Использование ЦКП «Иркутский суперкомпьютерный центр СО РАН»

By | 06.12.2018

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.