Результаты за 2015 год

 Исследование методов построения и разработка технологической концепции виртуальной деятельностной коммуникационной среды, базирующейся на облачной архитектуре.

Основной результат

Разработана технологическая концепция образовательной платформы для смешанного обучения географически удаленных пользователей. Дистанционное очное обучение реализуется посредством переноса образовательного процесса в разделяемую трехмерную виртуальную среду, в которой участники способны взаимодействовать друг с другом и моделями учебных объектов. Предложенный подход позволил на порядок снизить требования к пропускной способности интернет каналов, повысив равнодоступность обучения.

Содержание работы

В настоящее время широкое распространение и признание в образовании получили  технологии Blending Learning. Blended Learning, или cмешанное обучение - это образовательная концепция, в рамках которой обучаемый получает знания и самостоятельно онлайн, и очно с преподавателем. Т.е. смешанное обучение позволяет совмещать традиционные методики очного обучения и инновационные интернет технологии передачи знаний.

Современные системы дистанционного обучения обладают мощными средствами организации, наглядного представления и интернет доставки учебных материалов, но не обладают адекватными инструментами для взаимодействия обучаемых с преподавателем и между собой. Таким образом применение смешанного обучения в полностью дистанционном режиме невозможно. Для решения этой задачи авторами предложена концепция дистанционной очности, базирующаяся на переносе процесса очного обучения в разделяемую трехмерную виртуальную среду, в которой преподаватель и обучаемые представлены собственными трехмерными аватарами, способными взаимодействовать друг с другом и самим виртуальным пространством (перемещаться, разговаривать, жестикулировать, работать с виртуальной классной доской, взаимодействовать с виртуальными моделями объектов и процессов, с абстрактными знаковыми моделями).

В отличие от таких широко применяемых инструментов взаимодействия как вебинары и веб конференции в предлагаемом подходе взаимодействие между пользователями достигается за счет эффекта погружения участников в виртуальную среду, применения голосового, эмоционального и жестового общения опосредованного через управление пользовательскими аватарами. Объемы обмениваемой через интернет информации, а следовательно и  требования к пропускной способности интернет каналов у конечных пользователей в этом случае снижаются на порядок, что создает предпосылки для общедоступности качественного смешанного обучения.

Предлагаемая технологическая платформа смешанного обучения обладает облачной архитектурой. Хранение данных и большинство вычислений, связанных функционированием виртуальной среды, осуществляется на специальных серверах виртуальной среды. Отображение традиционного образовательного контента на компьютерах конечных пользователей осуществляется с помощью стандартного интернет браузера, а для отображения виртуальной среды применяется тонкий клиент, что в свою очередь позволяет существенно снизить требования к компьютерам конечных пользователей.

Развитие технологий массового открытого онлайн обучения (MOOC технологий) диктует необходимость поддержки одновременного участия в обучении большого числа пользователей (вплоть до тысяч и десятков тысяч пользователей). Для реализации этой возможности авторами была разработана концепция распределенной виртуальной среды, в которой данные о среде и основные вычислительные операции могут распределяться на практически неограниченном количестве серверных станций. При этом пользователи разделяются на изолированные группы одновременно присутствующих в виртуальных аудиториях и взаимодействующих между собой обучаемых, поэтому требования к пропускной способности интернет каналов конечных пользователей по мере их общего роста не возрастает.

Виртуальное очное обучение является важной, но не единственной необходимой компонентой смешанного обучения. Для успешного сочетания виртуального очного и заочного дистанционного обучения  авторами разработаны методы интеграции виртуальной среды с популярными системами управления обучением (например, со свободно распространяемыми системами Moodle или Оpen eDX) в единую платформу смешанного обучения.

Кроме того авторами предложены методы интеграции платформы смешанного обучения с автоматизированными системами управления учебными заведениями. В результате такой интеграции регистрация пользователей и предоставление доступа к образовательному контенту регламентируется не в рамках платформы, а на уровне автоматизированной системы управления ВУЗом, что устраняет дублирование информации и рутинных операций по ее ручному вводу, повышает общую эффективность и надежность функционирования всей IT-инфраструктуры учебного заведения.

Разработка программно-аппаратного комплекса на базе FPGA для алгоритмов обработки сейсмологических данных в режиме реального времени

Основной результат

Разработаны архитектуры вычислительных конвейеров для решения СЛАУ большой размерности на базе программируемой логики FPGA, реализующие метод Якоби, блочное LU-разложение, стабилизированный метод BiCGSTAB. Разработанные конвейеры эффективны для вычислений с плавающей точкой на FPGA. Предложеные архитектуры применимы как для создания спецпроцессоров в составе ПК, так и для портативных вычислительный устройств для работы в полевых условиях.

Содержание работы

При обработке сейсмических данных, одним из самых трудоемких этапов является решение систем линейных алгебраических уравнений (СЛАУ) большой размерности. На данный момент, для решения систем линейных уравнений используются различные методы распараллеливания вычислений – применение вычислительных кластеров и использование GPGPU (General-Purpose Graphics Processing Units, вычисления на GPU). Современная программируемая логика FPGA (Field-Programmable Gate Array) обладает возможностью параллельно исполнять до сотен тысяч параллельных потоков исполнения, одновременно создавая специализированные вычислительные конвейерные архитектуры. Кроме того, современные FPGA имеют возможность эффективной работы над числами с плавающей запятой. Всё это позволяет создавать специализированные вычислители (спецпроцессоры), увеличивающие скорость решения различных математических задач.

В качестве основы спецпроцессора были предложены два устройства на базе FPGA: отладочная плата VC709 фирмы Xilinx на базе кристалла семейства Virtex-7 (XC7VX690T) и плата SLEDv7 на базе кристалла семейства Virtex-6 (XC6VSX315T), созданная в лаборатории 13 Института Автоматики и Электрометрии СО РАН. Обе платы имеют схожее устройство, и представляют собой модули расширения PCI Express для ПК, на которых, помимо FPGA, находятся два разъема SO-DIMM для модулей памяти DDR3. Всего, FPGA доступно два независимых банка памяти DDR3, c суммарным объемом до 8 ГБ. Различия плат заключаются в установленном кристалле FPGA, скоростью интерфейсов и набором периферийных устройств.

В ходе работы была разработана универсальная архитектура спецпроцессора, пригодная для использования в различных задачах, обеспечивающая:

• обмен данными между памятью хоста и внешней памятью через PCIe в режиме DMA;
• доступ к памяти вычислительным блокам по универсальному протоколу AXI;
• управление вычислителем через набор регистров PCIe;
• управление и обработку прерываний (Interrupt Request).

Архитектура спецпроцессора была реализована и протестирована на отладочных платах SLEDv7 и Xilinx VC709. Было произведено тестирование производительности с применением программного обеспечения для ОС Windows. Реальная скорость обмена данными между памятью спецпроцессора и компьютера составила 1200 - 1300 МБ/с. Также, в ходе тестировании архитектуры было выяснено, что при чтении из памяти большими блоками спецпроцессор обеспечивает 88%-ую загрузку каналов памяти –  реальная пропускная способность, доступная вычислителям составляет 10,7 ГБайт/с на канал.

Также, результатом работы является создание модулей матричных и векторных операций:

• Скалярное произведение векторов
• Умножение матрицы на вектор
• LU-разложение блока матрицы
• Перемножение блоков матрицы

С помощью этих блоков, возможна реализация различных алгоритмов, использующих матричные операции, в том числе алгоритмов решения СЛАУ. Ключевой особенностью  разработанных модулей является использование чисел с плавающей запятой двойной точности (64 бита) стандарта IEEE-754. Ценность разработанных вычислительных модулей заключается в масштабируемости, что позволяет адаптировать их к различным аппаратным решениям, не изменяя архитектуру.

В результате работы были созданы вычислители, реализующие методы решения СЛАУ: метод Якоби, блочное LU-разложение, стабилизированный метод бисопряжённых градиентов (BiCGSTAB).

Производительность реализаций итерационных методов (метода Якоби и BiCGSTAB) зависит от пропускной способности памяти спецпроцессора. Для спецпроцессора на базе платы VC709 время одной итерации метода Якоби для матрицы размера N=8192 составило 23.83 мс, метода Якоби – 47.78 мс. В среднем, спецпроцессор обеспечивает ускорение в 2.6 раз по сравнению с однопоточной реализацией на CPU Intel Core i7-3770K @ 3.40GHz. (Загрузка кристалла ~25%, Энергопотребление < 20W)

Производительность реализации LU-разложение зависит от выбранного размера блока, что в свою очередь зависит от объема использованного FPGA. Для кристалла  XC7VX690T максимальный  размер блока равен 64. В этом случае, разложение матрицы размером N=8192 занимает 15 секунд, что в 11.5 раз быстрее  однопоточной реализациии на CPU. (Загрузка кристалла ~75%, Энергопотребление < 20W)

Заключение

В работе показано, что применение современных FPGA позволяет эффективно реализовывать параллельное исполнение множества алгебраических операций с плавающей точкой. Результатом работы является архитектура вычислительных конвейеров для реализации ряда методов решения СЛАУ большой размерности. Ценность разработанных вычислительных конвейеров заключается в масштабируемости, что позволяет адаптировать их к различным аппаратным решениям, не изменяя архитектуру. Применение разработанных вычислительных конвейеров позволяет использовать спецвычислители на базе FPGA как в качестве ускорителя этапов решения задач в области сейсмологии, так и в качестве автономных мобильных вычислительные устройства для работы в полевых условиях.