Кафедра МФТИ

Кафедра распределенных вычислений (ФИВТ МФТИ) – ведущая научная школа России

Кафедра Распределённых вычислений (прежнее название - Управление развитием высоких и информационных технологий) была организована в Московском физико-техническом институте в 2004 году. Заведующий кафедрой Афанасьев Александр Петрович, д.ф-м.н., профессор.

Студенты и аспиранты, обучающиеся на кафедре, получают фундаментальное образование в следующих разделах математики, прикладной математики и информационных технологий:

  • проектирование и программирование распределённых вычислительных систем;
  • интеграция информационно-алгоритмических ресурсов на основе Гридов 2-го поколения;
  • технологии облачных вычислений;
  • методы конечномерной и динамической оптимизации;
  • комбинаторная геометрия;
  • теория графов и её применение для проектирования телекоммуникационных систем;
  • механизмы поддержки, продвижения и управления развитием инновационных проектов.

Кафедра функционирует на базе Центра Распределённых Вычислений Института проблем передачи информации РАН (ИППИ РАН). Кафедра тесно сотрудничает с МГУ им. М.В. Ломоносова, Вычислительным центром РАН им. А.А. Дородницына, Математическим институтом им. В.А. Стеклова, МАТИ им. К.Э. Циолковского.

Кафедра придерживается принципов традиционного физтеховского образования, в том числе того принципа, что МФТИ – это университет-аспирантура. Все выпускники кафедры, проявившие склонность к исследовательской работе, имеют возможность продолжить обучение в аспирантуре и практически все, по окончании, представляют к защите диссертации.

Кафедра поддерживает тесные контакты с отечественными и зарубежными компаниями, ведущими бизнес в области наукоёмких технологий, ведёт с ними совместные проекты. Выпускники кафедры пользуются в этих компаниях высоким уровнем востребованности.

Основные направления деятельности кафедры

Компьютеры появились более полувека назад как инструмент для решения вычислительных математических задач. Однако лишь сравнительно недавно появилась надежда на то, что с их помощью удастся решить действительно серьёзные прикладные задачи. И связано это с бурным развитием сетевых и компьютерных технологий. Действительно, если объединить при помощи скоростных сетей существующий компьютерный парк и правильно организовать совместную работу компьютеров, то суммарная вычислительная мощность будет расти лавинообразно. При этом возникают две очень серьёзные проблемы:

  • как правильно организовать такую компьютерную среду?
  • как адаптировать к этой среде существующие алгоритмы решения вычислительных математических задач и как разработать новые?

Решение первой проблемы может базироваться на целостных системно-архитектурно-программных решениях. Решение второй проблемы связано с исследованием традиционных и новых  классов прикладных математических задач.

Интеграция вычислительных ресурсов. Для решения проблемы организации вычислительной среды используются технологии распределённых вычислений, грид-технологии, облачные вычисления. Под вычислительным, или информационно-алгоритмическим ресурсом понимается как вычислительный узел, так и реализованный на этом узле вычислительный алгоритм (кстати, хранение данных – это тоже вычислительная задача). Интегрирующая система должна содержать средства разработки распределенных приложений, обеспечивающие поиск, удаленный доступ и координацию взаимодействия распределенных информационно-алгоритмических ресурсов при решении прикладных задач. Используется программный инструментарий, который реализует высокоуровневую модель программирования  распределенных приложений, скрывающую от программиста детали организации удаленного доступа к ресурсам и неоднородность распределенной вычислительной среды. По данному направлению читается следующий курс лекций:

  • Grid–технологии, вычислительные задачи в распределенной среде; 
  • основы функционального программирования;
  • основы параллельного программирования; 
  • операционные системы и системное администрирование;
  • вычислительные системы;
  • сети и телекоммуникации;
  • современное состояние интернет-технологий;
  • методы проектирования программных систем.

Прикладные математические задачи. Очень важными с прикладной точки зрения и сложными с вычислительной являются задачи конечномерной и динамической оптимизации. Этот класс задач охватывает следующие направления математики:

  • вариационное исчисление;
  • оптимальное управление;
  • дифференциальные уравнения;
  • вычислительную алгебру;
  • математическое программирование;
  • дискретное программирование;
  • комбинаторные задачи.

По отношению к этим задачам приходится не только искать системно-архитектурные решения, но и переосмысливать формальную и алгоритмическую базу, на которой основывается построение вычислительных процедур. А это, в свою очередь, влечёт за собой серьёзные математические исследования.

При исследовании задач комбинаторной геометрии часто возникают ситуации, когда необходимо перебрать очень большое (но конечное) число вариантов. Сделать это без серьёзной вычислительной поддержки невозможно. И это пример того, как вычислительная среда становится инструментом для доказательства сложных теорем.

Алгоритмические торги. Использование развитых электронных вычислительных платформ стало де-факто требованием для успешной торговли на финансовых рынках. Их преимущества по сравнению с обычными торговыми схемами в беспрецедентной скорости обработки, доставке информации конечным пользователям, уровне интеграции с источниками данных. В этих системах применяются сложные вычислительные алгоритмы, использующие методы теории случайных процессов, теории динамических систем, теории оптимизации. Основная вычислительная сложность этих задач проистекает из того, что за очень короткое время надо реализовать очень сложный алгоритм, требующий огромного вычислительного ресурса. На кафедре читается уникальный курс по этой проблематике. Студенты  и аспиранты кафедры участвуют в разработке и поддержке успешно функционирующей системы биржевых торгов.

Управление развитием высоких и информационных технологий. Инновационная деятельность в условиях рыночной экономики требует не только умения вести фундаментальные и прикладные разработки в рамках названных выше областей. Необходимо обладать знаниями и навыками относительно того, как разработать грантопригодный или инвестиционно привлекательный инновационный проект так, чтобы для его реализации и коммерциализации можно было привлечь средства из разных источников, оценить эффективность проекта и выстроить процесс управления его развитием. Курсы:

  • механизмы поддержки и продвижения инновационных ИТ-проектов;
  • принятие решений в управлении высокими и ИТ-проектами;
  • управление ИТ-проектами;
  • сравнительный анализ эффективности систем;
  • прогнозирование социально-экономических процессов.

Важнейшим элементом систем управления сложными технологическими, экономическими, вычислительными  и социально-экономическими объектами является оценка состояния таких объектов с целью выработки обоснованных решений  по их совершенствованию и развитию. Это направление является чрезвычайно востребованным и актуальным. Оно требует наличия знаний в области математического моделирования и навыков системного обследования прикладных объектов. Здесь ученые кафедры совместно со студентами и аспирантами занимаются разработкой новых «измерительных» инструментов, таких как рейтинги и индексы.