HPC aukšto našumo skaičiavimo sistema

Padalinys: Matematikos ir informatikos fakultetas

Raktažodžiai: Superkompiuteris, našieji skaičiavimai, paskirstyti skaičiavimai, HPC, CPU, GPU

HPC aukšto našumo skaičiavimo klasteris.

VU MIF superkompiuteris sudarytas iš telkinių (mazguose pirmas skaičius - faktiškai pasiekiamas resursų kiekis):

Cluster	Nodes	CPU	GPU	RAM
Main (CPU)	35/36	48	0	384GiB
GPU	3/3	40	8	512GB/32GB
Power (GPU)	2/2	32	4	1024GB/32GB

CPU 1 valandos skaičiavimų paketą sudaro: 1 CPU + 8 GB operatyvinės atminties, disko talpa neribojama, tačiau atsarginės duomenų kopijos nėra daromos.Visi infrastruktūros užsakymai vertinami skaičiuojant CPU/GPU valandas. Skaičiavimus vykdant keliuose mazguose/kortose valandų skaičių reiktų dauginti iš mazgų/kortų skaičiaus.

• GPU 1 valandos skaičiavimų paketą sudaro: 1 V100 grafinė korta su 32 GB grafinės atminties + 5 CPU procesoriai ir 64 GB sisteminės atminties, disko talpa neribojama, tačiau atsarginės duomenų kopijos nėra daromos.

Visi skaičiavimo ištekliai yra apjungti mažo vėlinimo 100 Gigabitų Infiniband tinklu.

Panaudojimo galimybės

• Duomenų analizės modelių kūrimas HPC aplinkoje. Tai duomenų analizės proceso inicijavimas, duomenų parengimas, duomenų analizei bei algoritmų tinkamų duomenų analizei kūrimas bei eksperimentinis vertinimas. Duomenų valymo, išsišokėlių radimo, klasifikavimo, grupavimų, asociatyvių taisyklių bei laiko eilučių algoritmai. Naudojama: R,Weka, Octave ir kt.

• Verslo procesų duomenų atvaizdavimo ir analizės optimizavimas ir analitinių algoritmų kūrimas HPC aplinkoje. Tai verslo procesų generuojamų duomenų vaizdinė analizė HPC aplinkoje taikant duomenų analizėse ar procesuose įprastas atvaizdavimo metodologijas. Verslo proceso taikomojoje aplinkoje struktūrinė, vaizdinė ar aprašomoji analizė atsižvelgiant į duomenų daugiamatiškumą, bei procesų sudėtingumą. Naudojama: R,Weka, Octave, Gaussian ir Gamess ir kt.

• Masyvių duomenų valdymo bei analizės algoritmų kūrimas naudojant debesų kompiuteriją. Tai „big data“ duomenų bazių kūrimas ir jų eksperimentinis panaudojimas bei vertinimas HPC bei debesų kompiuterijos aplinkose. Naudojama: NoSQL, Hadoop, BigTable ir kt.

• Jutiklių ir srautinių duomenų valdymo ir analitinių algoritmų kūrimas HPC ir naudojant debesų kompiuteriją. Tai nuolat besikeičiančių ir periodiškai atnaujinamų duomenų modelių, laiko eilučių panašumo algoritmų įgyvendinimas, esminių laikinių (angl. temporal) savybių tyrimas bei algoritmų taikymai jutikliams bei geografiniams nuolat kintantiems duomenims. Naudojama: PostgreSQL, TPR indeksai, srautinės DB, ir kiti taikymai.

• Verslo veiklos procesų perkėlimas ir duomenų analizė su debesų kompiuterija. Tai verslo sistemų tinkinimas bei eksperimentinis vertinimas pereinant į debesų kompiuterijos aplinkas. Verslo ar atviro kodo debesų kompiuterijos diegimas bei konsultavimas. Naudojama: S3, OpenNebula, OpenStack, VMware (ESXi), Hyper-V, XenServer, KVM, OpenVZ, VirtualBox ir pan.

• Vaizdų ir garso apdorojimo skaičiavimai ir algoritmų kūrimas. Tai paprastųjų (nuotraukų ir video) bei medicininių vaizdų savybių išskyrimas, greitosios turinio vaizdų paieškos algoritmų kūrimas ir masinis apdorojimas. Naudojama: FFTW, WT, POV-Ray, ir kt.

• Ekspertinis vertinimas ir konsultavimas IT klausimais. IT produktų, paslaugų, sprendimų ekspertinis vertinimas ir konsultavimas (kuriant, diegiant, eksploatuojant, ir kt.). Naujausių mokslinių tyrimų ir rezultatų taikymas įtraukiant VU MIF mokslininkus.

• Ekspertinis vertinimas, konsultavimas, mokymai kibernetinio saugumo klausimais. Verslo procesų analizė kibernetinio saugumo kontekste. Simuliacinių aplinkų kūrimas pažeidimų nustatymui ir įvertinimui įtraukiant VU MIF mokslininkus.

 

Kontaktai: , tel. +370 5 2195005