Архив работ

Название темы

Дополнительный контакт

Руководитель

Проект

Аннотация

Проект GNA — Global Neutrino Analysis — совместное измерение параметров нейтрино из данных нескольких экспериментов (JUNO, Daya Bay и др.) и включает в себя разработку одноименного ПО. В рамках ПО GNA мы работаем над решением следующих проблем, возникающих при анализе данных:
<ul>
<li>Разработка общего фреймворка для реализации сложных моделей экспериментов с большим количеством исследуемых параметров.</li>
<li>Возможность с одной стороны гибкой высокоуровневой настройки моделей, а с другой, контроль низкоуровневых особенностей вычисления. Высокая эффективность.</li>
<li>Разделение физических и программистских задач.</li>
</ul>
В GNA сложная функция, выполняющая, например, вычисление сигнала, наблюдаемого в эксперименте строится как направленный граф. Каждый узел графа выполняет некоторую элементарную операцию (матричное произведение, вычисление сечения взаимодействия, интегрирования и др) и называется трансформацией. Трансформация производится сразу на массиве данных, а её результат кешируется, что позволяет реализовать подход ленивых вычислений. В пакет GNA входит инструментарий для создания и настройки дерева вычислений, статистического анализа данных, функции для оформления результатов.
Проект находится на альфа версии, тем не менее уже используется несколькими группами для анализа данных эксперимента Daya Bay и оценки чувствительности эксперимента JUNO. Текущая версия документации: <a href="http://gna.pages.jinr.ru/gna/">http://gna.pages.jinr.ru/gna/</a>.
<h2 dir="ltr">Портирование трансформаций на GPU</h2>
Использование GNA позволяет пользователю абстрагироваться от того, где будет вычисляться отдельная трансформация, часть графа или весь вычислительный граф, на CPU или на GPU. Передача данных между устройствами и выбор места вычисления происходит на уровне фреймворка. Для вычислений на GPU для каждой трансформации должен быть реализован соответствующий код. Задача включает в себя следующие пункты:
<ul>
<li>Изучение существующего в GNA набора трансформаций и отбор трансформаций, портирование которых на GPU будет целесообразно.</li>
<li>Портирования трансформаций на GPU.</li>
<li>Реализация тестовой цепочки вычислений и исследование ее эффективности по сравнению с CPU.</li>
<li>Может потребоваться доработка фреймворка для работы с промежуточными данными и детального контроля процесса вычислений (flow control).</li>
</ul>
К обязательным требованиям относятся:
<ul>
<li>Документация кода в doxygen, пользовательская документация в reStructuredText, подготовка unit-тестов.</li>
</ul>
Предполагаемый технологический стек:
<ul>
<li>Python: numpy, scipy, matplotlib.</li>
<li>CUDA Toolkit</li>
<li>C++: C++14(17), Eigen, Boost.</li>
</ul>

Ключевые слова

Состояние

Актуально В архиве