За период с 2019 по 2022 гг. получены следующие основные результаты:

• Разработана архитектура и выполнена экспериментальная реализация Мета-облачной вычислительной среды (МОВС, англ. MC2E), ориентированной на объединение ЦОД и суперкомпьютеров в единую федеративную вычислительную среду для MPI-задач
• Разработан набор вариантов построения конвейера обработки пакетов для высокопроизводительного сетевого процессора, построены имитационные модели для этих вариантов, проведено экспериментальное исследование

За период с 2016 по 2018 гг. получены следующие основные результаты:

• Разработана архитектура и способы междоменного взаимодействия в распределённой платформе виртуализации сетевых функций.
• Создан точный алгоритм распределения вычислительной нагрузки по модулям и процессорным ядрам в распределенных ВСРВ с архитектурой ИМА.
• Разработан метод применения многопоточной передачи пакетов для балансировки трафика в программно-конфигурируемой компьютерной сети

За период с 2000 по 2015 гг. получены следующие основные результаты:

• Теория и методы проектирования ИУС РВ (авиационных и корабельных) на основе информации об инварианте поведения программы.
• Теория и методы построения «природных» алгоритмов решения задач структурного синтеза и планирования вычислений в распределенных системах.
• Верификация параметризованных систем асинхронно-взаимодействующих процессов.
• Математическая модель функционирования сетей нового поколения — ПКС сетей.
• Метод оценки и оптимизации надежности ИУС РВ, механизмов обеспечения отказоустойчивости.
• Развитие Network Calculus для управления качеством сервисов в сетях.
• Новое параметрическое семейство алгоритмов для задачи распознавания поведения сложных технических систем при нелинейных искажениях показаний датчиков.
• Новый класс алгоритмов, сочетающих жадные стратегии и ограниченный перебор для решения задач планирования вычислений в распределенных системах.
• Метод оценки частоты выполнения фрагментов кода последовательных программ.
• Обнаружение схожих фрагментов кода в программных системах.
• Новые методы обучения и синтеза нейросетей прямого распространения с низкой сложностью.
• Алгоритмы синхронизации времени для распределенного имитационного моделирования систем реального времени.

Современные направления исследований описаны здесь.

Статистика

• Выполнено в 2000-2021 гг. работ за счёт внебюджетных средств на общую сумму 310,5 млн. руб.
• Выпущено 360 студентов (по состоянию на июль 2021 г.)
• Подготовлены 23 кандидата физико-математических наук (по состоянию на март 2022 г.).

Отчёт о деятельности лаборатории за 2008-2015 гг. на Учёном совете факультета.

Выполняемые и завершённые проекты