Распределенные вычислительные технологии

02.04.02На русском языке

Уровень обучения Магистратура

Форма обучения Очная

Продолжительность обучения 2 года

Вступительные испытания
  • Информационные технологии — конкурс документов (портфолио) (для граждан РФ и соотечественников)

Зачет онлайн-курсов

Наличие сертификата об окончании следующих онлайн-курсов дает пять дополнительных баллов при поступлении:

Основные учебные курсы
  • Предвычислительная подготовка комплексных задач
  • Алгоритмические основы обработки информации
  • Технологии и алгоритмы высокопроизводительных и распределенных вычислений
  • Методы статистической обработки информации
  • Математические методы в программировании и БД
  • Программирование распределенных сервисных систем
  • Экосистема распределенных реестров
  • Алгоритмическая теория кодирования и быстрой обработки сигналов
  • Прикладные аспекты машинного обучения
  • Математическое описание трудноформализуемых процессов
  • Высокопроизводительные и распределенные вычислительные системы
  • Введение в задачи исследования и проектирования цифровых систем
  • История развития вычислительной техники и программирования
  • Распределенные СУБД
  • Численные методы решения сложных задач
  • Научная визуализация комплексных физических процессов
  • Алгоритмы для гетерогенных и распределенных вычислительных систем
  • Биометрические технологии
  • Методы математического моделирования распределенных систем
  • Автоматизированные системы сбора и обработки данных
  • Прикладное программное обеспечение для моделирования сложных систем
  • Технологии анализа и обработки больших данных
  • Математическое и компьютерное моделирование процессов в сложных системах
Преимущества обучения
  • Обучение новым и самым популярным в мире компьютерным технологиям: облачные вычисления, «большие данные», хадуп, блокчейн
  • Выход на современные компьютерные архитектуры: Blue Gene, Ultra SPARC, GP GPU и другие
  • Участие в программах сотрудничества с ведущими университетами мира
  • Получение всестороннего образования от хорошей математической подготовки до глубокого знания инженерных дисциплин
  • После окончания обучения возможность работать в ведущих компьютерных фирмах
Известные преподаватели
  • А. В. Богданов — профессор, учёный с мировым именем в области высокопроизводительных и распределённых вычислений и алгоритмов
  • А. Б. Дегтярев — руководитель программы, профессор, известный специалист в области вычислительных технологий, гидроаэродинамики, разработки бортовых систем поддержки принятия решений. Лауреат национальной премии «Профессор года 2018»
  • А. Ю. Утешев — профессор, известный специалист в области алгебры, методов восстановления информации и помехоустойчивого кодирования
  • В. В. Корхов — доцент, PhD университета Амстердама, специалист в области GRID-технологий, распределенных и высокопроизводительных вычислений, участник ряда международных проектов (Virtual Laboratory, VL-e, SHIWA, ER-flow)
Международные связи
  • Университет Шафарика (г. Кошицы)
  • Университет г. Амстердам (UvA)
  • Университет г. Лапперанта
  • Университет г. Хельсинки (Aalto University) и другие
Основные направления исследований

Достижения коллектива образовательной программы

  • Создание первого в России Beowulf–кластера (1997)
  • Первые распределенные вычисления поверх сети Интернет (1998)
  • Участие в проектах по созданию GRID инфраструктуры: NorduGRID, X-GRID, LCG (с 2000 г.)
  • Система динамической балансировки нагрузки в гетерогенной среде (продукт DINAMITE) (2003)
  • Разработка промежуточного программного обеспечения для европейского проекта Virtual Laboratory (совместно с UvA) (2001-2010)
  • Создание распределенной телемедицинской системы в области кардиологии (в рамках программы СКИФ) (2004)
  • Методы оптимизации доступа к данным в гетерогенном компьютерном окружении (2008)
  • Иерархическое управление ресурсами при GRID вычислениях (2009)
  • Использование методов виртуализации как базиса для работы суперкомпьютерного центра (2011)
  • Разработка инструментария для реализации виртуального персонального суперкомпьютера (2013)
  • Разработка инструментария для создания виртуального ускорителя элементарных частиц (2014)
  • Разработка инструментария для анализа и обработки сверхбольших объемов данных (Big Data) (2015)
  • Разработка инструментария для виртуального гидродинамического полигона (2018)
  • Разработка системы распределенных реестров и алгоритмов консенсуса (2018)
  • Разработка методов виртуализации для обработки распределенных сверхбольших объемов данных (2020)
  • Основные направления исследований:
  • Высокопроизводительные вычисления, грид и облачные технологии
  • Распределенные вычисления и обработка данных
  • Большие данные
  • Распределенные реестры
  • Математические моделирование комплексных задач, разработка вычислительных сред («виртуальный полигон»)
  • Системы искусственного интеллекта и интернета вещей
  • Применение методов информационных технологий при решении прикладных задач физики, техники, медицины, социально-экономических вопросов
Практика и будущая карьера

Места прохождения практики

  • Объединенный Институт ядерных исследований, г. Дубна (Лаборатория информационных технологий)
  • Российский экономический университет им.Г.В.Плеханова
  • Санкт-Петербургский научно-исследовательский психоневрологический институт им. В.М.Бехтерева
  • АО «Концерн НПО «Аврора», АО «ЦКБ МТ «Рубин»
  • ООО «Газпромнефть НТЦ», ООО «Ассоциация цифровых сервисов», АО «НЕОТЕК-Марин», ООО «Центр речевых технологий»
  • Фирмы производители ПО и компьютеров: Huawei, IBM, HP, Oracle, EPAM Systems и другие

Перечень ключевых профессий

  • Аналитик — специалист, умеющий прикладные задачи «ставить» на вычислительные рельсы
  • Математик — специалист, умеющий доводить задачи до необходимой строгости, корректности и эффективности
  • Программист-системщик — специалист, умеющий доводить разработанные модели до специального и промежуточного программного обеспечения, реализующего все созданные теоретические модели
  • Выпускник — универсальный исследователь, готовый применить свои знания для решения актуальных и ресурсоемких задач

Известные организации, в которых работают выпускники

  • Компьютерные фирмы и производители ПО
  • (IBM, Oracle, EPAM Systems, Т-Системы, «Ассоциация цифровых сервисов», ООО «Центр речевых технологий», АО «НЕОТЕК МАРИН», группа компаний Digital Design, и другие)
  • Вычислительные центры и научные организации
  • (Ресурсный центр «Вычислительный центр СПбГУ», ЛИТ ОИЯИ)
  • Промышленность
  • (ОАО Концерн «Аврора» ОАО «Концерн «Океанприбор»)
  • Университеты (СПбГУ, University of Amsterdam, Aalto University и другие)