Development trends of russian and foreign super-computer technologies in the conditions of digital transformation
Table of contents
Share
QR
Metrics
Development trends of russian and foreign super-computer technologies in the conditions of digital transformation
Annotation
PII
S265838870017846-3-1
Publication type
Article
Status
Published
Authors
Dmitry Evdokimov 
Occupation: Researcher
Affiliation: Central Economics and Mathematics Institute, RAS (CEMI RAS)
Address: Moscow, Nakhimovsky prospect, 47, Moscow, 117418, Russia
Kravchenko Dmitry
Occupation: Graduate student
Affiliation: State Academic University of Humanities under the Russian Academy of Sciences
Address: Maronovsky lane 26, Moscov, Russian Federation
Abstract

The rapid development of modern technologies and the emergence of large-scale world projects with the involvement of a scientific, political and commercial conglomerate contributes to the comprehensive development of digitalization, including the IT industry, thereby promoting and improving developments related to electronic computers. The article is devoted to the study of the latest developments in the field of supercomputer technologies in Russia and abroad. An overview of operating supercomputers occupying the first lines in the world TOP-500 rating is given. The main Russian successes in this direction are formulated. Possible perspective tasks are described that would allow Russia to strengthen its positions in the international arena.

Keywords
computing systems, supercomputer, supercomputer technologies, simulation, agent-based models, digitalization
Received
28.12.2021
Date of publication
31.12.2021
Number of purchasers
0
Views
163
Readers community rating
0.0 (0 votes)
Cite Download pdf
Additional services access
Additional services for the article
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.

References

1. Makarov V.L., Bakhtizin A.R., Wu J., Wu Z., Sushko E.D., Khabriev B.R. Modelirovanie i otsenka natsional'noj sily raznykh stran mira // Iskusstvennye obschestva. – 2021. – T. 16. – Vypusk 3 [Ehlektronnyj resurs]. URL: https://artsoc.jes.su/s207751800016081-8-1/ (data obrascheniya: 27.10.2021). DOI: 10.18254/S207751800016081-8.

2. Burilina M.A., Evdokimov D.S. Agent-orientirovannoe modelirovanie dlya podderzhki prinyatiya reshenij i prognozirovaniya v usloviyakh perekhoda k tsifrovoj ehkonomike / Monografiya. – M.: TsEhMI RAN, 2020. – 148 s.

3. Makarov V.L., Bakhtizin A.R., Sushko E.D. Mul'tiagentnye sistemy i superkomp'yuternye tekhnologii v obschestvennykh naukakh // Nejrokomp'yutery: razrabotka, primenenie. – 2017. – № 5. – S. 3-9.

4. Lapaev D.N., Morozova G.A. Iskusstvennyj intellekt: za i protiv // Razvitie i bezopasnost'. – 2020. – № 3(7). – S. 70-77. – DOI 10.46960/2713-2633_2020_3_70.

5. Baranov A. V., Lyakhovets D.S. Metody i sredstva modelirovaniya sistemy upravleniya superkomp'yuternymi zadaniyami // Programmnye produkty i sistemy. – 2019. – № 4. – S. 581-594.

6. Kishkan V.V., Safonov K.V. Bestupikovyj algoritm rasshirennogo sintaksicheskogo analiza i ego prilozhenie k yazykam programmirovaniya dlya kvantovykh komp'yuterov // Computational Nanotechnology. – 2020. – T. 7. – № 2. – S. 42-48. – DOI 10.33693/2313-223X-2020-7-2-42-48.

7. Makarov, V.L., Bakhtizin, A.R., Sushko, E.D., Sushko, G.B. The application of graph decomposition to development of large-scale agent-based economic models (2019) Advances in Systems Science and Applications, 19 (1), pp. 141-149. DOI: 10.25728/assa.2019.19.1.594

8. Antonov A. S., Afanas'ev I. V., Voevodin V. V. Vysokoproizvoditel'nye vychislitel'nye platformy: tekuschij status i tendentsii razvitiya // Vychislitel'nye metody i programmirovanie. – 2021. – T. 22. – № 2. – S. 135-177. – DOI 10.26089/NumMet.v22r210.

9. Abramov S. M. Iyun' 2019: analiz razvitiya superkomp'yuternoj otrasli v Rossii i v mire // Programmnye sistemy: teoriya i prilozheniya. – 2019. – T. 10. – № 3(42). – S. 3-40. – DOI 10.25209/2079-3316-2019-10-3-3-40

10. Savin G.I., Shabanov B.M., Nikolaev D.S. [et al.] Jobs Runtime Forecast for JSCC RAS Supercomputers Using Machine Learning Methods // Lobachevskii Journal of Mathematics. – 2020. – Vol. 41. – No 12. – P. 2593-2602. – DOI 10.1134/S1995080220120343.

11. Savin G.I., Shabanov B.M., Baranov A.V. [i dr.] Ob ispol'zovanii Federal'noj nauchnoj telekommunikatsionnoj infrastruktury dlya superkomp'yuternykh vychislenij // Vestnik Yuzhno-Ural'skogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: Vychislitel'naya matematika i informatika. – 2020. – T. 9. – № 1. – S. 20-35. – DOI 10.14529/cmse200102.

12. Makarov, V.L., Bakhtizin, A.R. Supercomputer technologies in social sciences: Existing experience and future perspectives (2018) Springer Proceedings in Complexity, pp. 251-273. DOI: 10.1007/978-3-319-99624-0_13

13. Kiselev E.A., Kiselev V.I., Shabanov B.M. [et al.] The Energy Efficiency Evaluating Method Determining Energy Consumption of the Parallel Program According to Its Profile // Lobachevskii Journal of Mathematics. – 2020. – Vol. 41. – No 12. – P. 2542-2551. – DOI 10.1134/S1995080220120161.

14. Savin G.I., Shabanov B.M., Lyakhovets D.S. [et al.] Simulator of a Supercomputer Job Management System as a Scientific Service // Proceedings of the 2020 Federated Conference on Computer Science and Information Systems, FedCSIS 2020 : 15, Virtual, Sofia, 06–09 sentyabrya 2020 goda. – Virtual, Sofia, 2020. – P. 413-416. – DOI 10.15439/2020F208.

15. Makarov V.L., Bakhtizin A.R., Sushko E.D., Sushko G.B. Modelirovanie sotsial'nykh protsessov na superkomp'yuterakh: novye tekhnologii // Vestnik Rossijskoj akademii nauk. – 2018. – T. 88. – № 6. – S. 508-518. – DOI 10.7868/S086958731806004X.

16. Makarov V.L., Bakhtizin A.R., Sushko E.D. [i dr.] Superkomp'yuternye tekhnologii v obschestvennykh naukakh: agent-orientirovannye demograficheskie modeli // Vestnik Rossijskoj akademii nauk. – 2016. – T. 86. – № 5. – S. 412. – DOI 10.7868/S086958731605008X.

17. Makarov V.L., Bakhtizin A.R., Sushko E.D., Sushko G.B. Agent-orientirovannaya superkomp'yuternaya demograficheskaya model' Rossii: analiz aprobatsii // Ehkonomicheskie i sotsial'nye peremeny: fakty, tendentsii, prognoz. – 2019. – T. 12. – № 6. – S. 74-90. – DOI 10.15838/esc.2019.6.66.4.

18. Makarov V.L., Bakhtizin A.R., Sushko E.D., Sushko G.B. Razrabotka agent-orientirovannoj demograficheskoj modeli Rossii i ee superkomp'yuternaya realizatsiya // Vychislitel'nye metody i programmirovanie. – 2018. – T. 19. – № 4. – S. 368-378. – DOI 10.26089/NumMet.v19r433.

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

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

21. Baranov A.V., Nikolaev D.S. Primenenie mashinnogo obucheniya dlya prognozirovaniya vremeni vypolneniya superkomp'yuternykh zadanij // Programmnye produkty i sistemy. – 2020. – № 2. – S. 218-228.

22. Shabanov B.M., Telegin P.N., Ovsyannikov A.P. [i dr.] Sistema upravleniya zadaniyami raspredelennoj seti superkomp'yuternykh tsentrov kollektivnogo pol'zovaniya // Trudy nauchno-issledovatel'skogo instituta sistemnykh issledovanij Rossijskoj akademii nauk. – 2018. – T. 8. – № 6. – S. 65-73. – DOI 10.25682/NIISI.2018.6.0009.

23. Abramov V. I., Evdokimov D. S. Optimizatsiya raboty graficheskikh protsessorov i klasterov dlya razrabotki krupnomasshtabnykh sotsial'no-ehkonomicheskikh modelej na superkomp'yuterakh // Iskusstvennye obschestva. – 2020. – T. 15. – Vypusk 3 [Ehlektronnyj resurs]. URL: https://artsoc.jes.su/s207751800011122-3-1/ (data obrascheniya: 25.12.2020). DOI: 10.18254/S207751800011122-3

Comments

No posts found

Write a review
Translate