"Информационные технологии и высокопроизводительные вычисления": Материалы VIII Международной научно-практической конференции, Хабаровск, 15-17 сентября 2025 г.

?

"Информационные технологии и высокопроизводительные вычисления": Материалы VIII Международной научно-практической конференции, Хабаровск, 15-17 сентября 2025 г.

Хабаровск : Хабаровский Федеральный исследовательский центр, 2025.

Ответственный редактор: А. А. Сорокин

В сборнике опубликованы результаты исследований, представленные на VIII Международной научно-практической конференции «Информационные технологии и высокопроизводительные вычисления». Материалы публикуются в авторской редакции. VIII Международная научно-практическая конференция «Информационные технологии и высокопроизводительные вычисления» была приурочена к объявленному в России Десятилетию науки и технологий и предстоящему 55-летию образования ДВНЦ АН СССР - ДВО РАН. Партнерами конференции выступили Правительство Хабаровского края и Дальневосточный центр НИЦ «Планета». Для научных работников, аспирантов, преподавателей и студентов вузов.

Алгоритм матричного произведения на графических ускорителях для платформ с неравномерными каналами передачи данных

Чой Е. Р., Мальковский С. И., Стегайлов В. В., В кн.: "Информационные технологии и высокопроизводительные вычисления": Материалы VIII Международной научно-практической конференции, Хабаровск, 15-17 сентября 2025 г.: Хабаровск: Хабаровский Федеральный исследовательский центр, 2025. Гл. 81 С. 317–320.

Работа посвящена разработке и экспериментальному исследованию параллельных алгоритмов матричного умножения и матричной экспоненты с асинхронным обменом данными, использующих принцип наложения вычислений и коммуникаций для максимизации производительности, для систем с несколькими графическими ускорителями и неоднородной топологией. Также представлены теоретические модели оптимизации размера блоков для повышения эффективности расчетов. Алгоритм матричной экспоненты реализован с поддержкой комплексных матриц через ...

Добавлено: 15 октября 2025 г.

Научное направление: Компьютерные науки

Язык: русский

Текст на другом сайте

Ключевые слова: высокопроизводительные вычисления

"Информационные технологии и высокопроизводительные вычисления": Материалы VIII Международной научно-практической конференции, Хабаровск, 15-17 сентября 2025 г.

Анализ согласованности голосования стран ЕАЭС и ОДКБ в ГА ООН с помощью иерархической кластеризации

Вохминцев И. В., Вестник международных организаций: образование, наука, новая экономика 2026 Т. 21 № 2

ЕАЭС и ОДКБ – главные региональные международные организации для России. Понимание, оценка и анализ внешнеполитических позиций стран, которые туда входят — это вопрос национальных интересов страны. Из этого вытекает цель работы: выявление уровня и формы согласованности голосования стран ЕАЭС и ОДКБ в ГА ООН. Уровень согласованности – оценка уровня близости стран при голосовании. Форма согласованности ...

Добавлено: 7 сентября 2026 г.

Pupillometry and autonomic nervous system responses to cognitive load and false feedback: an unsupervised machine learning approach

Alshanskaia E., Portnova G., Liaukovich K. и др., Frontiers in Neuroscience 2024 Vol. 18

Добавлено: 7 сентября 2026 г.

Oil Spill Segmentation in SAR Data Using ViT-UNet: Performance and Practical Insights

Зуенко Д. О., Трофимова Е. А., Хайдарова И., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 121339–121357

Добавлено: 7 сентября 2026 г.

Scalable machine learning approach to disordered s-wave superconductors

Неверов В. Д., Красавин А. В., Вагов А. В. и др., Physical Review B: Condensed Matter and Materials Physics 2026 Vol. 113 P. 1–6

Добавлено: 5 сентября 2026 г.

On the rate of Gaussian approximation for online linear regression problems

Шешукова М. Е., Durmus A., Khusainov M. и др., Statistics 2026 P. 1–25

Добавлено: 4 сентября 2026 г.

Proceedings of the 42nd Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI), PMLR Volume 337, 17-21 August 2026, KIT, Amsterdam, the Netherlands

Proceedings of Machine Learning Research , 2026.

Добавлено: 4 сентября 2026 г.

A unified frequency-domain framework for tilted slice localization and ischemic stroke detection

Khodadoust J., Куликова С. П., Khodadoust F., Biomedical Signal Processing and Control 2027 Vol. 129 P. 111284–111284

Анализ острого ишемического инсульта (ОИИ) по двухмерным (2D) клиническим изображениям затруднен из-за неконтролируемого наклона срезов и геометрических несоответствий, нарушающих предположения моделей глубокого обучения (ГБО), не зависящих от положения. В данной статье предлагается унифицированная, учитывающая геометрию, частотно-доменная структура для локализации наклонных срезов и сегментации ишемического инсульта, которая явно разделяет оценку положения и анализ поражения. Метод сначала ...

Добавлено: 2 сентября 2026 г.

Proceedings of the 2026 Fourth International Conference on Distributed Computing and High Performance Computing (DCHPC)

IEEE, 2026.

Добавлено: 2 сентября 2026 г.

Discrete Markowitz Portfolio Optimization with Open-Source Classical and Quantum-Inspired Solvers: A Cross-Market Walk-Forward Study

Avdoshin S.M., Patrushev K. A., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2026 No. 4 часть 2 P. 245–256

Добавлено: 27 августа 2026 г.

Benchmarking Synolitic Graphs for Autism Classification from Multisite Resting-State fMRI

Заикин А. А., Власенко Д. В., Захаров Д. Г. и др., Diagnostics 2026 Vol. 16 No. 17 P. 1–15

Добавлено: 27 августа 2026 г.

Алгебра, теория чисел, дискретная геометрия и многомасштабное моделирование. Современные проблемы, приложения и проблемы истории. Материалы XXIV Международной конференции, посвящённой 110-летию со дня рождения академика Юрия Владимировича Линника и 110-летию со дня рождения профессора Андрея Борисовича Шидловского и 80-летию со дня рождения профессора Геннадия Ивановича Архипова

Тула: Тульский государственный педагогический университет им. Л.Н. Толстого, 2025.

Сборник содержит материалы, представленные на XXIV Международной конференции «Алгебра, теория чисел, дискретная геометрия и многомасштабное моделирование: современные проблемы, приложения и проблемы истории», посвящённой 110-летию со дня рождения академика Юрия Владимировича Линника и 110-летию со дня рождения профессора Андрея Борисовича Шидловского и 80-летию со дня рождения профессора Геннадия Ивановича Архипова. Материалы конференции будут полезны научным работникам, ...

Добавлено: 27 августа 2026 г.

Characterizing the Scheduling Performance of 5G NR Base Stations Under Signaling and Data Traffic Constraints

Eduard Sopin, Назарьин А. И., Бегишев В. О. и др., IEEE Transactions on Vehicular Technology 2026 Vol. 75 No. 6 P. 10995–11007

Добавлено: 26 августа 2026 г.

Генерация исходного кода с использованием больших языковых моделей: систематический обзор методологии Вайб-кодинг

Джонов А. Т., Авдошин С. М., Информационные технологии 2026 Т. 32 № 8 С. 421–427

В данном систематическом обзоре представлен анализ методологии Вайб-кодинг (Vibe Coding) — современно-го подхода к итеративному процессу разработки программного обеспечения с помощью больших языковых моделей (БЯМ). Инструменты генерации кода транформируют написание ПО, позволяя программисту формулировать задачи и описывать желаемое поведение кода на естественном языке, в то время как БЯМ генерирует соответ-ствующий запросам исходный код. Обзор систематиматизирует ...

Добавлено: 25 августа 2026 г.

An adaptive image watermarking scheme using cooperation of HBA and RSA metaheuristics

Мельман А. С., Евсютин О. О., Journal of the Franklin Institute 2026 Vol. 363 No. 15 Article 109005

Добавлено: 25 августа 2026 г.

Proceedings of the 2026 12th International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT) (Italy, Bari, July 13–16, 2026)

IEEE, 2026.

Добавлено: 24 августа 2026 г.

From data to knowledge: artificial intelligence methods for studying comorbidity in electronic health records

Лукьяненко Д. В., Рагимова А. А., Мухорина А. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–24

Добавлено: 20 августа 2026 г.

Proceedings of the Generative Code Intelligence Workshop (GeCoIn 2026), co-located with the 35th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-ECAI 2026)

CEUR-WS.org, 2026.

Добавлено: 20 августа 2026 г.

MM-PSYCHE: Multimodal Multitask Psychological Characteristic Estimation Through Cross-Domain Semi-Supervised Learning

Рюмина Е. В., Аксёнов А. А., Коряковская Д. О. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 124759–124778

Добавлено: 20 августа 2026 г.

Proceedings of the 1st Workshop on Linguistic Analysis for Health (HeaLing 2026)

Association for Computational Linguistics, 2026.

Добавлено: 19 августа 2026 г.

Интеллектуальное прогнозирование времени выполнения вычислительных задач GROMACS для оптимизации работы планировщика задач суперкомпьютера «cHARISMa» НИУ ВШЭ

Саликова М. Т., Костенецкий П. С., Мишенин Р. М., В кн.: Параллельные вычислительные технологии – XIX всероссийская научная конференция с международным участием, ПаВТ’2025, г. Москва, 8–10 апреля 2025 г. Короткие статьи и описания плакатов.: Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2025. С. 331–331.

Современные суперкомпьютеры являются незаменимыми инструментами для решения сложных научных и промышленных задач. Эффективное планирование потока вычислительных задач суперкомпьютера требует информации о времени, за которое может завершится каждая из ожидающих запуска задач. Нередко пользователи устанавливают задаче временной лимит с большим запасом, что снижает эффективность работы планировщика. Разработка метода предсказания времени выполнения задач Gromacs на суперкомпьютере позволит ...

Добавлено: 28 мая 2025 г.

Разработка подсистемы динамического изменения приоритета задач в очереди суперкомпьютера

Рыбаков Г. С., Костенецкий П. С., В кн.: Параллельные вычислительные технологии – XIX всероссийская научная конференция с международным участием, ПаВТ’2025, г. Москва, 8–10 апреля 2025 г. Короткие статьи и описания плакатов.: Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2025. С. 329–329.

С ростом числа задач в различных областях науки, требующих высокопроизводительных вычислений, правильное распределение приоритетов задач и квот пользователей стало одним из важнейших факторов, влияющих на эффективную работу суперкомпьютерных центров. На суперкомпьютере НИУ ВШЭ «cHARISMa» настроено множество дополняющих друг друга алгоритмов планирования потока задач, а также ограничений, таких как проектные лимиты и пользовательские квоты. Алгоритмы и ...

Добавлено: 28 мая 2025 г.

Анализ и визуализация данных в системе мониторинга эффективности задач НРС TaskMaster суперкомпьютерного комплекса

Мазаев И. А., Костенецкий П. С., В кн.: Параллельные вычислительные технологии – XIX всероссийская научная конференция с международным участием, ПаВТ’2025, г. Москва, 8–10 апреля 2025 г. Короткие статьи и описания плакатов.: Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2025. С. 321–321.

Данная работа посвящена созданию подсистемы визуализации данных о вычислительных задачах пользователей для системы HPC TaskMaster [1], разработанной Отделом суперкомпьютерного моделирования НИУ ВШЭ для суперкомпьютера cHARISMa. Основная цель этой подсистемы – предоставить пользователям и администраторам удобный инструмент для исследования большого массива данных о задачах. В качестве платформы визуализации выбрана система Grafana, уже используемая для мониторинга нагрузки ...

Добавлено: 28 мая 2025 г.

Моделирование потока задач вычислительного кластера НИУ ВШЭ с использованием SLURM Simulator

Мишенин Р. М., Костенецкий П. С., В кн.: Параллельные вычислительные технологии – XIX всероссийская научная конференция с международным участием, ПаВТ’2025, г. Москва, 8–10 апреля 2025 г. Короткие статьи и описания плакатов.: Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2025. С. 324–324.

Задача эффективного распределения ресурсов вычислительной системы широко известна. Она становится критически важной в многопользовательских многопроцессорных системах, таких как суперкомпьютеры. В НИУ ВШЭ функционирует высокопроизводительный вычислительный кластер «cHARISMa», состоящий из 48 вычислительных узлов шести типов. Основными характеристиками узлов являются наличие графических ускорителей и их модели, типы центральных процессоров и объем оперативной памяти. На суперкомпьютере используется планировщик задач ...

Добавлено: 28 мая 2025 г.

Graph based routing algorithm for torus topology and its evaluation for the Angara interconnect

Mukosey A., Семенов А. С., Tretiakov A., Journal of Parallel and Distributed Computing 2024 Vol. 183 Article 104765

Добавлено: 25 ноября 2023 г.