Везде
Тенденции развития российских и зарубежных суперкомпьютерных технологий в условиях цифровой трансформации
Оглавление
Аннотация Оценить Содержание публикации
Библиография Комментарии
Поделиться
QR
Метрика
Тенденции развития российских и зарубежных суперкомпьютерных технологий в условиях цифровой трансформации
Аннотация
Код статьи
S265838870017846-3-1
DOI
10.33276/S265838870017846-3
Тип публикации
Статья
Статус публикации
Опубликовано
Авторы
Евдокимов Дмитрий Сергеевич 
ORCID: 0000-0001-8304-9448
Должность: Научный сотрудник
Аффилиация: Центральный экономико-математический институт Российской академии наук (ЦЭМИ РАН)
Адрес: Москва, Российская Федерация, 117418, г. Москва, Нахимовский проспект, д. 47
Кравченко Дмитрий Сергеевич
ORCID: 0000-0002-3180-0647
Должность: Аспирант
Аффилиация: Государственный академический университет гуманитарных наук
Адрес: Российская Федерация, Москва, Мароновский переулок 26
Выпуск
Том 4 Выпуск 3-4
Аннотация

Стремительное развитие современных технологий и появление масштабных мировых проектов с привлечением научного, политического и коммерческого конгломерата, способствует всестороннему развитию цифровизации и, в том числе, IT индустрии, тем самым продвигая и совершенствуя разработки, связанные с электронно-вычислительными машинами. Статья посвящена изучению последних разработок в области суперкомпьютерных технологий в России и за рубежом. Приведен обзор действующих суперкомпьютеров, занимающих первые строчки в мировом рейтинге ТОП-500. Отмечены основные достижения России в этом направлении. Описаны возможные перспективные задачи, решение которых позволило бы России укрепить свои позиции на международной арене.

Ключевые слова
вычислительные системы, электронно-вычислительные машины, суперкомпьютер, суперкомпьютерные технологии, цифровизация
Источник финансирования
Работа выполнена при поддержке гранта российского научного фонда (РНФ), проект № 19-18-00240.
Классификатор
Получено
28.12.2021
Дата публикации
31.12.2021
Всего подписок
11
Всего просмотров
975
Оценка читателей
0.0 (0 голосов)
Цитировать Скачать pdf
Доступ к дополнительным сервисам
Дополнительные сервисы только на эту статью
Преимущества сервисов
100 руб. / 1.0 SU
1

ВВЕДЕНИЕ
2 Стремительное развитие современных технологий, появление масштабных мировых проектов («Industrie 4.0», «Industrie 5.0» и др.) с привлечением научного, политического и коммерческого конгломерата, способствует всестороннему развитию цифровизации и, в том числе, IT индустрии, тем самым продвигая и совершенствуя разработки, связанные с электронно-вычислительными процессами. Рассматривая направление, которое специализируется на устройствах, позволяющих производить вычислительные операции разной направленности, стоит отметить различия в логике их работы. Стандартные компьютеры используют последовательную логику для вычислений, квантовые компьютеры применяют технологию смены состояний, в которых он может находиться, воспроизводя свои операции в кубитах, а суперкомпьютеры позволяют одновременно задействовать весь свой функционал, используя методологию распараллеливания процессов, выполняя их не последовательно, а параллельно [1,2].
3 Наряду с активным ростом суперкомпьютерных технологий особое внимание уделяется задачам, связанным с оптимизацией вычислений. Скорость, помноженная на эффективность, дает результат, который позволяет выйти в лидеры в области развития высокопроизводительной техники. Вместе с развитием функционала вычислительной техники, усиливается межстрановая гонка за первые строчки мирового рейтинга, который позволяет оценить мощность компьютера с помощью единицы измерения – флопса1. Таким образом по данному показателю уверенное лидерство в конце 2021 года взяла Япония, обогнав США по этому критерию почти в три раза. Российские показатели стремительно возросли за счет усиления коммерческого сектора и покупки четырёх суперкомпьютеров Яндексом и Сбербанком. По количественным и суммарным показателям мощности суперкомпьютеров Россия находится в ТОП-10. Положительная динамика в этом направлении есть, но ее необходимо стимулировать, чтобы добиться серьезных результатов [3].
1. FLOPS — «FLoating-point Operations Per Second» – совокупное число операций в секунду с плавающей запятой.
4

АНАЛИЗ РАЗВИТИЯ СУПЕРКОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В РОССИИ И ЗА РУБЕЖОМ

5 Влияние цифровой трансформации на развитие суперкомпьютерных технологий. Популярная тенденция к всеобщей цифровизации набирает обороты и в мировых проектах «Industrie 4.0», «Industrie 5.0», посвященных цифровизации. Основной упор сделан в сторону изучения и улучшения социально-экономических процессов. «Industrie 4.0» уже более десяти лет продвигается и финансируется государствами и коммерческими структурами, прочно создавая задел для будущих разработок в области IT индустрии и создания в целом цифрового общества. Технологические инновации, созданные с помощью «Industrie 4.0», относящиеся к цифровизации, затрагивают практически все важные сферы государственного, экономического и социального регулирования. Пятая промышленная революция – «Industrie 5.0» станет следующей ступенью для развития информационных, коммуникационных, роботизированных технологий, искусственного интеллекта, автоматизированных систем управления и будет продвигаться гораздо быстрее и масштабнее, чем «Industrie 4.0», на основе которой была создана. «Industrie 5.0» будет продвигать идеологию человекоцентричных технологий, в первую очередь, нацеленных на раскрытие потенциальных физических, умственных, творческих возможностей человека, повышение уровня качества жизни и ее продолжительность. Все это позволяет сделать вывод о том, что суперкомпьютерные технологии будут развиваться гораздо быстрее, чем предполагалось, как раз за счет гиперактивного спроса на подобные разработки [4,5].
6 Отличительные особенности электронно-вычислительных машин. Рассматривая электронно-вычислительные машины, стоит отметить их отличительные особенности, которые позволяют их отнести к тем или иным категориям устройств. В классическом понимании современный стационарный компьютер, который применятся практически во всех видах деятельности – это устройство, позволяющее выполнять четко заданный алгоритм действий, используя имеющиеся данные и производя вычислительные операции последовательно. Квантовый компьютер, который создается такими компаниями гигантами как Microsoft и D-Wawe System и активно набирающий популярность, использует совершенно другую логику проведения операций и кардинально отличается от привычного классического компьютера. Логика его вычислений строится на алгоритмах квантового ускорения, которое достигается за счет обработки данных в кубитах (кубит может находится сразу в двух логических состояниях: 0 и 1) для повышения скорости производимых вычислений. Суперкомпьютер отличается от предыдущих двух типов своим функционалом и логикой работы. Такой тип компьютера не предполагает привычного интерфейса как у классического компьютера, а алгоритмы его работы выстроены таким образом, чтобы все мощности процессоров были задействованы одновременно, путем распараллеливания задач и обработки данных не в кубитах, а в битах2. Одно из ключевых преимуществ работы такого компьютера — это воспроизведение сложнейших вычислительных алгоритмов с использованием всего потенциала своих возможностей и быстрота выполнения операций в каждом конкретном эксперименте [6,7].
2. Международная конференция «Искусственные общества и информационные технологии», г. Москва, 28 сентября 2021 г., пленарный доклад Бахтизина А.Р.: «Искусственные общества и информационные технологии».
7

Зарубежные достижения в области суперкомпьютерных технологий машин. Суперкомпьютерные технологии ускоренными темпами развиваются в мире и формируют пространство для развития области цифровых технологий, в котором стали соревноваться ведущие мировые державы. Для классификации и установления лидеров этого направления, был создан рейтинг стран (обладающих суперкомпьютерами), учитывающий вычислительные мощности в тестовых (подтвержденных) и пиковых нагрузках (потенциальных), измеряемых в петафлопсах (применяется с 2008 года, в 2022 году планируется исчислять в экзофлопсах)3.

3. Pflops – 1015 операций в секунду. Eflops – 1018 операций в секунду.
8 По итогам ноября 2021 года самым мощным компьютером стал суперкомпьютер Fugaku из Японии, таким образом Япония стала безоговорочным лидером, обогнав ранее занимавшие первое место США с суперкомпьютером Summit. Производительная мощность японского компьютера составляет 415,5 петафлопсов, а американского 148,6 петафлопсов, что почти втрое меньше японского. Такой большой производительности удалось достигнуть, создав архитектуру из 48-ядерных процессор A64FX фирмы Fujitsu. Важно подчеркнуть, что Япония стала лидером ТОП-10 мирового рейтинга суперкомпьютеров впервые за десять лет (см. табл. 1)4, до этого лучший результат – третье место, был зафиксирован в ноябре 2012 года с ЭВМ – «K computer, SPARC64 VIIIfx 2.0GHz, Tofu interconnect» той же фирмы Fujitsu и производительной мощностью в 10,510 петафлопсов [8,9].
4. Официальный сайт «ТОП-500». URL: https://www.top500.org/news/japan-captures-top500-crown-arm-powered-supercomputer/ (дата обращения 12.11.2021).
9 Таблица 1. ТОП-10 суперкомпьютеров международного рейтинга «ТОП-500».
Место Название компьютера Страна происхождения Rmax (Pflops)* Rpeak (Pflops)** Мощность (Мвт)
1 Fugaku Япония 442.010 537.212 29,9
2 Summit США 148.600 200.795 10,1
3 Sierra США 94.640 125.712 7,4
4 Sunway TaihuLight Китай 93.015 125.436 15,4
5 Perlmutter США 70.870 93.750 2,6
6 Selene США 63.460 79.215 2,6
7 Tianhe-2A Китай 61.445 100.679 18,5
8 JUWELS Германия 44.120 70.980 1,8
9 HPC5 Италия 35.450 51.721 2,3
10 Voyager-EUS2 США 30.050 39.531 -
*Тестовая производительность, измеряемая в Pflops. **Потенциальная пиковая производительность, измеряемая в Pflops. Источник: составлено авторами на основе данных международного рейтингового проекта «ТОП-500».
10 В предыдущие годы явными лидерами были США и Китай, соревнуясь в основном между собой за первую строчку рейтинга, но в этом году японские разработчики превзошли самих себя и по праву забрали первое место. С большим отставанием от первых трех строчек располагаются Германия и Италия, занимая восьмую и девятую строки соответственно. Вычислительные мощности их компьютеров ниже японского примерно в десять раз. По словам разработчиков, компьютер Fugaku пока не задействован на полную мощность, это будет сделано в 2022 году, а пока он успешно используется для проведения экспериментов, связанных с изучением распространения COVID-19.
11 Пока разработок отечественного производства в ТОП-10 нет, но в этом направлении предпринимаются активные шаги, кроме того суперкомпьютерные технологии выведены в качестве отдельного направления национального проекта «Цифровая экономика»5.
5. Программа «Цифровая экономика Российской Федерации». Утверждена распоряжением Правительства Российской Федерации от 28 июля 2017 г. № 1632-р.
12 Отечественные достижения в области суперкомпьютерных технологий. В последние годы Россия активно стремилась попасть в первые строчки рейтинга стран «ТОП-500», обладающих последними разработками суперкомпьютерного направления с помощью создания инфраструктуры и технологий на базе международной практики. Рейтинг собирается с 1993 года, состав сотрудников, оценивающих достижения стран в основном состоит из компьютерных специалистов, экспертов в области компьютерных технологий и интернет-сообществ различной IT тематики. Надо заметить, что международный рейтинг «ТОП-500» формируется частной структурой и вносит только ту информацию о компьютерах, которая была представлена им, или берут данные из открытых источников. Организации, создавшие суперкомпьютеры, но не пожелавшие о них давать какую-либо информацию, не входят в данный шорт-лист. Справедливости ради стоит сказать, что таким образом внушительное количество суперкомпьютеров, которые представляют стратегическую важность для государств, не представлены в этом рейтинге, тем самым заставляя задуматься о расстановке стран при наличии полного списка таких компьютеров.
13 Во втором полугодии 2021 года Россия смогла серьезно укрепить свои позиции в рейтинге ТОП-500: суммарная доля производительности российских систем увеличилась сразу более чем в два раза по сравнению с предыдущим годом (в июне 2020 года – 0,6%, ноябрь 2021 – 1,4%), общая производительность суперкомпьютеров составила – 73,7 петафлопсов (см. таблицу 2). Это произошло вследствие новых приобретений коммерческими организациями (Яндекс и Сбербанк). Также Россия заняла 10-е место по количественному показателю размещенных на территории страны суперкомпьютеров, опередив Италию, Саудовскую Аравию и Бразилию. Рейтинг ТОП-10 по количеству суперкомпьютеров: 1. Китай – 173; 2. Соединённые Штаты Америки-149; 3. Япония – 32; 4. Германия – 26; 5. Франция – 19; 6. Нидерланды – 11; 7. Канада – 11; 8. Великобритания – 11; 9. Южная Корея – 7; 10. Россия – 7.
14 По совокупным показателям все достаточно радужно, но тут важно учесть, что шесть из семи компьютеров находятся в частном секторе, а именно у Яндекса, Сбербанка и МТС. Седьмой расположен в МГУ им. М. В. Ломоносова. Данное распределение суперкомпьютерных мощностей сдерживает развитие создания таких технологий. Конечно в России есть и другие суперкомпьютеры, которые созданы в государственных учреждениях, но они на порядок слабее и не могут претендовать на высокие позиции в международном рейтинге. Также не стоит забывать о супер-ЭВМ, которые по соображениям национальной безопасности засекречены [10-12].
15

Возвращаясь к ТОП-500 рейтинга можно заметить, что пять из семи отечественных суперкомпьютеров расположены в ТОП-100 данного рейтинга, и два из них попали в ТОП-300, а именно:

  • Chervonenkis «Червоненкис» – 19 место (компания Яндекс);
  • Galushkin «Галушкин» – 36 место (компания Яндекс);
  • Lyapunov «Ляпунов» – 40 место (компания Яндекс);
  • Christofari Neo «Кристофари Нео» – 43 место (ПАО «Сбербанк»);
  • Christofari «Кристофари» – 72 место (ПАО «Сбербанк»);
  • Lomonosov 2 «Ломоносов-2» – 241 место (МГУ им. М.В. Ломоносова);
  • MTS GROM «Grom» – 294 место (компания МТС).
16 Суперкомпьютер ФГБУ «ГВЦ Росгидромета» ранее входил в международный рейтинг и занимал 465-е место, но после ноябрьского пополнения, в обновленный список не попал. Сейчас на последнем месте расположился суперкомпьютер из Голландии с производимой мощностью 1,6 петафлопса, в то время как у компьютера Росгидромета данный показатель составляет 1,2 петафлопса.
17 Таблица 2. ТОП-15 суперкомпьютеров России.
Место Название компьютера Организация-владелец Rmax (Pflops) Rpeak (Pflops)
1 Червоненкис Компания Яндекс 21.530 29.415
2 Галушкин Компания Яндекс 16.020 20.636
3 Ляпунов Компания Яндекс 12.810 20.029
4 Кристофари Нео ПАО «Сбербанк» 11.950 14.908
5 Кристофари ПАО «Сбербанк» 6.669 8.789
6 Ломоносов-2 МГУ им. М.В. Ломоносова 2.478 4.946
7 Grom Компания МТС 2.258 3.011
8 ФГБУ «ГВЦ Росгидромета» ФГБУ «ГВЦ Росгидромета» 1.200 1.293
9 «Политехник - РСК Торнадо» Суперкомпьютерный центр, СПбПУ 0.971 1.521
10 cHARISMa НИУ ВШЭ 0.927 2.027
11 МВС-10П ОП2 МСЦ РАН 0.759 1.072
12 НИЦ «Курчатовский институт» НИЦ «Курчатовский институт» 0.755 1.100
13 ZHORES CDISE Cluster Сколковский Институт Науки и Технологий 0.495 1.011
14 PetaNode 1.2 Cluster Компьютерные Экосистемы 0.420 0.777
15 Колмогоров АО «Тинькофф Банк» 0.418 0.658
Источник: составлено авторами на основе открытых данных рейтинга НИВЦ МГУ имени М. В. Ломоносова и международного рейтингового проекта «ТОП-500».
18 Как видно из табл.2 рейтинга суперкомпьютеров, расположенных в России, сразу после седьмого места идет существенная просадка в производительных мощностях из-за которой компьютеры не входят в ТОП-500. Немаловажным является и тот факт, что из 15 компьютеров более 50 % находятся в коммерческом секторе, особенно это демонстрируют первые строчки рейтинга. Помимо этого, 90 % суперкомпьютеров находятся в Москве и Московской области.
19 Из последних российских достижений стоит отметить четыре важных момента:
  • суммарная доля производительности российских систем увеличилась в два раза по сравнению с 2020 годом (июнь 2020 года – 0,6%, ноябрь 2021 – 1,4%), общая производительность суперкомпьютеров составила – 73,7 петафлопсов6;
  • приобретение дополнительных четырех компьютеров с июня по ноябрь 2021 года способствовали попаданию в ТОП-10 и получению 10-го места по количественному показателю (семь суперкомпьютеров);
  • пять российских суперкомпьютеров вошли в ТОП-100 мирового рейтинга;
  • самый мощный компьютер в мире по данным ноября 2021 года международного рейтинга «ТОП-500» – Fugaku, снабжен технологией позволяющей снижать энергопотребление за счет использования погружного охлаждения, которое впервые было предложено специалистами из ИПС РАН7.
6. Официальный сайт научного портала «Атомная энергия 2.0». Статья: «Россия поднялась на девятую строчку в мировом рейтинге суперкомпьютеров». URL: >>>> (дата обращения 20.11.2021).

7. Официальный сайт портала «Наука и жизнь». Статья: «Суперкомпьютеры 2020: рекорды, разочарования и непреодолимые барьеры». URL: >>>> (дата обращения 20.11.2021).
20 Вопрос, связанный с совокупной производительностью, довольно спорный т.к. достижению этого результата способствовала покупка суперкомпьютеров компанией Яндекс (приобрела три суперкомпьютера для решения своих коммерческих задач) и Сбербанком, который также приобрел компьютер для модернизации бизнес-процессов. По формальным признакам цифрового индекса Россия опережает Китай, США и Европу, уступая только Японии [8,9].
21 Некоторые компьютеры, имеющие приставку «супер» как сказано было выше, носят стратегический аспект и данные об их производительности закрыты. В качестве одного из ярких примеров можно привести российскую супер-ЭВМ, которая не входит в шорт-лист «ТОП-500» – разработка РФЯЦ-ВНИИЭФ в Сарове. Там разработали фотонный процессор для работы в суперкомпьютере, мощность которого по предварительным оценкам может достигать до 50 петафлопсов, но данная информация пока остается условной8. Для более активного развития необходимы испытания, а также систематическое использование суперкомпьютеров на благо государственного управления и научно-технологического развития. Научно-исследовательские институты, в свою очередь, часто используют подобную технику в своих экспериментах. ЦЭМИ РАН не стал исключением и подхватил это направление, применив суперкомпьютерные технологии для своих исследований [13-15].
8. Официальный сайт Всероссийского научно-исследовательского института экспериментальной физики (предприятие госкорпорации «Росатом» РФЯЦ-ВНИИЭФ в Сарове) >>>>
22 Вклад ЦЭМИ РАН в развитие суперкомпьютерных технологий в России. ЦЭМИ РАН, начиная с 2011 года и по настоящее время, активно занимается исследованиями, связанными с применением суперкомпьютерных технологий в общественных науках. В 2020 году цикл публикаций сотрудников ЦЭМИ РАН, посвященных применению суперкомпьютерных технологий в общественных науках, был удостоен премии имени Л. В. Канторовича, присуждаемой Российской Академией наук [16, 17].
23 В ЦЭМИ РАН разработана теория построения и создан комплекс агент-ориентированных моделей для суперкомпьютеров, осуществлен запуск крупномасштабной агент-ориентированной модели социально-экономической системы России на суперкомпьютерах МВС-100К (МСЦ РАН), «Ломоносов» (МГУ им. М.В. Ломоносова) и «Тяньхэ-2» (Гуанчжоу, Китай). По согласованию двух сторон начиная с 2017 года были задействованы мощности Межведомственного суперкомпьютерного центра Российской академии наук – филиала Федерального государственного учреждения «Федеральный научный центр Научно-исследовательский институт системных исследований Российской академии наук» (МСЦ РАН – филиал ФГУ ФНЦ НИИСИ РАН) для воспроизведения экспериментов, связанных с имитационным моделированием9.
9. Официальный сайт лаборатории компьютерного моделирования социально-экономических процессов ЦЭМИ РАН. URL: >>>> . (дата обращения 03.12.2021).
24 Раскрывая потенциальные возможности имитационного моделирования с использованием последних технологических достижений в области суперкомпьютерных технологий, специалистами ЦЭМИ РАН были достигнуты существенные результаты, а некоторые из них позволили создать и зарегистрировать программы для ЭВМ10. Многоуровневые исследования и сотрудничество в этом направлении с ведущими организациями, имеющими высокотехнологичное оборудование, способствовали усовершенствованию методологии построения имитационных моделей с применением супер-ЭВМ [18-20].
10. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2019614589 Российская Федерация. Система проектирования агент-ориентированных моделей для запуска на суперкомпьютерах: № 2018665556 : заявл. 29.12.2018 : опубл. 09.04.2019 / В. Л. Макаров, А. Р. Бахтизин, Е. Д. Сушко, Г. Б. Сушко. URL: >>>> (дата обращения 03.12.2021).
25

ЗАКЛЮЧЕНИЕ
26 Тенденции глобальной цифровизации затрагивают все основные сферы привычного миропорядка, в т.ч. связанные с созданием новых автоматизированных систем управления, искусственным интеллектом и развитием суперкомпьютерных технологий. Происходящее является неотъемлемой составляющей совершенствования систем с вычислительными мощностями, превышающими в десятки и сотни раз достижения прошлых лет. Стремление завоевать лидирующие позиции в данном направлении серьезно усиливает эту гонку и ускоряет темпы появления высокопроизводительных супер-ЭВМ. Неоспоримыми лидерами являются США и Китай, как по количеству, так и по совокупным воспроизводимым мощностям, но во втором полугодии 2021 года серьезно завысил планку суперкомпьютер, собранный в Японии. Он превзошел ближайшего преследователя почти в три раза по показателям скорости производимых вычислительных операций.
27 Позиции России на международной арене необходимо укреплять, развивая и поддерживая IT индустрию и производство собственных технологически развитых продуктов для ЭВМ. Некоторые подвижки в этом направлении уже есть. Компания Байкал Электроникс проводит испытания экспериментальных образцов компьютерных процессоров Baikal используя только отечественные комплектующие, но пока полностью отойти от импортных комплектующих не получилось [21]. В России есть большое количество суперкомпьютеров, которые способны решать сложные вычислительные задачи. В перспективе стоят такие важнейшие вопросы, как:
  • разработка российского суперкомпьютера с производительностью в десятки раз превышающей сегодняшние достижения в петафлопсах (возможно этого удастся достичь за счет фотонных процессоров, которые уже начали разрабатывать в России);
  • формулирование и освоение методологии построения универсальных вычислительных конструкций с возможностью одновременного выполнения основных функций процессора и хранением данных;
  • модернизация высокоскоростных сетей передачи данных;
  • построение четко сформулированной иерархии объединения супер-ЭВМ в единую сеть (по принципу системы распределенных ситуационных центров России);
  • постепенное импортозамещение различных деталей, используемых при создании комплектующих для ЭВМ [22, 23].
28 Трансформация всех сфер жизнедеятельности государства с помощью новых цифровых технологий даёт возможность сделать вывод о том, что ближайшее будущее связанно с развитием виртуального пространства, которое будет охватывать все основополагающие аспекты привычной жизни человека. Современные реалии диктуют новые методы в области государственного управления, регулирования, проведения научных экспериментов и ведения конкурентной борьбы на международной арене.

Библиография

1. Макаров, В. Л. Моделирование и оценка национальной силы разных стран мира / В. Л. Макаров, А. Р. Бахтизин, J. Wu, Z. Wu, [и др.] // Искусственные общества. – 2021. – T. 16. – Выпуск 3 [Электронный ресурс]. URL: https://artsoc.jes.su/s207751800016081-8-1/ (дата обращения: 27.10.2021).

2. Бурилина, М. А. Агент-ориентированное моделирование для поддержки принятия решений и прогнозирования в условиях перехода к цифровой экономике / М. А. Бурилина, Д. С. Евдокимов / Монография. – М.: ЦЭМИ РАН, 2020. – 148 с.

3. Макаров, В. Л. Мультиагентные системы и суперкомпьютерные технологии в общественных науках / В.Л. Макаров, А. Р. Бахтизин, Е. Д. Сушко// Нейрокомпьютеры: разработка, применение. – 2017. – № 5. – С. 3-9.

4. Лапаев, Д. Н. Искусственный интеллект: за и против / Д. Н. Лапаев, Г.А. Морозова // Развитие и безопасность. – 2020. – № 3(7). – С. 70-77.

5. Баранов, А. В. Методы и средства моделирования системы управления суперкомпьютерными заданиями / А. В. Баранов, Д.С. Ляховец // Программные продукты и системы. – 2019. – № 4. – С. 581-594.

6. Кишкан, В.В. Беступиковый алгоритм расширенного синтаксического анализа и его приложение к языкам программирования для квантовых компьютеров / В. В. Кишкан, К. В. Сафонов // Computational Nanotechnology. – 2020. – Т. 7. – № 2. – С. 42-48.

7. Makarov, V. L. The application of graph decomposition to development of large-scale agent-based economic models (2019) / V. L. Makarov, A. R. Bakhtizin, E. D. Sushko, G. B. Sushko // Advances in Systems Science and Applications, 19 (1), pp. 141-149.

8. Антонов, А. С. Высокопроизводительные вычислительные платформы: текущий статус и тенденции развития / А. С. Антонов, И. В. Афанасьев, В. В. Воеводин // Вычислительные методы и программирование. – 2021. – Т. 22. – № 2. – С. 135-177.

9. Абрамов, С. М. Июнь 2019: анализ развития суперкомпьютерной отрасли в России и в мире / С. М. Абрамов // Программные системы: теория и приложения. – 2019. – Т. 10. – № 3(42). – С. 3-40.

10. Savin, G. I. Jobs Runtime Forecast for JSCC RAS Supercomputers Using Machine Learning Methods / G. I. Savin, B. M. Shabanov, D. S. Nikolaev [et al.] // Lobachevskii Journal of Mathematics. – 2020. – Vol. 41. – No 12. – P. 2593-2602.

11. Савин, Г. И. Об использовании Федеральной научной телекоммуникационной инфраструктуры для суперкомпьютерных вычислений / Г. И. Савин, Б. М. Шабанов, А. В. Баранов [и др.] // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Вычислительная математика и информатика. – 2020. – Т. 9. – № 1. – С. 20-35.

12. Makarov, V. L. Supercomputer technologies in social sciences: Existing experience and future perspectives / V. L. Makarov, A. R. Bakhtizin // Springer Proceedings in Complexity -2018. pp. 251-273.

13. Kiselev, E. A. The Energy Efficiency Evaluating Method Determining Energy Consumption of the Parallel Program According to Its Profile / E. A. Kiselev, V. I. Kiselev, B. M. Shabanov [et al.] // Lobachevskii Journal of Mathematics. – 2020. – Vol. 41. – No 12. – P. 2542-2551.

14. Savin, G. I. Simulator of a Supercomputer Job Management System as a Scientific Service / G. I. Savin, B. M. Shabanov, D. S. Lyakhovets [et al.] // Proceedings of the 2020 Federated Conference on Computer Science and Information Systems, FedCSIS 2020 : 15, Virtual, Sofia, 06–09 сентября 2020 года. – Virtual, Sofia, 2020. – P. 413-416.

15. Макаров, В. Л. Моделирование социальных процессов на суперкомпьютерах: новые технологии / В. Л. Макаров, А. Р. Бахтизин, Е. Д. Сушко, Г. Б. Сушко // Вестник Российской академии наук. – 2018. – Т. 88. – № 6. – С. 508-518.

16. Макаров, В. Л. Суперкомпьютерные технологии в общественных науках: агент-ориентированные демографические модели / В. Л. Макаров, А. Р. Бахтизин, Е. Д. Сушко [и др.] // Вестник Российской академии наук. – 2016. – Т. 86. – № 5. – С. 412.

17. Макаров, В. Л. Агент-ориентированная суперкомпьютерная демографическая модель России: анализ апробации / В. Л. Макаров, А. Р. Бахтизин, Е. Д. Сушко, Г. Б. Сушко // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. – 2019. – Т. 12. – № 6. – С. 74-90.

18. Макаров, В. Л. Разработка агент-ориентированной демографической модели России и ее суперкомпьютерная реализация / В. Л. Макаров, А. Р. Бахтизин, Е. Д. Сушко, Г. Б. Сушко // Вычислительные методы и программирование. – 2018. – Т. 19. – № 4. – С. 368-378.

19. Makarov, V. L. Agent-based model as a tool for controlling environment of the region / V. L. Makarov, A. R. Bakhtizin, E. D. Sushko // Zhournal Novoi Ekonomicheskoi Associacii. – 2020. Vol. 45(1). pp. 151-171

20. Epstein, J. M. Agent-based modeling for a complex world. Scientific publications department / J. M. Epstein, V. L. Makarov, A. R. Bakhtizin // GAUGN, 2021. — 74 p. ISBN 978-5-6045843-5-4

21. Баранов, А. В. Применение машинного обучения для прогнозирования времени выполнения суперкомпьютерных заданий / А. В. Баранов, Д. С. Николаев // Программные продукты и системы. – 2020. – № 2. – С. 218-228.

22. Шабанов, Б. М. Система управления заданиями распределенной сети суперкомпьютерных центров коллективного пользования / Б. М. Шабанов, П. Н. Телегин, А. П. Овсянников [и др.] // Труды научно-исследовательского института системных исследований Российской академии наук. – 2018. – Т. 8. – № 6. – С. 65-73.

23. Абрамов, В. И. Оптимизация работы графических процессоров и кластеров для разработки крупномасштабных социально-экономических моделей на суперкомпьютерах / В. И. Абрамов, Д. С. Евдокимов // Искусственные общества. – 2020. – T. 15. – Выпуск 3 [Электронный ресурс]. URL: https://artsoc.jes.su/s207751800011122-3-1/ (дата обращения: 25.12.2020).

Комментарии

Сообщения не найдены

Написать отзыв
Перевести