Национальный исследовательский университет ЮУрГУ
Приоритетное направление развития 5
"Суперкомпьютерные и грид-технологии
для решения проблем энерго- и ресурсосбережения"
Новость от 12.12.2015

Студенты ВМИ прошли стажировку в "Интел"

Магистранты кафедры системного программирования факультета Вычислительной математики и информатики Игорь Сухинских и Екатерина Неповинных прошли стажировку в компании "Интел" в рамках международной молодежной школы и конференции "Высокопроизводительные вычисления, оптимизация и приложения".

С 16 по 20 ноября 2015 г. в Нижнем Новгороде на базе Нижегородского государственного университета им. Н.И. Лобачевского проходила международная молодежная школа и конференция "Высокопроизводительные вычисления, оптимизация и приложения".  В этом году в работе школы приняли участие 67 студентов, аспирантов и молодых ученых из более чем 20 городов России. В работе школы принимали участие преподаватели из Италии, США, Великобритании, Германии и Литвы, среди которых многие отмечены международными научными премиями. Также, в рамках школы, совместно с корпорацией "Интел", прошло обучение по направлению "Современные тенденции разработки высокопроизводительных приложений и инструменты Intel". 
 
Екатерина, магистрант 1 года обучения факультета ВМИ, поделилась с нами своими впечатлениями о прошедшей школе.
 
- Екатерина, расскажите, где и как проходила эта школа?
 
- Молодежная школа была направлена на изучение современных технологий высокопроизводительных вычислений, эффективных методов оптимизации и возможностей их практического применения для решения актуальных задач науки и техники. Программа школы предусматривала интенсивные учебные занятия с расширенным лабораторным практикумом, обзорные доклады ведущих ученых и специалистов, практические работы различного уровня сложности. Тематика школы была очень обширной и включала в себя: высокопроизводительные вычисления на традиционных архитектурах и гибридных вычислительных архитектурах; методы машинного обучения; робототехнику, компьютерное зрение. Участие в молодежной школе дало мне отличную возможность дополнительной профессиональной подготовки в области суперкомпьютерных технологий и высокопроизводительных вычислений. Это особенно важно, поскольку в нашем университете находится один из 500 мощнейших суперкомпьютеров в мире “Торнадо ЮУрГУ” и подобные навыки являются необходимыми для работы с ним. 
 
- Каким темам были посвящены занятия?
 
- Занятия в школе подразделялись на 2 части: первая часть представляла собой пленарные лекции, которые проходили в ННГУ им. Лобачевского. Все лекции читались на английском языке, а большинство лекторов - ученые из Европы с мировым именем. В основном, лекторы рассказывали о своих текущих разработках и применении алгоритмов глобальной оптимизации для решения актуальных прикладных задач, а также охотно отвечали на вопросы слушателей и делились опытом.
 
Вторая часть курса проходила в нижегородском офисе компании Intel и представляла собой тренинг по параллельным и мобильным технологиям. Основная программа распределялась по двум секциям: 
  1. Современные тенденции разработки высокопроизводительных приложений и инструменты Intel (это секция, в которую попала я);
  2. Современные технологии и инструменты разработки приложений для мобильных устройств.
 
Учебная программа включала: 
  • тренинги и мастер-классы сотрудников Intel;
  • обязательное практическое знакомство слушателей курса с несколькими программными инструментами, предустановленными заранее на собственные ноутбуки по инструкциям; 
  • выполнение практического мини-задания с использованием инструментов и представление результатов на отчетном семинаре.
 
Секция, посвящённая высокопроизводительным приложениям, включала в себя обзорные лекции о некоторых технологиях разработки, предоставляемых компанией Intel, в частности: 
  • Intel Thread Building Blocks (TBB) - библиотека для языка программирования C++, предназначенная для эффективной разработки многопоточных приложений. Включает в себя примитивы, позволяющие быстро писать приложения с автоматическим распараллеливанием определённых алгоритмов, а также примитивы для построения и эффективного исполнения графа вычислений. 
  • Intel Data Analytics Acceleration Library (DAAL) - библиотека, в которой реализованы многие алгоритмы интеллектуального анализа данных и машинного обучения. Библиотека специально оптимизирована для процессоров Intel и предоставляет существенно более высокую скорость исполнения, чем конкурирующие решения, такие, как Spark MLLib.
 
- Что Вам понравилось на школе? Что запомнилось?
 
- Для выполнения практического задания все участники были разделены на команды по 4-6 человек. В нашей секции каждой команде предлагалось решить по 3 одинаковых задачи. Суть первых двух заданий состояла в том, чтобы написать программу сначала линейным способом, затем ее распараллелить, затем распараллелить с помощью инструментов Intel, а именно, библиотеки TBB, и сравнить производительность. Третье задание заключалось в том, чтобы с помощью алгоритмов машинного обучения научиться распознавать рукописный текст, используя библиотеку DAAL. На выполнение заданий давалось 4 академических часа, потом необходимо было сделать презентацию и всем рассказать о результатах работы. Нашей команде удалось справиться со всеми заданиями и получить почти 4-кратный прирост в производительности! По окончании школы каждый участник получил сертификат участника и сертификат о прохождении программы обучения. Считаю участие в школе очень интересным и полезным опытом. Мне удалось познакомиться не только с ведущими специалистами ИТ-отрасли России, но и встретить действительно разносторонних, увлеченных программированием людей.
 
- Спасибо, Екатерина! Желаем вам дальнейших успехов!
 
 
© Суперкомпьютерный центр ЮУрГУ, 2010-2011.
Разработка сайта: отдел поддержки и обучения пользователей СКЦ ЮУрГУ