title: Development of the multithreading support system for Global Neutrino Analysis framework
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Стрельцова Оксана Ивановна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Strelcova Oksana Ivanovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Фатькина Анна Игоревна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Fatkina Anna Igorevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Дегтярев Александр Борисович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Degtarev Aleksandr Borisovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:08:04Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:08:04Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2019
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 035020
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/25792
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе описана библиотека поддержки вычислений для платформы GNA на графических процессорах. Платформа GNA разработана для статистического анализа данных физических экспериментов. Некоторые алгоритмы, реализованные для анализа данных нейтринных экспериментов, занимают многие часы. Такой анализ включает в себя многократное повторение одного и того же вычислительного графа с разными параметрами. Кроме того, большинство функций, используемых для анализа, производится над массивами данных, а зависимости по данным --- минимальны. Для выполнения таких задач, реализуемых в GNA, подходит архитектура GPU. 
  В работе описаны подходы, используемые при реализации,  а также приведены тесты на производительных некоторых алгоритмов и вычислительных цепочек. Получено ускорение для объемов данных, используемых в модели JUNO.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this work, the GPU support library for the GNA framework is described. The GNA platform is designed for statistical analysis of data from physical experiments. Some algorithms implemented to analyze data from neutrino experiments take many hours. Such analysis includes repeated invoke of the same computational graph with different parameters. In addition, most of the functions used for analysis are performed on data arrays, and data dependencies are minimal. The GPU architecture is suitable for performing such tasks implemented in GNA.
  Approaches used in the implementation are described here, as well as tests on the performance of some algorithms and computational chains. Acceleration obtained for the data volumes used in the JUNO model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Графические процессоры
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейтрино
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: статистический анализ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: GNA
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: GPU
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neutrino
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: statistical analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: GNA
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Development of the multithreading support system for Global Neutrino Analysis framework
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Разработка систем поддержки многопоточных вычислений платформы Global Neutrino Analysis
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: fatkina_thesis.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/25792/1/fatkina_thesis.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 2,86 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_naucnogo_rukovoditela_na_VKR.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/25792/2/reviewSV_Otzyv_naucnogo_rukovoditela_na_VKR.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 83,6 kB