Бакалаврские и магистерские диссертации

2017

  • Бутенко Юрий Александрович
    РИВС, университет «Дубна»
    Задача гамма-нейтронного разделения для спектрометра DEMON с помощью методов машинного обучения
    Руководитель: проф., Кореньков В. В
    Консультанты: Стрельцова О. И., Стрельцов А.И.
    Abstract:
    The goal of this paper is to research the applicability of machine learning methods to process and classify experimental data obtained from the DEMON detector and to perform a comparative analysis of the methods’ effectiveness as well. DEMON type detectors are one of the basic measuring elements for ATLAS and ALICE experiments usually used to detect neutrons and gamma quanta.
    The conventional software package for this detector allows to map all events into energy diagrams that are recorded and saved for later statistical and mathematical analysis. The main problem of statistical processing of the obtained data is to separate and identify which events correspond to neutrons or -quanta.
    The double integration method used in the conventional framework to solve the problem does not enable clear identification and separation of these events at certain energy intervals, that is a motivation to apply machine learning methods to this problem.
  • Савельева Екатерина
    Software development for mobile neutron spectrometer
    Магистерская диссертация, университет «Дубна», ИСАУ
    Руководитель: Стрельцова О. И.
  • Kabiev Musa
    Estimation of microscopic optical potential of elastic scattering 6He + 12C in parallel mode
    Бакалаврская работа, Университет «Дубна», кафедра ядерной физики; Евразийский национальный университет (Казахстан)
    Руководитель: Стрельцова О. И.
    Консультант: Замляная Е. В.
  • Daribaev Ayzat
    Simulation of DEMON neutron spectrometer efficiency calculation
    Бакалаврская работа, Университет «Дубна», кафедра ядерной физики; Евразийский национальный университет (Казахстан)
    Руководитель: Козулин Э. М.
    Консультант: Стрельцова О. И.
  • Mayorov A. V.
    Development and deployment of the web-service for experimental data analysis on HPC platforms using ROOT package
    Магистерская диссертация, Университет «Дубна», ИСАУ
    Руководитель: проф., Кореньков В. В
    Консультант(ы): Стрельцова О. И., Вала М.

2016

  • Ушаков С.
    Параллельные алгоритмы для задач многомерного интегрирования.
    Бакалаврская диссертация.
    Руководитель: Стрельцова О.И.
  • Петрова В.
    Разработка параллельной реализации алгоритма быстрого построения HOG-дескрипторов изображений, на основе технологии CUDA.
    Магистерская диссертация.
    Руководитель: Стрельцова О.И.
  • Майоров Александр
    Разработка модуля сбора статистики web-сайтов для учета действий пользователей.
    Бакалаврская диссертация.
    Руководитель: Михеев М. А.
  • Мареев Иван Романович
    Исследование эффективности параллельных алгоритмов вычисление значения интегралов с использованием ГПУ на языке OpenCL.
    Бакалаврская диссертация.
    Руководитель: Айриян А. С.

Летние практики студентов

Практика студентов второго и третьего курсов университета «Дубна» по направлению “Технологии параллельного программирования” проходит в Группе по гетерогенным вычислениям ЛИТ ОИЯИ на базе гетерогенного вычислительного кластера HybrirLIT.
Основной целью практики является ознакомление с технологиями параллельного программирования, позволяющим разрабатывать приложения для проведения расчетов на современных вычислительных архитектурах.

Программа практики состоит из трех основных частей:

  • Прослушивание лекций и участие в практических занятиях по технологиям параллельного программирования, проведения анализа эффективности разрабатываемых параллельных приложений, оптимизации программного кода, использованию специализированных профилировщиков и отладчиков параллельных программ;
  • Участие в конференциях;
  • Проведению самостоятельной работы по решению конкретной задачи с применением технологий параллельного программирования и проведению анализа эффективности разрабатываемой параллельной реализации.

Основными задачами прохождения практики является:

  • Получение практических навыков работы на высокопроизводительном кластере с гетерогенной архитектурой: запуск задач в системе SLURM, написание script-файлов, проведение расчетов;
  • Изучение технологии параллельного программирования Message Passing Interface (MPI) для проведения расчетов на многоузловых системах с несколькими центральными процессорами (CPU);
  • Изучение технологии OpenMP –для проведения расчетов на системах с общей памятью (задействование всех ядер CPU на одном узле);
  • Изучение основ технологии CUDA – технологии для проведения расчетов на графических ускорителях;
  • Изучение основ разработки гибридных приложений OpenMP+CUDA для проведения расчетов с использованием нескольких графических ускорителей;
  • Освоению работы с профилировщиками параллельных приложений;
  • Изучение основ работы в системе GitLab для совместной разработки программ.

Образовательная программа по технологиям HPC на базе гетерогенного кластера HybriLIT (ЛИТ ОИЯИ)