Программисты СПбГУ получили специальный приз ASC — 2018

Студенты Санкт-Петербургского университета выступили в финале международного конкурса Asia Student Supercomputer Challenge — 2018.

Команда СПбГУ заняла 11-е место, опередив программистов из Университета Эрлангена — Нюрнберга (Германия), Техасский университет A&M (США) и Университет Мишкольца (Венгрия). За лучшее решение задачи, связанной с приложением CFL3D, обучающиеся Санкт-Петербургского университета были признаны победителями в номинации Application Innovation.

В городе Наньчан (КНР) завершился крупнейший студенческий конкурс в области высокопроизводительных вычислений. В решении задач отборочного этапа попробовали свои силы свыше 300 команд из разных стран мира, но только 20 лучших из них стали участниками заключительного тура. Всего за два дня им требовалось собрать кластер из предложенного оборудования, столько же времени выделялось на выполнение шести заданий.

Студенты СПбГУ в этом году стали единственной командой, представляющей Россию в финале ASC — 2018.

Программистам Университета предстояло запустить тесты производительности Linpack и HPCG, на основе результатов выполнения которых формируется список мощнейших суперкомпьютеров мира, создать и обучить нейронную сеть на основе набора данных MS MARCO. Также конкурсанты работали с приложениями RELION, использующимися для обработки данных криоэлектронной микроскопии, и CFL3D, созданным NASA в конце 1980-х для вычисления многосеточного метода.

Ежегодно список конкурсных заданий включает в себя неизвестное приложение, которым в этот раз стал программный пакет SIESTA, использующийся для выполнения расчетов электронной структуры молекул и твердых тел и решения задач молекулярной динамики. Сложность работы с задачами такого типа заключается в том, что у команды нет возможности подготовиться и исследовать варианты оптимизации, конкурсантам необходимо быстро выбрать оптимальную стратегию работы. Программистам неизвестно, какие технологии используются в задаче, а значит, невозможно заранее определить, кому из участников команды лучше заниматься ее решением.