Алтынпара Евгений Олегович
Факультет: Вычислительной техники и информатики
Специальность: Программное обеспечение автоматизированных систем
Тема выпускной работы:
Решение задач большой размерности на кластере
Руководитель: доцент, к.т.н. Ладыженский Юрий Валентинович
1. Информационно аналитический центр о параллельных вычислениях и суперЭВМ.
Сайт содержит информацию о ведущих производителях, о типичных классах и конкретных моделях высокопроизводительных компьютеров, о методах оценки производительности, классификациях архитектур, рекомендации по построению и эффективному использованию кластерных систем, о технологиях, используемых в параллельном программировании, и многое другое.
2. Microsoft HPC Russia
Информационно-аналитический портал по высокопроизводительным вычислениям на WINDOWS-кластерах.
3. Официальный рейтинг 500 мощнейших компьютеров мира.
Производительность компьютеров оценивается на тесте LINPACK. Список обновляется 2 раза в год. Новости, обзор, графики, статистика.
4. INTUIT.ru: учебный курс Теория и практика параллельных вычислений
Учебное пособие содержит материал, для работы в области параллельного программирования. Дается краткая характеристика принципов построения параллельных вычислительных систем, рассматриваются математические модели параллельных алгоритмов и программ для анализа эффективности параллельных вычислений, приводятся примеры конкретных параллельных методов для решения типовых задач вычислительной математики.
5. HPCwire: Всемирные новости и информация о высокопроизводительных вычислениях
Новости о суперкомпьютерах и разработке HPC приложений в области науки, инженерии, финансового моделирования, виртуальной реальности, баз данных и других компьютерных задач.
6. Кластерные вычисления
Обзорная статья Википедии по компьютерным кластерам.
7. Высокопроизводительные вычисления
Обзорная статья Википедии по высокопроизводительным вычислениям.
8. IEEE Computer Society Task Force on Cluster Computing
Компьютерное общество IEEE по кластерным вычислениям.
9. Материал из Википедии - Message Passing Interface основная версия
Ресурс содержит базовое описание интерфейса MPI
10. Страница документации MSDN по интерфейсу MPI
Страница содержит краткое описание интерфейса MPI и принципов его работы, содержит ссылки на описания методов и классов интерфейса.
11. Материал из Википедии - Message Passing Interface расширенная версия
Интерфейс обмена сообщениями в системах с распределённой памятью.
12. Message Passing Interface
Документация по MPI в открытом каталоге DMOZ
13. Руководство по MPI
Руководство по использованию MPI
14. Материал из Википедии - Open CV
Вводное описание библиотеки компьютерного зрения OpenCV
15. Страница на SourceForge. Отсюда можно загрузить последние версии
Ресурс содержит ссылки на последнии релизы OpenCV, документацию и примеры реализации программ с использованием данной библиотеки.
16. Форум, подпишитесь и задайте свои вопросы
Сообщество по обсуждению библиотеки компьютерного зрения Open CV, можно задать вопросы по использованию данной библиотеки.
17. Страница ПО Intel, включая IPP, компилятор и другие инструменты.
Сайт Intel, содержит информацию о технологиях и аппаратной реализации под OpenCV (включая IPP, компилятор и другие инструменты).
18. Множество ссылок на код алгоритмов компьютерного зрения.
Ресурс содержит большую подборку ссылок с информацией о реализации большинства алгоритмов представленных в библиотеке OpenCV.
19. Введение в Windows Compute Cluster Server
Описана структура вычислительного кластера, показана характеристика его элементов и принципы работы системы.
20. Accurate Performance Models of Parallel Low Level Image Processing Operations Based on a Simple Abstract Machine
Авторы: Seinstra F. J., Koelma D. (2000)
Описание: Документ содержит информацию о моделях производительности для систем по обработке графических изображений и операций над ними в распределенных системах. Приведена абстрактная модель системы по параллельной обработке изображений.
21. Performance Prediction of Parallel Low-level Image Processing Operations
Авторы: Zoltan J. D.
Описание: Аналитический метод прогнозирования показателей производительности базовых операций по обработке изображений в распределенных системах. Состоит из описания алгоритма разбиения формул на фрагменты для дальнейшей параллельной оптимизации.
22. Global Optimization for Mapping Parallel Image Processing Tasks on Distributed Memory Machines
Авторы: Cheolwhan L., Yuan-fang W., Tao Y. (1997)
Описание: В статье говорится о том, что основной трудностью в разработке систем по обработке изображений является распределение данных между узлами, что в процессе вычислений данные могут меняться, и вычисления могут быть связанны с собой. Говорится о путях для решения этих проблем.
23. Parallel low-level image processing on a distributed-memory system.
Авторы: Nicolescu C., Jonker P. (2000)
Описание: Данная работа показывает интеграцию параллельных методов в библиотеку по обработке изображений DIPLIB для различных операций. И тестирование её на кластере. В результате были получены результаты с линейным возрастанием производительности. По моему личному мнению (занимался решением подобной задачи, тут скорее всего были получены результаты теоретические, идеальные – поскольку нельзя говорить о линейном росте производительности в распределенных системах).
24. Handbook of Computer Vision Algorithms in Image Algebra.
Авторы: Gerhard X. R., Wilson J. N.
Описание: Данная часть книги содержит описание алгоритмов компьютерного зрения.
25. Transparent Parallel Image Processing by way of a Familiar Sequential API.
Авторы: Seinstra F.J. and Koelma D. (2000).
Описание: Научная публикация по обработке и распознаванию изображений на конференции Барселоне.
26. Finite Machine-Based Optimization of Data Parallel Regular Problems Applied in Low-Level Image Processing.
Авторы: Seinstra F.J., Koelma D., Bagdanov A.D.
Описание: Статья описывающая состояния и модель передачи данных при разработке базовых графических операций в распределенных системах.
27. A Sequential Programming Model for Efficient Parallel Image Processing.
Авторы: Seinstra F.J.
Описание: Последовательная программная модель для разработки параллельных приложений по обработке изображений.
28. Parallelizable Patterns in Low Level Image Processing Algorithms.
Авторы: Seinstra F.J.
Описание: Паттерны для параллельных приложений по обработке изображений.
29. A Data and Task Parallel Image Processing Environment.
Авторы: Nicolescu C., Jonker P. (2002)
Описание: Описывается структура по обработке изображений в системах с распределенной памятью. Говорится, что графические данные распараллеливаются за счет декомпозиции данных, а приложения за счет декомпозиции задач. Описывается структура использующая оба способа декомпозиций для увеличения производительности.
30. Embedding Data and Task Parallelism in Image Processing Applications.
Авторы: Soviany C.
Описание: Распределения данных и задача параллелизма при создании приложений по обработке изображений.
31. Skeletons and Asynchronous RPC for Embedded Data- and Task Parallel Image Processing.
Авторы: Wouter C., Jonker P., Corporaal H.(2005)
Описание: Описание шаблона для проектирования приложений таким образом, что приложение по обработке изображений будет легко переносится, портироваться между различной аппаратурой, кластерами, дается абстрактная модель системы.
32. Using Windows Deployment Services with Compute Cluster Server.
Авторы: McCrae J.
Описание: Документ предназначен для описания того, как настраивать Microsoft® Windows® Deployment Services (WDS) для развертывания Microsoft Windows® Compute Cluster Server 2003 (WCCS).
33. Windows Compute Cluster Server 2003: Desk-Side Supercomputing in the Automotive Industry.
Авторы: Microsoft
Описание: Ознакомительная статья описывающая преимущества система HPC компании Microsoft.
34. Migrating Parallel Applications.
Авторы: Microsoft
Описание: В этом документе показаны шаги для миграции приложения с Unix кластера на кластер Microsoft Windows® Compute Cluster Server 2003 (WCCS).
35. Parallel Debugging Using Visual Studio 2005.
Авторы: Microsoft
Описание: Статья описывает процесс отладки параллельных приложений в Visual Studio 2005.
36. The Free On-line Dictionary of Computing.
Online-словарь по компьютерной тематике, с возможностями поиска и просмотра выражений.
37. Публикация на тему параллельных алгоритмов.
Группа под руководством профессора Jacek Kitowski института Institute of Computer Science of AGH University of Science and Technology, распараллеливание операции
38. Near Real-Time Parallel Image Processing using Cluster Computers.
Авторы: Klimeck G., Yafuso F., McAuley M., Deen R., Yagi G., DeJong E., Cwik T.A.
Описание: Описание системы для обработки изображений на кластере в реальном времени с оптимизацией передачи данных между узлами.
39. Image Classification using Cluster Cooccurrence Matrices of Local Relational Features.
Авторы: Setia L., Teynor A., Halawani A., Burkhardt H.
Описание: Методы для распознавания и анализа изображений на кластере.
40. Shared-Memory Parallelization for Content-based Image Retrieval
Авторы: Terboven C., Deselaers T., Bischof K., and Ney H.
Описание: Использование общей памяти при параллельной обработке изображений, для серверов с большой нагрузкой (web сервисы).
41. Generating Parallel Algorithms for Cluster and Grid Computing.
Авторы: Hayashida U.K., Okuda K., Panetta J., Song S.W.
Описание: Описание схемы генерации паралелльного алгоритма в процессе выполнения программного продукта на кластере. Описание его характеристик, и структуры.
42. Руководство по использованию библиотеки MPI.
Подробное изложение MPI с примерами и схемами.
43. Сайт фирмы Microsoft, раздел высокопроизводительных вычислений
Сайт фирмы Microsoft, занимающаяся разработкой программного обеспечение для высокопроизводительных вычислений, в частности, разработкой операционной системы Windows Compute Cluster Server 2003.
44. Сайт факультета вычислительной техники и информатики международного университета
Ресурс содержит инмформацию по параллельным вычислениям, программированию на класстере. Ресурс англоязычный.
45. Центр по надежным и высокопроизводительным вычислениям.
Сайт центра по надежным и высокопроизводительным вычислениям, занимающийся сетевыми технологиями, оптимизацией, безопасностью, тестированием и эволюцией систем. Документация, технические отчеты, семинары, ссылки на страницы проектов различного программного обеспечения.
46. Факультет вычислительной математики и кибернетики Нижегородского университета ННГУ.
Сайт факультета вычислительной математики и кибернетики Нижегородского университета ННГУ. Одним из направлений научных исследований кафедры является разработка математических модели, методов и программных систем параллельных вычислений для высокопроизводительных кластерных систем. Текущие проекты: «Высокопроизводительные вычислительные системы и параллельное программирование», «Оптимизация открытых реализаций стандарта MPI для Linux на кластерах архитектуры Power», «Быстрые вычисления в глобальной оптимизации: последовательные и параллельные среды». Разработка проектов осуществляется при поддержки компаний При поддержки компании Microsoft и гранта IBM Faculty Awards Program.
47. Автореферат: «Распределенное моделирование задач оптимизации компьютерных сетей на вычислительном кластере».
Автор: Астахов Алексей Вячеславович
Научный руководитель: Ладыженский Юрий Валентинович
48. Автореферат: «Исследование свойств распределенных систем обработки данных».
Автор: Шегаль Евгений Игоревич
Научный руководитель: Ладыженский Юрий Валентинович
49. Автореферат: «Методы решения задач разбиения графов с использованием компьютерной кластерной сети».
Автор: Родригес Залепинос Рамон Антонио
Научный руководитель: Ладыженский Юрий Валентинович
50. Автореферат: «Кластерная система распределенного моделирования компьютерных сетей».
Автор: Шишкин Евгений Сергеевич
Научный руководитель: Ладыженский Юрий Валентинович