nsu_ednalepova_202206.pdf

• Налепова Елизавета Денисовна, студент НГУ ФИТ 4 курс группа 18203, кафедра параллельных вычислений.
• Городничев Максим Александрович, ст. преп. каф. ПВ ФИТ НГУ.

Для решения задач организации обработки нейрофизиологических данных на суперкомпьютерах от исследователя требуется квалификация в системном программировании. Возникает потребность в создании программного инструмента для поддержки пользователей в решении таких задач. Работа выполняется в рамках проекта “Aka” ИВМиМГ СО РАН по созданию системы высокоуровневого управления исследовательскими данными и организации вычислений на суперкомпьютерах. Была достигнута цель – разработан проект и прототип программного инструментария для высокоуровневой организации обработки нейрофизиологических данных на суперкомпьютерах на основе концепции представления знаний о вычислениях в предметной области в виде вычислительных моделей. Вычислительные модели позволяют формально описать совокупности вычислительных сценариев в предметной области, представляя их в виде двудольных графов, содержащих в вершинах переменные (величины предметной области) и связывающие их вычислительные операции.

Для достижения цели были поставлены и выполнены следующие задачи:

1. Изучены проблемы, возникающие при обработке научных данных и сформулированы требования к программного инструментария;
2. Предложена архитектура программного инструментария на основе системы Aka и расширена функциональность этой системы;
3. Разработан прототип предметно-ориентированной среды для решения задач обработки нейрофизиологических данных и протестирован на реальной задаче.

Методы исследования: анализ анализ требований к разработке программного обеспечения, обзор литературы и существующих программных средств; анализ пользовательских сценариев; применение средств языка моделирования UML; архитектурный стиль разработки сетевых сервисов REST. Новизна работы заключается в предложенной модели организации удаленного выполнения операций вычислительных моделей, включая предложенную форму спецификации операций.

Полученные результаты могут использоваться разработчиками вычислительных моделей в Aka при расширении созданной среды для обработки нейрофизиологических данных и при разработке предметно-ориентированных сред для других областей науки.