Программы для ЭВМ

Программа предназначена для преобразования данных с описанием вычислительного оборудования из формата таблицы MoinMoin в формат yaml. Такое преобразование полезно для автоматической обработки информации, записанной в виде, удобном для восприятия человеком. В частности, при автоматической генерации конфигурационных файлов для различных сервисов, использующих информацию об оборудовании вычислительного кластера. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК, ОС: CentOS. python

Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт" (RU)

Программа позволяет получить информацию о передачах данных, проходящих с использованием сервиса FTS (File Transfer Service). Эта информация в дальнейшем может использоваться для мониторинга и анализа производительности вычислительных кластеров. Поддерживаются различные возможности выборки передач данных по месту отправки, месту назначения, временному интервалу и т.п. Также поддерживаются функции получения информации о повторных передачах, которые не доступны через web-интерфейс сервиса FTS. Тип ЭВМ: IBМ PC-совмест. ПК. ОС: CentOS. python

Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт" (RU)

Программа предназначена для кластеризации дифракционных изображений, получаемых в экспериментах по визуализации отдельных объектов (Single Particle Imaging, SPI). Изображения автоматически разделяются на группы в соответствии с дифракционной картиной, которая содержится на изображениях. Дифракционные картины для каждой группы определяются автоматически. Также определяется ориентация дифракционной картины для каждого изображения. Разметка полученных групп экспертом позволяет классифицировать входные изображения. Результат используется для фильтрации изображений от частиц определённого типа. На вход подаётся набор дифракционных изображений в формате *.cxi и файл конфигурации. Программа оптимизирована для анализа данных, полученных в SPI экспериментах на Европейском ЛСЭ. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК, ОС: CentOS. Python 3

Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт" (RU)

Мониторинг состояния вычислительных узлов и служебных серверов вычислительного кластера является необходимым условием поддержания работоспособности кластера. Разработанная программа применима в качестве плагина для системы мониторинга Nagios и позволяет контролировать состояние ЭВМ (вычислительных узлов и служебных серверов) семейства HP ProLiant, получая информацию по сети от интегрированных служебных процессоров iLO (Integrated Lights Out) указанных ЭВМ (даже когда ОС на этих ЭВМ не работает) и производить раннее обнаружение сбойных ситуаций для обеспечения бесперебойной работы вычислительного кластера. Тип ЭВМ: IBM РС-совмест. ПК на процессоре архитектуры х86_64; ОС: FreeBSD. Python 3.x

Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт" (RU)

Мониторинг состояния вычислительных узлов и служебных серверов вычислительного кластера является необходимым условием поддержания работоспособности кластера. Программа применима в качестве плагина для системы мониторинга Nagios и позволяет контролировать состояние установленных в данной ЭВМ модулей оперативной памяти используя данные EDAC (Error Detection and Correction), получаемые при помощи программы edac-util, и производить раннее обнаружение сбойных ситуаций для обеспечения бесперебойной работы вычислительного кластера. Тип ЭВМ: IBM ЗС-совмест. ПК; ОС: CentOS. bash

Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт" (RU)

Программа применима в качестве плагина для системы мониторинга Nagios и позволяет контролировать состояние локальных дисковых RAID-массивов типа «HP Smart Array/MSA», используемых в служебных серверах типа «HP ProLiant DL380», и производить раннее обнаружение сбойных ситуаций для обеспечения бесперебойной работы указанных серверов. Тип.ЭВМ: сервер HP ProLiant DL380; ОС: CentOS, FreeBSD. Bash

Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт" (RU)

Программа предназначена для аппаратного моделирования работы перцептрона в SPICE-подобных пакетах программ. Реализует обучение элементарной сети по принципу эпохи: выполняет подачу картинок на вход мемристивного кроссбара, на основе выходов формальных нейронов проводит обратное распространение ошибки, подстраивая значения весов. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК. ОС: Linux, Windows. Verilog-A

Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт" (RU)

Программа предназначена для автоматической установки параметров BIOS вычислительного кластера на базе компьютеров SUPERMICRO SYS-6028TR-HTFR для получения максимальной производительности. Позволяет значительно экономить время по сравнению с ручной установкой параметров. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК; ОС: CentOS. Bash

Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт" (RU)

Программа служит для определения принадлежности входных примеров к классам по выходной активности обученной спайковой (импульсной) нейронной сети. Алогоритм декодирования заключается в следующем: 1. Каждому выходному нейрону ставится в соответствие определённый класс в задаче классификации (далее - «свой класс» для данного нейрона); 2. На этапе тестирования записываются частоты возбуждения (спайков) нейрона в ответ на все примеры тренировочной и тестировочной выборки; 3. Для каждого нейрона и каждого класса вычисляется средняя частота спайков этого нейрона в ответ на тренировочную выборку этого класса. Диапазон выходной частоты нейрона на «своём» классе определяется как средняя частота этого нейрона в ответ на свой класс плюс-минус половина расстояния до ближайшей средней частоты этого нейрона в ответ на какой- либо другой класс; 4. Нейрон называется распознавшим пример как «свой», если выходная частота нейрона в ответ на этот пример лежит внутри диапазона выходной частоты этого нейрона на «своём» классе; 5. Для каждого нейрона вычисляется разность между его средними выходными частотами в ответ на различные классы. Эта разность характеризует то, насколько хорошо нейрон различает классы; 6. Окончательно, пример тестировочной выборки считается отнесённым сетью к i-ку классу, если i-й нейрон распознал этот пример как свой. Если несколько нейронов распознали пример как свой, из них учитывается нейрон с максимальной разностью, определённой на шаге 5. Входные примеры кодируются средними частотами независимых пуассоновских спайковых последовательностей. В качестве модели синаптической пластичности используется аддитивная Spike-Timing-Dependent Plasticity (STDP) со схемой учёта пар спайков «симметричная с ограничением». Python 3.5, bash

Федеральное государственное бюджетное учреждение "Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт" (RU)

Программа обеспечивает обработку изображений, получаемых с детекторов сигнала. Входными файлами является набор изображений в форматах TIFF, PNG, DAT. Результатом работы программы является классификация изображений на два класса: содержащих и не содержащих дифракционную картину рассеяния лазерного импульса на макромолекулах.

Федеральное государственное унитарное предприятие "Государственный научно-исследовательский институт генетики и селекции промышленных микроорганизмов" (ФГУП "ГосНИИгенетика") (RU)