Новосибирск – НГУ, СО РАН и Intel. Часть первая

Лаборатория НГУ-Intel

Научный руководитель лаборатории – Михаил Михайлович Лаврентьев (декан факультета информационных технологий), а заведует ей Ольга Нечаева, которая и представила основные проекты и направления деятельности лаборатории. Официальная информация гласит следующее - лаборатория НГУ-Intel была основана в ноябре 2005 года, а ее миссией является повышение научно-исследовательского и образовательного уровня в регионе за счет эффективного использования поддержки Intel. Базовые факультеты - ФИТ, ММФ и ФФ НГУ. Разумеется, у лаборатории НГУ-Intel есть тесные контакты и с другими вузами Сибирского федерального округа, а также СО РАН. Приоритетные научно-технические области лаборатории практически полностью совпадают с главными направлениями деятельности Новосибирского центра Intel - высокопроизводительные вычисления, математические библиотеки, параллельное программирование, компьютерная графика, архитектурная оптимизация программ, компиляторы, Java, бинарная трансляция. Ну а если говорить проще, то лаборатория выглядит как аудитория средних размеров, в которой установлено несколько компьютерных рабочих мест, а также нашлось место серверному шкафчику с коммуникационным оборудованием и довольно мощным сервером, разумеется, на базе архитектуры Intel. Главные завсегдатаи лаборатории – молодежь, то есть старшекурсники и аспиранты, работающие над своими проектами, поэтому нет лишнего официоза и белых халатов, а обстановка очень уютная и даже в чем-то домашняя. Выше уже говорилось, что процесс обучения в НГУ сочетает фундаментальное образование с работой в научно-исследовательских институтах и предприятиях СО РАН. Работа лаборатории НГУ-Intel построена по тому же принципу, и стажеры принимают участие в реальных проектах совместно с сотрудниками новосибирского центра Intel. Происходит это примерно по такой схеме: За время существования лаборатории было выполнено уже более 20 проектов, с двумя из которых нас познакомили непосредственные разработчики. Работа над проектом «Оптимизация пакета моделирования цунами» идет уже более трех лет, и за это время удалось достичь существенного ускорения расчетов за счет адаптации алгоритмов под современные вычислительные архитектуры. Сложность проблемы заключается в чрезвычайно большом числе расчетных точек и необходимости быстрого и точного прогноза движения цунами. Стоит ли говорить, что это жизненно важно для жителей прибрежных районов, ведь в сейсмически опасных районах цунами – далеко не редкость. И если произошло сильное подводное землетрясение, то цунами обязательно будет, а куда оно пойдет, какой ширины будет фронт и насколько мощный – надо рассчитывать. Более того, если есть вероятность, что фронт цунами придет к прибрежным поселениям, надо существенно повысить точность расчетов – с километров до буквально десятков метров, и вовремя эвакуировать людей в случае опасности. Кстати, не так давно разработчики данного проекта попробовали переложить основную вычислительную нагрузку по моделированию цунами на видеоускоритель (по всей видимости, использовалась видеокарта NVIDIA с поддержкой технологии CUDA). Это привело к существенному сокращению времени расчетов, с нескольких часов до буквально десятков минут. Разумеется, такой результат достигнут во многом благодаря хорошей оптимизации и масштабируемости алгоритма расчета под параллельные вычисления. Второй проект называется «Высокопроизводительные методы геометрического моделирования». В данном курсе рассматриваются современные подходы и алгоритмы в области компьютерного геометрического моделирования, их оценка с точки зрения производительности, а также возможности использования современных высокопроизводительных вычислительных систем для повышения эффективности обработки геометрических данных. Дается краткий обзор классических и альтернативных подходов генерации адаптивных сеток (структурированных и неструктурированных, статических и движущихся). В частности, рассматривается нейросетевой подход (или дискретно-стохастический), основанный на применении моделей самоорганизующихся карт Кохонена, растущего нейронного газа, а также их модификаций. Существенное внимание уделяется также проблемам создания сложных 3D-моделей и восстановления поверхностей по различным представлениям данных (в задачах томографии, геофизики, компьютерной графики и др.). Приводятся примеры алгоритмов повышения качества сеток и алгоритмов сглаживания. Но только работой над проектами деятельность лаборатории НГУ-Intel далеко не исчерпывается. Регулярно проводятся Летние и Зимние Школы, в которых принимают участие более 100 учащихся. Также проводится Школа Лидеров инновационных IT-проектов, и ее выпускниками уже создано два малых инновационных предприятия. А научная конференция лаборатории НГУ-Intel насчитывает более 50 участников. В свою очередь, сотрудники Intel охотно делятся своими знаниями и опытом со студентами и школьниками по таким ключевым компетенциям, как работе в команде, искусству презентации, управлению временем и даже выстраиванием карьеры. Более того, в этом году стартовала новая программа – «Train The Trainer», которая направлена на повышение дополнительных навыков уже преподавателей вузов Новосибирска. Пример Intel вдохновил и другие компании – Parallels, Baker Hughes, UniPro, Inteks и пр. Они также активно сотрудничают с лабораторией НГУ-Intel и участвуют в совместных проектах. Стоит ли говорить, что для компаний это хороший шанс присмотреться к потенциальным сотрудникам, ну а студенты и школьники, в свою очередь, могут больше узнать о деятельности компаний и их корпоративной культуре. Познакомившись с тем, как работают над проектами студенты и школьники, будущие светила науки, мы переместились в Дом Ученых СО РАН, где встретились с теми, кто двигает большую науку сегодня.

СО РАН

Мы расположились в уютном малом конференц-зале Дома Ученых СО РАН, и академик Михаил Иванович Эпов, заместитель председателя президиума СО РАН по науке, рассказал нам об истории создания и развития Сибирского отделения Академии Наук, а также нынешнем состоянии дел. Как уже говорилось выше, Сибирское отделение Российской академии наук было основано в 1957 году. Главная причина создания – необходимость в «резервной копии» научно-инженерного потенциала СССР на случай ядерной войны, как ни дико сейчас это звучит. Почему именно Новосибирск? Дело в том, что во время Второй мировой в Новосибирск было эвакуировано много высокотехнологичных предприятий и НИИ из Москвы и Ленинграда, поэтому научно-техническая база уже присутствовала. Также Новосибирск является крупным транспортным узлом Южной Сибири. Еще один немаловажный фактор - город находился в географическом центре Советского Союза, а значит, на максимальном удалении от внешних границ, что значительно усложняло задачу его поражения для «вероятного противника». Сейчас это звучит как неудачная шутка, но тогда это была реальность. Буквально через пять лет после основания Сибирского отделения Академии наук, в 1962 году, разразился карибский кризис, когда мир висел на волоске от ядерной катастрофы. К счастью, все разрешилось мирным путем и «резервной копии» не пришлось стать основной. Но это не значит, что сибирякам можно было расслабиться и ничего не делать. «Холодная война» продолжалась, а стране были нужны высококвалифицированные инженеры и ученые. При этом Сибирское отделение Академии Наук не осталось лишь тенью «большого брата», а постоянно развивалось. На рисунке ниже показана нынешняя «сфера влияния» СО РАН. Официальная справка СО РАН сообщает следующее:

• общая численность работающих – 29 631 чел.;
• нормативная численность – 20 274 чел.;
• научных сотрудников – 8878 чел.;
• докторов наук – 1853 чел.;
• членов РАН – 149 чел.;
• четыре Академгородка - Новосибирский, Иркутский, Красноярский, Томский;
• девять научных центров: Новосибирский, Иркутский, Красноярский, Томский, Бурятский, Кемеровский, Омский, Тюменский, Якутский;
• институты СО РАН в городах Барнаул, Бийск, Кызыл, Чита;
• финансовый оборот в 2008 г. - 14,7 млрд руб., в том числе бюджетных средств – 9,5 млрд руб.

Как видите, СО РАН географически охватывает всю Сибирь, от Урала до Дальнего Востока, а число сотрудников и подразделений может посоревноваться с крупными корпорациями. Мы как-то привыкли думать, что в «академиях» работают только старички-академики, но это далеко не всегда так. В Сибирском отделении РАН более 30% научных сотрудников еще не перешагнули 40-летний рубеж, то есть, по академическим меркам, они весьма молоды. Собственно, им и предстоит двигать науку в ближайшие 10-20 лет. И если раньше многие специалисты бросали науку только потому, что буквально было нечего есть и надо было зарабатывать на хлеб, то сейчас ситуация меняется к лучшему. Возможно, средние цифры на данной диаграмме кому-то могут показаться слишком уж бравурными, понятно, что есть крупные «денежные» проекты, но одновременно все сотрудники в них участвовать не могут. Однако тенденция очевидна. Наряду с увеличением средней зарплаты в целом, рост зарплат именно научных сотрудников происходит быстрее. Разумеется, мы тут же спросили Михаила Ивановича, а на что могут рассчитывать самые молодые сотрудники академии, только что пришедшие из вузов? Оказалось, что средняя зарплата аспирантов составляет порядка 20 тыс. рублей, что, в принципе, довольно не плохо. Ну а если на том же job.ru посмотреть вакансии для рядовых айтишников в Новосибирске, так и вообще хорошо. Если есть желание, уж лучше за те же деньги заниматься наукой, чем лазить по чердакам протягивая кабели. Конечно, на 20 тыс. рублей особо не разгуляешься и по пафосным заграничным курортам не поездишь. Впрочем, за рубеж попасть все же можно, например - на научную конференцию. А вообще, связи с зарубежными коллегами налажены очень хорошо – и в Новосибирск они приезжают регулярно, и к себе часто приглашают. В каких только странах сотрудники СО РАН не работают, буквально везде – от ЮАР до Канады. Мы в шутку спросили Михаила Ивановича – а как вы с ними связь поддерживаете, случаем не через сервис «одноклассники»? На что Михаил Иванович улыбнулся и сказал – «ну не совсем так, хотя я с внучкой часто там сижу». Вот тут мой личный стереотип академика как замшелого старичка, витающего исключительно в «высоких материях», рухнул окончательно. После беседы в Доме Ученых мы все вместе направились к Выставочному центру СО РАН. Буквально в трех шагах от дорожки среди деревьев деловито копошилась жирная белка, не обращая никакого внимания на журналистов и щелканье затворов фотоаппаратов. Наши новосибирские друзья белке нисколько не удивились, видимо в Академгородке их полно, а нас подгоняли – «пойдемте, пойдемте, что вы, белок не видели что ли?». Видели конечно, только уже забыли, когда это было в последний раз. Попробуй, найди в Москве белку, да еще такую отъевшуюся и непуганую. И снаружи, и изнутри выставочный центр СО РАН выглядит великолепно, а в зеркальной облицовке стен отражается красота окружающей его природы. К сожалению, ни на какую выставку мы не попали, поскольку программа была довольно плотная, а времени в обрез, успели только пообедать. Но даже за обедом было сложно удержаться от разговоров о науке. Например, очень интересно было послушать Сергея Викторовича Нетесова. Выше уже упоминалось, что он является проректором НГУ по научной работе, а также, доктором биологических наук и членом-корреспондентом РАН. Сергей Викторович рассказал, что расшифровка генома человека на данный момент перешла в разряд технических задач и, теоретически, для каждого можно составить личную персональную карту уже сейчас. Зачем это нужно? Ну, например, чтобы знать о риске возникновения той или иной болезни, и заранее постараться принять меры. Речь идет не о банальном насморке или свином гриппе, есть целый класс системных заболеваний, когда организм человека ни с того ни с сего «сбивается» с отлаженного ритма, и вернуть его функционирование в нормальное русло чрезвычайно сложно. Подобные заболевания, как правило, передаются по наследству, но до сих пор нельзя заранее предугадать, когда они себя проявят и насколько сильно. В связи с этим возник вопрос – а можно ли, зная геномы потенциальных родителей, рассчитать геном их будущего ребенка? Сергей Викторович ответил, что в принципе - возможно, однако получится скорее набор вероятных геномов, а не один какой-то определенный. В общем, и это задача скорее техническая. Но вот какой из возможных вариантов реализуется, если родители все же решатся завести ребенка – вопрос куда более сложный. Следующим пунктом обширной программы было посещение центра высокопроизводительных вычислений (HPC центр).