Dear colleagues and friends!
Merry Christmas and Happy New Year!
May all your plans and cherished dreams come true, and all the twists and turns of fate give only joyful events, endless prospects, peace, happiness and prosperity.
And what is more important – be healthy!
При оптимизации программ основное внимание уделяется наиболее часто исполняемым участкам кода. Как правило, такими участками являются гнезда циклов. Для оптимизации циклов и гнезд циклов в современных микропроцессорных архитектурах поддерживаются специальные векторные инструкции, позволяющие объединять несколько операций в одну, работающую с упакованными данными. Однако, кроме сокращения количества операций, на повышение эффективности векторизованного кода влияет множество факторов. В данной статье рассмотрены проблемы, возникающие при векторизации гнезда циклов для процессора Intel Xeon Phi Knights Landing на примере реализации сортировки Шелла.
В статье рассматривается разработанный в Библиотеке по естественным наукам Российской академии наук (БЕН РАН) программный комплекс «Monitoring», являющийся надстройкой над программными системами, обеспечивающими технологические процессы, реализуемые в рамках централизованной библиотечной системы БЕН РАН, такие как комплектование и учет фондов, обработка поступающих материалов, межбиблиотечный абонемент, обслуживание пользователей.
Комплекс «Monitoring» и реализованное на его основе web-приложение «Система обобщенного статистического мониторинга работы Библиотеки» обеспечивают накопление и обработку статистики практически по всем направлениям деятельности Библиотеки, формируя оперативную обратную связь для принятия управленческих решений на основе анализа динамики работы подразделений БЕН РАН и читательского спроса. На основе комплекса «Monitoring» также были реализованы и другие web-приложения для централизованной библиотечной системы БЕН РАН.
Статья посвящена созданию технологий автоматизации одного из наиболее трудоемких этапов проектирования программной системы – оптимизации исходного кода. Описывается программная платформа, представляющая собой надстройку к популярной среде разработки Microsoft Visual Studio и автоматизирующая процесс оптимизации пользовательских исходных кодов. Приведены основные характеристики пакета: состав и назначение каждого модуля, математические модели и методы, лежащие в основе алгоритмов решения.
Подробно разобран подход к моделированию «экстремальных» методов оптимизации, основанных на экстенсивном подходе к использованию ресурсов вычислительной системы (в частности, оперативной памяти). Приведено описание программного модуля, реализующего предложенный алгоритм. Разработанные в работе модели и методы могут быть использованы при создании автоматизированных средств проектирования ПО.
Предлагается композитная архитектура многоагентной системы бионического поиска на основе роевого интеллекта и генетической эволюции для решения задачи упаковки полуограниченной полосы.
В работе описывается модифицированная парадигма роя частиц, обеспечивающая, в отличие от канонического метода, возможность использования в аффинном пространстве поиска позиций с целочисленными значениями параметров. Рассмотрены механизмы перемещения частиц в аффинном пространстве для уменьшения веса аффинных связей. Разработанные структуры позиций (хромосом) ориентированы на интеграцию роевого интеллекта и генетической эволюции.
Предложенный модифицированный алгоритм декодирования повышает целенаправленность поиска, включает процедуры улучшения решения и обеспечивает более высокую вероятность локализации глобального экстремума задачи. Это позволило повысить качество решения в среднем на 2–4 %. Временная сложность алгоритма, полученная экспериментальным путем, совпадает с теоретическими исследованиями и для рассмотренных тестовых задач составляет О(n2)–О(n3).
В статье рассмотрена специфика основных технологических процессов, характерных для крупных российских академических библиотек.
Приведен краткий обзор ключевых технологических операций, выполняемых в Библиотеке по естественным наукам (БЕН) РАН, возглавляющей централизованную библиотечную систему, и принципов их автоматизации. Основное внимание уделено описанию функциональных особенностей программного комплекса «Библиобус», разработанного в БЕН РАН и обеспечивающего автоматизацию всех этапов работы с непериодическими изданиями, поступающими в фонды ЦБС БЕН РАН, от предварительного заказа до формирования метаданных для электронного каталога.
Работа представляет собой исследование в области прогнозирования временных рядов на основе нейросетевых и когнитивных методов для задачи прогнозирования временных характеристик в управлении жизненным циклом изделия. Детально рассматриваются нейро-нечеткие методы прогнозирования, представлен обзор наиболее успешных работ в данной области. Исследуются проблемы в области прогнозирования временных рядов, которые существенным образом влияют на качество прогнозов.
Результатом работы является созданная гибридная модель прогнозирования, сочетающая в себе нейро-нечеткие нейронные сети и нечеткие когнитивные карты, объединенные в систему прогнозирования. Благодаря сочетанию столь разных методов появляется возможность добиться качественного прогнозирования в условиях явлений, когда происходят сильные скачки во временном ряде и одна нейронная сеть не способна выполнять задачу достойным образом.
Планируется апробирование системы для задачи прогнозирования временных характеристик в управлении жизненным циклом изделия.
Целью работы являлась разработка рекомендательной системы для социальной сети ВКонтакте. Предметом рекомендаций были выбраны сообщества в данной социальной сети. В качестве основной идеи алгоритма рекомендаций использован принцип коллаборативной фильтрации, но в более простом виде: рекомендации составляются на основе знаний о сообществах, в которых состоят друзья пользователя. В результате выполнения работы было разработано приложение с интерфейсом пользователя, позволяющее получить список рекомендованных сообществ социальной сети ВКонтакте.
Одним из ключевых методов повышения эффективности использования вычислительных ресурсов является применение технологии контейнерной виртуализации. В отношении организации высокопроизводительных вычислений контейнерная виртуализация позволяет с минимальными накладными расходами решить проблему бинарной переносимости пользовательских заданий между различными суперкомпьютерными установками. Однако для возможности обработки представленных в виде контейнеров пользовательских заданий в системах коллективного пользования необходим механизм динамической реконфигурации сетей суперкомпьютера, осуществляемой перед каждым запуском задания. Статья посвящена поиску и выбору способов и средств, позволяющих осуществить динамическую реконфигурацию при запуске заданий в контейнерах Docker в суперкомпьютерных системах коллективного пользования.