Программы для ЭВМ

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)

Нет на ФИПС

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

Нет на ФИПС

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

Программа предназначена для детальных расчетов генерирующих мощностей и финансовых показателей системы атомной энергетики. Одновременно с расчётами системных характеристик вычисляются факторы неопределенности по отношению к «сомнительным» исходным данным, параметрам физического или финансового содержания любого из реакторов. Выполняется комплексный статистический расчётный анализ влияния факторов неопределённости на основные функционалы, используемые для оценки привлекательности рассматриваемого сценарного варианта развития системы, в случае одновременного отклонения параметров реакторов, от заданных значений в исходных данных. Такой расчет позволяет оценить вероятность отклонения любого из функционалов от его мат ожидания. Программа имеет рабочую базу исходных данных, в которую занесены физические и финансовые параметры объектов, рассматриваемых в системе. Тип реализующей ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК Язык программирования: Matlab Вид и версия операционной системы: Windows

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