Илья Викторович Афанасьев защитил диссертацию

Афанасьев Илья Викторович в 2017 году окончил факультет вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М.В. Ломоносова.

С 2017 года по настоящее время обучается в аспирантуре факультета вычислительной математики и кибернетики на кафедре суперкомпьютеров и квантовой информатики. В настоящее время работает в научно-исследовательском вычислительном центре МГУ имени М.В. Ломоносова в должности техника второй категории.

Илья Викторович 24 декабря 2020 года успешно защитил (12 – за, 0 – против, 1 - недействительный) диссертацию на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук по специальности 05.13.11 «математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей» на диссертационном совете МГУ.01.19 (факультет вычислительной математики и кибернетики МГУ, Председатель совета проф. Воеводин Владимир Валентинович). Тема диссертации: «Исследование и разработка методов эффективной реализации графовых алгоритмов для современных векторных архитектур». В данной работе предложен основанный на принципах суперкомпьютерного кодизайна метод, позволяющий за счет согласованного выбора алгоритма, модификаций алгоритма, программных и микроархитектурных оптимизаций, форматов хранения и представления графа, а так же других вспомогательных структур данных, создавать реализации графовых алгоритмов, максимально эффективно использующие аппаратные ресурсы целевых архитектур. Предложенный метод позволил создать первые в мире эффективные и высокопроизводительные реализации графовых алгоритмов для векторных архитектур на примере новейшей векторной системы NEC SX-Aurora TSUBASA. Кроме того, в ходе работы был проведен детальный анализ взаимосвязи векторных архитектур и графических ускорителей NVIDIA, в результате чего была продемонстрирована применимость предложенных подходов для обоих классов систем. Разработанные в ходе данной работы реализации графовых алгоритмов существенно опережают существующие мировые библиотечные аналоги как для многоядерных центральных процессоров, так и для графических ускорителей NVIDIA GPU.