Preskoči na sadržaj

Grupa za skalabilno i heterogeno računarstvo visokih performansi

Grupa za skalabilno i heterogeno računarstvo visokih performansi (engl. Group for Scalable and Heterogeneous High-Performance Computing, kraće HybridScale) istraživačka je grupa nastala u sklopu uspostavnog projekta HRZZ-a Skalabilni algoritmi visokih performansi za buduće heterogene distribuirane računalne sustave (HybridScale) i dio je Centra za informatiku i računarstvo na Institutu Ruđer Bošković.

Cilj grupe je razvoj novih te unaprjeđenje postojećih računalnih metoda i algoritama linearne algebre s ciljem bržeg i učinkovitijeg izvršavanja na velikim heterogenim računalnim arhitekturama (superračunalima, hibridnim CPU-GPU računalnima). Glavni pravi istraživanja grupe su:

  • povećanje skalabilnosti algoritama s obzirom na veličinu problem i količine računalnih resursa
  • razvoj algoritama s minimalnom komunikacijom (engl. communication-avoiding algorithms) te optimalno korištenje kompleksnih memorijskih hijerarhija,
  • razvoj modela za podešavanja hiper-parametara algoritama / softvera koje s obzirom na veličinu problema i dostupne resurse minimiziraju vrijeme izvršavanja, količinu potrebnih resursa i/ili potrošnju energije,
  • primjena rezultata istraživanja u drugim područjima znanosti (računalna kemija, bioinformatika, molekularna dinamika, fizika materijala, itd) s ciljem rješavanje velikih i kompleksnih računalnih problema koje s postojećim metoda nije moguće izračunati.

Odabrani radovi

Nudimo

  • Razvoj algoritama (implementacija) za GPU akceleratore: NVIDIA i AMD GPUs (engl. NVIDIA and AMD code development),
  • Prilagodba i optimizacija algoritama za distribuirane i paralelne računalne sustave (engl. Adaptation and optimisation of the algorithms/codes for the ddistributed and parallel systems),
  • Višeplatformska optimizacija i razvoj prenosivih algoritama (engl. Cross-platform portable algorithm development and optimization),
  • Implementacija metoda linearne algebre za računarstvo visokih performansi (engl. Development of the high-performance linear algebra routines),
  • Savjetovanje o primjeni naprednog računarstva za efikasno rješavanje računalnih problema (engl. Consultancy on the application of the high-performance computing for the efficient solution of computational problems).

Tražimo

  • Znanje i iskustvo u primjeni strojnog učenja za optimizaciju hiper-parametara algoritama (računalnih kodova) (engl. Experience and knowledge in the application of Machine Learning techniques in optimisation of algorithm's hyper-parameters).

Kontakt