим Владимирович Воеводин, Владимир Юрьевич Рудяк, Александр Вячеславович Емельяненко // вычислительные методы и программирование. — 2019. — Vol. 20. — Pp. 346–355. — [RINC, Impact Factor: 0.429].
  • Афанасьев И.В. Разработка прототипа высокопроизводительного графового фреймворка для векторной архитектуры NEC SX–Aurora TSUBASA // Вычислительные методы и программирование. — 2020. — Vol. 21. — Pp. 290–305. — [RINC, Impact Factor: 0.429].
  • Ilya Afanasyev. The Comparative Performance Analysis of Data-intensive Applications for IBM Minsky and Newell Systems // Proceedings of the 4th Ural Workshop on Parallel, Distributed, and Cloud Computing for Young Scientists / CEUR. — 2018. — Pp. 40–49.
  • Afanasyev Ilya. An Efficient Implementation of the Transitive Closure Problem on Intel KNL Architecture // Proceedings of the 3th Ural Work- shop on Parallel, Distributed, and Cloud Computing for Young Scientists / CEUR. — 2017. — Pp. 10–19.

Шайхисламов Денис Ильгизович, аспирант факультета ВМК МГУ.
Тема работы: "Анализ эффективности суперкомпьютерных приложений на основе методов машинного обучения".
Публикации:
Shaikhislamov D., Voevodin V. Solving the problem of detecting similar supercomputer applications using machine learning methods // Parallel Computational Technologies. — Vol. 1263 of Communications in Computer and Information Science. — New York: New York, 2020. — P. 46–57.

Тимошкин Михаил Алексеевич, магистрант факультета ВМК МГУ.
Тема работы: "Виртуальный онлайн-тур по суперкомпьютерному комплексу”.
Результаты работы доступны по адресу: http://lom1.virtual-hpc.parallel.ru
Занял второе место Молодежного конкурса научных исследований НИВЦ-2020

Волков Никита Игоревич, аспирант факультета ВМК МГУ.
Тема работы: "Разработка инструментальных средств для исследования и визуализации тонкой информационной структуры алгоритмов".

Публикации:

  • Alexander S. Antonov, Nikita I. Volkov. An AlgoView Web-visualization System for the AlgoWiki Project // Communications in Computer and Information Science. Vol. 753. 2017. Pp. 3-13. DOI: 10.1007/978-3-319-67035-5_1
  • Alexander Antonov and Nikita Volkov. Interactive 3D Representation as a Method of Investigating Information Graph Features // Communications in Computer and Information Science. Vol. 965. 2018. Pp. 587-598. DOI: 10.1007/978-3-030-05807-4_50
  • Antonov, A.S., Volkov, N.I. Information Graph Visualization Using AlgoView Software Tool // Lobachevskii J Math 41, 1427-1434 (2020). DOI: 10.1134/S199508022008003X

Мокров Кирилл Сергеевич, магистрант факультета ВМК МГУ.
Тема работы: "Разработка и реализация программных компонент масштабируемой цифровой платформы Algo500".

Паокин Андрей Викторович, аспирант факультета ВМК МГУ.
https://istina.msu.ru/profile/paokin/
Направление работы: "Поддержка и развитие системы поддержки суперкомпьютерного центра Octoshell".

Худолеева Анна Александровна, магистрант факультета ВМК МГУ.
Тема работы: "Исследование влияния агента системы мониторинга производительности на работу пользовательских задач".
Заняла второе место Молодежного конкурса научных исследований НИВЦ-2020
Доклад на конференции молодых ученых в рамках международной конференции "Суперкомпьютерные дни в России - 2020".

Публикации:
в трудах международной конференции "Суперкомпьютерные дни в России - 2020": https://istina.msu.ru/publications/article/326794335/

Личманов Дмитрий Игоревич, бакалавр факультета ВМК МГУ.
https://istina.msu.ru/profile/Herceg/
Тема работы: "Суперкомпьютерный кодизайн задачи симуляции жидкокристаллических структур для современных вычислительных архитектур".
Выступление на международной конференции "Суперкомпьютерные дни в России - 2020".
Участие в разработке графового фреймворка VGL.
Публикации:
Afanasyev I.V., Lichmanov D.I. (2020) Developing Efficient Implementation of Label Propagation Algorithm for Modern NVIDIA GPUs. In: Voevodin V., Sobolev S. (eds) Supercomputing. RuSCDays 2020. Communications in Computer and Information Science, vol 1331. Springer, Cham.
https://doi.org/10.1007/978-3-030-64616-5_16