Спецкурсы

Весенний семестр 2021

Ускорение вычислений по стандарту OpenCL на ПЛИС Intel FPGA

Суббота , очно

Аудитория 574

Лекторы: Висторовский Антон Евгеньевич, Жарких Роман Николаевич, Корнев Александр Александрович, Иванов Сергей Алексеевич , сотрудники ООО «Акселтех», Смирнов Александр Владимирович.

 

В спецкурсе дается обзор современных технологий и аппаратуры ускорения вычислений на ПЛИС с помощью открытого стандартизированного языка программирования гетерогенных вычислительных платформ OpenCL. В практической части курса в ходе лабораторных работ на ускорителе Euler Thread разработки АО «Алмаз-СП» и ООО «Акселтех» на базе новейшей ПЛИС Intel PSG (Altera FPGA Arria-10 20nm) слушатели научатся настройке программной среды и аппаратуры, познакомятся с основами программирования ПЛИС на языке С в стандарте OpenCL, освоят инструменты анализа производительности и методы оптимизации

Сецкурс планируется по субботам: 27.03, 3.04, 10.04, 17.04 с 11 до 15 часов.

Первая лекция: 27 марта

Особенности практического использования нейронных сетей

Четверг, 18:30, для магистров

Аудитория Дистанционно

Лектор: Буряк Д.Ю.

В рамках спецкурса рассматриваются практические вопросы построения и обучения НС: выбор архитектуры, подбор параметров алгоритма обучения, методы регуляризации и другие подходы для повышения эффективности обучения. Часть лекций посвящена обзору современных архитектур глубоких нейронных сетей, применяемых для решения задач распознавания и обнаружения изображений. 

Ссылка на zoom конференцию: https://us02web.zoom.us/j/7821754586?pwd=Z3JWQ2lqUXRGcHUrd0tQaTJZZ1FzQT09

Идентификатор конференции: 782 175 4586 . Код доступа: 271614.

Посещение лекций обязательно. К экзамену будут допущены студенты, посетившие не менее 50% лекций.

Первая лекция: 25 февраля

Высокопроизводительные вычисления на платформе Python

Пятница, 16:20-19:30

Аудитория дистанционно

Лектор: Русол А.В.

Целью освоения курса является базовая подготовка, позволяющая освоить основы технологий высокопроизводительных вычислений  на платформе Python для решения задач на современных многоядерных и многопроцессорных системах, а также суперкомпьютерах.
          В курсе дается обзор возможностей платформы Python, в контексте научных и инженерных вычислений. Даются основные сведения о применении Python для решения научных и инженерных вычислительных задач, хранению и обработке полученных результатов. Рассматриваются пакеты NumPy, SciPy, Matplotlib, h5Py, Pandas для демонстрации базовых возможностей решения вычислительных задач и визуализации результатов, хранения и обработки данных. Изучаются реализованные в Python механизмы поддержки функциональности технологий параллельного программирования MPI и Nvidia CUDA. Используя пакет MPI4Py изучается работа с группами и коммуникаторами, организация параллельного ввода-вывода, односторонние коммуникации, обработка ошибок и т. п. Изучаются специализированные JIT компиляторы необходимые для выполнения высокопроизводительных вычислений в Python. На основе пакетов PyCUDA, Numba, Compyle, изучаются способы распределения работ и синхронизации вычислений на графических ускорителях, а также дополнительные вспомогательные процедуры. Изучаются механизмы организации работы локального вычислительного кластера, реализованные в пакете IPyparallel.
          Практическое освоение изучаемых технологий высокопроизводительных вычислений и параллельного программирования на платформах Python  предполагается на базе суперкомпьютеров, установленных в МГУ имени М.В.Ломоносова, в том числе, на системах «Ломоносов-2» и Polus.

Первая лекция: 19 февраля

Осенний семестр 2020

Нейронные сети и их практическое применение

Среда, 18:30

Аудитория дистанционно

Лектор: Буряк Д.Ю.

В рамках спецкурса будут подробно рассмотрены как теоретические аспекты создания и использования нейронных сетей, так и особенности их практического применения на примере задачи классификации образов. Особое внимание будет уделено сетям глубокого обучения, а также вопросам распараллеливания нейросетевых алгоритмов.

Курс не требует от слушателей предварительных знаний по нейронным сетям.

 

Экзамен состоится  23 декабря, в 18.30.

Темы для подготовки к экзамены размещены на странице спецкурса.

К экзамену будут допущены студенты, посетившие не менее 30% лекций (не считая первую лекцию).

Ссылка на zoom конференцию: https://us02web.zoom.us/j/7821754586?pwd=Z3JWQ2lqUXRGcHUrd0tQaTJZZ1FzQT09

Идентификатор конференции: 782 175 4586 . Код доступа: 271614.

Первая лекция: 7 октября

Введение в прикладные аспекты параллельного программирования

Вторник, 18:05

Аудитория дистанционно

Лектор: Смирнов А.В.

Данный курс предназначен, в первую очередь, для бакалавров осеннего семестра 4 года обучения, поскольку предполагает знакомство с основами
параллельного программирования. В то же время, условие не является обязательным в случае готовности самостоятельного освоения основ
параллельного программирования согласно рекомендациям и/или одновременного посещения иного курса по параллельному программированию
(например, "Параллельное программирование для высокопроизводительных систем").

Целью курса является расширение и применение навыков параллельного программирования. Будет рассмотрена одна из классических задач
линейной алгебры (LU-разложение методом Гаусса), после чего решена с использованием как последовательного подхода, так и различных методов
параллельного программирования, включая с++11 threads, OpenMP, OpenMPI (с предоставлением доступа на суперкомпьютер Ломоносов), Cuda, а затем
сравнение полученных "вручную" результатов с теми, что достигаются имеющимися открытыми библиотеками.

Во время проведения курса предполагается практика решения задач в существенном объеме с тем, чтобы полученные знания не оставались
теоретическими, а давали уверенность в возможности применения освоенных технологий. С целью повышения качества создаваемых программ
будут также представлены такие технологии как разработка с использованием системы контроля версий (git), отладка в терминале
(gdb), использование стандарта с++11 (класс std::thread вместо pthreads, lambda-функции, range-based циклы, auto и т.д.), статические
анализаторы, а также, возможно, элементы совместной разработки с использованием общего репозитория на bitbucket.

В качестве альтернативы вычислениям над числами с двойной точностью (double) будут рассмотрены вычисления над другими полями, включая
использование библиотек повышенной точности (mpfr), модулярную арифметику, а также расчеты над полями рациональных функций от одной
или нескольких переменных.

Первая лекция: 22 сентября

Цикл лекций компании IBM "Распределенные системы: от теории к практике"

Понедельник, 16:20

Аудитория дистанционно

Уважаемые студенты!

Мы приглашаем вас на серию гостевых лекций, организуемых совместно с IBM – компанией, которая имеет огромный практический опыт в создании и внедрении распределенных систем.

Мы расскажем о том, какие современные технологии и инструментарий распределенных систем используются на российском и международном рынках.

Обладая большой сетью исследовательских лабораторий по всему миру, компания IBM постоянно исследует и реализует новаторские подходы к распределенным вычислениям.

Мы расскажем, как создаются высоконагруженные облачные системы, какие наблюдаются тенденции в оркестрации контейнеров и непрерывной интеграции и доставки (CI/CD), о том, что блокчейн – это не только Bitcoin и как его можно использовать на корпоративном рынке. Также расскажем про технологии облачных и туманных вычислений, которые сейчас активно развиваются.

Для полноценного участия слушателям желательно иметь представление о Linux/Unix системах и знать общие концепции разработки на объектно ориентированных языках.

Первая лекция: 26 сентября

Весенний семестр 2020

Особенности практического использования нейронных сетей

Вторник, 18:00, для магистров

Аудитория 605

Лектор: Буряк Д.Ю.

Экзамен состоится 12 мая, в 18.30.  Идентификатор zoom конференции размещен на странице спецкурса.

 

Уважаемые студенты,  все лекции переводятся в режим дистанционного обучения.

На странице спецкурса будут выложены презентации лекций с голосовыми комментариями. 

Во вторникам, примерно в 18.30, будут проводиться дистанционные лекции посредством платформы zoom. Каждая лекция будет длиться 30-40 минут. В течение этого времени будет проведен обзор очередной размещенной презентации, можно будет задать вопросы.

Посещаемость дистанционных лекций будет контролироваться. Студенты, которые не подключались к лекциям, к экзамену допущены не будут.  

 

В рамках спецкурса рассматриваются практические вопросы построения и обучения НС: выбор архитектуры, подбор параметров алгоритма обучения, методы регуляризации и другие подходы для повышения эффективности обучения. Часть лекций посвящена обзору современных архитектур глубоких нейронных сетей, применяемых для решения задач распознавания и обнаружения изображений. 

Компьютерное и суперкомпьютерное моделирование квантовых систем

Четверг, 14:20-16:00, для аспирантов

Аудитория 576

Лектор: д.ф-м.н., профессор Ожигов Ю.И.

Курс посвящен построению операционной системы для квантового компьютера. Будут приведены основные положения квантовой теории: пространство состояний, измерения, унитарная эволюция, операторы физических величин, абстрактная схема фенмановского квантового компьютера. Конечномерные модели КЭД, принципы компьютерного моделирования квантовых эволюций, основное квантовое уравнение и методы его решения. Будут обсуждаться темные состояния и связанные с ними эффекты: DAT, bottleneck, повышение амплитуды по методу Гровера. Курс предполагает решение ряда задач с помощью компьютерного и суперкомпьютерного моделирования в пакете Математика или Python. Предварительных знаний формально не требуется, но приветствуется знакомство с основами квантовой теории.

Квантовая криптография

Дистанционно

Лектор: Молотков С.Н.

Курс «Квантовая криптография» является первой частью курса, который посвящен современной и быстроразвивающейся области науки и технологии – квантовой криптографии. Истоки классический криптографии уходят в глубокое прошлое, это одна из старейших наук, история которой насчитывает несколько тысяч лет. По сравнению с этим огромным сроком квантовая криптография зародилась буквально на наших глазах. В ее основе лежит идея, которая впервые была высказана всего несколько десятилетий назад, и заключается в использовании квантовых объектов для защиты информации от подделки и несанкционированного доступа, что позволяет создать практически абсолютную защиту шифрованных данных от взлома.

В настоящем курсе будут рассмотрены базовые протоколы квантового распределения ключей; основные фундаментальные принципы работы и устройство современных систем квантового распределения криптографических ключей, понятийный и математический аппарат, используемый при доказательстве стойкости систем квантовой криптографии, как в оптоволоконном варианте, так и работающих через открытое пространство; различные виды атак на такие системы, а также методов противодействия им. Мы рассмотрим принципиальные отличия и новые возможности, по сравнению с классическими методами распределения ключей.