Использование ЦКП «Иркутский суперкомпьютерный центр СО РАН»

В процессе второго этапа выполнения прикладных научных исследований и экспериментальных разработок были разработаны алгоритмы подсистемы анализа данных на основе глубинных нейросетевых архитектур.   Формирование глубинных нейросетевых моделей требует проведения обучения большого количества моделей с различными параметрами. Для поиска оптимальных архитектур и параметров обучения глубинных нейросетевых моделей  был разработан модуль,  который позволяет распараллеливать обучение по сетке параметров обучения с использованием MPI технологии. Для моделирования использовались ресурсы вычислительного кластера «Академик В.М. Матросов» центра коллективного пользования (ЦКП)«Иркутский суперкомпьютерный центр СО РАН»  (ИСКЦ).  На кластере были обучены глубинные нейросетевые модели  LSTM и  MLP.

Работы на кластере были выполнены в ноябре-декабре 2018 года. Для моделирования было затрачено порядка 3000 узлочасов. Применение вычислительного кластера позволило в десятки раз сократить время, необходимого для проведения экспериментального моделирования.



Недавние посты

Смотреть все

Научно-технические результаты выполнения работ на третьем этапе ПНИЭР

В рамках выполнения на третьем (заключительном) этапе ПНИЭР по теме «Разработка интеллектуальных алгоритмов выявления сетевых угроз в облачной вычислительной среде и методов защиты от них, основанных

info@pawlin.ru

sales@pawlin.ru

+7 (495) 790 81 17

(С)2020 ООО "Павлин Технологии"

Verification: a9a5598a4a003ec5