Министерство образования и науки Российской Федерации

Российский фонд фундаментальных исследований

Южный научный центр Российской академии наук

Южный федеральный университет

НИИ многопроцессорных вычислительных систем

имени академика А.В. Каляева Южного федерального университета

ОАО «НИЦЭВТ»

ФГУП «НИИ «Квант»

ООО «НИЦ супер-ЭВМ и нейрокомпьютеров»

Журнал «Вестник компьютерных и информационных технологий»

Журнал «Известия ЮФУ. Технические науки»

__________________________________________________________________

СУПЕРКОМПЬЮТЕРНЫЕ

ТЕХНОЛОГИИ

СКТ-2014

Материалы 3-й Всероссийской

научно-технической конференции

29 сентября – 4 октября 2014
Дивноморское, Геленджик

ТОМ 2

Ростов-на-Дону

2014

УДК 004.272.43
ББК 32.973
С 73

С 73 Суперкомпьютерные технологии (СКТ-2014) // Материалы 3-й 
Всероссийской научно-технической конференции. Т.2. – Ростов-на-Дону: 
Изд-во ЮФУ, 2014. – 272 с.

ISBN

Во втором томе материалов 3-й Всероссийской научно-

технической конференции «Суперкомпьютерные технологии» 
(СКТ-2014) представлены доклады по направлениям: проблемно-
ориентированные 
и 
реконфигурируемые 
вычислительные 

системы, распределенные вычислительные и управляющие 
системы, применение суперкомпьютерных технологий в науке, 
технике и промышленности.

Издание осуществлено при финансовой поддержке Российского 
фонда фундаментальных исследований, проект № 14-07-20307 г

М 
2014
03
6

2404000000


)
(
KO

без объявл. 
ББК 32.973

ISBN
 Научно-исследовательский институт
многопроцессорных вычислительных систем 
имени академика А.В. Каляева федерального 
государственного автономного образовательного 
учреждения высшего профессионального 
образования «Южный федеральный
университет», составление, оформление, 2014

СОДЕРЖАНИЕ

РАЗДЕЛ 3. ПРОБЛЕМНО-ОРИЕНТИРОВАННЫЕ И 

РЕКОНФИГУРИРУЕМЫЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ

Афонин А.А.
Малогабаритный микроконтроллерный вычислительный модуль 
для комплекса систем ориентации, навигации, гравиметрии и 
управления аэроморских динамичных объектов
9

Бовкун А.В. 
Оптимизация аппаратного ресурса прикладной задачи за счет 
архитектурных особенностей кристаллов ПЛИС
14

Бугаев С.А., Завтур Е.Е., Шелестенко Е.Ю.
Адаптация алгоритма цифрового формирования квадратурных 
составляющих для реализации на ПЛИС
18

Елизаров Г.С., Горбунов В.С., Малахов И.Н., Титов А.Г.
Компоненты высокопроизводительных реконфигурируемых су-
перкомпьютеров на основе ПЛИС Xilinx Ultrascale
21

Зачесов Ю.Л., Золотов И.Н.
Исследование возможности достижения экзафлопсной произво-
дительности для одной трудоёмкой задачи
25

Катаев О.В.
Организация вычислительной системы для предварительной об-
работки тепловизионных сигналов
29

Колодзей А.В.
Компромисс «время/память» в реконфигурируемых вычисли-
тельных системах
32

Коротков К.А.
Защищенная компьютерная сеть реконфигурируемой вычисли-
тельной системы
35

Левин И.И., Дордопуло А.И., Каляев И.А., Семерников Е.А.
Вычислительные системы с реконфигурируемой архитектурой на 
основе ПЛИС Virtex-7
38

Лукин Н.А.
Специализация вычислений и функционально-ориентированные 
процессоры для встроенных суперкомпьютеров
46

Михайлин Д.А., Тучин Д.А., Фитенко В.В., Ярошевский В.С.
Математическая модель доплеровского измерителя скорости и 
дальности
54

Пелипец А.В., Коваленко А.Г.
Решение задачи факторизации больших чисел методом эллиптиче-
ских кривых на реконфигурируемых вычислительных системах
55

Степаненко С.А.
Оценки ускорения вычислений гибридными реконфигурируемы-
ми системами
58

Талдыкин Е.В., Телегин М.В., Непочатых Е.В.
Применение языка OpenCL при разработке систем на кристалле в 
FPGA фирмы Altera
63

Талдыкин Е.В., Телегин М.В., Непочатых Е.В.
Реконфигурируемый вычислительный модуль на базе ПЛИС 
CycloneV
67

Тарасов И.Е., Бялик Ю.И., Кузелин М.О.
Особенности системной архитектуры семейства FPGA Xilinx 
UltraScale
70

Угольков А.В., Шелестенко Е.Ю.
Реализации цифрового рекурсивного фильтра с использованием ПЛИС
76

РАЗДЕЛ 4. РАСПРЕДЕЛЕННЫЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ И 

УПРАВЛЯЮЩИЕ СИСТЕМЫ

Бычков И.В., Опарин Г.А., Феоктистов А.Г., 
Богданова В.Г., Пашинин А.А.
Мультиагентное управление распределенными вычислениями на 
основе сервис-ориентированного подхода
80

Валуев И.А., Морозов И.В.
GridMD: компактная переносимая библиотека С++ для управле-
ния распределенными вычислениями 
85

Вятченин Д.А., Доморацкий А.В., Николаеня Е.Д.
Обучение систем обнаружения вторжений для распределенных 
вычислительных систем
90

Голиков А.Н.
Алгоритм приближения  функций на основе поэкстремумного 
разбиения отрезка интерполяции с естественным параллелизмом
94

Горелова Г.В., Мельник Э.В., Клименко А.Б.
Формализация задачи формирования конфигурации информаци-
онно-управляющих систем с учетом параметра загрузки процес-
сорных устройств
99

Дацюк О.В., Дацюк В.Н., Крукиер Л.А.
Построение простейшей ГРИД-системы с использованием Globus 
Toolkit 
104

Егерева И.А., Палюх Б.В., Семухина М.С.
Задача систематизации научно-вычислительных сервисов рас-
пределенной среды
109

Иванов Д.Я.
Распределенное управление большой группой роботов при реше-
нии строевой задачи 
114

Каляев А.И.
Методы повышения надежности систем передачи данных в кор-
поративных вычислительных сетях
118

Клименко А.Б.
Экспериментальный анализ эффективности имитации отжига 
при решении задачи формирования конфигурации информаци-
онно-управляющей системы
121

Коробкин В.В., Серогодский А.И.
Оценка безопасности программного обеспечения распределен-
ных вычислительных и управляющих систем
125

Куповых В.Г.
Распределенные системы управления для высокорисковых производств
129

Лабошин Л.Ю., Лукашин А.А.
Подход к анализу сверхбольших снимков сетевого трафика с по-
мощью Map/Reduce
132

Машошин А.И., Соколов А.И.
Интегрированная система управления автономного необитаемого 
подводного аппарата
136

Мельник Э.В., Иванов Д.Я.
Надежность 
сетецентрических 
информационно-управляющих 

систем при распределенном диспетчировании 
141

Мельник Э.В., Таранов А.Ю., Ольшанский М.Ю., Альбицкий Д.В.
К вопросу об организации реконфигурации информационно-
управляющих систем интегрированной модульной авионики с 
использованием алгоритма имитации отжига
145

Меркулов В.И., Миляков Д.А., Самодов И.О.
Оптимизация алгоритма группового управления беспилотными 
летательными аппаратами в составе локальной сети 
149

Павский В.А., Павский К.В.
Расчет показателей осуществимости решения задач на распреде-
ленных вычислительных системах с накопителем
152

Пестов Д.А.
Принципы построения распределенного информационно-измери-
тельного комплекса автоматизированного мониторинга атмосфер-
но-электрических параметров приземного слоя атмосферы
156

Сузанский Д.Н., Иванова О.А.
Задача управления полетом беспилотных летательных аппаратов
в групповом порядке
160

Трегубов Д.Е.
Распределенная система контроля и управления технологическим 
процессом переработки радиоактивных отходов
162

Шляхов А.С., Сесекин А.Н.
Оптимизация формирования строя группой беспилотных лета-
тельных аппаратов – квадрокоптеров
168

РАЗДЕЛ 5. ПРИМЕНЕНИЕ СУПЕРКОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ 

В НАУКЕ, ТЕХНИКЕ И ПРОМЫШЛЕННОСТИ

Бахтерев М.О., Васёв П.А.
Один метод визуализации результатов суперкомпьютерных вычислений
172

Безруков  А.В.
Построение эффективной ИТ-инфраструктуры для инженерных расчетов
177

Боев С.Ф., Бкайтин А.В., Кочкаров А.А, Ступин Д.Д.
Проблемы и методы обработки интенсивных потоков данных в 
перспективных национальных системах мониторинга сложных 
процессов и многопараметрических сред
181

Буза М.К., Кондратьева О.М.
Использование суперкомпьютерных технологий для моделиро-
вания процессов в физике полупроводников
186

Бухановский А.В., Васильев В.Н., Нечаев Ю.И.
Виртуальный полигон – центр компетенции на основе современ-
ной теории катастроф
191

Бухановский А.В., Иванов С.В., Ковальчук С.В., Нечаев Ю.И.
Программный комплекс «Виртуальный полигон – центр компе-
тенции», обеспечивающий оперативный контроль чрезвычайных 
ситуаций в транспортной и социальной среде на основе облач-
ных вычислений и ГРИД-технологий 
197

Ганченко В.В., Воронов А.А., Дудкин А.А., Инютин А.В.
Параллельная обработка изображений в производстве интеграль-
ных микросхем
203

Ганченко В.В., Дудкин А.А., Петровский А.И.
Параллельная подсистема для мониторинга состояния лесных угодий
208

Гурьев Ю.В., Ткаченко И.В., Якушенко Е.И.
Использование высокопроизводительных вычислений в задачах 
корабельной гидродинамики
212

Дворкович В.П., Дворкович А.В.
Новые методы цифровой обработки и спектрального анализа ди-
намических изображений сверхвысокой четкости
217

Змеев Д.Н., Климов А.В., Левченко Н.Н., Окунев А.С.
Применение параллельной потоковой вычислительной системы
«Буран» для задач молекулярной динамики
222

Котляров А.С.
Синтез конфигурационных файлов на кластерных вычислитель-
ных системах
225

Крукиер Л.А., Чикин А.Л., Чикина Л.Г.
Использование многопроцессорных вычислительных систем при  
моделировании наводнения в дельте Дона
226

Лайком Д.Н., Аксенов С.В.
Модификация алгоритма извлечения текстурных характеристик с 
помощью вычислений на графических процессорах
231

Маркович И.И., Копытин А.С., Марьев А.А.
Цифровая обработка сигналов в радиолокационном комплексе, 
использующем зондирующие сигналы с линейной частотной мо-
дуляцией и изменяющимся знаком девиации частоты
235

Михеев В.А., Изгалин С.П., Симонов А.С.
Применение 
суперкомпьютерных 
технологий 
разработки 

ОАО «НИЦЭВТ» в прикладных системах
240

Мурашко Н.И., Орешкина Л.В.
Параллельная обработка разновременных космических снимков
242

Петров И.Б., Хохлов Н.И.
Моделирование сейсмических процессов на высокопроизводи-
тельных вычислительных системах
246

Путилин А.Б., Степанов М.В., Соколова Ж.В.
Массивно параллельный нейросетевой алгоритм на базе CUDA в 
нанокомпиляторе для оптимизации топологии 2D/3D наносхем 
на базе квантовых клеточных автоматов
250

Чекина М.Д. 
Математическое моделирование задач геофильтрации в почвог-
рунтах с фрактальной структурой на многопроцессорных вычис-
лительных системах
258

Шабас И.Н.
Расчет на высокопроизводительных вычислительных системах 
распространения в водоеме нефтяного пятна 
263

Шишеня А.В. 
Параллельное численное моделирование задач гидродинамики 
мелководных водоемов с уточненными граничными условиями
266

АВТОРСКИЙ УКАЗАТЕЛЬ
270

РАЗДЕЛ 3

Проблемно-ориентированные 

и реконфигурируемые вычислительные системы

А.А. Афонин 

МАЛОГАБАРИТНЫЙ МИКРОКОНТРОЛЛЕРНЫЙ

ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЙ МОДУЛЬ ДЛЯ КОМПЛЕКСА СИСТЕМ

ОРИЕНТАЦИИ, НАВИГАЦИИ, ГРАВИМЕТРИИ 

И УПРАВЛЕНИЯ АЭРОМОРСКИХ ДИНАМИЧНЫХ ОБЪЕКТОВ*

Московский авиационный институт (национальный 

исследовательский университет), г. Москва,

kaf305-mai@mail.ru

В настоящее время сохраняет свою актуальность проблема высо-

коточного определения параметров гравитационного поля Земли, в осо-
бенности в ее отдалённых и труднодоступных районах, акваториях мо-
рей и океанов, их шельфов. Традиционная аэроморская гравиметрия от-
личается отработанностью применяемых технологий и достаточным 
уровнем точности, при этом для нее характерны низкие производитель-
ность, детальность и оперативность, высокие материальные затраты, в 
особенности определяемые стоимостью эксплуатации среднего класса
судов и ЛА с экипажем. В то же время, решение проблемы возможно 
посредством применения бортового миниатюрного управляющего бес-
платформенного 
гравиинерциального 
навигационного 
комплекса

(БГНК) малоразмерного динамичного носителя – беспилотного лета-
тельного (или подводного) аппарата (БЛА) [1].

В зависимости от целей применения и условий эксплуатации

БГНК БЛА может существенно менять свой состав, однако общая 
структура и базовый набор основных узлов остаются неизменными. На 
рис. 1 представлена блок-схема рационального варианта БГНК с набо-
ром основных измерительных подсистем, к которым относятся: инерци-
альный измерительный блок, содержащий блок акселерометров (БА) и 
блок гироскопов (БГ), навигационная аппаратура потребителя спутни-
ковой навигационной системы (СНС), магнитометрическая курсовая 
система (МКС) и система воздушных сигналов (СВС), включающая
датчики воздушной скорости, углов атаки и скольжения. 

* Работа выполнена при финансовой поддержке Минобрнауки РФ в рамках Госзадания по 
проекту № 813, 2014 г., рук. Афонин А.А.

Рис. 1. Блок-схема БГНК

В рамках вычислительного модуля БГНК реализуется его программ-

но-алгоритмическое обеспечение, включая алгоритмы ориентации, навига-
ции, гравиметрии, оценивания параметров и коррекции, алгоритмы систе-
мы планирования полета (СПП), законы управления САУ БЛА. Результаты 
выполненных измерений и вычислений фиксируются внешним информа-
ционным накопителем. 

На рис. 1 обозначено: БПО – блок предварительной обработки; БОПО 

– блок определения параметров ориентации; БО – блок определения; БСО –
блок статистической обработки; ВИ – внешняя информация; НУиП – блок 
вычисления начальных условий и параметров; МНУСТ – модель нормаль-
ного ускорения силы тяжести (УСТ); БРФА – блок реализации функцио-
нальных алгоритмов БГНК; БИ – блок измерений; ОФК – блок реализации 
алгоритма оптимального фильтра Калмана; БВДП – блок вычисления до-
полнительных параметров; БВМС – блок вычисления поправки на магнит-
ное склонение Δψмс; AO/E – матрица ориентации базовой правой Земной эк-
ваториальной системы координат (ЭСК) (начало в центре Земли, орты , 
расположены в плоскости экватора, где  – на линии пересечения плоско-
сти экватора с Гринвичским меридианом, а орт  направлен по вектору u
угловой скорости вращения Земли) относительно связанной с объектом 
системы координат (ССК); индексом 0 обозначены начальные условия со-
ответствующих параметров; БП – блок пересчета показаний акселеромет-
ров в ЭСК; ψ, ϑ, γ – курс, тангаж, крен; ω – вектор абсолютной угловой 
скорости и n – вектор кажущегося ускорения объекта, измеренные БГ и БА; 
индексом O обозначены вектора, представленные в проекциях на оси ССК 
(без данного индекса – на оси ЭСК); B – вектор индукции геомагнитного