Развитие методов суперкомпьютерного моделирования и глубокого машинного обучения и их применения для решения актуальных задач

Выполнение научных исследований с применением современных гибридных суперкомпьютерных систем является перспективным процессом получения нового научного знания как в области фундаментальных наук, так и в практических приложениях. Проект преследует три цели, которые раскрывают междисциплинарный характер планируемых исследований в областях компьютерных наук, физики фазовых переходов и материаловедении. Первая цель научного исследования состоит в развитии методов суперкомпьютерного моделирования и их реализация в программных кодах для выполнения на гибридных суперкомпьютерных системах. Вторая цель научного исследования состоит в развитии методов глубокого машинного обучения, как альтернативного подхода в использовании гибридных суперкомпьютерных систем. Наконец, третья цель – это использование развитых методов и разработанного на их основе программного обеспечения для проведения моделирования актуальных задач фундаментальной физики и их исследования методами глубокого машинного обеспечения. Актуальность проблемы состоит в необходимости разработки методов использования всех полностью ресурсов суперкомпьютерных комплексов, иными словами – в разработке алгоритмов и масштабируемого программного обеспечения, которое способно эффективно решать большие задачи с одновременным (параллельным) использованием миллионов ядер вычислительной гибридной компьютерной системы. Планируется решить следующие задачи: 1.1. Разработка алгоритма параллельного моделирования ансамбля систем статистической механики с прямой оценкой энтропии и плотности состояний системы. 1.2. Разработка программного обеспечения с использованием архитектур CUDA и MPI для реализации разработанного алгоритма для возможности проведения масштабного моделирования на гибридных суперкомпьютерных системах с тяжелыми и легкими ядрами. 1.3. Разработка методики исследования срезов сплавов методами машинного зрения. 1.4. Разработка методики исследования свойств срезов сплавов методами глубокого машинного обучения. 1.5. Построение программного обеспечения для решения задач исследования срезов сплавов и других материалов. 1.6. Проведение исследований закономерностей развития аппаратной и программной составляющих наиболее типичных суперкомпьютерных систем при их применении в области фундаментальной науки.