Разработка высокомасштабируемых методов и алгоритмов интеллектуального анализа сверхбольших временных рядов на вычислительных кластерах с многоядерными ускорителями

Проект направлен на разработку и исследование новых методов и алгоритмов, обеспечивающих эффективное хранение и высокую масштабируемость интеллектуального анализа распределенных временных рядов на вычислительных кластерах с многоядерными ускорителями. Актуальность проекта обусловлена необходимостью эффективных алгоритмов для решения задач интеллектуального анализа сверхбольших временных рядов из миллиардов элементов, которые возникают в настоящее время в широком спектре предметных областей (например, в приложениях Четвертой промышленной революции и Интернета вещей). Научная новизна исследования заключается в следующих основных идеях. Новые алгоритмы интеллектуального анализа временных рядов предполагают двухуровневый параллелизм (между узлами вычислительного кластера и между ядрами ускорителя) и матричную организация данных, а также использование векторно-матричных операций, которые будут эффективно выполняться на многоядерных ускорителях. Разрабатываемые алгоритмы предполагается интегрировать в параллельную СУБД на основе фрагментного параллелизма. Высокая значимость ожидаемых результатов обусловлена следующими основными причинами. Вычислительные кластеры с многоядерными ускорителями в настоящее время доминируют в списке TOP500 самых мощных суперкомпьютеров мира. Внедрение алгоритмов интеллектуального анализа временных рядов в СУБД позволит избежать существенных накладных расходов по экспорту-импорту данных в приложениях временных рядов.