Szuperszámítógép erőforrásai használatának elemzése neurális hálóval
Tajti Tibor
<>
Debreceni Egyetem IK
Gál Zoltán Dr.
<>
Debreceni Egyetem TEK
A neurális hálók segítségével történő elemzések olyan problémák megoldására
alkalmasak, amelyek gazdag adathalmazzal dolgoznak, miközben a megoldáshoz
szükséges szabályok ismeretlenek és a rendelkezésre álló adathalmaz nem teljes, ugyanis
hiányzó vagy hibás adatokat is tartalmaz. A rendelkezésre álló adatok között nagyon sok
összefüggés létezik, amelyeket megfelelő formában szemlélve paraméterekként foghatók fel.
A magyar felsőoktatási és akadémiai szuperszámítógép rendszer vidéki
csomópontjainak virtualizálásához elengedhetetlen a három különböző architektúrájú HPC
gép közötti számítási kapacitás, valamint tárolási erőforrás megosztásának összehangolása.
E feladat megoldásához a rendszer erőforrásait használó, különböző kutatási célfeladatok
számolását végző programok erőforrás igényének elemzése történik. A három különböző
HPC architektúra közül első megközelítésben a debreceni MPP-t vizsgáljuk, de a
kidolgozásra kerülő módszert az SMP és a blade HPC rendszerekre is alkalmazni fogjuk.
A probléma pontos megfogalmazásához és megoldásához a neurális hálók szokásos
kérdéseit válaszoljuk meg: a neuron átviteli függvénye, a neurális háló topológiája és annak
korrelációja a CPU-k fizikai topológiájával, a neuronok típusa és száma a különböző
szinteken, valamint a tanító algoritmusok és azok paraméterei.
Az előadásban egy átfogó képet tervezünk adni arról az alkalmazott kutatási
munkáról, ami a TÁMOP 4.2.2.C-11/1/KONV-2012-0010 projekten belül folyik a
Debreceni Egyetem keretében az országos HPC rendszer erőforrásainak hatékony
megosztása továbbfejlesztésével kapcsolatosan.