Государственный университет «Дубна» NEW

Кафедра распределенных информационно-вычислительных систем

    Заведующий кафедрой: 

    Кореньков Владимир Васильевич

    доктор технических наук, профессор, 

    директор ЛИТ ОИЯИ

 

 

 

 

Заведующий кафедрой распределенных информационно-вычислительных систем - Кореньков Владимир Васильевич, доктор технических наук (диссертация на тему «Методология развития научного информационно- вычислительного комплекса в составе глобальной грид-инфраструктуры»), работает директором Лаборатории информационных технологий Объединенного института ядерных исследований (ЛИТ ОИЯИ).

Руководит работами по развитию сетевой и информационно-вычислительной инфраструктуры ОИЯИ, участвовал в разработке национальных научных программ в области компьютерных телекоммуникаций, суперкомпьютерных технологий и распределенных вычислений. Кореньков В.В. является одним из инициаторов работ по созданию сегмента GRID в России и включению этого сегмента в европейскую и мировую инфраструктуру GRID.

Кореньков В.В. в течение многих лет руководит совместными проектами с организациями разных стран (Азербайджан, Беларусь, Болгария, Грузия, Египет, Казахстан, Китай, Монголия, Румыния, Словакия, США, Украина, Чехия, ФРГ, ЮАР, ЦЕРН ), а также несколькими российскими  проектами, финансируемыми Министерством образования и науки РФ, РФФИ.

Под руководством Коренькова В.В. было защищено 4 кандидатские диссертации, более 100 дипломов специалиста и магистерских диссертаций. Он является автором и соавтором 377 научных работ, состоит в авторском коллективе открытия бозона Хиггса.  Большинство публикаций напечатано в престижных журналах, входящих в список SCOPUS, Web-of-Science, РИНЦ.

О кафедре

Главная задача кафедры – комплексная подготовка высококвалифицированных специалистов в области разработки корпоративных информационных систем, программной инженерии, современных и перспективных технологий телекоммуникаций и мультимедиа, параллельных и распределенных вычислений, GRID-технологий и облачных вычислений, аналитики Больших данных.

Кафедра РИВС является базовой кафедрой ОИЯИ и ее задачей является подготовка специалистов в области современного компьютинга и разработки программного обеспечения для крупных мегапроектов ОИЯИ (NICA, DRIBS, ИБР-2М, Нейтринная программа и другие).

Для реализации будущих мегапроектов необходимо решение сложных задач в развитии информационных технологий:

  • моделирование физических процессов,
  • разработка модели обработки и хранения данных,
  • создание распределенной системы долговременного хранения экспериментальных и модельных данных.

Решение этих научных задач требует разработки новых алгоритмов, методик, технологии программирования, инструментальных средств для моделирования сложных систем, развития распределенного гетерогенного грид–облачного компьютерного комплекса для моделирования, обработки, анализа и хранения петабайтных массивов данных.

Работа на гетерогенном вычислительном кластере «HybriLIT»

Преподаватели мирового уровня

Практика и стажировки на реальных проектах

Передовая научная деятельность

Современные и будущие мегапроекты (NICA, PIC, LHC, FAIR, ELI, SKA и др.) ведутся в рамках широкого международного сотрудничества, что требует решение проблемы интеграции компьютерных комплексов различной архитектуры (кластеры, грид, облака, суперкомпьютеры), а также проведение научных исследований в области интенсивных операций с большими объемами данных в распределенных системах (Big Data).

Для решения этих масштабных задач необходимо привлечение к подготовке специалистов ведущих экспертов, участвующих в реализации перспективных проектов, с целью развития лабораторной базы, стендов, полигонов, а также подключение студентов и аспирантов к исследовательской работе над реальными проектами.

Другое важнейшее направление деятельности – разработка инновационных программ и проектов, создание исследовательских групп для участия в международных, национальных и региональных проектах.

Студенты кафедры привлекаются к реализации проектов, в том числе международных, участвуют в работе конференций, студенческих школ, конкурсе научных проектов.

 Учебный процесс

Для обучения и подготовки специалистов кафедрой РИВС интенсивно используется база университета «Дубна»: компьютерные классы, сетевая лаборатория, класс дистанционного обучения, инфраструктура отдела информатизации и возможности информационно-вычислительной инфраструктуры ОИЯИ: суперкомпьютерный центр, вычислительные фермы и кластеры, системы массовой памяти, серверы баз данных.

Научно-исследовательские направления кафедры РИВС включают работы по исследованию свойств сетевого трафика на базе программно-аппаратного комплекса ССАУ «Трафик», разработанного совместными усилиями сотрудников ЛИТ ОИЯИ и университета «Дубна» и работы по развитию GRID-технологий, алгоритмов и методов параллельных вычислений. 

В процессе обучения на кафедре РИВС студенты знакомятся с архитектурой ЭВМ и систем, получают знания и умения по применению основ информатики и программирования к проектированию, конструированию и тестированию программных продуктов и получают навыки использования операционных систем, сетевых технологий, средств разработки программного интерфейса, применения языков и методов формальных спецификаций, систем управления базами данных.

В программу включены курсы по таким перспективным направлениям как: Big Data, облачные сервисы и другие.

 Большое внимание уделяется научным исследованиям студентов. Многие студенты и выпускники участвуют в международных и российских проектах, коллаборациях, а также проектах ОИЯИ и стран-участниц ОИЯИ, которые финансируются из различных источников (бюджет, гранты, фонды и т.д.).
  

Nuclear Engineering and Computing 2015, Черногория 

 

Сайт кафедры

VK

Контактное лицо: Серочкина Ольга Михайловна

Телефон +7(496) 216-60-25

Email

Режим работы Понедельник-суббота: с 9-00 до 18-00

Адрес: 141982, Центральный федеральный округ, Московская область, г. Дубна , ул. Университетская, дом 19, корпус 1, кабинет 1-312

  • Информатика
  • Программирование на языке высокого уровня
  • Web-дизайн и портальные технологии
  • Администрирование вычислительных сетей
  • Архитектура вычислительных систем
  • Объектно-ориентированное программирование
  • Операционные системы
  • Параллельные и распределенные вычисления
  • Практика по получению профессиональных умений и опыта профессиональной деятельности
  • Преддипломная практика
  • Программирование в UNIX
  • Программная инженерия
  • Проектирование и тестирование пользовательского интерфейса программных продуктов
  • Тестирование программного обеспечения
  • Технологии Web 2.0
  • Управление ИТ сервисами и контентом
  • Научно-исследовательская работа
  • Архитектура и технологии высокопроизводительных систем
  • Технологии высокопроизводительных вычислений
  • Шаблоны проектирования в разработке программного обеспечения
  • Современные методы анализа данных в задачах управления
  • Менеджмент
  • Разработка приложений электронной коммерции
  • Технологии разработки приложений в области профессиональной деятельности
  • Технологии тестирования
  • Управление информационными ресурсами
  • Обобщенное программирование
  • Управление программными проектами
  • Человеко-машинное взаимодействие
  • Системы реального времени
  • Структуры и алгоритмы обработки данных
  • Уравнения математической физики
  • Функциональный анализ
  • Основы программирования
  • Программирование на языках высокого уровня
  • ознакомительная
  • Управление бизнес-процессами
  • Функциональное программирование
  • Концепции международных стандартов по обеспечению информационной безопасности
  • Верификация программного обеспечения
  • Проектирование, архитектура и конструирование программных систем
  • Разработка требований к программному обеспечению
  • Системная инженерия программного обеспечения
  • Технология высокопроизводительных вычислений
  • Выполнение и защита выпускной квалификационной работы
  • Технологическая (проектно-технологическая) практика
  • Технологии анализа данных с применением открытых библиотек на языке программирования Python
  • Языки и технологии анализа данных
  • Инструментарий анализа данных
  • Введение в программирование
  • Разработка приложений на Java
  • Низкоуровневое программирование
  • Параллельные вычисления на графических процессорах
  • Машинное обучение и интеллектуальный анализ данных
  • Распределенные вычисления и облачные технологии
  • Защита выпускной квалификационной работы, включая подготовку к процедуре защиты и процедуру защиты