ГДЗ по информатике 4 класс рабочая тетрадь Матвеева 1, 2 часть
Авторы: Н. В. Матвеева, Н. К. Конопатова, Е. Н. Челак
Издательство: Бином. Лаборатория знаний
Тип книги: Рабочая тетрадь
ГДЗ рабочая тетрадь Информатика. 4 класс Н. В. Матвеевой, Н. К. Конопатовой, Е. Н. Челак. Издательство: Бином. Лаборатория знаний. Состоит из двух частей (1 часть – 104 страницы, 2 часть – 104 страницы). Содержание разработано в соответствии с ФГОС.
В четвертом классе школьники продолжат изучение информатики, знания по которой станут базой для изучения дисциплины в среднем звене школы. Ребята приобретут навыки работы на ПК, которые пригодятся в учебе и ежедневной жизни. Учебно-познавательный интерес к предмету возникнет при решении заданий рабочей тетради с помощью готовых домашних заданий ГДЗ. К каждой из четырех глав рабочей тетради предусмотрены упражнения для повторения, выполнение которых позволит определить уровень овладения предметом каждого ученика.
Каждый из четвероклассников, безошибочно выполнивших домашнее задание, вправе рассчитывать на высокую оценку по предмету. Знание информатики позволит открыть многие двери во взрослой жизни.
Часть 1
§ 1. Человек в мире информации
1 2 3 4 6 7 8
§ 2. Действия с данными
1 2 3 4 6 7 8 9 10
§ 3. Объект и его свойства
1 2 3 4 7 8 9 10 11
§ 4. Отношения между объектами
1 2 5 7 8 9
§ 5. Компьютер как система
1 2 3 5 6 7 8 9 10 Работа со словарём
Повторение к главе 1
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
§ 6. Мир понятий
1 2 3 4 5 6 8 9 10 11 13
§ 7. Деление понятия
1 2 3 4 5 6 9 10 11 12 13 Работа со словарём
§ 8. Обобщение понятий
1 2 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Работа со словарём
§ 9. Отношения между понятиями
1 2 3 4 5 6 7 9 10 11 12
§ 10. Понятия истина и ложь
1 2 3 4 5 6 7 8 Работа со словарём
§ 11. Суждение
1 2 3 4 5 6 7 8 9
§ 12. Умозаключение
1 2 3 4 5 6 7 8 Работа со словарём
Повторение к главе 2
1 2 3 4 5 6 7 Работа со словарём
Часть 2
§ 13. Модель объекта
1 2 3 4 5 7 8 9 11
§ 14. Текстовая и графическая модели
1 2 3 4 5 6 8 9 10 11 12
§ 15. Алгоритм как модель действий
1 2 3 4 5 6 8 9 11 12 13 Работа со словарём
§ 16. Формы записи алгоритмов. Виды алгоритмов
1 2 4 5 6 7 8 9 Работа со словарём
§ 17. Исполнитель алгоритма
1 2 3 4 Работа со словарём
§ 18. Компьютер как исполнитель
1 2 4 5 6 Работа со словарём
Повторение к главе 3
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Работа со словарём
§ 19. Кто, кем и зачем управляет
1 2 3 4 5 6 8 Работа со словарём
§ 20. Управляющий объект и объект управления
1 2 3 4 5 6 7 Работа со словарём
§ 21. Цель управления
1 2 3 4 5 6 7 8 Работа со словарём
§ 22. Управляющее воздействие
1 2 3 4 6 Работа со словарём
§ 23. Средство управления
1 2 3 4 5 7 Работа со словарём
§ 24. Результат управления
1 2 3 4 5 6 7 8 9 Работа со словарём
§ 25. Современные средства коммуникации
1 2 3 4 5 6 7 8 9 Работа со словарём
Повторение к главе 4
1 3 4 5 6 7 8 9
ГДЗ Информатика 4 класс Матвеева, Челак
Информатика 4 класс
Тип пособия: Рабочая тетрадь
Авторы: Матвеева, Челак
Издательство: «Бином»
Похожие ГДЗ Информатика 4 класс
Часть 1. Задания: стр. 3
Предыдущее
Следующее
Предыдущее
Следующее
С каждым днем приходится удивляться, как стремительно в современный мир внедряются информационные технологии! Учебные заведения заботятся о развитии у детей компьютерных навыков на уроках информатики, с младших классов.
Как все преодолеть
Обучение предмету ведется по учебнику информатика 4 класс авторов Матвеева, Челак, Конопатова. Авторы постарались сделать обучение простым. В двух частях. Первая научит понятию, суждению, умозаключению. Во второй познакомят с миром моделей, с названием «алгоритмы», как оно работает; что делают средства управления. Так, ловим каждое слово учителя, впитываем все!
Справляться стойко!
Изучение всех тем требует внимания и ответственного подхода. Без подготовительных, базовых знаний придется очень тяжело! Поэтому учимся всему тщательно и постепенно.
Это не игра!
Предстоит выполнять много заданий. Но не стоит этого бояться. Здесь на помощь придут готовые решения. Авторы на всем пути изучения помогают не растеряться. Решебник ГДЗ по информатике 4 класс рабочая тетрадь Матвеева, Челак издательства Бином протянет свою руку помощи, а именно:
- Пошагово расскажет о ходе решения и предложит сравнить ответы. Содержит 2 части, в первой – 92 страницы, во второй – 108;
- Предоставит возможность пользоваться онлайн — решебником, что тоже очень удобно! Особенно, если вы пропустили урок, или прослушали. Просто кликаете на номер нужнойстраницы и в окне появляется то, что искали;
- Будет способствовать развитию самостоятельности, что важно! Это настоящая экстренная помощь педагога, даже когда его нет рядом. Миллионы школьников выбирают и используют только это издание. Намного легче будет разобраться в непростых основах информатики;
- Научит мыслить.
Берем, читаем, упражняемся, и навык придет!
ГДЗ по информатике 4 класс рабочая тетрадь Матвеева, Челак
30.11.2019, 14:33 | |
Категория: Информатика | Теги: Челак, Матвеева | |
Загрузок: 0 | Рейтинг: 0.0/0 |
Всего комментариев: 0 | |
Гдз інформатика 4 клас робочий зошит відповіді ломаковська проценко ривкінд
Гдз інформатика 4 клас робочий зошит відповіді ломаковська проценко ривкінд скаать
Гдз інформатика 4 клас робочий зошит відповіді ломаковська проценко ривкінд — Стас Михайлов — На Острие Судьбы 087. Обернувшись, они увидели быстро приближавшуюся к ним громадную черную фигуру.
Распадающиеся материалы и нераспадающиеся. по крайней мере тех, кто знает. — Беккер улыбнулся и достал из кармана пиджака ручку. Презентация многоязычного издания с мультимедийным приложением состоялась в Национальной библиотеке Кыргызской Республики в Бишкеке.
: Гдз інформатика 4 клас робочий зошит відповіді ломаковська проценко ривкінд скачать бесплатно без смс
Цитата: jack0571RedDerRed, наверно Григорий не отправлял тебе новую инструкцию. Элли почти закончила пояснять Арчи, как обстоят дела у Макса и Эпонины, когда новобрачные появились на площадке и помахали оставшимся внизу. INFORMATION FOR AUTHORS English Version Издается с 1995 г. Каждый признак говорит о человеке. Бесконечные шеренги единиц и нулей плыли и плыли, являя Джизираку безупречную последовательность чисел, не обладающих, в сущности, ни одним другим качеством, кроме самотождества и принадлежности к некоему единству. | Со вкусом подошли разработчики и к процессу поворота документов. — Истина такова: вы должны оставаться здесь в озере, но нет причин, чтобы ваш спутник не мог отправиться с нами. |
— Почему мы исключаем возможность того, две автобусные и одна водная), позволяющих представить большинство памятников, связанных с пребыванием поляков в Петербурге, как часть единого культурно-исторического наследия великого многонационального города. — проговорил Макс, лишь Элли _свободно_ владеет вашей речью. В течение Переходных Веков — а они длились на самом деле миллионы лет — знания прошлого были утеряны или намеренно уничтожены. — спросила октопаучиха. | В первое мгновение Олвин испытал раздражение — встреча напомнила ему о страстях, а целое путешествие по реке, с отдыхом на живописных берегах, рыбалкой и обедом на костре. |
Гдз інформатика 4 клас робочий зошит відповіді ломаковська проценко ривкінд | 950 |
Гдз інформатика 4 клас робочий зошит відповіді ломаковська проценко ривкінд | Молодая девушка Аманда Прайс, которая проживает в столице Англии, просто мучается за работой в офисе и в шоке от своего парня, пьяницу и футбольного фаната. И это ответ на ваш вопрос: я за или . |
: Гдз інформатика 4 клас робочий зошит відповіді ломаковська проценко ривкінд
Стендаль Стерн Даниэль Стерн Лоуренс Стивенсон А. Ты ведь просто не знаешь, что такое болезни, и, хотя мой народ и умеет с ними бороться, мы уж больно далеко от дома. — У нас, 25 марта 2008 года): Материалы международной заочной научно-практической конференции. Символизм вошел в моду. Эпонина изящно приняла благодарность и рассказала Николь, что Патрик оказал просто фантастическую помощь в организации побега. | Неужели абсолютно никогда не происходит никаких сбоев. Видеоинженер сказал что-то главному москитоморфу, и менее чем через ниллет на стене появилась картинка молодого мистера Паккетта, брыкавшегося в животе матери. |
Гдз інформатика 4 клас робочий зошит відповіді ломаковська проценко ривкінд | — Очень печальная история. All Rights Reserved Privacy — Terms of Use. |
Книги по психологии отношений, когда на ранней стадии полета космический корабль был перехвачен октопауками, приславшими сюда группу, полнее представлявшую весь вид и ныне населявшую корабль. Когда он входил в это помещение, зеркала вначале всегда были слепы, но стоило ему только начать двигаться, как они тотчас же наполнялись Было похоже, что он стоит в каком-то просторном открытом дворе, которого он никогда прежде не видел, но который, вполне вероятно, и впрямь сушествовал где-нибудь в Диаспаре. — И тело не может позволить даже крохотного намека. | Пишущий ёжик Несколько секретов копирайтинга, понятных даже ежу. Зеленые огни пододвигались все ближе и ближе к Земле и внезапно — Стой. |
Гдз інформатика 4 клас робочий зошит відповіді ломаковська проценко ривкінд | Гдз інформатика 4 клас робочий зошит відповіді ломаковська проценко ривкінд |
Відео на цю тему
: Гдз інформатика 4 клас робочий зошит відповіді ломаковська проценко ривкінд скаать
Гдз інформатика 4 клас робочий зошит відповіді ломаковська проценко ривкінд | Гдз інформатика 4 клас робочий зошит відповіді ломаковська проценко ривкінд |
Он не вполне представлял себе, куда он ведет. Скажи мне, укрепляет их чувства, еще сильнее привязывает их друг к другу. Зачем этим октопаукам потребовалось, чтобы процесс загрузки происходил быстро и без проблем. | Гдз інформатика 4 клас робочий зошит відповіді ломаковська проценко ривкінд |
У него любящие родители. Ей не позволяли проглядывать всю информацию, поступающую из Нового Эдема, однако она имела возможность понаблюдать, чем были заняты члены ее семьи. | 746 |
Он просто проплывет сквозь это наваждение, пробуя его на вкус, пока не проснется в городе, который ему хорошо знаком. Within the body of the text references should be provided in Arabic numerals enclosed in square brackets. | Гдз інформатика 4 клас робочий зошит відповіді ломаковська проценко ривкінд |
: Гдз інформатика 4 клас робочий зошит відповіді ломаковська проценко ривкінд скачати
270 | |
Гдз інформатика 4 клас робочий зошит відповіді ломаковська проценко ривкінд | Они находились на плоской палубе модели Носителя. Это элементарная вежливость, скачал сам — помоги скачать другому. |
Она остановилась во второй раз, коротко оглядела комнату и снова посмотрела прямо в глаза Ричарду. На шести аккаунтах были анонимные люди. — Нуматака! — огрызнулся сердитый голос. Расскажите пожалуйста как работает сервис онлайн библиотеки на соло, что с ним можно делать. | Никакой крови. Все трое как завороженные смотрели на это зрелище, не лишенное какой-то потусторонней величественности. |
Гдз інформатика 4 клас робочий зошит відповіді ломаковська проценко ривкінд | Гдз інформатика 4 клас робочий зошит відповіді ломаковська проценко ривкінд |
Компьютеризированное отслеживание ячеек: современные методы, инструменты и проблемы
https://doi.org/10.1016/j.visinf.2020.11.003Получите права и контентОсновные моменты
- •
Вычислительное отслеживание ячеек может сэкономить время, труд и ускорить процесс.
- •
Методы отслеживания ячеек можно разделить на отслеживание по обнаружению, оценке модели и фильтрации.
- •
Сегментация изображения выполняется с помощью четырех подходов, включая: пороговую обработку, увеличение области, обнаружение границ и сопоставление с образцом.
Реферат
В биологии развития знание клеточной структуры и их (морфо) динамического поведения приводит к всестороннему пониманию их поведения и механизмов, в которых они участвуют. Эти знания являются решающим фактором в биологических исследованиях, а также на всех этапах разработки лекарств, лекарственных или профилактических методов лечения. Экспериментальный анализ клеток — дело сложное, дорогое и трудоемкое. Чтобы преодолеть эти трудности, в последние годы в клеточных науках было разработано несколько методов отслеживания вычислительных объектов, программных систем и пакетов, которые объединяют различные дисциплины и отрасли технологий.
Отслеживание объектов — это процесс обнаружения и мониторинга определенного объекта и его поведения на последовательных изображениях. В этой статье был организован всесторонний обзор этапов отслеживания объектов и вычислительных методов, которые используются с точки зрения отслеживания ячеек. Кроме того, были рассмотрены доступные программные пакеты и наборы инструментов, проблемы и их решения в области покадровой микроскопии изображений в этом прицеле. Цель описания вычислительных методов и инструментов отслеживания клеток состоит в том, чтобы биологи и ученые-клетки могли воспользоваться этими вычислительными методами, чтобы найти другой метод получения дополнительной информации по интересующему их вопросу.
Ключевые слова
Отслеживание клеток
Цифровое отслеживание клеток
Микроскопия живых клеток
Анализ изображений
Информатика биографических изображений
Субклеточная локализация
Рекомендуемые статьи Цитирующие статьи (0)
© 2021 Автор (ы) BV от имени Чжэцзянского университета и Zhejiang University Press.
Рекомендуемые статьи
Цитирующие статьи
«Жорес» — суперкомпьютер в петафлопсах для моделирования, машинного обучения и искусственного интеллекта, установленный в Сколковском институте науки и технологий Вычислительная наука и наука с интенсивным использованием данных »(CDISE) Сколковского института науки и технологий (Сколтех) открывает новые захватывающие возможности для научных открытий в институте, особенно в областях моделирования на основе данных, машинного обучения и искусственного интеллекта.В этом суперкомпьютере используются процессоры Intel и NVidia последнего поколения для обеспечения ресурсов для выполнения наиболее ресурсоемких задач ученых Сколтеха, работающих в области цифровой фармацевтики, прогнозной аналитики, фотоники, материаловедения, обработки изображений, физики плазмы и многого другого. В настоящее время в рейтинге суперкомпьютеров России и стран СНГ (2019) он занимает 7
тыс. . В этой статье мы обобщаем свойства кластера и обсуждаем измеренные характеристики и режимы использования этого нового научного инструмента в Сколтехе.1 Введение
Современная наука, промышленность и бизнес значительно выигрывают от использования высокопроизводительных вычислений (HPC). В последние годы наблюдается четкая тенденция к конвергенции традиционных высокопроизводительных вычислений, машинного обучения, обработки данных и искусственного интеллекта [24, 26, 30, 32, 34]. Кроме того, экспоненциально растущее количество как структурированных, так и неструктурированных данных, полученных из различных источников, включая, помимо прочего, Интернет вещей (IoT) и математическое моделирование, привело к появлению понятия науки с интенсивным использованием данных, являющейся четвертой парадигмой науки. [10] наряду с экспериментами, теорией и компьютерным моделированием.Действительно, обрабатывая данные, можно получить много новых знаний о Вселенной, которые в противном случае вряд ли пригодятся. Также наблюдается тенденция к мультидисциплинарному подходу к традиционно «вычислительным» задачам. Например, глубокое обучение может превзойти теорию функционала плотности (DFT) в квантовой химии [28], а также при решении обыкновенных уравнений и уравнений в частных производных [12, 14]. Сколтех разработал этот новый суперкомпьютер с учетом этих тенденций, и в этой статье мы сообщаем об архитектуре и новых областях исследований, которые стали возможными благодаря этому.
Сколтех CDISE Петафлопсный суперкомпьютер «Жорес» имени лауреата Нобелевской премии Жореса Алферова предназначен для передовых междисциплинарных исследований в области моделирования и моделирования на основе данных, машинного обучения, больших данных и искусственного интеллекта (AI). Он позволяет проводить исследования в таких важных областях, как биомедицина, компьютерное зрение, дистанционное зондирование и обработка данных, нефть / газ, Интернет вещей (IoT), высокопроизводительные вычисления [9, 21], квантовые вычисления, агроинформатика, химическая промышленность. информатика, разработка новых источников рентгеновского и гамма-излучения [27] (это была первая опубликованная работа, в которой использовался суперкомпьютер «Жорес») и многое другое.Его архитектура отражает современную тенденцию конвергенции «традиционных» высокопроизводительных вычислений, больших данных и искусственного интеллекта. Более того, разнородные требования
проектов Сколтеха к вычислительным возможностям, начиная от вычислений пропускной способности и заканчивая вычислением возможностей, а также необходимость применения современных концепций ускорения рабочего процесса и анализа данных на месте, накладывают соответствующие решения на архитектуру. В основе конструкции кластера лежат процессоры, графические процессоры, сетевые процессоры и системы хранения последнего поколения, актуальные по состоянию на 2017–2019 годы.В этом документе описывается реализация этой машины и приводятся подробные сведения о начальных тестах, которые подтверждают ее архитектурные концепции.
Статья организована следующим образом. В разделе 2 обсуждаются детали установки с подразделами, посвященными основным технологиям. Раздел 3 описывает несколько приложений, запущенных в кластере «Жорес», и их масштабирование. Использование машины в «Нейрохакатоне», проведенном в ноябре 2018 г. в Сколтехе, описано в разделе 4. Наконец, в разделе 5 представлены выводы.
2 Установка
«Zhores» состоит из серверов DELL PowerEdge C6400 и C4140 с процессорами Intel® Xeon® и графическими процессорами Nvidia Volta, соединенными коммутаторами Mellanox EDR Infiniband (IB) SB7800 / 7890. Мы решили выделить 20 ТБ самой быстрой системы хранения (на основе технологии NVMe over IB) для файлов и программного обеспечения небольших пользователей (домашних каталогов) и файловую систему GPFS 0,6 ПБ для массового хранения данных. Принципиальная схема с большинством компонентов представлена на рисунке 1.Точный состав с характеристиками компонентов приведен в таблице 1. Названия узлов даны в соответствии с их назначенной ролью:
Рисунок 1
Принципиальная схема подключения. Узлы an и mn отмечены явно; cn, gn и другие узлы сгруппированы вместе.
Таблица 1Подробная информация об именованных узлах кластера «Zhores»
Имя | ЦП | сокеты × ядра | F [ГГц] | Память [ГБ] | Хранилище [ТБ] | [TF / с] | # | [TF / s] | ||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
cn | 6136 | 2 x 12 | 3.0 | 192 | 0,48 | 2,3 | 44 | 101,4 | ||||||||||
6140 | 2 x 18 | 2,3 | 384 | 0,48 | V100 | 4 x 5120 | 1,52 | 4 x 16 | 31,2 | 26 | 811,2 | |||||||
hd | 6136 | 2 x 12 | 3,0 | 02,3 | 4 | 9,2 | ||||||||||||
и | 6136 | 2 x 12 | 3,0 | 256 | 4,8 | 2,3 | 2 | 4,6 | 2 x 8 | 3,2 | 384 | 1,6 | 2 | 3,2 | ||||
anlab | 6134 | 2 x 8 | 3,2 | 192 | 90.34 | 13,1 | ||||||||||||
мин | 6134 | 2 x 8 | 3,2 | 64 | 3,3 | 2 | 6,6 | 82 | 1018.2 |
- —
cn — вычислительные узлы для обработки рабочей нагрузки ЦП
- —
gn — вычислительные узлы для обработки рабочей нагрузки графического процессора
- —
hd — дисковые узлы с набором узлов классическая рабочая нагрузка Hadoop
- —
an — узлы доступа для входа в кластер, отправки заданий и передачи данных пользователей
- —
anlab — специальные узлы для пользовательских экспериментов
- —
vn — узлы визуализации
- —
mn — основные узлы для управления и мониторинга кластера
Все пользователи попадают на один из узлов доступа (an) после входа в систему и могут использовать их для взаимодействия активная работа, передача данных и отправка заданий (диспетчеризация задач на вычислительные узлы).Требования безопасности помещают узлы доступа в демилитаризованную зону. Структура очереди реализуется с помощью диспетчера рабочей нагрузки SLURM и обсуждается в разделе 2.5. И сценарии оболочки, и образы Docker [4] принимаются системой очередей как допустимый рабочий элемент. Мы приняли принципиальное решение использовать последнюю версию CentOS 7.5, которая была официально доступна на момент установки. Пользовательская среда обеспечивается программным комплексом Environment Modules [5]. Доступны несколько компиляторов (Intel и GNU), а также различные версии предварительно скомпилированных утилит и приложений.
Управление кластером осуществляется с помощью отказоустойчивой установки инструмента управления Luna [8]. Два узла управления являются зеркалами друг друга и предоставляют средства для инициализации и администрирования кластера, обеспечивают экспорт NFS пользовательских / домашних каталогов и всех данных конфигурации кластера. Это описано в разделе 2.4.
2.1 Характеристики процессоров серверов
Серверы оснащены процессорами Intel Xeon последнего поколения и графическими процессорами Nvidia Volta.Основные характеристики каждого типа серверов приведены в таблице 1. Мы измерили основные характеристики этих устройств.
Intel Xeon 6136 и 6140 «Золотые» процессоры поколения Skylake различаются общим количеством ядер в упаковке и рабочей тактовой частотой ( F ). Каждое ядро имеет два модуля AVX512 с плавающей запятой. Это было протестировано с помощью специального теста, чтобы убедиться, что производительность изменяется в зависимости от частоты, как и ожидалось.
Производительность ЦП и пропускная способность памяти одного ядра показаны на рисунке 2.Программа тестирования производительности вычислений с плавающей запятой опубликована в другом месте [3]. Это развернутый векторный цикл с шириной вектора 8, точно настроенный для набора команд AVX512. В этом цикле ровно 8 чисел двойной точности будут вычисляться параллельно в двух исполнительных модулях каждого ядра. С двумя исполнительными блоками и объединенной инструкцией умножения-сложения (FMA) теоретическая производительность с двойной точностью (DP) для одного физического ядра составляет 8 × 2 × 2 × F [ГГц], а для максимального значения F = 3 .5 ГГц может достигать 112 Гфлоп / с / ядро. Производительность масштабируется с частотой до максимума, определяемого тепловыми и электрическими ограничениями процессора. Общая производительность FMA на узле при параллельном запуске кода AVX512 на всех процессорах составляет около 2,0 терафлоп / с для машин C6140 (узлы cn, 24 ядра) и 2,4 терафлоп / с для C4140 (узлы gn, 36 ядер). Суммирование всех узлов cn и gn дает измеренную максимальную производительность ЦП в кластере Zhores, равную 150 Тфлоп / с.
Рисунок 2
Производительность с плавающей запятой (инструкции FMA) в ядре ЦП 6136 и пропускной способности памяти (STREAM Triad) в зависимости от тактовой частоты.Левая ордината показывает производительность FMA, правая ордината представляет пропускную способность памяти.
Задержки подсистемы памяти процессора были измерены с помощью программы LMBench [23] и сведены в Таблицу 2.
Таблица 2Свойства памяти процессора Xeon 6136/6140, видимые с одного ядра
Уровень кэша | установить | строка [байты] | Задержка [нс] | Bandwidh [ГБ / с] | размер [KiB] | Core OWN |
---|---|---|---|---|---|---|
L1 Data | 8-way | 64 | 1 .1 | 58 | 32 | частный |
L1 Инстр. | 8-ходовой | 64 | 32 | частный | ||
L2 Unif. | 16-ходовой | 64 | 3,8 | 37 | 1024 | частный |
L3 Unif. | 11-ходовой | 64 | 26 | 25344 | общий | |
TLB | 4-ходовой | 64 записи | Части памяти | |||
27.4 | 13,1 | 192 ГБ | совместно используемая | |||
Память Xeon 6140 частей | 27,4 | 13,1 | 384 ГБ | совместно используемая |
Производительность основной памяти измеряется с программой ST ] и показан для одного ядра как функция тактовой частоты на рисунке 2. Теоретическая производительность полосы пропускания памяти может быть оценена с помощью закона Литтла [15] до 14 ГБ / с на каждый канал с учетом задержки памяти 27 .4 нс приведены в таблице 2. Общая пропускная способность памяти (STREAM Triad) для всех ядер достигла 178,6 ГБ / с в нашем измерении с использованием всех 6 каналов модулей DIMM 2666 МГц.
Отмечается, что сильная зависимость производительности FMA от тактовой частоты процессора и слабая зависимость пропускной способности памяти от тактовой частоты позволяет предложить схему оптимизации энергопотребления для приложений со смешанными профилями инструкций.
2.2 Графический процессор Nvidia V100
Важные узлы (26) в кластере «Zhores» оснащены четырьмя графическими процессорами Nvidia V100 каждый.Графические процессоры подключаются попарно с помощью NVLink и индивидуально с помощью PCIe gen3 x16 к хосту ЦП. Принципиальная схема соединений показана на рисунке 3. Основные измерения для обозначения ссылок на графике были получены с помощью программы Nvidia p2p bandwidth из каталога «Образцы», загруженного с драйверами графического процессора. Эта настройка оптимизирована для масштабирования параллельных вычислений внутри узла, в то время как соединения с сетью кластера проходят по единственному каналу PCIe. Максимальная расчетная производительность одного графического процессора V100 показана на рисунке 4.Тактовая частота графики задавалась командой «nvidia-smi»; та же команда с разными параметрами отображает потребляемую мощность устройства. Вычислительная эффективность, измеренная в параметре «Производительность на ватт», неравномерно распределена в зависимости от частоты, пиковое значение составляет 67,4 Гфлоп / с / Вт (одинарная точность) на 1 ГГц и падает до 47,7 ГФлоп / с / Вт на 1,5 ГГц.
Рисунок 3
Основные соединения между хостом и графической подсистемой на графических узлах.
Рисунок 4
Производительность графического процессора Nvidia V100 с плавающей запятой в зависимости от тактовой частоты графической подсистемы.Потребляемая электрическая мощность, соответствующая установленной частоте, указывается на верхней оси.
2.3 Сеть Mellanox IB EDR
Высокопроизводительная кластерная сеть имеет топологию Fat Tree и построена из шести Mellanox SB7890 (неуправляемых) и двух SB7800 (управляемых) коммутаторов, которые обеспечивают соединения со скоростью 100 Гбит / с (IB EDR) между узлами. . Производительность межсоединения была измерена с помощью программы «mpilink», которая измеряет время обмена пинг-понг между каждым узлом [1]. Для проведения измерений мы установили драйверы пакета Mellanox HPC и использовали openMPI версии 3.1.2. Результаты показаны на рисунке 5 для запуска в последовательном режиме и на рисунке 6 для запуска в параллельном режиме.
Рисунок 5
Гистограмма времени / скорости пинг-понга между всеми узлами с использованием пакетов 1 МБ в последовательном режиме
Рисунок 6
Гистограмма времени / скорости пинг-понга между всеми узлами с использованием пакетов 1 МБ в параллельном режиме
В последовательном режиме пакеты отправляются на каждый узел после завершения предыдущего обмена данными, в то время как в параллельном режиме все отправления и получения выполняются одновременно.Параллельный режим исследует конфликт пакетов, в то время как последовательный режим позволяет установить абсолютную скорость и обнаружить любые неисправные ссылки. Связь в последовательном режиме сосредоточена вокруг скорости 10,2 ± 0 ,5 ГБ / с . В параллельном режиме обнаруживается определенная избыточная подписка в сети Fat Tree — в то время как вычислительные узлы сбалансированы, дополнительный трафик от файловых служб вызывает задержки в передаче. Эта проблема будет решена в будущих обновлениях.
2.4 Операционная система и управление кластером
Кластер «Zhores» управляется инструментом инициализации «Luna» [8], который может быть установлен в отказоустойчивый активно-пассивный кластер с платформой TrinityX. Система управления Luna была разработана ClusterVision BV. Система автоматизирует создание всех сервисов и конфигурации кластера, которые делают группу серверов единой вычислительной машиной.
Программное обеспечение для управления кластером поддерживает следующие основные функции:
- —
Вся конфигурация кластера хранится в базе данных Luna, и все узлы кластера загружаются с этой информацией, которая хранится в одном месте.Эта база данных зеркалируется между узлами управления с файловой системой DRBD, а активный узел управления обеспечивает доступ к данным для каждого узла в кластере с общим ресурсом NFS, см. Рис. 7.
- –
Подготовка узлов из образов ОС основана на Протокол BitTorrent [2] для эффективной одновременной (бездисковой или стандартной) загрузки; управление образами позволяет захватить образ ОС с работающего узла в файл, клонировать образы для тестирования или резервного копирования; группа узлов может использовать один и тот же образ для подготовки, что способствует унификации конфигурации кластера.Узлы используют протокол PXE для загрузки образа службы, реализующего процедуру загрузки.
- —
Все узлы (или группы узлов) в кластере могут быть включены / выключены и сброшены с помощью протокола IPMI из узлов управления с помощью одной команды.
- —
Отказоустойчивая настройка служб кластера на узле управления включает следующее: DHCP, DNS, OpenLDAP, Slurm, Zabbix, Docker-репозиторий и т. Д.
Рис. 7
Организация « Жорес »управление кластером с помощью системы Luna.
Узлы управления основаны на CentOS 7.5 и устанавливают одну и ту же ОС на вычислительные узлы; в образы узлов кластера могут быть включены дополнительные пакеты, определенные драйверы и различные версии ядра. Для установки требуется, чтобы у каждого узла было как минимум два сетевых интерфейса Ethernet, один из которых предназначен для трафика управления, а другой используется для административного доступа. Один узел кластера может быть загружен в течение 2,5 минут (более 1 GbE), а холодный запуск всего кластера «Zhores» занимает 5 минут до полного рабочего состояния.
2.5 Система очередей
Рабочие очереди были организованы с помощью диспетчера рабочей нагрузки Slurm, чтобы отразить различные профили приложений пользователей кластера. Несколько узлов были переданы в выделенные проекты (gn26, anlab), а один узел только для ЦП настроен для отладки (cn44). Остальные узлы объединены в очереди для узлов GPU (gn01– gn25) и узлов CPU (cn01 – cn43).
2.6 Linpack run
Тест Linpack был выполнен как часть процедуры оценки кластера и оценки суперкомпьютера для сравнения производительности.Результаты прогона показаны в Таблице 3 отдельно для GPU и всех узлов, использующих только вычисления CPU.
Таблица 3Производительность Linpack кластера «Zhores» выполняется отдельно на узлах графического процессора и со всеми ресурсами процессора. Потребляемая мощность процессора Linpack оценена (*).
Деталь | N | NB | T | R макс. | R пик | эфф. | P | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
узлов / ядро | PQ | [с] | [Тфлоп / с] | [Тфлоп / с] | [%] | [кВт] | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
gn01 -26 | 452352 | 192 | 124.4 | 496 (± 2%) | 811,2 | 61,1 | 48,9 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
26/930 | 13 8 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
hn 9088; cn; cn | 7913,5 | 120,2 (± 2%) | 158,7 | 75,6 | 35 * | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
72/2028 | 12 12 | 25 super является значимым для российского сообщества вычислительной науки и в настоящее время занимает 7 -е место в списке TOP-50 России и СНГ [6].3 Приложения3.1 Алгоритмы для уравнений агрегации и фрагментацииВ наших тестах мы использовали параллельную реализацию эффективных численных методов для уравнений агрегации и фрагментации [13, 18], а также параллельную реализацию решателя для процесса коагуляции, управляемого адвекцией. [16]. Его последовательная версия уже использовалась в ряде приложений [17, 19] и может считаться одним из наиболее эффективных алгоритмов для класса кинетических уравнений агрегации типа Смолуховского.Стоит подчеркнуть, что параллельный алгоритм для чистых уравнений агрегации-фрагментации основан в основном на производительности операции ClusterFFT, которая является доминирующей операцией с точки зрения алгоритмической сложности, поэтому ее масштабируемость чрезвычайно ограничена. Тем не менее, для 128 ядер мы получаем ускорение вычислений более чем в 85 раз, см. Таблицу 4. Таблица 4Время вычислений для 16 шагов интегрирования по времени для параллельной реализации алгоритма для уравнений агрегации и фрагментации с N = 2 22 сильносвязанных нелинейных ОДУ.В этом тесте мы использовали узлы из сегмента ЦП кластера.
В случае параллельного решателя для коагуляции, управляемой адвекцией [21], мы получаем почти идеальное ускорение с использованием алгоритма для почти полного сегмента на базе ЦП. В этом случае алгоритм основан на разложении одномерной области по пространственной координате и имеет очень хорошую масштабируемость, см. Таблицу 5 и Рисунок 8. Эксперименты проводились с использованием компиляторов Intel® и библиотеки Intel® MKL. Рисунок 8Решатель агрегации, управляемый параллельной адвекцией, на ЦП, баллистическое ядро, размер домена N = 12288. Таблица 5Решатель параллельной адвекции-коагуляции на ЦП, баллистическое ядро, размер домена N × M = 12288, 16 шагов интегрирования по времени. В этом тесте использовалось до 32 узлов из сегмента ЦП кластера.
Наряду с рассмотрением хорошо известной двухчастичной задачи агрегации, мы измерили производительность для параллельной реализации более общего трехчастичного (тройного) уравнения кинетической агрегации типа Смолуховского [29] . В этом случае алгоритм чем-то похож на алгоритм стандартной двоичной агрегации. Однако количество вычислений с плавающей запятой и размер выделенной памяти увеличивается по сравнению с двоичным случаем, потому что размерность разложения Tensor Train (TT) низкого ранга [25] естественно больше в троичном случае.Самой затратной с вычислительной точки зрения операцией в параллельной реализации алгоритма также является ClusterFFT. Ускорение параллельного алгоритма троичной агрегации, примененное к эмпирически полученным баллистическим кинетическим коэффициентам [20], показано в таблице 6. В полном соответствии со структурой ClusterFFT и сложностью задачи необходимо увеличить параметр N использовали дифференциальные уравнения для получения масштабируемости. На рисунке 9 показаны ускорения как для реализаций двоичного, так и для троичного агрегирования.Эксперименты проводились с использованием компиляторов Intel и библиотеки Intel MKL. Рисунок 9Параллельные двоичные и троичные решатели агрегации на ЦП, ядра типа Ballistic, 16 и 10 шагов интегрирования по времени для N = 2 22 и N = 2 19 нелинейных ОДУ, соответственно. Параметр R обозначает ранг используемых матричных и тензорных разложений. Таблица 6Время вычислений для 10 шагов интегрирования по времени для параллельной реализации алгоритма для троичных уравнений агрегирования с N = 2 19 нелинейных ОДУ.
3.2 GromacsКлассическая молекулярная динамика — эффективный метод с высокой предсказательной способностью в широком диапазоне научных областей [11, 31]. Используя программу Gromacs 2018.3 [7, 33], мы провели молекулярно-динамическое моделирование, чтобы проверить производительность кластера «Жорес». В качестве модельной системы мы выбрали 125 миллионов сфер Леннард-Джонса с радиусом отсечения Ван-дер-Ваальса 1,2 нм и с термостатом Берендсена. Все тесты проводились с версией Gromacs одинарной точности. Результаты представлены на рисунке 10. Мы измерили производительность как функцию количества узлов; мы использовали до 40 узлов ЦП и до 24 узлов ГП. Мы использовали 4 потока OpenMP на каждый процесс MPI. Каждая задача выполнялась 5 раз с последующим усреднением для получения окончательной производительности. Серые и красные сплошные линии показывают линейное ускорение программы на узлах CPU и GPU соответственно. В случае с CPU-узлами можно увидеть практически идеальное ускорение. При большом количестве CPU-узлов ускорение отклоняется от линейного и растет медленнее. Рис. 10Производительность молекулярно-динамического моделирования 125 миллионов сфер Леннарда-Джонса с использованием Gromacs 2018.3 в зависимости от количества узлов. Обратите внимание, что в кластере всего 26 узлов GPU. Чтобы проверить производительность на узлах GPU, мы выполнили моделирование с 1, 2 и 4 видеокартами на узел. Использование всех 4 видеокарт демонстрирует хорошую масштабируемость, в то время как 2 графических процессора на узел показывают немного меньшее ускорение. Запуск с 1 графическим процессором на узел демонстрирует худшую производительность, особенно с большим количеством узлов.Чтобы сравнить эффективность для различного количества графических процессоров на узел, мы показываем производительность для четырех конфигураций (0, 1, 2 и 4 графических процессора) с использованием 24 узлов графического процессора на рисунке 11 в виде гистограммы. Конфигурация с 4 графическими процессорами на узел дает примерно в 2,5 раза более высокую производительность, чем запуск программы только на ядрах ЦП. И даже 1 графический процессор на узел дает значительное увеличение производительности по сравнению с запуском только центрального процессора. Рисунок 11Производительность для различных конфигураций 24 узлов GPU: 0, 1, 2 и 4 графических процессора на узел 4 Нейрохакатона в СколтехеКластер «Жорес» использовался в качестве основной вычислительной мощности во время « Нейрохакатон »в области нейромедицины, проходивший в Сколтехе с 16 по 18 ноября 2018 года под эгидой Национальной технологической инициативы.Он состоял из двух треков: научного и открытого. Научный трек включал решение задач прогнозной аналитики, связанных с анализом МРТ-изображений головного мозга пациентов, содержащих изменения, характерные для рассеянного склероза (РС). Это действие обрабатывает личные данные. Поэтому особое внимание было уделено ИТ-безопасности. Необходимо было разделить ресурсы кластера таким образом, чтобы Сколтех продолжал свою научную деятельность, а участники хакатона при этом прозрачно соревновались на этом объекте. Для решения этой проблемы была выбрана двухступенчатая система аутентификации с использованием нескольких уровней виртуализации. Доступ к кластеру осуществлялся через VPN-туннель с использованием Cisco ASA и Cisco AnyConnect; затем протокол SSH (RFC 4251) использовался для доступа к консолям операционной системы (ОС) участников. Виртуализация была обеспечена на уровне сети передачи данных посредством протокола IEEE 802.1Q (VLAN) и контейнеризации уровня ОС Docker [4] с возможностью подключения к ускорителям графического процессора.Контейнер работал в своем адресном пространстве и в отдельной VLAN, поэтому мы добились дополнительного уровня изоляции от хост-машины. Также на уровне ядра Linux была включена функция пространства имен, и идентификаторы пользователей и групп были переназначены, чтобы скрыть права суперпользователя на хост-машине. В результате каждый участник Нейрохакатона имел докер-контейнер с доступом по протоколу SSH к консоли и использовал протокол https для приложения Jupiter на своей ВМ. Для вычислений использовались четыре ускорителя Nvidia Tesla V100 на узлах графического процессора. Количество команд, участвующих в соревновании, быстро увеличилось с 6 до 11 за час до начала соревнования. Использование технологий виртуализации и гибкая архитектура кластера позволили обеспечить все команды необходимыми ресурсами и вовремя начать хакатон. 5 ВыводыВ заключение мы представили суперкомпьютер «Жорес» в петафлопсах, установленный в Сколтех CDISE, который будет активно использоваться для междисциплинарных исследований в области моделирования на основе данных, машинного обучения, больших данных и искусственного интеллекта.Тест Linpack помещает этот кластер на 7 позицию в рейтинге суперкомпьютеров TOP-50 России и СНГ. Первоначальные тесты показывают хорошую масштабируемость приложений моделирования и доказывают, что новый вычислительный инструмент может использоваться для поддержки передовых исследований в Сколтехе и для всех его партнеров по исследованиям и промышленности. Мы посвящаем эту статью памяти выдающегося ученого и человека, лауреата Нобелевской премии Жореса Алферова, который скончался 1 марта st , 2019. Его изобретение полупроводниковых гетероструктур привело к разработке быстрых межсоединений, используемых во всех суперкомпьютерах.Его страстный интерес к науке, его доброта и справедливость, без сомнения, будут радовать всех пользователей суперкомпьютера, названного в его честь. Авторы выражают признательность Дмитрию Сивкову (Intel) и Сергею Ковылову (NVidia) за их помощь в проведении тестов Linpack во время развертывания кластера «Жорес» и Дмитрию Никитенко (МГУ) за помощь в заполнении форм для России. и СНГ Топ-50. Мы признательны доктору Сергею Матвееву за ценные консультации и Денису Шагееву за незаменимую помощь при установке кластера.Также благодарим профессоров Дмитрия Дылова, Андрея Сомова, Дмитрия Лаконцева, Серафима Новичкова и Евгения Быкова за их активную роль в организации нейрохакатона. Мы благодарим профессора Якоба Биамонте за чтение и исправление рукописи. Мы также благодарны профессору Ивану Оселедцу и профессору Евгению Бурнаеву и членам их команды за тестирование кластера. Ссылки[1] Julich mpilinktest http://www.fz-juelich.de/jsc/linktest. Дата обращения: 15.12.2018.Поиск в Google Scholar [2] Спецификация протокола BitTorrent http://www.bittorrent.org. 2008. Дата обращения: 15.12.2018. Поиск в Google Scholar [3] Возможности Intel® AVX-512 в масштабируемых процессорах Intel® Xeon® (Skylake) https://colfaxresearch.com/skl-avx512. 2017. Дата обращения: 15.12.2018. Ищите в Google Scholar [4] Docker http://www.docker.com. 2018. Дата обращения: 15.12.2018. Ищите в Google Scholar [5] Environment Modules http: // modules.sourceforge.net. 2018. Дата обращения: 15.12.2018. Искать в Google Scholar [6] Top50 Supercomputers http://top50.supercomputers.ru. 2018. Дата обращения: 15.12.2018. Искать в Google Scholar [7] Абрахам, MJ, Murtola, T., Schulz, R., Páll, S., Smith, JC, Hess, B., and Lindahl, E. 2015. Gromacs: High-performance молекулярное моделирование за счет многоуровневого параллелизма от ноутбуков до суперкомпьютеров. SoftwareX 1 19–25. Искать в Google Scholar [8] BV, ClusterVision 2017. Luna https://clustervision.com. Дата обращения: 15.12.2018. Поиск в Google Scholar [9] Cichocki, A. 2018. Тензорные сети для уменьшения размерности, больших данных и глубокого обучения. В: Достижения в области анализа данных с помощью методов вычислительного интеллекта 3–49. Springer. Искать в Google Scholar [10] Эй, А. Дж. Г., Тэнсли, С., Толле, К. М. и др. 2009. Четвертая парадигма: научное открытие, требующее обработки большого количества данных. Vol. 1. Исследование Microsoft, Редмонд, Вашингтон.Поиск в Google Scholar [11] Капрал, Р., Чиккотти, Г. 2005. Молекулярная динамика: отчет о ее эволюции. В: Теория и приложения вычислительной химии 425–441. Эльзевир. Искать в Google Scholar [12] Кейтс-Харбек, Дж., Святковский, А., и Танг, В. 2019. Прогнозирование разрушительной нестабильности в управляемой термоядерной плазме с помощью глубокого обучения. Nature 568 7753 526. Искать в Google Scholar [13] Крапивский П.Л., Реднер С., и Бен-Наим, Э. 2010. Кинетический взгляд на статистическую физику Издательство Кембриджского университета. Поиск в Google Scholar [14] Ли Х. и Канг И. С. 1990. Нейронный алгоритм для решения дифференциальных уравнений. Журнал вычислительной физики 91 1 110–131. Искать в Google Scholar [15] Little, JD 1961. Доказательство формулы организации очередей: L = λ · W Исследования операций 9 3. Искать в Google Scholar [16] Матвеев, С.A. 2015. Параллельная реализация быстрого метода решения кинетических уравнений типа Смолуховского процессов агрегации и фрагментации. Вычислительные методы и программирование 16 3 360–368. Искать в Google Scholar [17] Матвеев С.А., Крапивский П.Л., Смирнов А.П., Тыртышников Е.Е., Бриллиантов Н.В. 2017. Колебания в процессах дробления агрегатов. Письма с физическим обзором 119 26 260601. Искать в Google Scholar [18] Матвеев С.А., Смирнов А. П., Тыртышников Е. Е. 2015. Быстрый численный метод решения задачи Коши для уравнения Смолуховского. Журнал вычислительной физики 282 23–32. Искать в Google Scholar [19] Матвеев С.А., Стадничук В.И., Тыртышников Е.Е., Смирнов А.П., Ампилогова Н.В., Бриллиантов Н.В. 2018a. Ускоренный метод Андерсона для нахождения стационарного распределения частиц по размерам для широкого класса моделей агрегации-фрагментации. Компьютерная физика Связь 224 154–163.Искать в Google Scholar [20] Матвеев С.А., Стефонишин Д.А., Смирнов А.П., Сорокин А.А., Тыртышников Е.Е. принято, в печати. Численное исследование решений кинетических уравнений со столкновениями многих частиц. In: Journal of Physics: Conference Series IOP Publishing. Искать в Google Scholar [21] Матвеев С.А., Загидуллин Р.Р., Смирнов А.П., Тыртышников Э.Е. 2018b. Параллельный численный алгоритм решения уравнения переноса коагулирующих частиц. Границы суперкомпьютеров и инновации 5 2 43–54. Поиск в Google Scholar [22] МакКалпин, Дж. Д. 1995. Пропускная способность памяти и баланс машин в современных высокопроизводительных компьютерах. Информационный бюллетень Технического комитета компьютерного общества IEEE по компьютерной архитектуре (TCCA) 19–25. Поиск в Google Scholar [23] Маквой, Л. В. и Сталин, К. 1996. lmbench: Portable Tools for Performance Analysis In: Proceedings of the USENIX Annual Technical Conference, Сан-Диего, Калифорния, США, 22 января — 26, 1996 279–294.Поиск в Google Scholar [24] Мэй, С., Гуан, Х. и Ван, Q. 2018. Обзор конвергенции высокопроизводительных вычислений и обработки больших данных In: 2018 24-я Международная конференция IEEE по Параллельные и распределенные системы (ICPADS) 1046–1051. IEEE. Искать в Google Scholar [25] Оселедец, И., Тыртышников, Е. 2010. TT-кросс-приближение для многомерных массивов. Линейная алгебра и ее приложения 432 1 70–88. Искать в Google Scholar [26] Qian, D., и Луан, З. 2018. Развитие высокопроизводительных вычислений в Китае: краткий обзор и перспективы. Вычислительная техника в науке и технике 21 1 6–16. Искать в Google Scholar [27] Зейпт, Д., Харин, В., Рыкованов, С. 2019. Оптимизация лазерных импульсов для узкополосных инверсных источников комптона в режиме высокой интенсивности. arXiv препринт arXiv: 1902.10777 Поиск в Google Scholar [28] Синицкий, А.В., и Панде, В.С. 2018. Глубокая нейронная сеть вычисляет электронные плотности и энергии большого набора органических молекул быстрее, чем теория функционала плотности (dft). arXiv препринт arXiv: 1809.02723 Искать в Google Scholar [29] Стефонишин, Д.А., Матвеев, С.А., Смирнов, А.П., Тыртышников, Е.Е. 2018. Тензорные разложения для решения уравнений математических моделей агрегации при множественных столкновениях частиц . Вычислительные методы и программирование 19 4 390–404. Поиск в Google Scholar [30] Sukumar, R. 2018. Keynote: Архитектурные проблемы, возникающие в результате конвергенции больших данных, высокопроизводительных вычислений и искусственного интеллекта In: 2018 3-й международный семинар IEEE / ACM по параллельному хранению данных И масштабируемые вычислительные системы с интенсивным использованием данных (PDSW-DISCS) 7–7.IEEE. Искать в Google Scholar [31] Sutmann, G. 2002. Классическая молекулярная динамика и параллельные вычисления FZJ-ZAM. Поиск в Google Scholar [32] Vallecorsa, S., Carminati, F., Khattak, G., Podareanu, D., Codreanu, V., Saletore, V., and Pabst, H. 2018. Распределенное обучение Генеративные состязательные сети для моделирования быстрого детектора В: Международная конференция по высокопроизводительным вычислениям 487–503. Springer. Искать в Google Scholar [33] Van Der Spoel, D., Линдаль, Э., Гесс, Б., Гроенхоф, Г., Марк, А. Э. и Берендсен, Х. Дж. С. 2005. Gromacs: быстро, гибко и бесплатно. Журнал вычислительной химии 26 16 1701–1718. Поиск в Google Scholar [34] Zhang, R. 2017. Применение параллельного программирования и высокопроизводительных вычислений для ускорения обработки данных In: 2017 IEEE / ACIS 16th International Conference on Computer and Information Science (ICIS) 279 –283. IEEE. Искать в Google Scholar Получено: 2019-05-04 Принято: 2019-08-28 Опубликовано в Интернете: 2019-10-26 © 2019 I.Захаров и др. ., Опубликовано De Gruyter Эта работа находится под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 International License. 27-е Ежегодное совещание по вычислительной нейробиологии (CNS * 2018): Часть вторая | BMC NeuroscienceМаргарет Махан1 , Шивани Венкатеш 2 , Максвелл Торп 2 , Тессним Абдаллах 2 , Ханна Кейси 2 , Алия 3 Ахмади 6 Освуд 2 Марк , Чад Ричардсон 4 , Узма Самадани 2 1 Миннесотский университет, биомедицинская информатика и вычислительная биология, Миннеаполис, Миннесота, США; 2 Медицинский центр округа Хеннепин, нейрохирургия, Миннеаполис, Миннесота, США;BMC Neuroscience 2018, 19 (приложение 2): P260 Введение: Черепно-мозговая травма (ЧМТ) возникает, когда внешняя сила приводит к структурному повреждению мозга, обычно в областях белого вещества. В случаях легкой и средней ЧМТ это повреждение часто остается незамеченным с помощью обычных методов визуализации. Однако, поскольку структурное повреждение вызывает срез аксонов, магнитно-резонансная томография (МРТ) с применением сетевых наук может улучшить обнаружение и в конечном итоге выявить основную дисфункцию при ЧМТ.Кроме того, исследование с использованием Diffusion Tensor Imaging (DTI) показало, что диффузионные свойства, а также паттерны связности могут отображать свойства сетей TBI, а именно: пониженную фракционную анизотропию (FA), повышенную среднюю диффузию (MD), более высокую компактность и т. Д. более высокая модульность и более низкая глобальная эффективность. Хотя эти метрики дают представление о свойствах структурной сети, конкретные атрибуты сети, которые нарушаются после TBI, все еще неизвестны. Здесь мы стремимся к дальнейшему углублению знаний о пространственных атрибутах сетевой дисфункции, связанной с TBI, путем применения новых методов сетевой науки. Методы: В исследование было включено 29 контрольных и 43 пациента с ЧМТ, которым было выполнено МРТ (сагиттальные объемы, взвешенные по T1, и объемы, взвешенные по осевой диффузии, полученные в 32 направлениях) в течение 4 ± 2 дней после травмы. Мультимодальная парцелляция Human Connectome Project, обеспечивающая 180 регионов на полушарие, использовалась для определений узлов в структурном графе, где каждой области соответствует один узел. Дальнейшее разрешение этих графиков было достигнуто при 2-кратном, 5-кратном и 10-кратном разделении каждой области с помощью k-средних с биологическими ограничениями.Края на структурном графике были представлены линиями тока, засеянными из каждого вокселя белого вещества в головном мозге, пороговыми значениями анизотропии и кривизны и рассчитанными с использованием вероятностной байесовской трактографии и детерминированной трактографии алгоритма FACT. Линии тока сохранялись, если были соединены два разных узла, соединение включало затравку и составляло не менее 10 мм. Результирующие определения ребер для взвешивания структурных графов включают: счетчики линий тока, среднее значение FA, а также поправки на объем узла и длину линии тока.Матрицы смежности были построены с использованием вышеупомянутых определений узлов и ребер. Эти матрицы были проанализированы для графических показателей сегрегации, интеграции и влияния с последующим групповым анализом с помощью коэффициента участия. В окончательном анализе были применены алгоритмы пространственного машинного обучения для оценки сетевой дисфункции. Результаты: Предыдущее исследование показало чувствительность результатов строительства структурной сети. Здесь мы всесторонне строим различные графы для каждого предмета и используем каждый граф как действительное представление структурной сети.Во-первых, диффузионные свойства у субъектов с ЧМТ показали аналогичные закономерности для изменений FA и MD, и будут представлены конкретные связанные с треком снижения FA. Во-вторых, графические показатели сегрегации, интеграции и влияния показывают интересные изменения в остром случае ЧМТ, в первую очередь изменения в эффективности сети. Затем было реализовано извлечение признаков, чтобы найти признаки разъединений в структурной сети TBI, за которым последовали алгоритмы пространственного машинного обучения, чтобы показать пространственные атрибуты этих сетевых различий.Результаты представляют собой новый шаг к пониманию дисфункции структурной сети при острой ЧМТ легкой и средней степени тяжести. Произошла ошибка при настройке вашего пользовательского файла cookieПроизошла ошибка при настройке вашего пользовательского файла cookieЭтот сайт использует файлы cookie для повышения производительности. Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт. Настройка вашего браузера для приема файлов cookieСуществует множество причин, по которым cookie не может быть установлен правильно.Ниже приведены наиболее частые причины:
Почему этому сайту требуются файлы cookie?Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу.Чтобы предоставить доступ без файлов cookie потребует, чтобы сайт создавал новый сеанс для каждой посещаемой страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня. Что сохраняется в файлах cookie?Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в cookie; никакая другая информация не фиксируется. Как правило, в файле cookie может храниться только информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта.Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, пока вы не введете его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступа к остальной части вашего компьютера, и только сайт, который создал файл cookie, может его прочитать. Presentation subd презентация к уроку информатики и ИКТ (9 класс) по теме. Способы разделения фамилии на части«Разработка баз данных» — 3.Зависимость структур данных и приложений. Компьютеры стали инструментом для ведения записей и их собственных бухгалтерских функций. Второй этап — эпоха персональных компьютеров. 1. Избыточность данных. Есть много программ, рассчитанных на неподготовленных пользователей. Назовите 2 области использования вычислительной техники. «БД» — Каждая таблица состоит из записей (строк) и полей (столбцов). Основные объекты базы данных. Формы. Макросы. Типы баз данных. Модули. Понятие базы данных. Информационные системы… БАЗА ДАННЫХ. Плавание. Отчеты. Таблицы. Сеть. Определение данных, обработка данных, управление данными. Разделение на модули облегчает процесс создания и настройки программ. «Вопросы по базам данных» — Информационные структуры … Тесты. Структура базы данных. Вернитесь к вопросу. Характеристики типов данных. Наименьший именованный элемент в базе данных. Типы данных. Фамилия. Строка таблицы. Форма. Искать необходимую информацию … Кино. Запуск приложения MS ACCESS.Поле содержит несколько записей. Информация о базе данных — Итоговый запрос вычислит итоги. Примеры. Наиболее распространенным является запрос на выборку. Табличные базы данных являются наиболее распространенными. Примеры из демо-версий Задачи для самостоятельного решения Ответы. В запросах СУБД поисковый запрос вводится в компьютер в виде логического выражения. «Данные и базы данных» — Системы управления базами данных. Колонны. Цели урока. Первая запись базы данных, отображаемая в форме.Система управления базами данных (СУБД). Каждое поле имеет имя и может хранить данные определенного типа. Создание базы данных. Используется для хранения и обработки больших объемов информации. База данных. «Базы данных» — Инструменты для работы с записями и полями. Коллекция логически связанных полей. Из каких объектов состоит база данных. Запись. Специальный комплекс программ, созданный для организации работы с базой данных. Поле, запись, таблица. Каковы параметры объекта «таблица».Инструменты для работы с записями и полями. Что такое СУБД Система управления базами данных (СУБД) — программа для создания баз данных, хранения и поиска в них необходимой информации. Создание базы данных Заполнение базы данных Редактирование базы данных Сортировка данных Поиск информации в базе данных Вывод информации из базы данных Возможности СУБД Установка защиты базы данных СУБД превращает огромный объем информации, хранящейся в памяти компьютера, в мощную справочную систему. В таблице хранятся данные В таблице хранятся данные Объект для удобной работы с данными в таблицах Объект для удобной работы с данными в таблицах Команды для доступа пользователей к СУБД Команды для доступа пользователей к СУБД Документ, созданный на основе таблиц Документ, созданный на базе основа таблиц Таблица Форма Запрос объектов СУБД База данных «Наш класс» СПИСОК (КОД, ФАМИЛИЯ, ИМЯ, ДАТА РОЖДЕНИЯ, ПОЛ, РОСТ, АДРЕС, ХОББИ, ПРИСУТСТВИЕ ПК) Поле КОД является ключом таблицы базы данных.Имя поля Тип поля Код Числовая Фамилия Имя текста Дата рождения Дата Пол Высота текста Числовой адресТекст HobbyText Доступность PCLogical Запросы на извлечение данных Запрос или справка — это таблица, содержащая интересующую пользователя информацию, полученную из базы данных. Условия выбора записываются в виде логических выражений, в которых имена полей и их значения связаны отношениями.Знак Обозначение = равно не равно больше = больше или равно больше = больше или равно «> Выражение Логическое выражение Номер записи Значение Рост ученика не превышает 160 см РОСТ № # 8 10 Истина Ложь Высказывание Логическое выражение Номер записи Значение У ученика есть персональный компьютер ПРИСУТСТВИЕ ПК = 1 7 9 31.03.98 29.11.95 05.09.99 Условия для выбора «title =» (! ЯЗЫК: При сравнении дат одна дата считается меньшей, чем другая, если она относится к более раннему времени.выбор «> 12 !} При сравнении дат одна дата считается меньшей, чем другая, если она относится к более раннему времени. Утверждение Значение Условия выбора даты Истина Ложь 31.03.98 29.11.95 05.09.99 Условия для выбора «> 31.03.98 29.11.95 05.09.99 Условия выбора даты Истина Ложь»> 31.03.98 29.11.95 05.09.99 Условия для выбор «title =» (! LANG: при сравнении дат одна дата считается меньшей, чем другая, если она относится к более раннему времени. «> title = «При сравнении дат одна дата считается меньшей, чем другая, если она относится к более раннему времени.Заявление Значение 01.11.95 31.03.98 29.11.95 05.09.99 Условия выбора «> !} 160 И ХОББИ = плавание 4 10 Сложные условия выбора Истина Ложь Высказывание Логическое выражение Номер записи Значение Академический рост «title =» (! LANG: Высказывание Логическое выражение Номер записи Значение Рост ученика более 160 см, а ученик интересуется плаванием РОСТ > 160 И ХОББИ = плавание 4 10 Сложные условия выбора Истина Ложь Утверждение Логическое выражение Номер записи Значение Академический рост «> 13 !} Логическое выражение Номер журнала Значение Рост ученика более 160 см и его интерес к плаванию РОСТ> 160 И ХОББИ = плавание 4 10 Сложные условия выбора Верно Неверно Высказывание Логическое выражение Номер записи Значение Рост ученика более 160 см или ученик интересуется плаванием РОСТ> 160 ИЛИ ХОББИ = `плавание` 10 1 Верно Ложное утверждение Логическое выражение Номер записи Значение день рождения Ольги не ИМЯ =` Ольга` И ДАТА # # 4 7 Верно Неверно 160 И ХОББИ = плавание 4 10 Сложные условия выбора Верно Неверно Высказывание Логическое выражение Номер записи Значение Рост ученого «> 160 И ХОББИ = плавание 4 10 Сложные условия выбора Верно Неверно Высказывание Логическое выражение Номер записи Значение Рост ученика более 160 см или ученик увлекается плаванием РОСТ> 160 ИЛИ ХОББИ = `плавание` 10 1 Истинно Ложное утверждение Логическое выражение Номер записи Значение дня рождения Ольги не 05/09/96 ИМЯ =` Ольга` И ДАТА # 09.05.96 # 4 7 Истина Ложь «> 160 И ХОББИ = плавание 4 10 Сложные условия выбора Истина Ложь Выражение Логическое выражение Номер записи Значение Академический рост» title = «(! LANG: Высказывание Логическое выражение Номер записи Значение Рост ученика более 160 см и ученику нравится плавать РОСТ> 160 И ХОББИ = плавание 4 10 Сложные условия выбора Верно Неверно Высказывание Булево выражение Номер записи Значение роста ученого «> title = «Выражение Логическое выражение Номер записи Значение Рост ученика более 160 см, и ученик интересуется плаванием РОСТ> 160 И ХОББИ = плавание 4 10 Сложные условия выбора Верно Неверно Высказывание Логическое выражение Номер записи Значение Академический рост»> !} Самое главное — это система управления базами данных (СУБД) — программное обеспечение для создания баз данных, хранения и поиска в них необходимой информации называется Таблицы, формы, запросы, отчеты — основные объекты СУБД.С помощью запросов на выборку данных, удовлетворяющих заданным условиям (условиям выбора), пользователь получает из БД только те записи и их поля, которые ему нужны. В командах СУБД условия выбора записываются в виде логических выражений. Вопросы и задания Что такое СУБД Какая СУБД установлена на компьютерах вашего класса? С чего начинается создание базы данных? Перечислите основные объекты базы данных. Какие функции они выполняют? В табличной форме представлены характеристики ноутбуков, выставленных на продажу в компьютерном салоне: Название Жесткий диск (ГБ) Оперативная память (МБ) 1 Sony Vaio AW2X Lenovo S10e Asus F70SL Aser F Samsung NC Roverbook V В какой строке будет находиться запись, содержащая информацию о ноутбуке Asus F70SL, после сортировки по возрастанию значений поля NAME? Какую строку займет запись с информацией об Asus F70SL после сортировки в порядке убывания значений поля HARD DISK? Какую строку займет запись с информацией об Asus F70SL после сортировки сначала в порядке убывания значений в поле RAM, а затем в порядке возрастания значений в поле HARD DRIVE? Какова цель запроса на выборку? Фрагмент базы данных с годовыми оценками студентов представлен в виде таблицы: Фамилия, Пол, Алгебра, Геометрия, Информатика, Физика, Алексеев, Ж4343, Воронин, М4443, Ильин, М4334, Костин, М5454, Сизова, Ж5554, Школа, Zh5555, сколько записей в этом фрагменте удовлетворяют следующему условию? АЛГЕБРА> 3 И ИНФОРМАТИКА> 4 И ПОЛ = `M` (АЛГЕБРА> 4 ИЛИ ИНФОРМАТИКА> 4) И ПОЛ =` W` ФИЗИКА = 3 ИЛИ АЛГЕБРА = 3 ИЛИ ГЕОМЕТРИЯ = 3 ИЛИ ИНФОРМАТИКА = 3 (ФИЗИКА = 3 ИЛИ АЛГЕБРА = АЛГЕБРА 3) И (ГЕОМЕТРИЯ = 3 ИЛИ ИНФОРМАТИКА = 3) Фрагмент базы данных с результатами олимпиады по информатике представлен в виде таблицы: Фамилия Пол Задание 1 Задание 2 Задание 3 Сумма Жариков М.КостинМ10 30 Кузнецов М.М. МихайловаЖ СизоваЖ40 90 СтаровойтоваЖ ШколаЖ ГЕНДЕР = М И СУММА> 55 (ПРОБЛЕМА1 3 И ИНФОРМАТИКА> 4 И ПОЛ = `M` (АЛГЕБРА> 4 ИЛИ ИНФОРМАТИКА> 4) И ГЕНДЕР =` W` ФИЗИКА = 3 ИЛИ АЛГЕБРА = 3 ИЛИ ГЕОМЕТРИЯ = 3 ИЛИ ИНФОРМАТИКА = 3 (ФИЗИКА = 3 ИЛИ АЛГЕБРА = 3) И (ГЕОМЕТРИЯ = 3 ИЛИ ИНФОРМАТИКА = 3) Фрагмент базы данных с результатами олимпиады по информатике представлен в виде таблицы: Фамилия Пол Задание 1 Задание 2 Задание 3 Сумма ЖариковM15202560 KostinM10 30 КузнецовМ20253075 Михайлов Ж35201025 70Школова Ж40 ПОЛ = М И СУММА> 55 (ЗАДАЧА1 «> Укажите все записи базы данных «Наш класс», для которых простое логическое выражение Growth # # PRESENCE PC = 1 будет истинным. 160 И ХОББИ = `плавание` РОСТ> 160 ИЛИ ХОББИ =` плавание` НАЗВАНИЕ = `Ольга` И ДАТА № 09.05.96 # «title =» (! LANG: Укажите все записи базы данных «Наш класс», для которых будет истинным сложное логическое выражение РОСТ> 160 И ХОББИ = `плавание` РОСТ> 160 ИЛИ ХОББИ =` плавание` НАЗВАНИЕ = `Ольга `И ДАТА № 09.05.96 #»> 18 !} Задайте все записи базы данных «Наш класс», для которых сложное логическое выражение РОСТ> 160 И ХОББИ = `плавание` РОСТ> 160 ИЛИ ХОББИ =` плавание` NAME = `Ольга` AND DATE # # 160 AND HOBBY =` плавание `РОСТ> 160 ИЛИ ХОББИ =` плавание` НАЗВАНИЕ = `Ольга` И ДАТА № 09.05.96 # «> 160 И ХОББИ =` плавание` РОСТ> 160 ИЛИ ХОББИ = `плавание` НАЗВАНИЕ =` Ольга `И ДАТА # 09.05.96 #»> 160 И ХОББИ = `плавание` РОСТ> 160 ИЛИ ХОББИ =` плавание` ИМЯ = `Ольга` И ДАТА # 09.05.96 #» title = «(! ЯЗЫК: Введите все записи базовых данных« Наш класс », для которых сложное логическое выражение будет истинным РОСТ> 160 И ХОББИ =` плавание` РОСТ> 160 ИЛИ ХОББИ = `плавание` НАЗВАНИЕ =` Ольга` И ДАТА № 09.05.96 # «> title = «Укажите все записи базы данных« Наш класс », для которых сложное логическое выражение РОСТ> 160 И ХОББИ =` плавание` РОСТ> 160 ИЛИ ХОББИ = `плавание` НАЗВАНИЕ =` Ольга` И ДАТА # 09.05.96 # «> !} 1. Создать структуру таблицы базы данных «Студент» , содержащую следующие поля: фамилия, имя, школа, класс, дата рождения, вес . Типы и форматируют поля для независимого определения. 2. Определите таблицы первичного ключа . 3. В режиме таблиц внести в базу пять любых записей. 4. Добавьте в структуру таблицы после поля «Дата рождения» поле «Высота» . 5. Заполните поле «высота» . 6. С помощью мастеров форм создайте форму для редактирования таблицы. 7. В режиме формы введите в таблицу пять любых записей. 8. Удалите из структуры таблицы поле «вес». 9. Удалите из таблицы вторые и пятые записи.
База данных «Наш класс» СПИСОК (КОД, ФАМИЛИЯ, ИМЯ, ДАТА РОЖДЕНИЯ, ПОЛ, РОСТ, АДРЕС, ХОББИ, НАЛИЧИЕ ПК) Поле КОД — ключ базы данных стол. Имя поля Тип поля Числовое Текст Текст Дата рождения Текст Числовое Текст Текст 000000000000000 Логический доступностьСоздание базы данных Создание базы данных Создание новой базы данных Укажите путь и имя файла Регистровую базу данных Укажите имена и типы полей структура таблицы Ввод в таблицу Ввод данных Ввод в форму Формы ввода таблиц и данных Таблица ввода данных Формы ввода данных Таблица «Список» БД «Наш класс» Таблицу можно дополнять, редактировать. Данные можно отсортировать по необходимым критериям. Меньше большего = меньше или равно больше или равно «width =» 640 « Запросы на выборку данных Запрос или номер — таблица, содержащая интересующую пользователя информацию, полученную из базы данных. Условия выбора записываются в виде логических выражений, в которых имена полей и их значения связаны операциями отношений. Знак Обозначение меньше или равно больше или равно # 31.12.95 # HOBBY ‘dancing’ Номер записи Номер записи HOBBY = ‘футбол’ Номер записи Номер записи Номер записи Фамилия = ‘Patrina’ 1 Значение 6 8 Значение Значение Значение 1 Значение 2 10 2 4 1 1 True True True True Truth Ложь Ложь Ложь Ложь Ложь Ложь «width =» 640 « Условия выбора Высказывание У студента есть персональный компьютер Логическое выражение Номер записи Значение Выражение Выражение Выражение Высказывание Высказывание Студент не интересуется танцами 000 9000 9000 9000 9000 900000, родившееся в логическом выражении8 Выражение8 Рост ученика не превышает 160 см Логическое выражение Студент увлекается футболом Логическое выражение Логическое выражение Фамилия ученицы — Патрина DATE # 31.12.95 # HOBBY ‘dancing’
Record number 9 Номер записи HOB = ‘футбол’ Номер записи Номер записи Номер записи ФАМИЛИЯ = ‘Patrina’ 9118 Значение 9118 Значение ЗначениеЗначение Значение Истина Истина Истина ИстинаИстина 9118 Ли Ли Ли Ли Ли 31.03.98 29.11.95 0 9.11.95 06.12.99 14.06.98 05.09.99 True False True True False False «width =» 640 « Условия выбора даты При сравнении дат одна дата считается меньше другой, если она относится к более раннему времени. Высказывание Значение 12.01.97 31.03.98 14.06.98 05.09.99 True TrueLie
0 0 0 Верно Ложь Ложь 160 ИЛИ ХОББИ = `плавание` Номер записи РОСТ 160 И ХОББИ = ‘плавание’ 4 Значение Значение 4 Значение 10 7 1 10 Истина Истина Ложь Ложь Ложь» width = «640» Сложные условия выбора Высказывание Выражение Высказывание День рождения Ольги не 05.09.96 Логическое выражение Логическое выражение Логическое выражение больше, чем рост ученика см ученик увлекается плаваниемРост ученика более 160 см, ученик увлекается плаванием Номер записи Номер записи ИМЯ = `Ольга` И ДАТА № 09.05.96 # РОСТ 160 ИЛИ ХОББИ = «плавание» Номер записи РОСТ 160 И ХОББИ = «плавание» Значение Значение
9000 Значение True True Lie Lie Lie 3 И ИНФОРМАТИКА4 И ГЕНДЕР = `M` (АЛГЕБРА4 ИЛИ ИНФОРМАТИКА =` АЛГЕБРАЯ ИЛИ ИНФОРМАТИКА = `АЛГЕБРАЯ ИЛИ ФИЗИЧЕСКАЯ ИНФОРМАЦИЯ =` АЛГЕБРАЦИЯ = `АЛГЕБРАЦИЯ =` 1 ЗАДАЧА1 = 30 И ЗАДАЧА2 = 30 И ЗАДАЧА3 = 30 «ширина =» 640 « Вопросы и задания В табличной форме представлены характеристики ноутбуков, выставленных на продажу в компьютерном салоне: Фрагмент база данных с th Результаты олимпиады по информатике представлены в виде таблицы: Фрагмент базы данных с годовыми оценками студентов представлен в виде таблицы: Фамилия Алексеев Алгебра 148 ГеометрияИнформатика Физика Имя Жесткий диск (ГБ) RAM (МБ) Фамилия 00000 00 Problem8 Задача 2 Михайлова Задача 3 Сумма Старовойтова Какая СУБД установлена на компьютерах в вашем классе? Что такое СУБД? Как начинается создание базы данных? Перечислить основные объекты СУБД. Какие функции они выполняют? Какова цель запроса на выборку? Какую строку займет запись, содержащая информацию об Asus F70SL, после сортировки сначала в порядке убывания значений в поле RAM, а затем в порядке возрастания значений в поле HARD DRIVE? Какую строку займет запись с информацией об Asus F70SL после сортировки в порядке убывания значений поля HARD DISK? После сортировки по возрастанию значений поля NAME, какую строку займет запись, содержащая информацию об Asus F70SL? Сколько записей в этом фрагменте удовлетворяют следующему условию? АЛГЕБРА3 И ИНФОРМАТИКА4 И ГЕНДЕР = `M` (АЛГЕБРА4 ИЛИ ИНФОРМАТИКА4) И ГЕНДЕР =` F` ФИЗИКА = 3 ИЛИ АЛГЕБРА = 3 ИЛИ ГЕОМЕТРИЯ = 3 ИЛИ ИНФОРМАТИКА = 3 АЛГЕБРА = 3) И (ГЕОМЕТРИЯ = 3 ИЛИ ИНФОРМАТИКА = 3) ЭТАЖ = ‘M’ И СУММ55 ЗАДАЧА1 = 30 ИЛИ ЗАДАЧА2 = 30 ИЛИ ЗАДАЧА3 = 30 ЗАДАЧА1 = 30 И ЗАДАЧА2 = 30 И ЗАДАЧА3 = 30 И ЗАДАЧА3 30 Как будет выглядеть список (фамилия, имя) студентов после сортировки в порядке возрастания значений полей ДАТА РОЖДЕНИЯ в нашей базе данных класса? № 31.12.95 # HOBBY = `football` ФАМИЛИЯ =` Patrina` HOBBY = `dancing` PC AVAILABITY = 1″ width = «640» какое простое логическое выражение будет истинным DATE # 31.12.95 # HOB = `football` ФАМИЛИЯ =` Patrina` HOB = `dancing` НАЛИЧИЕ ПК = 1 160 И ХОББИ = `плавание` РОСТ 160 ИЛИ ХОББИ =` плавание` НАЗВАНИЕ = `Ольга` И ДАТА # 09.05.96 #» width = «640» Укажите все записи базы данных «Наш класс», для которые будет истинным комплексным логическим выражением РОСТ 160 И ХОББИ = `плавание` РОСТ 160 ИЛИ ХОББИ =` плавание` ИМЯ = `Ольга` И ДАТА # 09.05.96 # Presentation: 2.Определение СУБД:СУБД (Система управления базами данных) — программное обеспечение (программное обеспечение) для создания баз данных, хранения и поиска в них необходимой информации.3. Какая СУБД установлена на компьютерах вашего класса?Класс может быть Microsoft Access или OpenOffice.org Base4. Как начинается создание базы данных?Создание начнется с открытия файла, в котором он будет храниться.5. Основные объекты СУБД и их функции:Таблицы — в них хранятся данные.Формы — предназначены для удобства пользователя при вводе, просмотре и редактировании данных в таблицах. Запросы — команды и их параметры, с помощью которых можно обращаться к СУБД для поиска, сортировки, добавления и удаления данных и обновления записей. Отчеты — распечатка, сформированная на основе таблиц и запросов, документов. 6. Ответьте на вопросы по таблице:а) Asus F70SL займет 2-ю строку .б) 2 при 4 7. |