Первая встреча рабочей группы стран БРИКС в сфере ИКТ и высокопроизводительных вычислений
02.07.2017

В университете Гуанчжоу (Guangzhou University, China), а также на базе Aloft Guangzhou University Park с 23 по 26 апреля 2017 года прошла первая встреча рабочей группы стран БРИКС и форум по инновационному сотрудничеству в сфере информационно-коммуникационных технологий и высокопроизводительных вычислений (The First BRICS Working Group Meeting and Innovation Collaboration Forum on Information Technology and Communication and High-Performance Computing).

BRICS1.jpg

Спонсорами мероприятия выступили: 1) департамент международного сотрудничества Министерства науки и технологий Китайской Народной Республики (Department of International Cooperation, the Ministry of Science and Technology of the People’s Republic of China); 2) департамент науки и технологии провинции Гуандун (Guangdong Provincial Department of Science and Technology); 3) научная комиссия по технологиям и инновациям Гуанчжоу (Guangzhou Science Technology and Innovation Commission).

Организатор: Университет Гуанчжоу.

BRICS2.jpg

Председателями мероприятия были профессор Yuan Xue-Feng (Китай) и профессор Bernie Fanaroff (ЮАР). 23 и 24 апреля заседания проходили в достаточно узком кругу 32 делегатов – специалистов в области математики, физики, экономики, компьютерных наук из пяти стран БРИКС.

BRICS3.jpg

Основная цель – достигнуть существенных результатов в развитии искусственного интеллекта, больших данных, высокопроизводительных вычислений, кибербезопасности, моделирования социально-экономических систем стран БРИКС с использованием агент-ориентированного подхода и суперкомпьютерных технологий в рамках принятого ранее рабочего плана стран БРИКС в сфере науки, технологий и инноваций на следующие пять лет. Обсуждаемые вопросы касались также глобальных вопросов, связанных с реструктуризацией и модернизацией промышленного производства, сельским хозяйством, экологией, развитием «умных» городов и др. Каждая из сторон представила информацию о текущем состоянии информационно-коммуникационных технологий и высокопроизводительных вычислений в своей стране и перспективе их дальнейшего развития.

Российская делегация была представлена следующим составом участников:

  1. Макаров В.Л. (глава делегации) – академик РАН, директор ЦЭМИ РАН;
  2. Бахтизин А.Р. – член-корреспондент РАН, зам. директора ЦЭМИ РАН;
  3. Сушко Е.Д. – к.э.н., в.н.с. ЦЭМИ РАН;
  4. Смирнова Л.Н. – к.п.н., с.н.с. ЦЭМИ РАН;
  5. Алексеев А.Ю. – д.ф.н., в.н.с. МГУ им. М.В. Ломоносова;
  6. Сулимов В.Б. – д.ф.-м.н., зав. лабораторией НИВЦ МГУ им. М.В. Ломоносова.

В процессе обсуждения были определены критерии для выбора приоритетных проектов БРИКС, которые будут финансироваться из нового банка развития (НБР), а также правительством КНР. После нескольких презентаций изначально выбранные 16 тем были сужены до 9, а затем, по результатам открытого голосования, были определены 5 тем для поддержки. Для того чтобы проект вошел в итоговый список была необходима поддержка не менее трех стран-участниц. Ниже приведен список отобранных проектов:

1. Smart Manufacturing Cloud.

2. Improving and Optimizing the Delivery of Health Services using big data, machine learning and HPC, including but not limited to precision public health.

3. Integrated Precision Farming.

4. Large Scale Multi-agent based Simulation of Virtual Society.

5. Pollution Control and Prevention using big data, machine learning and HPC.

Как видно, разработка крупномасштабной агент-ориентированной модели с использованием суперкомпьютерных технологий является одним из важнейших приоритетов.

С 25 по 26 апреля формат заседания изменился в сторону открытых слушаний на базе Университета Гуанчжоу с большим числом участников из разных сфер (исследовательских лабораторий, промышленных предприятий, софтверных компаний и др.).

BRICS4.jpg

Всего было представлено 30 презентаций, охватывающих широкий круг вопросов – искусственный интеллект, высокопроизводительные вычисления, агент-ориентированное моделирование и т.п.

К примеру, профессор Ву Цзе (Wu Jie) – исследователь из Академии общественных наук КНР и генеральный директор компании Guangzhou Milestone Software Co., Ltd. (далее GZMSS) основанной в 1999 году, представил пленарный доклад про опыт применения суперкомпьютеров для разрешения сложных социально-экономических моделей, реализуемых в GZMSS.

BRICS5.JPG

Деятельность компании в основном связана с разработкой новых технологий социально-экономического моделирования, а основным стратегическим партнером является Национальный суперкомпьютерный центр в Гуанчжоу (National Supercomputer Center in Guangzhou (NSCC-GZ)).

Используя многолетний опыт в научно-практических исследованиях, GZMSS разработала симулятор для прогнозирования социально-экономической динамики (Social Economic Dynamics (далее SED)), который компания позиционирует как технологическую платформу XXI века, способную изменить мир. Платформа SED охватывает более 100 стран, каждая их которых представлена совокупностью различных агентов (домашние хозяйства, фирмы, отрасли, банки, правительства и т.д.). Концептуальные схемы работы модели приведены на рисунках ниже.

SED1.JPG 

Рис. 1. Схема работы платформы SED

 SED2.JPG

Рис. 2. Модули платформы SED

Используемые технологии распараллеливания позволяют масштабировать SED до 100 млн. агентов.

Примеры практического использования SED.

1. Оценка экономического эффекта от дополнительных инвестиций в объеме 4 трлн. юаней в период кризиса 2008 г. для модернизации промышленного производства, с целью повышения качества выпускаемой продукции.

2. Прогнозирование динамики социально-экономической системы провинции Гуандун с учетом реализации проектов по улучшению жилищных условий населения.

3. Глубокий анализ динамики развития новых отраслей экономики в рамках тринадцатой пятилетки. Результаты показали, что для поддержания темпов экономического роста в Китае и достижения целевых показателей, предусмотренных пятилетним планом развития, требуется развитие новых отраслей и коррекция бюджетных расходов в пользу науки, образования и новых технологий.

Профессор Национального технологического института г. Дургапур (National Institute of Technology, Durgapur, India) Анимеш Дутта (Animesh Dutta) в своем пленарном докладе «Multi Agent Based Coalition Structure Generation» рассмотрел механизмы образования коалиций в мультиагентных системах. Это важно в тех случаях, когда агенты самостоятельно не могут достичь определенных целей, однако при формировании коалиций возможности у сложившихся групп возрастают, что позволяет достичь необходимых результатов. Вместе с тем, процедуры поиска агентов, учитывающие большое количество факторов, являются весьма ресурсоемкими, и в этой связи использование суперкомпьютеров становится необходимостью.

В свою очередь, с пленарным докладом «Development of a system for projecting an agent-based model with running on supercomputers» выступили академик РАН В.Л.Макаров, чл.-корр. РАН, д.э.н. А.Р. Бахтизин и к.э.н. Е.Д. Сушко. В рамках доклада была представлена агент-ориентированная модель, в которой на примере приграничных регионов российского Дальнего Востока и Китая воспроизводятся процессы естественного движения постоянного населения этих регионов, а также процессы трудовой миграции между ними. Решение о переезде в другой регион принимается отдельно каждым взрослым агентом исходя из личностных характеристик, а также условий рынка труда в различных регионах.

BRICS6.jpg

BRICS7.jpg

BRICS8.jpg

Проведение симуляций большого числа агентов требует использования оптимальных технологий моделирования, адаптированных к использованию на суперкомпьютерах. В этой связи была разработана и продемонстрирована новая библиотека для параллельного выполнения агентного моделирования. Эта библиотека соединяет использование высокоуровневого языка программирования C# и высокопроизводительной платформы для обмена сообщениями, написанной с использованием C++-библиотеки и системной библиотеки MPI, установленной на суперкомпьютере. Представленные результаты тестового моделирования показывают хорошую масштабируемость программы на множестве вычислительных узлов.

В последний день конференции была организована экскурсия в Национальный суперкомпьютерный центр г. Гуанчжоу в котором находится суперкомпьютер Тяньхэ-2 (или «Млечный путь-2»), спроектированный Оборонным научно-техническим университетом Народно-освободительной армии Китайской Народной Республики и компанией Inspur. Его производительность составляет 34 Пфлопс, а теоретическая пиковая – около 55 Пфлопс и до 2016 года он являлся самым производительным суперкомпьютером в мире. В ноябре 2016 г. он уступил первое место другому китайскому суперкомпьютеру Sunway TaihuLight, производительность которого составляет приблизительно 93 Пфлопс (пиковая около 125 Пфлопс). С другой стороны, планы развития «Млечного пути-2» предусматривают доведение его производительности до эксафлопсного уровня и вновь занятия лидирующего положения.

BRICS9.JPG

BRICS10.JPG

BRICS11.jpg

Учитывая высокий уровень состоявшейся встречи и актуальность затронутых вопросов, было принято решение о ежегодном проведении данного мероприятия и создания постоянно действующей площадки для обсуждения обозначенных тем. Следующая встреча рабочей группы стран БРИКС и форум по инновационному сотрудничеству в сфере информационно-коммуникационных технологий и высокопроизводительных вычислений пройдет в ЮАР в апреле и мае 2018 г.

Более подробная информация о конференции находится здесь.

BRICS12.JPG

Makarov, Bakhtizin, Sushko.pdf скачан: 13раз.
rss
Назад

Статьи
Суперкомпьютерные технологии Транспортные модели пешеходная модель Монография Биомедицина Parallel computing Параллельные вычисления Axum Repast Агент-ориентированные модели Исследования Модель экономики Евросоюза Пространственно-распределенные агентные модели большие данные CUDA Russian Supercomputing Days Агент-ориентированный подход Исторические процессы Мониторинг планеты Пространственные модели FuturICT SEGMEnT БРИКС Контакты Публикации Экономические процессы GPU SSC Междисциплинарное исследование Новости Революция Эксафлопная производительность HPABM SWAGES Высокопроизводительные вычисления Методология запуска О проекте Социальная сеть Эпидемия Microsoft Social Simulation Conference ГИС Механизм раделяемой памяти Пандемия Ссылки Ядерная атака на США POLARIS TSUBAME Демография Моделирование мира Пандора Стратегии распараллеливания автоматическое распараллеливание XAXIS Иерархическая платформа Моделирование эпидемий Суперкомпьютерная Академия агентная модель