?
"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.
Главы книги
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.
Ключевые слова: высокопроизводительные вычисления
Association for Computational Linguistics, 2026.
Добавлено: 19 мая 2026 г.
Добавлено: 19 мая 2026 г.
Pikalov V., Meshcheryakov V., Kondratev S. и др., Technologies 2026 Vol. 14 No. 1 P. 1–27
This paper presents Aerokinesis, an IoT-based software–hardware system for intuitive gesture-driven control of quadcopter unmanned aerial vehicles (UAVs), developed within the Robot Operating System 2 (ROS2) framework. The proposed system addresses the challenge of providing an accessible human–drone interaction interface for operators in scenarios where traditional remote controllers are impractical or unavailable. The architecture comprises ...
Добавлено: 19 мая 2026 г.
This paper presents Aerokinesis, an IoT-based software–hardware system for intuitive gesture-driven control of quadcopter unmanned aerial vehicles (UAVs), developed within the Robot Operating System 2 (ROS2) framework. The proposed system addresses the challenge of providing an accessible human–drone interaction interface for operators in scenarios where traditional remote controllers are impractical or unavailable. The architecture comprises ...
Добавлено: 19 мая 2026 г.
Ronglin Z., Wei L., Jiahong C. и др., Journal of Signal Processing Systems 2026 Vol. 98 P. 1–15
Добавлено: 16 мая 2026 г.
Суворов Н. М., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2026 Vol. 38 No. 3(2) P. 49–66
Сети Петри с данными (DPN) являются расширением классических сетей Петри, позволяющим моделировать процессы, где данные влияют на поток управления, обеспечивая комплексное представление о поведении системы и возможность обнаружения точек отказа, которые в противном случае были бы скрыты. Одним из критериев корректности для моделей процессов является бездефектность. Модель процесса называется бездефектной, если она всегда корректно завершается ...
Добавлено: 16 мая 2026 г.
Neal N. X., Weiqing L., Dacheng H. и др., Algorithms 2026 Vol. 19 No. 5 P. 1–22
Добавлено: 13 мая 2026 г.
Velichkov B., Nikolova-Koleva I., Slavcheva M., Shumen: INCOMA Ltd, 2025.
Добавлено: 12 мая 2026 г.
Степанянц В. Г., Долгов И. М., Хорошилов Г. С. и др., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 3 С. 95–110
На рынок постепенно выходят высокоавтоматизированные и подключенные транспортные средства (ТС). В настоящее время предлагаются решения, позволяющие использовать эти технологии для совместного управления дорожным движением, что может значительно повысить его безопасность. В статье анализируются требования к интегрированной среде моделирования подключенных и высокоавтоматизированных ТС и совместной автоматизации управления дорожным движением с высокодетализированным учетом влияния окружающих объектов. Проанализированы ...
Добавлено: 12 мая 2026 г.
Тихонов Р. А., Efendiev M. T., Fedotenkov A. A., 2026 International Russian Smart Industry Conference (SmartIndustryCon) 2026 P. 542–547
Добавлено: 11 мая 2026 г.
Los Alamitos: IEEE Computer Society, 2026.
Добавлено: 10 мая 2026 г.
Авдошин С. М., Песоцкая Е. Ю., Информационные технологии 2026 Т. 32 № 4 С. 185–194
С развитием ИИ, и в особенности глубокого обучения, появились модели, способные давать крайне точные
прогнозы. Однако их внутренняя логика остается трудной для понимания — и это серьезная проблема, особенно в сферах, где от корректности алгоритма зависят критиче ски важные решения. Одним из перспективных
путей ее решения считается направление Explainable Artificial Intelligence (XAI) — разработка подходов, позволяющих прояснять ...
Добавлено: 8 мая 2026 г.
Авдошин С. М., Песоцкая Е. Ю., Business Informatics 2026 Vol. 20 No. 1 P. 7–28
Добавлено: 8 мая 2026 г.
Ismagilov T., Mukosey A., Смирнов Ф. А. и др., International Journal of High Performance Computing Applications 2026 Vol. 40 No. 2 P. 240–253
Добавлено: 7 мая 2026 г.
Ясницкий Л. Н., Голдобин М. А., Мезенцев А. С., Прикладная математика и вопросы управления 2025 № 2 С. 99–116
Представлен обзор современных методов и основанных на них программных
инструментах, применяемых для математического моделирования серийных производственных процессов с целью снижения брака и повышения качества производимых изделий. Перечисляются группы работ, нацеленных на обнаружение и классификацию дефектов, работ, в которых решаются задачи прогнозирования образования дефектов и определения значимости параметров, работ направленных на поиск
оптимального сочетания технологических параметров изготовления изделий, ...
Добавлено: 5 мая 2026 г.
Монахова Э. А., Монахов О. Г., Рзаев Э. Р. и др., Прикладная дискретная математика 2026 Т. 71 С. 112–127
В настоящей работе исследовано совместное конструирование топологий семейств оптимальных по диаметру циркулянтных сетей $C(N; \pm 1, \pm s_2)$ и реализуемых для них оптимальных алгоритмов маршрутизации сложности $O(1)$. Предлагаемый алгоритм маршрутизации основан на использовании масштабируемых параметров $L$-образных шаблонов плотной укладки графов на плоскости для семейств оптимальных сетей.
Определены аналитические формулы зависимости этих параметров от диаметра графов семейств ...
Добавлено: 4 мая 2026 г.
Добавлено: 4 мая 2026 г.
Мультимодальные фундаментальные модели и медицинские мультимодальные большие языковые модели формируют новый класс диагностических систем поддержки принятия решений, способных работать с разнородными источниками данных: медицинскими изображениями (рентген, КТ, МРТ, УЗИ, гистология), сигналами (ЭКГ, ЭЭГ), текстом (история болезни, протоколы, выписки), лабораторными показателями, данными молекулярного профилирования и др. В статье систематизированы архитектуры и стратегии обучения, обеспечивающие переносимость между ...
Добавлено: 4 мая 2026 г.
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.
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.
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.
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.