Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Вычислительная математика и информатика»
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Вестн. ЮУрГУ. Сер. Выч. матем. информ.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Вычислительная математика и информатика», 2022, том 11, выпуск 1, страницы 15–30
DOI: https://doi.org/10.14529/cmse220102
(Mi vyurv271)
 

Эта публикация цитируется в 1 научной статье (всего в 1 статье)

Высокопроизводительные вычислительные ресурсы Южно-Уральского государственного университета

Р. В. Биленко, Н. Ю. Долганина, Е. В. Иванова, А. И. Рекачинский

Южно-Уральский государственный университет (454080 Челябинск, пр. им. В.И. Ленина, д. 76)
Аннотация: В настоящее время в Южно-Уральском государственном университете достигнуты значительные результаты в области суперкомпьютерного моделирования, искусственного интеллекта и больших данных. ЮУрГУ обладает энергоэффективным суперкомпьютером «Торнадо ЮУрГУ», который занимает 15е место в рейтинге самых мощных суперкомпьютеров СНГ ТОП50 (сентябрь 2021). Для исследований в области искусственных нейронных сетей в ЮУрГУ был установлен специализированный многопроцессорный комплекс «Нейрокомпьютер». «Нейрокомпьютер» использует мощные передовые графические ускорители для обучения нейронных сетей. Суперкомпьютер «Торнадо ЮУрГУ» и комплекс «Нейрокомпьютер» находятся в центре научной жизни Университета, позволяя производить сложнейшие вычисления для расчетов в области инжиниринга, естественных наук, наук о человеке и искусственного интеллекта. Вычислительные ресурсы ЮУрГУ используются в образовании и в коммерческих целях для расчетов задач партнеров Университета. В работе описываются характеристики высокопроизводительного оборудования ЮУрГУ, доступное системное и прикладное параллельное программное обеспечение, приведены сведения о решенных научных и инженерных задачах.
Ключевые слова: суперкомпьютер, нейрокомпьютер, параллельная система хранения данных, администрирование суперкомпьютеров, суперкомпьютерное моделирование, нейронные сети.
Финансовая поддержка Номер гранта
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации FENU-2020-0022
Российский фонд фундаментальных исследований 20-07-00140
Исследование выполнено при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования РФ (государственное задание FENU-2020-0022) и Российского фонда фундаментальных исследований (грант № 20-07-00140).
Поступила в редакцию: 20.02.2022
Тип публикации: Статья
УДК: 004.272, 004.9
Образец цитирования: Р. В. Биленко, Н. Ю. Долганина, Е. В. Иванова, А. И. Рекачинский, “Высокопроизводительные вычислительные ресурсы Южно-Уральского государственного университета”, Вестн. ЮУрГУ. Сер. Выч. матем. информ., 11:1 (2022), 15–30
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{BilDolIva22}
\by Р.~В.~Биленко, Н.~Ю.~Долганина, Е.~В.~Иванова, А.~И.~Рекачинский
\paper Высокопроизводительные вычислительные ресурсы Южно-Уральского государственного университета
\jour Вестн. ЮУрГУ. Сер. Выч. матем. информ.
\yr 2022
\vol 11
\issue 1
\pages 15--30
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/vyurv271}
\crossref{https://doi.org/10.14529/cmse220102}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/vyurv271
  • https://www.mathnet.ru/rus/vyurv/v11/i1/p15
  • Эта публикация цитируется в следующих 1 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Вычислительная математика и информатика»
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:73
    PDF полного текста:47
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024