Конференции

68-я Всероссийская научная конференция МФТИ

Список разделов ФРКТ - Секция перспективных вычислительных технологий

На секцию перспективных вычислительных технологий принимаются научные работы, посвященные промежуточному и системному ПО; системам моделирования и анализа производительности вычислительных систем; оптимизации приложений искусственного интеллекта; операционным системам и драйверам; вычислительной литографии.

 

Контакты: oksana.gareeva@gmail.com 

Формат проведения: очно

Дата и время проведения: 03.04.2026 в 10:00

Место проведения: Москва, Кутузовский просп., 32, корп. 1

  • AoT компиляция Java-приложений: cравнительный анализ АоТ компиляции в Project Leyden с профилем и без профиля

    В работе исследуется технология AoT компиляции Java-приложений Project Leyden. Сравниваются режимы компиляции с профилем и без профиля. Проводится анализ производительности и предсказуемости системы.

  • Исследование оптимальности использования JVMCI для АОТ компиляций в Leyden

    В работе исследуется оптимальность применения существующего подхода подключения внешнего компилятора для новой Ahead-of-Time функциональности в рамках проекта Leyden. Приводится сравнение производительности скомпилированного кода с побочным эффектом загрязнения профиля интерфейсом JVMCI и без него.

  • Разработка независимой реализации эталонного теста STAC-A2 для вычислительных систем на базе архитектуры RISC-V

    В работе представлена первая высокопроизводительная реализация индустриального стандарта STAC-A2 для архитектуры RISC-V, воспроизводящая ключевые этапы анализа рыночных рисков: от стохастического моделирования по модели Хестона до оценки опционов методом Монте-Карло. Созданная кодовая база позволяет проводить объективное сравнение производительности RISC-V систем с такими доминирующими архитектурами, как x86_64 и NVIDIA на репрезентативной финансовой нагрузке.

  • Автоматическое выделение векторных подпрограмм в параллельном коде

    Работа посвящена алгоритму разделения единого исходного кода для гетерогенного устройства на модули кода для различных блоков устройства. В качестве исследуемого устройства в работе выбрана архитектура включающая в себя скалярный процессор и векторный ускоритель, взаимодействие которых соответствует базовому концепту программ ядер. Реализация алгоритма основана на инфрастуктуре для разработки компиляторов LLVM. 

  • Методы выявления и анализа неустойчивости JIT-оптимизаций в JVM на эквивалентных преобразованиях программ

    Исследуем неустойчивость JIT-оптимизаций HotSpot на семантически эквивалентных (NFC) рефакторингах: одинаковые по смыслу варианты кода могут приводить к разным решениям оптимизатора и изменению метрик исполнения. Предлагаем метрико-ориентированный подход и инструмент jit-comparator: разогрев (warmup) до C2, сбор JIT-логов и JMH-метрик, извлечение статических/динамических метрик и оценка различий для поиска проблемных рефакторингов.

  • Фаззинг-тестирование для выявления неустойчивости JIT-оптимизаций в виртуальной машине Java

    Цель работы – исследование применимости и апробация метода фаззинг‑тестирования для выявления семантически эквивалентных рефакторингов, приводящих к различиям в результатах JIT‑компиляции в виртуальной машине Java, и разработка инструмента для автоматизации экспериментов.

  • Применение методологии Cell-Aware Test для детектирования дефектов в СнК

    В работе представлены результаты применения методологии Cell-Aware Test (CAT), основанной на аналоговом моделировании дефектов внутри ячеек типа обрыв/замыкание и транзисторных неисправностей. Установлено, что применение CAT обеспечивает существенное снижение доли необнаруженных неисправностей при умеренном росте тестовых затрат, а использование физических моделей дефектов открывает дополнительные возможности для диагностики производственных отказов.

  • Оптимизация инференса нейросетей на основе анализа арифметической интенсивности.

    В работе рассматривается методология оптимизации вычислительных графов нейросетей на основе анализа арифметической интенсивности. Описывается и классифицируется набор оптимизирующих преобразований, предлагается стратегия выбора и применения преобразований в зависимости от типа вычислений и архитектурных особенностей целевого устройства. Проводится моделирование и оценка эффективности применения предложенных оптимизаций на репрезентативном наборе сетей для теоретической вычислительной архитектуры

  • Метод квантизованных коммуникаций для ускорения распределенного инференса больших языковых моделей

    В работе реализован алгоритм для быстрых передач данных при распределенном инференсе больших языковых моделей. Ускорение происходит за счет квантизации передаваемых данных. В работе показано, что алгоритм минимально уменьшает точность при ускорении передачи данных примерно в 4 раза.

  • Ускорение моделирования производительности вычислительных систем с сохранением точности

    В работе исследуются два метода ускорения моделирования исполнения нейронных сетей на симуляторе производительности с сохранением точности. Первый - параллельное исполнение разделенных на интервалы сетей: применим для всех типов архитектур нейронных сетей. Второй - исполнение уникальных интервалов сетей 1 раз: применим для нейронных сетей-трансформеров. Оба метода показали высокие результаты: сохранение точности и ускорение моделирования в первом случае от 1,5 до 4 раз, во втором 3,6 раз.

  • Реализация предсказателя переходов для микроконтроллера на архитектуре RISC-V

    Реализация предсказателя переходов (BPU) для микроконтроллера, а так же исследование повышения производительности  и затрат на ресурсы.

  • Алгоритм минимизации барьеров памяти в компиляторе для вычислительных систем со слабым порядком обращений

    В работе исследуется задача минимизации барьеров памяти в архитектурах с асинхронным доступом, где аппаратное переупорядочение нарушает программный порядок. Задача формализована как NP-трудная задача о мультиразрезе графа (Graph Multicut).  Предложен эвристический алгоритм, позволяющий находить субоптимальную расстановку барьеров за полиномиальное время, что способствует сокращению количества избыточных инструкций синхронизации при сохранении корректности исполнения кода.

  • Исследование влияния состава обучающей выборки на эффективность применения нейронных сетей и метрических алгоритмов машинного обучения для поиска схожих литографических паттернов

    В работе исследуется влияние состава обучающей выборки на качество метрического обучения нейросетевых моделей для поиска литографически-близких топологических паттернов. На основе экспериментов с различными комбинациями классов сформулированы рекомендации по формированию обучающего набора данных, обеспечивающие максимальную точность поиска аналогов в базах данных технологичных решений.

  • Реализация алгоритма рекуррентной свертки (RC) в методе FDTD для моделирования высокодисперсных сред в задачах оптической литографии

    Разработан алгоритм PLRC для FDTD-моделирования дисперсных сред в оптической литографии. Реализация на Python/PyTorch ускоряет расчёт ближнего поля фотошаблонов, содержащих металлы и диэлектрики. Метод обеспечивает точный анализ фазосдвигающих масок, необходимый для коррекции оптической близости.

  • Анализ дефектов карт пластин с использованием многозадачной модели на базе архитектуры Swin Transformer

    В работе представлен подход к анализу дефектов карт пластин с использованием многозадачной модели на базе архитектуры Swin Transformer, позволяющий одновременно решать задачи классификации дефектов и формирования метрически структурированного признакового пространства для карт пластин. Экспериментально показано, что предложенный метод обеспечивает высокую точность классификации дефектов (96%) и формирует информативные признаковые представления.

  • Распределение ресурсов для матричного умножения в многоуровневой иерархии памяти

    В работе рассматриваются оптимизация алгоритма матричного умножения в многоуровненой иерархии памяти в применении к обучениею нейронных сетей.

  • Анализ использования вспомогательных элементов SRAF для коррекции эффекта оптической близости

    В работе проанализировано влияние SRAF на NILS воздушного изображения в процессе литографии. Предложен градиентный алгоритм многоуровневной оптимизации, решающий задачи корректировки контуров фотошаблона и размещения целостных SRAF-структур на нем. Валидация алгоритма на датасете NeuralILT подтвердила его эффективность в задачах инверсной литографии.

  • Разработка инфраструктуры тестирования устойчивости компиляторов к эквивалентным преобразованиям кода

    Разработана инфраструктура для тестирования устойчивости JIT-компиляции в JVM к семантически эквивалентным рефакторингам Java-кода. Предложенный подход объединяет фреймворк рефакторингов на основе JavaParser, фаззер и компаратор для автоматизированного анализа метрик выполнения. Апробация на микробенчмарках подтвердила наличие таких неустойчивостей даже при незначительных рефакторингах вроде замены конкатенации строк на StringBuilder.

  • Моделирование и анализ искажений волнового фронта в оптической системе литографа

    В работе представлена модель аберраций оптической системы фотолитографа, основанная на разложении волнового фронта по базису полиномов Цернике. Основным результатом является разработка и численная реализация метода декомпозиции искажений волнового фронта, минимизирующего ошибку между симулированными и реальным изображением топологии путем градиентной оптимизации коэффициентов Цернике. Предложенный подход позволяет восстановить аберрационные коэффициенты без использования  волнового датчика.

  • Разработка механизма верификации безопасности памяти при DMA-операциях в виртуальных машинах через инструментирование QEMU и координацию с санитайзерами гостевой ОС (ASAN/KASAN)

    Работа посвящена устранению уязвимостей памяти при DMA-операциях в виртуализированных средах, которые остаются невидимыми для стандартных инструментов анализа из-за изоляции адресных пространств гостя и хоста.