doc. Ing. Ivan Šimeček, Ph.D.

2014

Navrhovaný projektu navazuje na předchozí výzkum a vývoj v oblasti paralelních a distribuovaných výpočetních systémů a zabývá se oblastmi masivně paralelních počítačů, výpočetních klastrů, globálních gridových systémů a GPU architektur. Konkrétně se projekt zaměří: 1) na výzkum architektury nededikovaných klastrů se zaměřením na návrh distribuovaného plánovače úloh pro takové klastry, 2) na návrh efektivních algoritmů pro určení parametrů krystalové struktury získaných pomocí difrakční spektroskopie na masivně paralelních GPU klastrech, 3) na paralelizaci algoritmů inspirovaných imunitními systémy na GPU klastrech, 4) na vývoj efektivních algoritmů pro získání dat pro vizualizaci velmi velkých řídkých matic, mapovaných řádkově/sloupcově na masivně paralelní superpočítače, 5) na výzkum heuristických algoritmů po přidělování výpočetních prostředků v celosvětových výpočetních gridech.

2012

Tento projekt se skládá z několika dílčích projektů, které se zabývají různými aspekty v rámci paralelního programování. První z oblastí výzkum jsou řídké matice. Tato část projektu je zaměřená na praktickou stránku využití formátu kvadrantového stromu jakožto abstraktního datového typu pro reprezentaci řídkých matic. Předběžné výsledky testování ukazují vysoký potenciál tohoto formátu. Další částí projektu jsou algoritmy pro vizualizaci rozsáhlých řídkých matic. Předchozí vyvinutý algoritmus je nezávislý na rozdělení matice mezi procesory paralelního počítače. Cenou této nezávislosti jsou paměťové nároky, které jsou přímo úměrné velikosti výsledného obrázku, a které mohou bránit detailnějšímu zkoumání struktury nenulových prvků. Cílem tohoto projektu je vyvinout paměťově efektivní algoritmy pro vizualizaci konkrétních typů rozsáhlých řídkých matic, které umožní vytvářet mnohem detailnější výsledné obrázky. Další částí projektu je efektivní implementace algoritmu pro řešení soustav l

2010 - 2012

Cílem projektu je realizace experimentálního gridu pro vědeckotechnické výpočty zejména z oblasti lineární algebry. Na tomto gridu bude spuštěna speciální verze knihoven (BLAS/LAPACK) pro numerickou lineární algebru. Pokud uživatel potřebuje provést nějaký výpočet, heuristika v jeho klientské části vyhodnotí, zda je rychlejší provést lokální výpočet nebo poslat vstupni data na grid a počkat na výsledky zaslané gridem.

2015

Výzkumná skupina Aplikovaná numerika a kryptografie se dlouhodobě zabývá výzkumem různých bezpečnostních součástí informačních systémů. Je to zejména výzkum a vývoj skutečně náhodných generátorů čísel a fyzikálně neklonovatelných funkcí, kryptoanalýza blokových a proudových šifer, faktorizace velkých čísel a řešení rozsáhlých soustav lineárních rovnic. Také navrhovaný projekt se tematicky zabývá těmito oblastmi výzkumu.

2016

Tento projekt se zabývá několika aspekty bezpečnosti informačních systémů včetně identifikace potenciálních bezpečnostních hrozeb. Je to zejména kryptoanalýza blokových a proudových šifer, přesné řešení rozsáhlých soustav lineárních rovnic a výzkum a vývoj skutečně náhodných generátorů čísel a fyzikálně neklonovatelných funkcí,

2020 - 2022

Navrhovaný projektu navazuje na předchozí výzkum a vývoj v oblasti paralelních a distribuovaných algoritmů pro řešení některých důležitých inženýrských problémů. Konkrétně se projekt zaměří: 1) na metodologii a algoritmy pro systematické vyhodnocování formátů řídkých matic a tenzorů, které by umožnily komplexní pochopení jejich vlastností, 2) na aplikaci strojového učení v síťové bezpečnosti, 3) na nejvyspělejší metody astronomie pro potřeby preprocessingu, ukládání, sdílení a analyzování petabytů dat, která tečou průběžně z astronomických instrumentů, 4) na výzkum algoritmů pro řešení problému memoizačního systému ve vícevláknovém prostředí zaměřený na jejich efektivní implementaci a paralelizaci.

2017 - 2019

Navrhovaný projektu navazuje na předchozí výzkum a vývoj v oblasti paralelních a distribuovaných algoritmů pro řešení některých důležitých inženýrských problémů. Konkrétně se projekt zaměří: 1) na nejvyspělejší metody astronomie pro potřeby preprocessingu, ukládání, sdílení a analyzování petabytů dat, která tečou průběžně z astronomických instrumentů, 2) na metodologii a algoritmy pro systematické vyhodnocování formátů řídkých matic, které by umožnily komplexní pochopení jejich vlastností, 3) na výzkum algoritmů pro řešení problému konvexního obalu, zaměřený na jejich efektivní implementaci a paralelizaci.

2023 - 2025

Navrhovaný projektu navazuje na předchozí výzkum a vývoj v oblasti paralelních a distribuovaných algoritmů pro řešení některých důležitých inženýrských problémů. Konkrétně se projekt zaměří: 1) na nejvyspělejší metody astronomie pro potřeby preprocessingu, ukládání, sdílení a analyzování petabytů dat, která tečou průběžně z astronomických instrumentů, 2) na metodologii a algoritmy pro systematické vyhodnocování formátů řídkých matic a tenzorů, které by umožnily komplexní pochopení jejich vlastností, 3) na paralelní a GPU akcelerované algoritmy pro rekonstrukci fyzikálních objektů ze zaznamenaných dat.

2012 - 2014

Algoritmy pro řešení tzv. Grand Challenge problémů vedou na obrovská data, typicky v podobě řídkých matic. Tento projekt se zabývá výzkumem efektivních a škálovatelných algoritmů a datových struktur pro vstupně/výstupní operace nad velmi rozsáhlými řídkými maticemi, které díky své velikosti musejí být ukládány a zpracovávány pomocí masivně paralelních počítačích s desítkami a stovkami tisíc procesorů. Jedná se o matice s biliony nenulových prvků. Projekt je zaměřen na výzkum nových souborových binárních formátů pro ukládání těchto velmi rozsáhlých řídkých matic, na výzkum datových struktur a škálovatelných algoritmů umožňujících efektivní načítání těchto matic do masivně paralelních řešičů a výzkum paměťově efektivních formátů pro reprezentaci těchto matic v počítačové paměti. V neposlední řadě se projekt zaměřuje i na výzkum efektivních a škálovatelných algoritmů pro vizualizace těchto velmi rozsáhlých matic na masivně paralelních počítačích. Projekt kromě teoretické části zahrnuje i ověření navržených algoritmů a datových struktur na reálných masivně paralelních počítačích.