Кафедра высокопроизводительных вычислений
Кафедра высокопроизводительных вычислений (№ 359) создана в ноябре 2011 г. (приказ №1462 от 30.11.2011) рамках проекта по созданию национальной системы подготовки высококвалифицированных кадров в области суперкомпьютерных технологий и специализированного программного обеспечения.
Осуществляется обучение бакалавров и магистров по профилю «Высокопроизводительные Вычислительные Системы» (укрупненное направление 230100.68 «Информатика и вычислительная техника»)
зав. кафедрой к.т.н., доцент Кузьмин Дмитрий Александрович
Решаемые задачи: Подготовка бакалавров и магистров в области использования высокопроизводительных вычислительных систем для организации параллельных вычислений, разработки и эксплуатации параллельного программного обеспечения, администрирования высокопроизводительных и распределенных вычислительных систем.
Преподаватели кафедры ведут следующие учебные дисциплины.
Для бакалавров: «Параллельное программирование», «Теория и Технология Программирования», «Современные компьютерные платформы», «Системное программное обеспечение», «Grid-технологии», «Гибридные кластерные системы».
Для магистров: НИР, НИС, «Организация и управление высокопроизводительными вычислительными системами», «Организация облачных вычислений», «Высокопроизводительные вычисления на графических процессорах», «Управление проектами»,
Для аспирантов: «Введение в суперкомпьютерные технологии».
Подготовка бакалавров и магистров осуществляется на базе суперкомпьютерного комплекса СФУ.
Партнеры:
Бизнес-компании: ЗАО “Крис”, «Открытые Технологии»
Лаборатория лесной геномики СФУ, кафедра геномики и биоинформатики СФУ
Зарубежные университеты и организации: Гёттингенский университет (Германия), центр по биоинформатике им. Таубера, университет г. Хайфы (Израиль)
Наличие высококвалифицированных преподавателей в области суперкомпьютерных технологий, а также мощной вычислительной базы – на сегодняшний день, самой крупной в регионе, позволяет кафедре готовить уникальных специалистов в области параллельного программирования, системного программирования и системного администрирования высокопроизводительных и распределенных вычислительных комплексов (в регионе существует дефицит таких специалистов).
Студенты и аспиранты принимают активное участие в работах суперкомпьютерного комплекса по следующим направлениям:
- Высокопроизводительный Grid СФУ;
- Облачные вычисления и облачные сервисы;
- Гибридные кластерные системы и вычисления на GPU;
- Архитектурно-независимое параллельное ПО;
- Высокопроизводительная обработка геномных данных;
- Высокопроизводительные вычисления как сервис.
С 2011 г. кафедра принимает активное участие в работе Суперкомпьютерного консорциума университетов России (http://hpc–russia.ru). Для обучения суперкомпьютерным технологиям кафедра Высокопроизводительных вычислений и библиотека СФУ безвозмездно получают набор книг серии «Суперкомпьютерное образование» издательства МГУ. В рамках работы по представлению суперкомпьютерного направления СФУ кафедрой регулярно готовится материал в альманах «Суперкомпьютерное образование в России»
Кафедра принимала участие в работе НОЦ СКТ «Сибирь» - проект Комиссии при Президенте РФ по модернизации и технологическому развитию экономики России “Создание системы подготовки высококвалифицированных кадров в области суперкомпьютерных технологий и специализированного программного обеспечения”
2012 - 2013 г. под эгидой «Суперкомпьютерного консорциума университетов России» Проведено обучение магистров ИКИТ, Института математики, Института цветных металлов и материаловедения СФУ обучение проводилось в СФУ и на базе Научно-образовательного центра по суперкомпьютерным технологиям - НОЦ СКТ «Сибирь».
Кафедра участвует в программе академического партнерства с компанией EMC, в рамках которого компания предоставила учебно-методические материалы по курсу «Организация облачных вычислений».
Сотрудничество с компанией NVIDIA по обучению технологии CUDA обеспечивает кафедру современными учебниками по дисциплинам «Программированию на графических процессорах» и «Гибридные вычислительные системы».
Совместно с Центром геномных исследований проводится межкафедральный семинар «Анализ больших геномов на высокопроизводительных распределенных комплексах»
Кафедра развивает международное сотрудничество с университетом г. Хайфа.
С 2013 г. Сотрудничество с Центром по биоинформатике им. Таубера, университет г. Хайфы (Израиль).
2013 г. подписан меморандум о сотрудничестве между университетом г. Хайфы и СФУ. 2014 г.
Подписано Соглашение о совместном ведении диссертации между Кафедрой эволюционной и экологической биологии университета г. Хайфы и СФУ.
На сайте Суперкомпьютерного консорциума университетов России опубликован альманах "Суперкомпьютерное образование" 2014-15 гг. в который вошла информация о СФУ и нашем суперкомпьютерном центре.
Научная работа
За 2018-2019 гг. опубликовано 12 печатных: 6 — WoS/SCOPUS, 2 - РИНЦ, 1 — ВАК, 3 - в сборнике международной конференции.
Участие студентов, аспирантов и преподавателей кафедры в качестве исполнителей в мега-проекте «Геномные исследования основных бореальных лесообразующих хвойных видов и их наиболее опасных патогенов в Российской Федерации» (договор №14.Y26.31.0004) по Постановлению Правительства РФ № 220 от 9 апреля 2010 г. «О мерах по привлечению ведущих ученых в российские образовательные учреждения высшего профессионального образования». В проекте участвовали 3 магистранта, 3 аспиранта кафедры. Проект успешно завершен в 2018 г.
Проект РФФИ, Программа инициативных проектов, соруководитель проекта«Ведьмины метлы» мутационного происхождения у российских видов Pinus: характер разнообразия и молекулярно-генетическая природа» № 16-04-00440 (рук. Жук Е.А.), 3 года,01.01.2016-31.12.2018 гг.
Проект РФФИ, Программа инициативных проектов «Особенности структуры и эволюции митохондриального генома основных хвойных видов бореальных лесов Евразии» № 16-04-01400, 3 года, 01.01.2016-31.12.2018
Проект РФФИ, Программа “Проекты фундаментальных научных исследований”«Изучение генетической адаптации в популяциях лиственницы сибирской с использованием данных полногеномного генотипирования» № 19-04-00964, 3 года, 01.01.2019-31.12.2021, руководитель проекта Крутовский К.В.
Проект РФФИ, Программа 26-813 Большие данные в пост-геномную эру,«Изучение геномной и эпигеномной изменчивости, связанной с адаптацией древесных растений к гетерогенной среде» № 18-29-13044, (рук. Семериков В.Л.), 3 года, 01.01.2019-31.12.2021.
Учебно-методическая работа (за 2016-2018 г.)
1. Учебно–методические пособия
1.1 Высокопроизводительные вычисления на графических процессорах [Текст] : [учеб-метод. материалы к изучению дисциплины для 09.04.01.01 Высокопроизводительные вычислительные системы, 09.04.01.02 Информационное и программное обеспечение САПР, 09.04.01.04 Технология разработки программного обеспечения, 09.04.01.05 Сети ЭВМ и телекоммуникации, 09.04.01.06 Микропроцессорные системы, 09.04.01.10 Интеллектуальные информационные системы] / Ю.В Удалова. - Красноярск : СФУ, 2018. - с. - Б. ц. - Режим доступа: https://e.sfu-kras.ru/course/
1.2 Гибридные вычислительные системы [Текст] : [учеб-метод. материалы к изучению дисциплины для ...09.03.01 Информатика и вычислительная техника] / В.В Шаров, Д.А Кузьмин. - Красноярск : СФУ, 2018.
1.3 Высокопроизводительные вычисления на графических процессорах: лабораторный практикум [Электронное издание] / Ю.В. Удалова – Красноярск: Сиб. федер. ун-т, 2017. – 91 с.
1.4 Высокопроизводительные вычисления на графических процессорах: учебно-методическое пособие [Электронное издание] / Ю.В. Удалова – Красноярск: Сиб. федер. ун-т, 2017. – 84 с.
1.5 Параллельное программирование [Электронный ресурс]: учебное пособие / Ю.В. Удалова, Д.А. Кузьмин // Красноярск: СФУ, 2016 – 94 с. – режим доступа: http://lib3.sfu–kras.ru/ft/lib2/elib_tech/u004/i–652671462.pdf
1.6 Параллельное программирование [Электронный ресурс]: лабораторный практикум / Ю.В. Удалова, Д.А. Кузьмин // Красноярск : СФУ, 2016 – 170 с. – режим доступа: http://lib3.sfu–kras.ru/ft/lib2/elib_tech/u004/i–123196047.pdf
2 Электронные обучающие курсы на e.sfu–kras.ru
2.1 Высокопроизводительные вычисления на графических процессорах [Текст]: [учеб-метод. материалы к изучению дисциплины для ...09.04.01.01 Высокопроизводительные вычислительные системы, 09.04.01.02 Информационное и программное обеспечение САПР, 09.04.01.04 Технология разработки программного обеспечения, 09.04.01.05 Сети ЭВМ и телекоммуникации, 09.04.01.06 Микропроцессорные системы, 09.04.01.10 Интеллектуальные информационные системы] / Ю.В Удалова. - Красноярск: СФУ, 2018. - с. - Б. ц. Режим доступа: https://e.sfu-kras.ru/course/view.php?id=15390
2.2 Гибридные вычислительные системы [Текст]: [учеб-метод. материалы к изучению дисциплины для 09.03.01 Информатика и вычислительная техника] / В.В Шаров, Д.А Кузьмин. - Красноярск: СФУ, 2018. - с. - Б. ц. Режим доступа: https://e.sfu-kras.ru/course/view.php?id=18283
2.3 Организация и управление высокопроизводительными вычислительными комплексами [Текст]: [учеб-метод. материалы к изучению дисциплины для 09.04.01.01 Высокопроизводительные вычислительные системы, 09.04.01.05 Сети ЭВМ и телекоммуникации, 09.04.01.06 Микропроцессорные системы, 09.04.01.10 Интеллектуальные информационные системы] / Д.А Кузьмин, В.Н Никитин. - Красноярск: СФУ, 2017. - с. - Б. ц. Режим доступа: https://e.sfu-kras.ru/course/view.php?id=14206
2.4 Организация облачных вычислений [Текст]: [учеб-метод. материалы к изучению дисциплины для 09.04.01.01 Высокопроизводительные вычислительные системы, 09.04.01.04 Технология разработки программного обеспечения, 09.04.01.05 Сети ЭВМ и телекоммуникации, 09.04.01.06 Микропроцессорные системы, 09.04.01.10 Интеллектуальные информационные системы] / Д.А Кузьмин, В.Н Никитин. - Красноярск: СФУ, 2017. - с. - Б. ц. Режим доступа: https://e.sfu-kras.ru/course/view.php?id=14241
2.5 Современные компьютерные платформы [Текст]: [учеб-метод. материалы к изучению дисциплины для 27.03.05 Инноватика] / Ю.В Удалова. - Красноярск : СФУ, 2017. - с. - Б. ц. Режим доступа: https://e.sfu-kras.ru/course/view.php?id=13879
2.6 Параллельное программирование [Текст]: [учеб.-метод. комплекс для 01.03.04 Прикладная математика / Удалова Юлия Васильевна, . - Красноярск : СФУ, 2017. - с. - Б. ц. Режим доступа: https://e.sfu-kras.ru/course/view.php?id=9782