Letos poprvé vyhlásilo evropské sdružení superpočítačových center PRACE (Partnership for Advanced Computing in Europe) soutěž pro studenty o letní stáže v superpočítačových centrech po celé Evropě – Summer of HPC. Hlavním cílem tohoto projektu bylo motivovat studenty ke studiu superpočítání, odborně nazývanému HPC (High Performance Computing). Že zájem o tyto stáže byl velký, svědčí počet přijatých žádostí – téměř 200.
Do programu se zapojilo 10 institucí z Evropy (České republiky, Dánska, Maďarska, Itálie, Irska, Srbska, Slovinska, Španělska, Turecka a Velké Británie), které hostily 24 studentů ze 17 různých zemí, pracujících na 21 projektech z rozličných oblastí vědy a výzkumu. Projekty všech zúčastněných procházejí nyní vědeckým zhodnocením a v prosinci budou vítězům předána ocenění za nejlepší vizualizaci výsledků projektu a cena pro nejlepšího popularizátora HPC. Národní superpočítačové centrum IT4Innovations, ústav Vysoké školy báňské – Technické univerzity Ostrava je jednou z 10 evropských institucí, ve kterých vybraní studenti působili. Členství České republiky v PRACE, které je zastřešováno VŠB – TU Ostrava, rovněž umožnilo účast v soutěži studentům českých univerzit. Úspěšnými účastníky této soutěže za Českou republiku jsou Ing. Lukáš Malý, (25 let), doktorand na VŠB – TU Ostrava v oboru výpočetní matematika, a Mgr. Vojtech Bardiovský, (27 let), doktorand Matematicko-fyzikální fakulty Univerzity Karlovy v Praze. Oběma účastníkům jsem položil několik otázek: Kde jste v létě působili na stáži? L. M.: V Kodani, na institutu Nielse Bohra ve společnosti pracovníků katedry počítačových věd (computer science). Byl jsem vybrán pro dánský projekt z oblasti výpočetní astrofyziky. V. B.: V Barceloně, na institutu Barcelona Supercomputing Center. Na co byl váš projekt zaměřen a jaké má praktické využití? L. M.: Název projektu zní krkolomně Parallel k means clustering in computational astrophysics. Byl zaměřen na efektivní implementaci a paralelizaci algoritmu, který se nazývá k – means clustering, což je algoritmus na redukci dat. Algoritmus měl být optimalizován pro potřeby tamějších astrofyziků, kteří jej využívají ve své práci při simulaci plazmatu, pro redukci počtu částic v 6dimenzionálním prostoru. Projekt se podařilo dotáhnout do konce. Efekt naší práce spočívá v tom, že se nám povedlo tisícinásobně urychlit daný algoritmus. To vědcům umožní řešit jejich simulace mnohem rychleji, mohou se tak posunout ve své práci dál, modelovat rozsáhlejší úlohy. V. B.: Projekt Parallelization of facial Attribute Classifiers jsme řešili ve spolupráci se soukromou firmou Herta Security. Jádrem problému bylo prezentování obrázku lidské tváře v takové podobě, aby ji byl schopen „přečíst“ i počítačový program. Cílem je, aby byl počítač schopen analyzovat lidskou tvář tak, jak to dokáže lidský mozek. Například dokázat určit pohlaví, etnikum nebo věk člověka, anebo dokonce vyčíst i emoce. Tento proces je výpočetně velice náročný. Proto se přistupuje k jeho paralelizaci. Tato technologie je ještě v počátcích. I když jsou výstupy někdy velice optimistické, nedá se na ně zdaleka stoprocentně spolehnout. Existuje celá řada postupů a technik, ale nejlepší výsledky pro komerční aplikace se dosahují tak, že se kombinuje vícero technik. Ty potom „hlasují“ o správnou odpověď, v tzv. Ensemble learningu. Já jsem se věnoval nově objevené metodě (Discriminative features) z finského Center for Machine Vision Research. Tu jsem implementoval a testoval na dostupných databázích tváří jako FERET, GEO, XM2 a dalších. Při odhadování pohlaví a etnicity dosahovala tato metoda přesnost užití až 95 procent v závislosti na použité databázi. Zrychlení při použití CUDy bylo při vstupech s vysokým rozlišením až 70násobné! Je možné, že se tato metoda dostane časem mezi ostatní a doplní řadu nyní používaných technik pro porovnávání výsledků. Na otázku, jak hodnotí spolupráci s odborníky, lektory v tomto projektu, odpovídají oba shodně, že byla vstřícná, na vysoké technické úrovni. Co vám stáž přinesla pro váš odborný růst a vaši budoucí kariéru? L. M.: Během stáže jsem si zdokonalil angličtinu, univerzální jazyk, bez kterého se v současné době v globalizovaném prostředí už neobejdete. Naučil jsem se pracovat v novém prostředí, vnímat podněty i z jiného úhlu. Řešil jsem projekt, pro který jsem měl z počátku jen minimální znalosti. Vše jsem díky spolupráci s lektory nastudoval a řešení dovedl do zdárného konce. Zdokonalil jsem se v programování v C ++ jazyce, naučil se používat vektorizaci, velmi efektivní nástroj pro HPC programování, taktéž pracovat s klastry a spouštět na nich své paralelní aplikace. Celkově mi tato stáž pomohla více se osamostatnit a dospět. Naučila mě i poznávat lidi, lépe s nimi komunikovat. Toho si nesmírně cením. V. B.: V prvé řadě jsem se zásluhou této stáže dozvěděl mnoho o praktických aspektech paralelizace, nejznámějších přístupech a postupech paralelního programování jako jsou OpenMP, MPI, OpenCL a dalších. Tím, že jsem měl možnost pracovat v akademickém i komerčním prostředí, jsem si opět potvrdil, že by vědci a komerční společnosti měli spolupracovat v daleko větší míře. Někdy je až neuvěřitelné, jak se ve svých představách i způsobech realizace rozcházejí. To potom způsobuje zbytečně vynaloženou energii, finance i čas, který by bylo možno využít tam, kde je to potřebné. Pro mě osobně to znamená, že mám motivaci působit v obou prostředích a snažit se o jejich lepší propojení, tím i získání náležité efektivity. Jenom tyto dva příklady z mnoha ukázaly, nakolik je přínosné zapojení studentů, mladých vědců, do vědy a výzkumu s evropskou, ale dá se říci také celosvětovou působností, s cílem aplikovat dosažené výsledky do praxe. Oldřich Houška