Международная молодежная конференция-школа Современные проблемы прикладной математики и информатики Проблемы экзафлопсных вычислений Воеводин Вл.В. заместитель директора НИВЦ МГУ, член-корреспондент РАН Международная молодежная конференция-школа Современные проблемы прикладной математики и информатики Проблемы экзафлопсных вычислений Воеводин Вл.В. заместитель директора НИВЦ МГУ, член-корреспондент РАН 24 августа 2012 г., Дубна

Top500 самых мощных…

Обновление списка Top500 Courtesy of E.Strohmaier, LBNL, USA

Ежегодный рост производительности систем списка TOP500 Courtesy of E.Strohmaier, LBNL, USA

Рост производительности 1 Gflop/s 1 Tflop/s 100 Mflop/s 100 Gflop/s 100 Tflop/s 10 Gflop/s 10 Tflop/s 1 Pflop/s 100 Pflop/s 10 Pflop/s 59.7 GFlop/s 400 MFlop/s 1.17 TFlop/s 16.3 PFlop/s 61 TFlop/s 123 PFlop/s SUM N=1 N=500 Courtesy of E.Strohmaier, LBNL, USA

Экстраполяция роста… SUM N=1 N=500 1 Gflop/s 1 Tflop/s 100 Mflop/s 100 Gflop/s 100 Tflop/s 10 Gflop/s 10 Tflop/s 1 Pflop/s 100 Pflop/s 10 Pflop/s 1 Eflop/s Courtesy of E.Strohmaier, LBNL, USA

О чем нужно задуматься на пути к Exa...? Степень параллельности Надежность Энергопотребление Модель программирования Неоднородность Сложная иерархия памяти Сверхпараллельный ввод/вывод Стек системного и прикладного ПО …

О чем нужно задуматься на пути к Exa...? Степень параллельности Надежность Энергопотребление Модель программирования Неоднородность Сложная иерархия памяти Сверхпараллельный ввод/вывод Стек системного и прикладного ПО …

Top500 самых мощных…

Важно: сверхвысокая степень параллелизма должна поддерживаться на всех этапах решения задач!

Задача Алгоритм Метод Программа Компьютер Предметная сторонаКомпьютерная сторона Компилятор Решение задачи на компьютере Технологии программирования – Экза…

О чем нужно задуматься на пути к Exa...? Степень параллельности Надежность Энергопотребление Модель программирования Неоднородность Сложная иерархия памяти Сверхпараллельный ввод/вывод Стек системного и прикладного ПО …

О чем нужно задуматься на пути к Exa...? Степень параллельности Надежность Энергопотребление Модель программирования Неоднородность Сложная иерархия памяти Сверхпараллельный ввод/вывод Стек системного и прикладного ПО …

Top500 самых мощных…

Энергопотребление систем Top500 Courtesy of E.Strohmaier, LBNL, USA

Лидеры по энергоэффективности Computer Rmax/ Power BlueGene/Q, Power BQC 16C 1.60 GHz, Custom2,214 Bullx B505, Xeon E5649 6C 2.53GHz, Infiniband QDR, NVIDIA 20901,266 Intel Cluster, Xeon E C 2.600GHz, Infiniband FDR, Intel MIC1,177 Xtreme-X, Xeon E C 2.600GHz, Infiniband QDR, NVIDIA 20901,050 SuperServer 2026GT-TRF, Xeon E5645 6C 2.40GHz, Infiniband QDR, NVIDIA iDataPlex DX360M4, Xeon E C 2.600GHz, Infiniband FDR933 Mole-8.5 Cluster, Xeon X5520 4C 2.27 GHz, Infiniband QDR, NVIDIA HP ProLiant SL390s G7 Xeon 6C X Ghz, nVidia Fermi, Infiniband QDR 902 PRIMEHPC FX10, SPARC64 IXfx 16C 1.848GHz, Tofu interconnect886 [Mflops/Watt] Courtesy of E.Strohmaier, LBNL, USA

О чем нужно задуматься на пути к Exa...? Степень параллельности Надежность Энергопотребление Модель программирования Неоднородность Сложная иерархия памяти Сверхпараллельный ввод/вывод Стек системного и прикладного ПО …

Top500 самых мощных…

Суперкомпьютер МГУ Ломоносов

Всего в системе 10т гликоля и 40т воды

Суперкомпьютер МГУ Ломоносов

Вес оборудования машзала – 57 т, СБЭ – 92т

Суперкомпьютер МГУ Ломоносов Общая длина кабелей более 80 км

Суперкомпьютер МГУ Ломоносов

Суперкомпьютер МГУ Ломоносов, 2012

MSU Lomonosov supercomputer, Pflops Tflops 51.3 % TBytes QDR 4x Infiniband / 10 GE 1.75 Pbytes, Lustre, NFS, … Clustrx T-Platforms Edition 252 m MW Peak Performance Linpack Performance Efficiency Intel compute nodes GPU compute nodes PowerXCell compute nodes Intel Xeon processors (X5570/X5670) GPU processors (NVIDIA X2070) x86 cores GPU cores RAM Interconnect Data Storage Operating System Total Area (supercomputer) Power Consumption (supercomputer)

MSU Lomonosov supercomputer, 2012 (node types) MSU Lomonosov supercomputer, 2012 (node types) Node typesRAM per nodeQuantity 2 x Xeon GHz12 GB x Xeon GHz24 GB260 2 x Xeon GHz24 GB640 2 x Xeon GHz48 GB40 2 x PowerXCell 8i 3.2 GHz16 GB30 2 x Xeon E GHz, 2 x Tesla X GB777 2 x Xeon E GHz, 2 x Tesla X GB288 4 x Xeon E GHz512 GB4

Intel Xeon / NVIDIA X2070 Intel Xeon 4-cores / Intel Xeon 6-cores RAM size per core/node no HDD / HDD / 2xHDD per node SMP-nodes with extra-large RAM Суперкомпьютер МГУ Ломоносов, 2012 (степень неоднородности)

О чем нужно задуматься на пути к Exa...? Степень параллельности Надежность Энергопотребление Модель программирования Неоднородность Сложная иерархия памяти Сверхпараллельный ввод/вывод Стек системного и прикладного ПО …

Время чтения для различных уровней иерархии памяти Время (такты) Размер массивов

Эффективность суперкомпьютеров и суперкомпьютерных центров… Что можно сказать об эффективности суперкомпьютерных центров? 1 Pflops system : Почему? Особенности архитектуры, сложный поток задач, плохая локальность данных, огромная степень параллелизма и т.п… Ожидаем: 1Pflop * 60sec * 60min * 24hours * 365days = 31,5 ZettaFlop за год А что на практике? 0,0..x% Mflop/s Drug design, 3.5% efficiency Climate modeling, 4% efficiency Drug design, 3.5% efficiency Climate modeling, 4% efficiency

Эффективность работы компьютера. Что это? Пиковая производительность компьютера, R peak Реальная производительность, R max число операций в программе время работы компьютера R max = Эффективность = R max R peak

Top500, Linpack, Эффективность Courtesy of E.Strohmaier, LBNL, USA

Мониторинг работы программ (использование дисков)

Исследование динамических свойств программ

Данные мониторинга раздела на 4160 ядер (Ломоносов): CPU usage (summary, per-core…) – user, system, irq, io, idle; Performance counters; Swap usage; Memory usage; Interconnect usage; Network errors; Disk usage; Filesystem usage; Network filesystem usage; Hardware alarms (ECC, SMART, etc); CPU and motherboard temperatures; FAN speeds; Voltages; Network switches errors; Cooling subsystem data; Power subsystem data;... Эффективность суперкомпьютеров…

ICT EU-Russia Coordinated Project (FP EU-Russia) HOPSA project – HOlistic Performance System Analysis EU partners: Forschungszentrum Juelich GmbH (EU coordinator); Rogue Wave Software AB; Barcelona Supercomputing Center; German Research School for Simulation Sciences; Technical University Dresden. Russian partners: Research Computing Center, Moscow State University (Russian coordinator); T-Platforms; Joint Supercomputer Center, Russian Academy of Sciences; Scientific Research Institute of Multiprocessor Computer Systems, Southern Federal University. HOPSA project

Эффективность приложений

Efficiency of applications

Эффективность приложений

О чем нужно задуматься на пути к Exa...? Степень параллельности Надежность Энергопотребление Модель программирования Неоднородность Сложная иерархия памяти Сверхпараллельный ввод/вывод Стек системного и прикладного ПО …

Синхронизация процессов Взаимодействие процессов Смешанная точность Автотюнинг программ Поддержка отказоустойчивости … О чем нужно задуматься на пути к Exa...? (стек системного и прикладного ПО)

О чем нужно задуматься на пути к Exa...? Степень параллельности Надежность Энергопотребление Модель программирования Неоднородность Сложная иерархия памяти Сверхпараллельный ввод/вывод Стек системного и прикладного ПО …

Этапы переписывания программ … 70-е годы, векторизация программ (циклы) 80-е годы, векторно-параллельная обработка, два уровня параллелизма начало 90-х, компьютеры с распределенной памятью, технология MPI середина 90-х, компьютеры с общей памятью, технология OpenMP начало 2000-х, гибридное программирование кластеров из SMP-узлов, MPI+OpenMP 2010-е годы – графические процессоры…

Этапы переписывания программ … 70-е годы, векторизация программ (циклы) 80-е годы, векторно-параллельная обработка, два уровня параллелизма начало 90-х, компьютеры с распределенной памятью, технология MPI середина 90-х, компьютеры с общей памятью, технология OpenMP начало 2000-х, гибридное программирование кластеров из SMP-узлов, MPI+OpenMP 2010-е годы – графические процессоры… виден ли конец этому процессу переписывания?

Знание структуры программ и алгоритмов – основа решения задачи эффективного отображения на архитектуру вычислительных систем Важно: типовые алгоритмические структуры Важно: исследование потенциала параллелизма и степени масштабируемости алгоритмов Важно: исследование потенциала параллелизма и степени масштабируемости алгоритмов

Умножение матриц: все ли просто? Фрагмент исходного текста: for( i = 0; i < n; ++i) for( j = 0; j < n; ++j) for( k = 0; k < n; ++k) A[i][j] = A[i][j] + B[i][k]*C[k][j] Порядок циклов: ( i, j, k) Возможен ли порядок: ( i, k, j) - ? ( k, i, j) - ? ( k, j, i) - ? ( j, i, k) - ? ( j, k, i) - ? ДА А зачем нужен другой порядок? Почему возможен другой порядок?

T ijk /T xyz Умножение матриц: все ли просто? (сравнение с порядком ( i, j, k) )

Информационная структура программ и алгоритмов x(i) = a + b(i) (1) y(i) = 2*x(i) – 3 (2) t1 = y(i)*y(i) + 1 (3) t2 = b(i) – y(i)*a (4) Исполнять только последовательно ! Можно исполнять параллельно ! x(i) y(i) Информационная структура – это основа анализа свойств программ и алгоритмов.

Исполнять только последовательно ! Можно исполнять параллельно ! x(i) y(i) Информационная структура – это основа анализа свойств программ и алгоритмов. Информационная зависимость определяет критерий эквивалентности преобразований программ. Информационная независимость определяет ресурс параллелизма программы. Информационная структура программ и алгоритмов

Do i = 1, n Do j = 1, n A(i,j) = 0 Do k = 1, n A(i,j) = A(i,j) + B(i,k)*C(k,j) Программы и их графы алгоритма (умножение матриц)

Нужны ли столь мощные вычислительные системы? Нужны ли столь мощные вычислительные системы?

Суперкомпьютерный комплекс МГУ (пользователи и организации) 2009 Пользователи, всего: 241 в том числе: из подразделений МГУ:155 из институтов РАН: 53 из других организаций: 33 Подразделения МГУ: 15 Институты РАН: 20 Другие:

Моссаковский П.А., Антонов Ф.К, Костырева Л.А., Инюхин А.В.: НИИ Механики МГУ имени М.В.Ломоносова AREA Моделирование существенно нелинейных динамических процессов DRIVER. Задачи, связанные с быстропротекающими динамическими процессами (удар, пробивание, взрыв) STRATEGY.Для решения существенно нелинейных динамических задач применяется экспериментально-вычислительный подход, основанный на итерационной процедуре верификационного моделирования. OBJECTIVE Разработка экспериментально-вычислительной методики моделирования существенно нелинейных динамических процессов, позволяющих получать решение с контролируемой точностью. IMPACT. Возможность точного решения сложных задач, связанных с существенно нелинейными динамическим процессами. USAGE Решение конкретных задач, связанных с моделированием различных аварийных ситуаций, которые могут приводить к катастрофическим последствиям. Моделирование быстропротекающих процессов в механике деформируемого твердого тела

Музыченко Д.А.: физический факультет МГУ имени М.В. Ломоносова AREA - поверхность твердого тела и физика наносистем DRIVER - разработка перспективных устройств спинтроники и наноэлектроники STRATEGY - проект основан на уникальном сочетании взаимодополняющих экспериментальных и теоретических методах: низкотемпературной сканирующей туннельной микроскопии/спектроскопии и расчетах "из первых принципов" на основе теории функционала плотности OBJECTIVE - создание на поверхности твердого тела новых квантовых спин- детерменированных систем атомных масштабов, детальное экспериментальное и теоретическое исследование их электронных и спиновых свойств IMPACT - накопление фундаментальных знаний о формировании и свойствах квантовых низкоразмерных наносистемах, которые в перспективе могут использоваться в качестве логических элементов устройствах наноэлектроники USAGE - перспективно использование результатов проекта в устройствах спинтроники и в реализации квантовых вычислительных алгоритмов. Формирование квантовых наноструктур пониженной размерности на поверхности полупроводников

Измоденов В.В., Проворникова Е.А., Д.В.Алексашов, Ю.Г.Малама: механико- математический факультет МГУ имени М.В.Ломоносова, Институт космических исследований РАН, Институт проблем механики им. А.Ю.Ишлинского РАН. AREA численные методы в космической газовой динамике. DRIVER Численное моделирование физических процессов на границе гелиосферы. STRATEGY Разработка трехмерной самосогласованной кинетико-МГД модели гелиосферного ударного слоя. OBJECTIVE Проект направлен на изучение фундаментальных свойств областей взаимодействия звездных ветров с межзвездной средой на примере взаимодействия солнечного ветра с локальной межзвездной средой. IMPACT Эффективная модель, позволяющая подробно анализировать экспериментальные данные. Продвижение в области гелиосферных исследований. USAGE интерпретация и предсказание новых экспериментальных данных. Исследование границы гелиосферы

Хоперсков А.В., Храпов С.С., Кузьмин Н.М., Писарев А.В., Кобелев И.А., Бутенко М.А., Дьяконова Т.А.: Волгоградский государственный университет AREA Вычислительная гидродинамика DRIVER Изучение сезонных затоплений на территории Волго-Ахтубинской поймы и оптимизация работы гидросооружений STRATEGY Построение численных моделей динамики поверхностных вод на заданном рельефе местности OBJECTIVE Многомерные нестационарные численные эксперименты позволяют предсказывать состояние Волго-Ахтубинской поймы в зависимости от метеорологических условий и вырабатывать оптимальный гидрологический режим работы различных гидросооружений IMPACT Построение оптимальных гидрографов позволит сохранить уникальный природный ландшафт Волго-Ахтубинской поймы с учетом разумного баланса экологических, природопользовательских и энергетических задач USAGE Результаты расчетов должны использоваться федеральной комиссией по формированию плановых весенних гидрографов для каскада ГЭС на Волге. Моделирование сезонных затоплений Волго-Ахтубинской поймы

Шайтан А.К., Халатур П.Г., Хохлов А.Р.: МГУ имени М.В. Ломоносова AREA Нанотехнологии DRIVER Дизайн наноэлектронных устройств в области органической электроники STRATEGY Моделирование методами молекулярной динамики и квантоваой химии OBJECTIVE Создание гибридных молекулярных соединений, которые могут самособираться в проводящие фибриллярные наноструктуры. IMPACT Область органической электроники USAGE Нанопровода для применений в области органической электроники Компьютерное конструирование биоинспирированных функциональных наноструктур

Кузнецов К.В., Москалёв И.В.: ООО ТЕСИС AREA Энергетика, возобновляемые источники энергии, вычислительная гидродинамика DRIVER Определение характеристик ВЭУ путем численного моделирования и сравнение полученных результатов с экспериментальными данными STRATEGY Моделирование течения и расчет характеристик ВЭУ с помощью программного комплекса вычислительной гидродинамики FlowVision с применением суперкомпьютеров МГУ. OBJECTIVE Эффективное проектирование конкурентоспособных ветроэнергетических установок, позволяющее значительно сократить затраты на разработку аналогичных систем IMPACT Быстрое развитие ветроэнергетики в труднодоступных районах страны, позволяющее значительно сократить затраты на их энергоснабжение USAGE Уменьшение стоимости и повышение скорости и качества работ по проектированию ветроэнергетических систем Численное моделирование ветроэнергетической установки при помощи FlowVision

Аксенов А.А., Жлуктов С.В., Маркова Т.В., Москалев И.В.: ООО ТЕСИС AREA Автомобилестроение и вычислительная гидродинамика DRIVER Разработка методики расчета задач обтекания автомобиля. STRATEGY Моделирование вихревого течения с помощью программного комплекса численной гидродинамики FlowVision с применением суперкомпьютеров МГУ. OBJECTIVE Разработка оптимальной методики расчета задач обтекания автомобиля с целью получения достоверных аэродинамических характеристик. IMPACT Данная методика позволит определять и улучшать аэродинамические характеристик автомобиля на стадии разработки и проектирования. USAGE Уменьшение стоимости и времени на разработку и проектирование автомобиля. Улучшение аэродинамических характеристик автомобиля путем модернизация конструкции на стадии моделирования. Исследование аэродинамических характеристик модели автомобиля с применением FlowVision

Хохлова В.А., Бобкова С.M., Ильин С.А., Юлдашев П.В.: МГУ имени М.В. Ломоносова AREA Терапевтические применения ультразвука DRIVER Улучшение пространственной локализации и мощности теплового нагрева опухолевой ткани, находящейся за ребрами STRATEGY Разработка методов создания специальных конфигураций работы многоэлементных терапевтических фазированных решеток и численное моделирование создаваемых ими полей для достижения требуемых результатов. OBJECTIVE Разработка схемы отключения элементов решетки для проведения облучения через ребра. Моделирование нелинейных эффектов, связанных с распространением акустической волны за ребрами. Моделирование теплового поля с помощью решения уравнения теплопроводности и проведение оценки влияния нелинейных эффектов на эффективность нагрева целевой области IMPACT Разработка новых методов эффективного облучения ультразвуком опухолевых тканей, находящихся за ребрами USAGE Разрушение опухолевой ткани органов, находящихся за ребрами грудной клетки, без перегрева ребер. Повышение эффективности нагрева мягких тканей при облучении ультразвуком

Титарев В.А.: ВЦ им. А.А. Дородницына РАН, Копьев В.Ф., Беляев И.В.: МК ЦАГИ AREA вычислительная аэроакустика, вычислительная физика, высокопроизводительные вычисления DRIVER Разработка новых конфигураций типа open rotor STRATEGY Компьютерный эксперимент с использованием современных методов вычислительной физики и аэроакустики OBJECTIVE Создание комплекса программ численного моделирования задач аэродинамики и акустики винтов, основанный на использовании схем типа Годунова во вращающейся системе координат и использовании современных суперкомпьютерных систем. IMPACT Быстрое и аккуратное предсказание акустических свойств конфигураций типа open rotor на основе численного моделирования. USAGE Создание и оценка эффективности новых двигателей Исследование акустики и аэродинамики авиавинтов

Титарев В.А.: ВЦ им. А.А. Дородницына РАН AREA вычислительная физика, высокопроизводительные вычисления DRIVER Моделирование течений в микроустройствах и обтеканий спускаемых аппаратов STRATEGY Компьютерный эксперимент с использованием современных методов вычислительной физики OBJECTIVE Дальнейшее развитие комплекса программ численного моделирования задач механики разреженных газов, основанного на использовании оригинальных консервативных методов и современных суперкомпьютерных систем. IMPACT Станет возможным быстрое и аккуратное моделирование течений разреженных газов в сложных геометриях. USAGE Моделирование микро течений и обтекания космических аппаратов Разработка и применение новых методов в вычислительной аэродинамике и механике разреженных газов

Степаненко В.М.: НИВЦ МГУ, Географический ф-т МГУ AREA - численное моделирование мезомасштабных атмосферных процессов DRIVER - моделирование атмосферных циркуляций на многопроцессорных ЭВМ STRATEGY - численное моделирование OBJECTIVE - разработка параметризаций физических процессов, подсеточных для крупномасштабых моделей IMPACT - повышение качества воспроизведения региональной специфики природно-климатических процессов в моделях прогноза погоды и климата USAGE - использование новых параметризаций физических (подсеточных) процессов в моделях крупномасштабной динамики атмосферы и других мезометеорологических моделях Развитие мезомасштабной многопроцессорной атмосферной модели

Лущекина С.В., Махаева Г.Ф., Петров К.А., Резник В.С., Никольский Е.Е., Варфоломеев С.Д.: Институт биохимической физики им. Н.М. Эмануэля РАН Институт физиологически активных веществ, РАН, Черноголовка Институт органической и физической химии КазНЦ РАН, Казань AREA - компьютерная разработка лекарственных препаратов DRIVER - Исследование механизма действия существующих препаратов и разработка новых STRATEGY - Исследование взаимодействия ингибиторов с холинэстеразами с использованием методов молекулярной динамики и молекулярного докинга OBJECTIVE - Определение закономерностей действия существующих лекарственных препаратов терапии болезни Альцгеймера и разработка новых IMPACT - разработка новых эффективных лекарственных препаратов с минимальными побочными эффектами USAGE - терапия болезни Альцгеймера Разработка препаратов для терапии болезни Альцгеймера

Лущекина С.В., Peters J., Masson P.: Институт биохимической физики им. Н.М. Эмануэля РАН, Universite Joseph Fourier, Grenoble, France, Institute of Structural Biology, Grenoble, France AREA - компьютерное исследование биофизики макромолекул DRIVER - исследований особенностей конформационных изменений в белковых молекулах холинэстераз STRATEGY - Молекулярно-динамическое исследование динамики белковых молекул холинэстераз OBJECTIVE - изучение режима конформационных изменений в белковых молекулах холинэстераз и изменения радиуса канала, ведущего к активному центру IMPACT - более глубокое понимание закономерностей функционирования холинэстераз USAGE - использование при разработке препаратов для терапии болезни Альцгеймера Моделирование динамики белковой молекулы ферментов

Кузанян К.М., Обридко В.Н.: ИЗМИРАН AREA - Трехмерное прямое численное моделирование астрофизической конвекции DRIVER - Моделирование турбулентной конвекции и магнито-конвекции и формирование структур в атмосферах гигантских планет и конвективных зонах Солнца и звезд STRATEGY - Численное решение уравнений МГД, управляющих конвекцией и генерацией магнитного поля в быстровращающихся стартифицированных средах с разделением масштабов. OBJECTIVE - понимание условий формирования структур в быстровращающихся турбулентных средах IMPACT - Теоретическое понимание формирования спиральности солнечных магнитных полей USAGE - Улучшение методов предсказания солнечной погоды Турбулентная астрофизическая конвекция и магнито-конвекция в сжимаемых быстровращающихся сферических оболочках

Черепанов Д.А.: Институт физической химии и электрохимии им. А.Н. Фрумкина, РАН, Мулкиджанян А.Я., Скулачев В.П.: ИФХБ МГУ имени М.В.Ломоносова AREA использование суперкомпьютеров для разработки новых фармакологических препаратов DRIVER изучение влияния химической природы проникающих ионов на механизм их диффузионного переноса через липидную мембрану STRATEGY применение потенциала средней силы в молекулярно-динамическом моделировании OBJECTIVE изучение механизма действия ионных антиоксидантов, способных избирательно накапливаться во внутренних мембранах митохондрий и защищать липиды этих мембран от перекисного окисления IMPACT значительное сокращение стоимости экспериментальных исследований, исследование молекулярного механизма действия фармакологического препарата. USAGE разработка эффективных препаратов с направленным фармакологическим действием Изучение переноса ионов через биологические мембраны

Халатур П.Г., ИНЭОС РАН, Хохлов А.Р., Иванов В.А.: МГУ имени М.В.Ломоносова, Криксин Ю.А.: Институт прикладной математики РАН AREA Науки о полимерах DRIVER Разработка новых наноматериалов на основе высокопроизводительных вычислений STRATEGY Использование методов многомасштабного моделирования для изучения свойств самоорганизующихся умных полимеров OBJECTIVE Фундаментальное понимание механизмов самоорганизации сополимеров IMPACT Новые функциональные полимерные наноматериалы USAGE Перспективные наноматериалы, солнечные батареи, плазменные и жидкокристаллические панели Суперкомпьютерное моделирование полиамфифилов

Гончарский А.В., Овчинников С.Л., Романов С.Ю.: НИВЦ МГУ имени М.В.Ломоносова AREA Ультразвуковая томография DRIVER Неразрушающие исследования внутренней структуры объекта. STRATEGY Решение трехмерной нелинейной коэффициентной обратной задачи для волнового уравнения на суперкомпьютерах. OBJECTIVE Изучение внутренней структуры объекта со сверхвысоким разрешением с помощью волнового зондирования. IMPACT Прорывные компьютерные технологии для неразрушающей диагностики с помощью волнового зондирования. USAGE Ультразвуковая томография в медицине, волновое зондирование приповерхностных слоев Земли, промышленная томография. Проектирование ультразвуковых томографов

General Statistics on Applications (Chebyshev supercomputer)

General Statistics on Applications (Lomonosov supercomputer)

Международная молодежная конференция-школа Современные проблемы прикладной математики и информатики Проблемы экзафлопсных вычислений Воеводин Вл.В. заместитель директора НИВЦ МГУ, член-корреспондент РАН Международная молодежная конференция-школа Современные проблемы прикладной математики и информатики Проблемы экзафлопсных вычислений Воеводин Вл.В. заместитель директора НИВЦ МГУ, член-корреспондент РАН 24 августа 2012 г., Дубна