Информация по поводу проведения научной конференции в рамках Летней Суперкомпьютерной Академии

В программе конференции суперкомпьютерной Академии - серия коротких выступлений, которые предлагается сделать в следующем виде:

  • сформулировали 7 вопросов для обсуждения, сами вопросы приведены ниже,
  • каждому выступающему дается 7 минут на выступление с презентацией (это где-то 4-7 слайдов),
  • в выступлении нужно постараться изложить постановку своей текущей научной задачи, а далее ответить на несколько наиболее близких/интересных вопросов из списка (3-4), высказав свое мнение по этим вопросам применительно как к своей научной задаче, так и на перспективу своих исследований. Нужно не забыть про 7 минут: времени мало, а значит и презентацию составить не сложно, но сказать наверняка захочется много, а нужно выделить главное...
  • По завершении всех выступлений пройдет обсуждение высказанных точек зрения.

Все эти выступления запланированы на специальной секции в рамках международной конференции "Суперкомпьютерные дни в России", 24-го сентября, с 14:10 (http://russianscdays.org/agenda). Всем выступающим просьба презентации поставить на компьютер секции заранее.

Предлагаемые вопросы для обсуждения:

  • Почему в Ваших научных исследованиях необходимы параллельные вычисления?
  • Если предположить, что Вам дали монопольный доступ на суперкомпьютеры с производительностью 1 Tflops/Pflops/Eflops - какой из вариантов был бы полезен прямо сейчас и почему использование других вариантов кажется неразумным?
  • Если именно под Ваши исследования предложили бы построить суперкомпьютер с любой архитектурой и любыми нужными Вам параметрами - какую архитектуру и какие параметры Вы бы выбрали?
  • Какие направления развития суперкомпьютерных технологий (аппаратных и программных) Вы считаете наиболее полезными для решения Ваших задач?
  • Какие методы настройки эффективности параллельных приложений Вы используете в своей работе.
  • Как Вы оцениваете роль высокопроизводительных вычислений для решения задач обработки данных большого объема (Big Data), глубинного обучения?
  • Как можно решать проблему повышения эффективности использования высокопроизводительных систем?