Методы и алгоритмы оптимизации энергопотребления в сложных вычислительных комплексах с иммерсионными системами охлаждения тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, доктор наук Амелькин Сергей Анатольевич

• Амелькин Сергей Анатольевич
• доктор наук
• 2026

Оглавление диссертации доктор наук Амелькин Сергей Анатольевич

Введение

Глава 1. Сложные самоподобные системы. Основные положения, определения и математические модели

1.1 Сложные системы, критерии сложности. Анализ предметной области

1.2 Сложность вычислительных систем как критерий возможности метаперехода к сильному искусственному интеллекту

1.3 Термодинамические и вычислительные сложные системы

1.4 Представление сложной самоподобной системы в виде графа

1.5 Внутренне равновесие подсистем сложной самоподобной системы

1.6 Экстенсивные и интенсивные величины

1.7 Энтропия системы

1.8 Функция состояния в дифференциальном виде

1.9 Унимодальность функции состояния

1.10 Производство энтропии как метрика в пространстве процессов

1.11 Траектория приближения состояния системы к равновесному состоянию

Глава 2. Задачи оптимального управления процессами ресурсообмена в сложной самоподобной системе

2.1 Целевой и базисный потоки

2.2 Активные и пассивные подсистемы

2.3 Эквивалентность задач максимизации эффективности и минимизации среднего производства энтропии

2.4 Задача о минимуме среднего производства энтропии

2.5 Методика построения математической модели сложной самоподобной системы

2.6 Термомеханические сложные самоподобные системы

2.7 Области достижимости для ньютоновского закона теплопередачи

2.8 Предельные возможности регенеративного теплообмена, диссипация в слое

2.9 Резервуарные процессы

2.10 Предельные возможности термомеханических систем с несколькими источниками

Глава 3. Многомодальные, иерархически структурированные сложные самоподобные системы

3.1 Иерархические модели описания многомодальных систем

3.2 Двухмодальная сложная самоподобная система: эффективность термомеханической системы

3.3 Численный расчет тепловых машин максимальной эффективности

3.4 Особенности информации как ресурса в сложных самоподобных системах

3.5 Построение многомодальных моделей с учетом обмена информацией

3.6 Взаимовлияние модальностей ресурсообмена через матрицы феноменологических коэффициентов

3.7 Процессы обмена семантической информации: машинное обучение и обучение в институциональных сетях

3.8 Информационно-технологический учет данных в многомодальных самоподобных системах как экосистемах

3.9 Построение метрики для кластерного анализа многомодальной экосистемы

3.10 Формирование фазовых портретов подсистем многомодальной сложной самоподобной системы

3.11 Алгоритм кластерного анализа многомодальной сложной самоподобной системы

Глава 4. Высокопроизводительные программные системы как сложные самоподобные системы

4.1 Структура высокопроизводительных программных систем

4.2 Высокопроизводительные вычислительные устройства как тепловые машины

4.3 Многоконтурный теплообмен в вычислительных системах как многомодальная система

4.4 Показатели энергоэффективности вычислительных систем

4.5 Классификация систем охлаждения высокопроизводительных вычислительных комплексов

4.6 Вычислительная надежность высокопроизводительных вычислительных комплексов

4.7 Численный расчет эффективности высокопроизводительных

вычислительных комплексов как многомодальных киберфизических систем

Глава 5. Иммерсионное охлаждение высокопроизводительных вычислительных

комплексов

5.1 Эффективность иммерсионных системы охлаждения

5.2 Выбор хладагента первого контура

5.3 Оптимальное управление теплообменными системами в иммерсионных системах охлаждения

5.4 Энергоэффективность иммерсионных систем охлаждения

5.5 Особенности иммерсионного жидкостного охлаждения как системы управления

5.6 Выбор аппаратных и программных решений для реализации иммерсионной системы охлаждения

5.7 Схема автоматического управления иммерсионной системой охлаждения

5.8 Конструктивные решения для организации иммерсионного охлаждения

высокопроизводительного вычислительного комплекса

5.9 Конструктивные решения для снижения производства энтропии в иммерсионных системах охлаждения

5.10 Математическая модель двухфазных систем иммерсионного охлаждения

5.11 Основные результаты экспериментальных исследований системы охлаждения с фазовым переходом

Заключение

Словарь терминов

Основные публикации по теме диссертации

Литература

Список иллюстративного материала

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы и алгоритмы оптимизации энергопотребления в сложных вычислительных комплексах с иммерсионными системами охлаждения»

Введение

Задачи оценки предельных возможностей сложных самоподобных систем с учетом необратимости протекающих в них процессов являются актуальными для анализа систем различной природы (модальности), прежде всего термодинамических и систем передачи информации, образующих киберфизическое пространство процессов. Основные принципы моделирования и аксиоматический подход к описанию сложных систем в классе макросистем были сформулированы Ю. С. Попковым [Попков 1999]: макросистема определена, как система, детерминированная в целом при недетерминированности поведения элементарных объектов, ее составляющих. Выделение особого класса сложных систем - сложных самоподобных систем -связано с требованием их инвариантности к изменению масштаба. Система X самоподобна, если существует конечное множество К, индексирующее набор инъективных и несюръективных отображений [фк]кек, для которых X = и кФк(Х) • Именно это свойство позволяет выразить состояние системы через множество параметров (макрокоординат, ресурсов), являющихся однородными первой степени однородности функциями меры этой системы, включая саму эту меру. В области линейности зависимостей потоков от движущих сил феноменологическая теория сложных систем может быть строго формализована в терминах сложных самоподобных систем. Программные системы включают программное и аппаратное обеспечение, в которых киберфизические процессы обмена материальными и информационными ресурсами влияют друг на друга, и являются особым классом сложных самоподобных систем. Особенностью сложных программных систем является наличие большого количества объединенных в предфрактальные структуры процессоров, обеспечивающих параллельные вычисления с большим количеством процессов и потоков и являющихся источниками подлежащего утилизации тепла. Поддержание

определенной температуры процессоров предотвращает троттлинг и позволяет управлять вычислительной производительностью, следовательно, математическое моделирование сложных киберфизических процессов с целю повышения энергоэффективности высокопроизводительных вычислений - одно из важных приложений теории сложных самоподобных систем.

Модусом взаимодействия в соответствии с определением Г.Кресса [Кресс 2016] является природа взаимодействия, поэтому системы, в которых взаимодействие подсистем синхронно осуществляется путем передачи информации, электрических сигналов и энергии можно определить, как многомодальные как системы, в которых взаимодействие между подсистемами имеет различную природу: физическую, информационную, экономическую, социальную и пр.

Современные исследования в области сложных систем ведутся в следующих мономодальных направлениях:

- термодинамические макросистемы (термодинамика при конечном времени) -получены предельные значения кпд для тепловых машин заданной, в том числе максимальной, мощности (И.И.Новиков [Новиков 1957], Л.И.Розоноэр [Розоноэр I 1973, Розоноэр III 1973], П.Саламон [Salamon 1980], А,М.Цирлин [Цирлин 2022]), систем разделения (А.М.Цирлин [Цирлин 1991], Б.Андресен [Andresen 1985], В.А.Миронова [Миронова 1988]) и других процессов тепло-и массопереноса (Р.С.Берри [Berry 1999], К.Х.Хоффманн [Hoffmann 2008], А.Бежан [Bejan 2006]); особым классом таких систем являются системы теплопередачи, в частности, проводятся исследования многослойной и активной изоляции и систем активного охлаждения;

- экономические макросистемы - получены оценки максимальной рентабельности производства при работе фирмы на необратимых рынках (М.Лихнерович [Licnierowicz 1970], К.Мартинаш [Martinas 1998]);

- макросистемы информационного обмена - разработаны модели локально-стационарных состояний сети информационного обмена, таких как GRID, Internet (Ю.С.Попков [Popkov 2012]), модели транспортных потоков (А.В.Гасников [Гасников 2015]) и др.;

- социальные, в том числе демоэкономические - получены множества достижимости для миграционных потоков при различных условиях адаптации, математические модели систем с самовоспроизводством (Ю.С.Попков [Попков 2008]), рассмотрены диссипативные модели коммуникативного взаимодействия (И.А.Гусейнова [Гусейнова 2012], А.И.Горожанов [Горожанов 2021]).

Однако системы, в которых одновременно протекают процессы различной природы, изучены недостаточно полно. В настоящее время, когда одним из основных факторов производства является информация (нематериальный ресурс), необходимо учесть также необратимость процессов восприятия, интерпретации семантической информации и принятия на ее основе решений [Казанков 2010]. Подобные задачи, в частности, возникают при проектировании высокопроизводительных вычислительных комплексов (суперкомпьютеров), производящих информацию в ходе вычислительных процессов, и, в то же время, представляющих собой термодинамическую систему в связи с интенсивным тепловыделением и необходимости утилизации тепла в окружающую среду. Развитие теории сложных самоподобных систем является весьма актуальной как с теоретической точки зрения, так и с позиции практического применения в суперкомпьютерной области.

Киберфизические системы - сложные организационно-технические системы, функционирующие в физической среде, интеграция вычислительных ресурсов в физические сущности любого вида. В такой системе датчики, оборудование и информационные системы соединены на протяжении всего технологического процесса. Высокопроизводительные вычислительные

комплексы - информационные многопроцессорные вычисли-тельные системы с распределенной памятью, обеспечивающие высокую суммарную производительность вычислений и состоящие из большого числа вычислительных узлов, файловых и инструментальных серверов, объединенных высокоскоростными каналами связи, и сетевых подсистем, обеспечивающих удаленные доступ, мониторинг и управление указанными системами (ГОСТ Р 57700.18-2019) - и суперкомпьютеры можно рассматривать, как киберфизические системы.

Программные системы (системы, состоящие из программного обеспечения и компьютерного оборудования для его выполнения, в соответствии с ГОСТ Р 51904-2002) включают программное и аппаратное (в том числе инженерное) обеспечение, в которых процессы обмена материальными и информационными ресурсами влияют друг на друга, и являются особым классом сложных самоподобных систем. Программные системы являются многомодальными: информационное и энергетическое взаимодействие характеризуют программное и аппаратное обеспечение. Особенностью сложных программных систем является наличие большого количества объединенных в предфрактальные структуры ядер процессоров, обеспечивающих параллельные вычисления с большим количеством процессов и потоков и являющихся источниками подлежащего утилизации тепла. Поддержание определенной температуры процессоров предотвращает запуск механизма защиты при нагреве ядра процессора путем динамического изменения частоты (троттлинг) и позволяет управлять вычислительной производительностью, следовательно, математическое моделирование сложных киберфизических процессов с целю повышения энергоэффективности высокопроизводительных вычислений - одно из важных приложений теории сложных самоподобных систем.

Объект и предмет исследований.

Объектом исследований являются системные связи и закономерности функционирования инженерного обеспечения высокопроизводительных вычислительных комплексов, в том числе системы охлаждения вычислительных устройств.

Предметом исследований являются методы математического моделирования макросистем; модели и алгоритмы исследования предельных возможностей и оптимизации энергопотребления в сложных вычислительных системах. Научная проблема: В условиях активного развития информационных технологий важной проблемой для суперкомпьютерной отрасли становится повышение энергоэффективности вычислительных комплексов. Ее решение способствует повышению вычислительной мощности вычислительных комплексов в условиях ограничений на общую потребляемую мощность.

Проблемная ситуация. Низкая энергоэффективность высокопроизводительных вычислительных комплексов, связанная с далеким от оптимального решением задачи утилизации тепла, выделяемого вычислительными устройствами, отсутствием системного подхода при разработке вычислительного комплекса. Необходимость повышения эффективности технологических и информационных процессов в системах, обладающими свойствами инвариантности к масштабу, в том числе энергоэффективности высокопроизводительных программных систем и вычислительных комплексов. Низкая энергоэффективность высокопроизводительных программных систем и вычислительных комплексов, препятствующая развитию информационных технологий и связанная с отсутствием теоретического и практического аппарата и методов моделирования сложных самоподобных систем, основанных не на предположениях о поведении ненаблюдаемых и неконтролируемых элементарных объектов, формирующих систему, а на наблюдаемых закономерностях взаимодействия систем на макро

уровне и свойствах систем, в том числе свойстве подобия процессов при различных масштабах взаимодействия.

Причины сложившейся ситуации:

1) повышение эффективности высокопроизводительных вычислительных комплексов рассматривается с точки зрения стандартных условий их эксплуатации, в том числе необходимости работы электронных устройств исключительно в воздушной среде. Отсутствует методика комплексной оценки эффективности, учитывающей, в том числе, климатические условия;

2) управление сложными самоподобными системами предполагается возможным только за счет изменения интенсивных параметров активных подсистем в предположении постоянных значений феноменологических коэффициентов, что снижает реальные возможности управления многомодальными сложными системами;

3) при моделировании сложных самоподобных систем постулируется существование динамического равновесия в подсистемах, на основании чего вводится класс внутренне равновесных систем, что противоречит определению таких систем, как систем, инвариантных к масштабу;

4) феноменологические свойства сложных самоподобных систем выводятся из предположений о поведении элементарных объектов, ненаблюдаемом и неконтролируемом в ходе экспериментов.

Целью диссертационного исследования является развитие теоретических основ системного анализа макросистем, в которых эффективность протекающих процессов достигает максимума при ограничении на среднюю интенсивность потоков или на продолжительность процессов; на основе полученных моделей разработка методов и алгоритмов оптимизации энергопотребления в сложных

вычислительных комплексах с иммерсионной одно- или двухфазных системой

охлаждения.

Для достижения поставленной цели требуется решить следующие задачи:

1) аналитический обзор существующих методов математического описания сложных систем, инвариантных к масштабу, и алгоритмов управления необратимыми процессами ресурсообмена в макросистемах;

2) разработка математической модели макросистемы, позволяющей выявить предельные возможности процессов необратимого взаимодействия, выявление и доказательство феноменологических свойств макросистем с применением разработанной модели;

3) доказательство метрических свойств производства энтропии в пространстве стационарных процессов и монотонной зависимости эффективности функционирования активной подсистемы и расстояния между процессами;

4) формализация и решение задачи эффективного управления режимом функционирования активной подсистемы в классе процессов минимальной диссипации, в том числе при известном распределении параметров внешних источников ресурсов;

5) разработка алгоритма численного решения задачи оптимизации охлаждения высокопроизводительных вычислительных комплексов по критерию минимума производства энтропии;

6) доказательство необходимости термостатирования процессоров в высокопроизводительных вычислительных комплексах для повышения их вычислительной надежности;

7) разработка метода и алгоритмов проектирования инженерного обеспечения высокопроизводительных вычислительных комплексов как макросистемы;

8) разработка пакета прикладных программ для решения задач моделирования и управления процессами утилизации тепла в иммерсионных одно- и

двухфазных системах охлаждения высокопроизводительных вычислительных комплексов;

9) проведение экспериментальных исследований и оценка достоверности результатов.

Методы и методология научного исследования. Решение задач диссертационной работы основано на использовании методов системного анализа, включающих методы исследования операций, решения усредненных задач нелинейного программирования, при постановке и решении задач определения предельных возможностей тепломеханических, экономических систем и процессов информационного обмена использованы методы термодинамики при конечном времени.

Решение поставленных задач проводилась в следующей последовательности:

1) построение общей модели взаимодействия подсистем в сложной макросистеме и доказательство монотонной зависимости между эффективностью процессов взаимодействия и производством энтропии;

2) постановка и решение задач оптимального выбора режимов взаимодействия систем в условиях изменения параметров окружения макросистемы и большого числа внешних воздействий на макросистему;

3) постановка и решение задач определения структуры макросистемы и параметров взаимодействия подсистем, формирующих данную структуру;

4) разработка, на основе полученных решений, алгоритмов определения параметров и режимов работы элементов иммерсионной системы охлаждения высокопроизводительного вычислительного комплекса как макросистемы;

5) разработка программного обеспечения, реализующего построенные алгоритмы, а также конструктивных решений, обеспечивающих реализацию оптимальных по критерию энергопотребления режимов работы иммерсионной системы охлаждения;

6) проверка энергоэффективности полученных конструктивных решений с помощью программных средств имитационного моделирования и уточнение параметров и режимов работы систем охлаждения высокопроизводительных вычислительных комплексов;

7) проверка эффективности полученных конструктивных решений на опытных образцах высокопроизводительных вычислительных комплексов.

Соответствие паспорту научной специальности. Диссертация соответствует паспорту специальности 2.3.1. «Системный анализ, управление и обработка информации, статистика», в частности, направлениям исследований:

(1) теоретические основы и методы системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений, обработки информации и искусственного интеллекта;

(2) формализация и постановка задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений, обработки информации и искусственного интеллекта;

(3) разработка критериев и моделей описания и оценки эффективности решения задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений, обработки информации и искусственного интеллекта;

(4) разработка методов и алгоритмов решения задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений, обработки информации и искусственного интеллекта;

(5) разработка специального математического и алгоритмического обеспечения систем анализа, оптимизации, управления, принятия решений, обработки информации и искусственного интеллекта;

(9) разработка проблемно-ориентированных систем управления, принятия решений и оптимизации технических объектов;

(11) методы и алгоритмы прогнозирования и оценки эффективности, качества, надежности функционирования сложных систем управления и их элементов; (15) теоретический анализ и экспериментальное исследование функционирования элементов систем управления в нормальных и специальных условиях с целью улучшения технико-экономических и эксплуатационных характеристик.

В соответствии с ГОСТ Р 51904-2002 программной системой называется система, состоящая из программного обеспечения и компьютерного оборудования для его выполнения. Если компьютерное оборудование характеризуется высокой суммарной производительностью вычислений, то, в соответствии с ГОСТ Р 57700.18-2019 система является высокопроизводительной. Вопросы моделирования и проектирования высокопроизводительных программных систем включают проблемы повышения эффективности как программного, так и аппаратного (в том числе инженерного) обеспечения (ГОСТ Р 57700.27-2020).

Научная новизна результатов диссертационного исследования состоит в разработке нового теоретического подхода к построению математических моделей сложных самоподобных систем, на основе которого построены модели и методы анализа, алгоритмы проектирования и критерии качества киберфизических систем как сложных самоподобных систем, в том числе, высокопроизводительных программных систем и вычислительных комплексов. В процессе исследований и разработок получены следующие новые научные результаты:

1) предложены новые теоретические подходы к построению модели необратимого взаимодействия в самоподобных макросистемах;

2) разработана новая математическая модель макросистемы, с использованием которой сформулированы и доказаны теоремы о свойствах макросистем, выявленных ранее, как феноменологические, в том числе принцип Ле Шателье

в усиленной формулировке, симметричности и положительной определенности матрицы феноменологических коэффициентов, а также метрических свойствах производства энтропии, позволяющее определить пространство стационарных процессов, как метрическое;

3) разработан алгоритм численного решения задачи определения предельных возможностей активной подсистемы в открытых макросистемах с произвольным числом внешних источников ресурсов с постоянными и меняющимися во времени (с известным законом распределения) интенсивными параметрами;

4) на основе разработанной математической модели макросистемы получены условия максимальной эффективности макросистемы с произвольной организацией потоков ресурсов, в том числе теплообменных систем при различных гидродинамических условиях реализации потоков хладагентов;

5) предложен новый теоретический подход для определения области реализуемости схем охлаждения высокопроизводительных вычислительных комплексов, в том числе режима фрикулинга на основе их представления, как макросистемы;

6) разработан новый метод повышения эффективности открытой макросистемы за счет управления феноменологическими коэффициентами; на основе этого метода разработаны математические модели и технические решения энергоэффективной системы охлаждения электронных устройств, основанные на полном их погружении в диэлектрическую жидкость или в среду с фазовым переходом.

7) предложено новое техническое решение для высокопроизводительных вычислительных комплексов как сложных систем, обеспечивающее повышение их энергоэффективности путем термостатирования вычислительного оборудования.

Научная значимость работы подтверждена поддержкой научных фондов (РНФ, РФФИ), в том числе грантом РНФ №23-21-00173 «Предельные возможности и оптимальные конструктивные решения энергоэффективных систем охлаждения высокопроизводительных вычислительных комплексов».

Теоретическая значимость результатов работы. Разработка теории необратимых процессов в макросистемах позволяет не только решить задачи термодинамического совершенства систем охлаждения вычислительных комплексов, но и получить значимые результаты в теории макросистем, в том числе перейти от феноменологического описания закономерностей функционирования макросистем, основанного только на наблюдениях и их обобщениях, к строгому доказательству и выводу этих закономерностей. Основные положения, выводы и рекомендации ориентированы на широкое применение предложенных моделей, алгоритмов и методик управления макросистемами в суперкомпьютерной отрасли: как в области инженерного обеспечения, так и на уровне аппаратного и программного обеспечения. Доказанные теоремы и разработанные модели макросистем являются теоретическим основанием междисциплинарных исследований, в том числе проведенными в докторантуре Института программных систем им. А.К.Айламазяна РАН и постдокторантуре Технического университета Кемнитц (Германия).

Практическая значимость результатов работы. Моделирование инженерной инфраструктуры высокопроизводительных вычислительных комплексов -актуальная задача, решение которой позволит значительно расширить область применения вычислительных технологий в промышленности. Развитие вычислительных систем сейчас является ключевым технологическим фактором: в любой отрасли народного хозяйства решающим аргументом

конкурентоспособности служит точный расчет и обоснования для принятия решений. Внедрение высокопроизводительных вычислительных комплексов на предприятиях и создание мощных центров обработки данных можно ускорить за счет снятия основных барьеров: высоких капитальных затрат на строительство специально приспособленных для установки вычислительной техники помещений и высоких текущих затрат на электроэнергию, потребную для работы высокопроизводительных вычислительных машин. Использование теоретических результатов работы обеспечивает повышение плотности установки вычислительных компонентов до 100 кВт мощности на площади стандартной стойки, что экономит не менее 50% площади дата-центра по сравнению со стандартными решениями. Герметичные решения характеризуются возможностью их использования в офисных помещениях (уровень шума <50 дБ), вне помещений и в мобильных быстроразворачиваемых решениях, в том числе с возможностью работы на ходу. Результаты работы обеспечили успешное выполнение работ по темам государственного задания: АААА-А17-117040610379-3 «Развитие и приложение методов усредненной оптимизации и оптимизационной термодинамики к исследованию скользящих режимов динамических систем, оценке предельных возможностей необратимых термодинамических систем, проектированию технологических процессов и объектов строительной физики» (№ 0077-2016-0010) и АААА-А17-117040610376-2 «Условия максимальной эффективности процессов обмена ресурсами в иерархических системах» (№ 0077-2016-0015). Практическая значимость подтверждена актами внедрения результатов диссертационной работы.

Достоверность и надежность полученных результатов и выводов подтверждаются:

- использованием методов, релевантных задачам исследования и верификацией экспериментальных методов;

- результатами имитационного моделирования, подтверждающими эффективность предложенных конструктивных решений;

- совпадением теоретических и экспериментальных результатов, в том числе полученных в ходе опытной эксплуатации высокопроизводительных вычислительных комплексов;

- успешным внедрением высокопроизводительных вычислительных комплексов;

- практической апробацией результатов в образовательной деятельности. Степень обоснованности и достоверности полученных в ходе диссертационного исследования результатов обеспечивается высоким уровнем совпадений теоретических выводов с результатами экспериментов, соотнесением их с полученными другими авторами результатами, а также апробацией на научных семинарах и научно-технических конференциях, практической реализацией разработанных моделей и методов.

Личный вклад автора. Основные научные и практические результаты диссертационного исследования получены автором лично в период научно -практической деятельности с 1995 по 2024 гг. Из печатных работ, опубликованных диссертантом в соавторстве, в текст диссертации были включены только результаты, которые были получены автором лично. Личный вклад автора подтверждается наличием (более 30% от общего числа) статей в научных журналах и результатов интеллектуальной деятельности, опубликованных без соавторов. В работах в соавторстве автору принадлежит не менее 80% результатов.

Главными результатами, полученными лично автором, являются:

- формальное описание модели макросистемы и доказательство теорем, описывающих феноменологические свойства сложных систем, инвариантных к масштабу;

- формальные постановки задач и условия оптимальности режимов функционирования активных подсистем в системах с произвольным количеством или континуумом внешних источников ресурсов;

- вывод комплексного, учитывающего как эндогенные, так и экзогенные параметры, критерия качества высокопроизводительных вычислительных комплексов, соответствующий среднему производству энтропии и выраженный через наблюдаемые параметры;

- методы проектирования одно- и двухфазных иммерсионных систем охлаждения высокопроизводительных вычислительных комплексов;

- алгоритмы моделирования и автоматического управления иммерсионными системами охлаждения вычислительных комплексов, пакеты прикладных программ расчета параметров инженерной инфраструктуры;

- технические решения, обеспечивающие предельные характеристики эффективности высокопроизводительных вычислительных комплексов как макросистем.

Список литературы диссертационного исследования доктор наук Амелькин Сергей Анатольевич, 2026 год

Литература

1. Абрамов С. М. Анализ суперкомпьютерных киберинфраструктур ведущих стран мира // В сборнике: Суперкомпьютерные технологии (СКТ-2018) Материалы 5-й Всероссийской научно-технической конференции. 17-22 сентября 2018 г., Дивноморское. С. 11 - 18.

2. Абрамов С. М. О проблеме № 1 на пути к Exascale // Международная научная конференция «Параллельные вычислительные технологии 2015», 30 марта - 3 апреля 2015 г. Екатеринбург: Уральский федеральный университет, Институт математики и механики УрО РАН. С 3 - 8.

3. Абрамов С. М. Июнь 2019: анализ развития суперкомпьютерной отрасли в России и в мире // Программные системы: теория и приложения. 2019. Т. 10. № 3 (42). С. 3 - 40.

4. Абрамов С. М. Проблемы высшего образования в Российской Федерации. // Вестник Института образования человека. 2016. №2. https: //eidos.rU/j оита1/2016/200/Eidos-Vestnik2016-212-Abramov.pdf (дата обращения: 01.10.2024).

5. Абрамов С. М., Романенко А. Ю., Симонов А. С., Чичковский А. А. Опыт реализации высокопроизводительных вычислительных систем с погружной жидкостной системой охлаждения // 3-я Всероссийская научно-техническая конференция «Суперкомпьютерные технологии» (СКТ-2014), 29 сентября - 4 октября 2014 г., Дивноморское. Материалы конференции. Т.1. Ростов-на-Дону: Изд-во ЮФУ, 2014. С. 10 - 15.

6. Агаянц И. М., Айнштейн В. Г., Закгейм А. Ю. Культура умственного труда. Основы интеллектуальной деятельности. М.: Издание МХАТХТ им. М. В. Ломоносова, 1997. 74 с.

7. Адамович А. И., Климов А. В. Об опыте использования среды метапрограммирования EcHpse/TMF для конструирования специализированных

языков // Научный сервис в сети Интернет: труды XVIII Всероссийской научной конференции. 19 - 24 сентября 2016 г. Новороссийск. М.: ИПМ им. М. В. Келдыша, 2016. С. 3 - 8.

8. Алексеев В. В., Крышев И. И., Сазыкина Т. Г. Физическое и математическое моделирование экосистем. СПб.: Гидрометеоиздат, 1992. 368 с.

9. Амелёнков А. А. Финансовая грамотность в научной среде // Наука без границ: синергия теорий, методов и практик. Материалы международной научной конференции. М.: Московский государственный лингвистический университет, 2020. С. 501 - 503.

10. Ахременков А. А., Цирлин А. М. Математическая модель жидкостного погружного охлаждения вычислительных устройств // Программные системы: теория и приложения. 2016. 1 (28) 2016. С. 187 - 199.

11. Багиев Г. Л., Аренков И. А. Основы маркетинговых исследований: Учебник. СПб.: Нева, 2009. 157 с.

12. Басин М. А., Шилович И. И. Синергетика и Internet (путь к Synergonet). СПб.: Наука, 1999. 71 с.

13. Бендат Дж., Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных. М.: Мир, 1989. 541 с.

14. Берг А. И., Черняк Ю. И. Информация и управление. М.: Экономика, 1996. 62 с.

15. Берман М. Модули питания - как выбрать радиатор охлаждения // Электроника: наука, технология, бизнес. 2013. №5 (00127). С. 114 - 116.

16. Блауберг И. В., Садовский В. Н., Юдин Э. Г. Проблемы методологии системного анализа. М.: Наука, 1970. 456 с.

17. Борисов Г. Б., Цирлин А. М. Выбор схем регулирования и параметров регуляторов для термодинамически оптимальных теплообменных аппаратов // Теплоэнергетика. 2003. №1. С. 68 - 74.

18. Бусленко Н. П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1978. 400 с.

19. Вебер М. Основные социологические понятия / Избранные произведения. М.: Прогресс, 1990. 808 с.

20. Вербицкий А. А. Теория и технологии контекстного образования. М.: Московский педагогический государственный университет, 2017. 268 с.

21. Вернадский В. И. Научная мысль как планетное явление // В кн. Вернадский В. И. Философские мысли натуралиста / Отв. ред. А. Л. Яншин. М.: Наука, 1988. 520 с.

22. Вильнер Я. М., Ковалев Я. Т., Некрасов Б. Б. Справочное пособие по гидравлике, гидромашинам и гидроприводам. Минск: Вышейшая школа, 1976. 385 с.

23. Волкова А. А., Шишкунов В. Г. Системный анализ и моделирование процессов в техносфере. Екатеринбург: Изд-во Урал. ун-та, 2019. 244 с.

24. Вотолина Т. Г. Когнитивная модель дискурса как многомерный ментальный конструкт // Концепт. 2017. №9. С. 170 - 175.

25. Гагарина Л. Г., Колдаев В. Д. Инновационные образовательные технологии дистанционного обучения // Экономические и социально-гуманитарные исследования. 2018. № 4 (20). С. 96 - 102.

26. Гагарина Л. Г., Слюсарь В. В., Фёдоров А. Р., Фёдоров П. А. Разработка математической модели процесса поиска и обработки неструктурированной документированной информации // Современные наукоемкие технологии. 2018. № 9. С. 41 - 44.

27. Гальскова Н. Д., Василевич А. П., Коряковцева Н. Ф., Акимова Н. В. Основы методики обучения иностранным языкам. М.: КНОРУС, 2018. 390 с.

28. Гасников А. В., Гасникова Е. В., Двуреченский П. Е., Ершов Е. И., Лагуновская А. А. Поиск стохастических равновесий в транспортных моделях равновесного распределения потоков. Труды Московского физико-технического института. 2015. 7 (4 (28)). С. 114 - 128.

29. Гейзенберг В. Роль феноменологических теорий в системе теоретической физики // Успехи физических наук. Апрель 1967. с. 731 - 733.

30. Герчиков В. И. Типологическая концепция трудовой мотивации // Мотивация и оплата труда. 2005. Часть 1: №2. С. 53 - 62; Часть 2: №3. С. 3 - 14.

31. Гецци К., Джазайери М., Мандриоли Д. Основы инженерии программного обеспечения. М.: БХВ-Петербург, 2016. 832 с.

32. Горожанов А. И., Писарик О. И. Информационно-коммуникационные технологии в практике преподавателя иностранного языка. Казань: Бук, 2021. 118 с.

33. Гундарев А. С., Слащёв М. Д. Технология Intel Turbo Boost // Вестник науки и образования. 2019. 9-1 (63). С. 45 - 47.

34. Гурман В. И., Кульбака Н. Э., Рюмина Е. В., Токсанбаева М. С. Моделирование социо-эколого-экономической системы региона. М.: Наука, 2001. 175 с.

35. Гусаренко С. В. Когнитивно-семантические структуры дискурса: системное взаимодействие и семантическая энтропия. Ставрополь: СКФУ 2021. 366 с.

36. Гусев К. Ю., Бурковский В. Л. Нейросетевое моделирование динамики нелинейных систем // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2012. №8 (12-1). С. 51 - 56.

37. Гусейнова И. А. Принципы обучения профессиональному иноязычному общению в неязыковом вузе // Вестник Московского государственного лингвистического университета. 2012. № 645. С. 25 - 31.

38. Гусейнова И. А. Социальная деятельность как способ конструирования пространства и управления вниманием // Вестник Московского государственного лингвистического университета. 2015. № 6 (717). С. 191 - 196.

39. Даниелян Н. В., Карпин В. А., Филатов М. А. Постнекласическая философия как методологическое основание построения современной эволюционной теории // Философия науки. 2013. № 2 (57). С. 82 - 91.

40. Дамодаран А. Инвестиционная оценка: Инструменты и методы оценки любых активов М.: Альпина Паблишерз, 2010. 1338 с.

41. Ивахнов В. Ю., Мотцулев М. Г. Деиндивидуализация личности в условиях информационного общества: социокультурные аспекты // Материалы Всероссийской научно-практической конференции с международным участием. Научный редактор Е. Н. Чижова. Белгород, 2019. С. 96 - 100.

42. Ильюшенко Н. С. Цифровое неравенство в сфере образования // Глобальные риски цифровой эпохи и образы будущего: Материалы IV Международной научной конференции Гуманитарные Губкинские чтения. 4 - 5 апреля 2019 г. Москва. Ч. 2. М.: Издательский центр РГУ нефти и газа (НИУ) имени И. М. Губкина, 2019. С. 222 - 232.

43. Казакова А. Е. Особенности семантики языков программирования // Вестник Московского университета. Серия 7. Философия. 2007. №6. С. 69 - 75.

44. Казанков В. В., Гуменюк О. В. Принятие решения как системное основание психологической устойчивости // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Гуманитарные и общественные науки. 2010. № 2 (111). С. 126 - 129.

45. Каляев И. А., Дордопуло А. И., Левин И. И., Фёдоров А. М. Развитие отечественных многокристальных реконфигурируемых вычислительных систем: от воздушного к жидкостному охлаждению // Труды СПИИРАН. 2017. 1(50). С. 5 - 31.

46. Караваев Н. Л. Информатика как наука: попытка осмысления понятия // Концепт. 2015. №9. С. 126 - 130.

47. Карпов Ю. Г., Трифонов П. В. Сложность алгоритмов и программ // Компьютерные инструменты в образовании. 2007. № 6. С. 3-10.

48. Кащеева А. В. Квантитативные и качественные методы исследования в прикладной лингвистике // Социально-экономические явления и процессы. 2013. 3 (049). С. 155 - 162.

49. Кибрик А. А. Мультимодальная лингвистика // Когнитивные исследования IV. М.: ИП РАН, 2010. С. 134 - 152.

50. Кириллов Э. П. Картина мира в контексте гуманитарного знания // Гуманитарий: актуальные проблемы гуманитарной науки и образования. 2017. № 1. С. 79 - 88.

51. Князева Е. Н. Когнитивная сложность // Философия науки и техники, 2013. 18 (1). С. 81 - 94.

52. Коварный PUE. Хабрахабр. URL: http: // habrahabr . ru / company / ua-hosting/blog/244603/

53. Коган В. Б., Фридман В. М., Кафаров В. В. Равновесие между жидкостью и паром : Справочное пособие. Кн. 1. М.; Л. : Наука., 1966. 642 с.

54. Кресс Г. Социальная семиотика и вызовы мультимодальности // Политическая наука. 2016. № 3. С. 77 - 100.

55. Кудряшова Е. В. О коллективном субъекте и коммуникации в эпистемических сообществах // История философии и теория познания. Грани взаимодействия. Выпуск 3. Ульяновск: Вектор - С, 2008. С. 52 - 57.

56. Конвей Дж. Квадратичные формы, данные нам в ощущениях. М.: МЦНМО, 2008. 144 с.

57. Круглов В. В., Усков А. А. Устойчивость больших систем // Программные продукты и системы. 2007. №1. С. 35 - 36.

58. Кузина С. В. Все, что мозг хотел знать про мозг. М.: АСТ, 2020. 256 с.

59. Кузнецов А. Г., Руденко А. В., Цирлин А. М. Оптимальное управление в термодинамических системах с конечной емкостью источников // Известия АН СССР. Серия Энергетика и транспорт. 1985. №6. С. 56 - 62.

60. Куприяновский В. П., Конев А. В., Гринько О. В., Покусаев О. Н., Намиот

Д. Е. На пути к энергетическому Интернету: новые регуляции, бизнес модели, экономические и технические предпосылки // International Journal of Open Information Technologies. 2019. Vol. 7. № 3. С. 60 - 70.

61. Кухлинг Х. Справочник по физике. М: Физматлит, 1975. 519 с.

62. Лебедев Е. В. Интеграционные процессы в образовательном пространстве региона // Ярославский педагогический вестник. 2016. (1). С. 44 -50.

63. Левин И. И., Дордопуло А. И., Доронченко Ю. И., Раскладкин М. К., Фёдоров А. М. Погружная система охлаждения реконфигурируемых вычислительных систем на основе ПЛИС // Программные системы: теория и приложения. 2016. 7 (4 (31)). С. 65 - 81.

64. Левин И. И., Дордопуло А. И., Фёдоров А. М., Доронченко Ю. И. Развитие технологии построения реконфигурируемых вычислительных систем с жидкостным охлаждением // Суперкомпьютерные технологии. 2018. Том 1. С. 184 - 187.

65. Лежнин С. И. Термодинамические процессы. Новосибирск: Изд-во НГУ, 2010. 112 с.

66. Леонтьев В. О. Аксиоматика женской логики // Квантовая Магия. 2005, Т. 2. Вып. 2. С. 2215 - 2220.

67. Линецкий С. Б., Цирлин А. М. Оценка термодинамического совершенства и оптимизация теплообменников // Теплоэнергетика. 1988. №10. С. 87 - 91.

68. Линник Ю. В. Метод наименьших квадратов и основы математико-статистической теории обработки наблюдений. 2-е изд. М.: Гос. изд-во физ.-мат. лит., 1962. 349 с.

69. Лисенкова А. А. Новые медиа: от Web 1.0 к семантической паутине Web 4.0 // Вестник МГУКИ. 2018. №1 (81). С. 110 - 118.

70. Литовченко А., Бойко Д., Юрчик Т. Ревизия социологического дискурса идеологии дефинитивной перспективе // Социологические студии 2020. №1(16). С. 46 - 56.

71. Логунова Н. Ю. Определение оптимального срока амортизации технологического оборудования на предприятиях пищевой промышленности // Высокоэффективные пищевые технологии. М.: МГУПП, 2006. С. 122 - 125.

72. Лотман Ю. М. Динамическая модель семиотической системы. Предварительные публикации. Выпуск 60, M.: Институт русского языка АН СССР. Проблемная группа по экспериментальной и прикладной лингвистики. 1974. 23 с.

73. Луцкович В. В. Специфика взаимосвязи типов мышления и субъективных особенностей понимания // Экспериментальная психология. 2013. Том. 6, №3. С. 53 - 61. URL: https://psyjournals.ru/exp/2013/n3/63836_full.shtml (дата обращения: 01.10.2024).

74. Люгер Д. Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем. М.: Издательский дом «Вильямс», 2005. 864 с.

75. Максинюк Е. В. Особенности изучения коммуникативного дискурса в рамках компетентного подхода // Вестник Самарского государственного технического университета. Серия: Психолого-педагогические науки. 2020. № 2(46). С. 121 - 141.

76. Малинецкий Г. Г. Хаос. Структуры. Вычислительный эксперимент. Введение в нелинейную динамику. М.: Эдиториал УРСС, 2000. 256c

77. Малышева Д. С., Касимов А. В. Технические и философские основания для создания сильного искусственного интеллекта // Технологос. 2016. №3. С. 75 - 85.

78. Мартыновский В. С. Циклы, схемы и характеристики термотрансформаторов. М.: Энергия, 1979. 285 с.

79. Месарович М., Такахара Я. Общая теория систем: математические основы. М.: Мир, 1978. 311 с.

80. Миркин Б. Г. Методы кластер-анализа для поддержки принятия решений: обзор: препринт WP7/2011/03. М.: Изд. дом Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики», 2011. - 88 с. URL: https://www.hse.ru /data /2011 /05 /19 /1213868030 /WP7_2011_03f.pdf (дата обращения: 01.10.2024).

81. Миронова В. А., Цирлин А. М. Предельные возможности и оптимальная организация регенеративного теплообмена // Теплоэнергетика. 1987. №2. С. 32 -36.

82. Миронова В. А., Цирлин А. М., Самарин Ю. Б. Термодинамический анализ процессов разделения газовых смесей // Химическая промышленность. 1988. №8. С. 486 - 490.

83. Модели управления природными ресурсами / Под ред. В. И. Гурмана. М.: Наука, 1981. 264 с.

84. Моделирование социо-эколого-экономической системы региона / Под ред. В. И. Гурмана, Е. В. Рюминой. М.: Наука, 2001. 175 с.

85. Моисеева С. А. Семантическое поле глаголов восприятия в западно-романских языках. Белгород: Изд-во БелГу, 2005. 248 с.

86. Новиков И. И. Эффективный коэффициент полезного действия атомной энергетической установки // Атомная энергия. 1957. Том 3, вып. 11. С. 305-309.

87. Обидина Ю. С. Философия и методология науки: учебно-методическое пособие. Йошкар-Ола: Мар. гос. ун-т., 2017. 238 с.

88. Овчиева Ю. А. Семантическая сеть - перспективная платформа для системы управления знаниями // Вестник ГУУ 2015. №3. С. 14 - 16.

89. Орлов В. Н., Руденко А. В. Оптимальное управление в задачах о предельных возможностях необратимых термодинамических процессов // Автоматика и телемеханика. 1985. №54. С. 27 - 41.

90. Осипенко Н. Б. Интеллектуальные информационные системы. Гомель: ГГУ им. Ф. Скорины, 2012. 188 с.

91. Павлушкина Н. А. Релевантность массового периодического издания: роль информационного дискурса // Медиаскоп. 2013. №4. URL: http: // www . mediascope.ru/node/1426 (дата обращения: 01.10.2024).

92. Парсонс Т. Понятие общества: компоненты и взаимоотношения // THESIS: теория и история экономических и социальных институтов и систем. Альманах. Весна 1993. Т. 1. Вып. 2. С. 94 - 122.

93. Петряков Л. Д. Пространство дискурса как источник суггестивных высказываний // Коммуникативные стратегии информационного общества: Труды V Международной научно-теоретической конференции. СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2012. С. 32 - 33.

94. Пиндайк Р., Рубинфельд Д. Микроэкономика. СПб.: Питер, 2002. 608 с.

95. Попков Ю. С. Теория макросистем, равновесные модели. М.: УРСС, 1999. 320 с.

96. Попков Ю. С. Макросистемные модели пространственной экономики. // Труды ИСА РАН. 2008. Т. 39, с. 7 - 39.

97. Поплавский Р. П. Термодинамика информационных процессов. М.: Наука, 1981. 255 с.

98. Пригожин И., Кондепуди Д. Современная термодинамика. От тепловых двигателей до диссипативных структур. М.: Мир, 2002. 462 с.

99. Расина И. В., Гусева И. С. Метод улучшения управления для неоднородных дискретных систем с промежуточными критериями // Программные системы: теория и приложения. 2018. 9:2(37). С. 23 - 38.

100. Резанова З. И. Языковая и дискурсивная картина мира - аспекты соотношений // Сибирский филологический журнал. 2011. №3. С. 184 - 194.

101. Рогозов Ю. И. Подход к определению метасистемы как системы // Труды ИСА РАН. 2013. 63(4). С. 92 - 110.

102. Розоноэр Л. И. Обмен и распределение ресурсов (обобщенный термодинамический подход). I // Автоматика и телемеханика. 1973. № 5. С. 115132.

103. Розоноэр Л. И. Обмен и распределение ресурсов (обобщенный термодинамический подход). III // Автоматика и телемеханика. 1973. №8. С. 82 -103.

104. Романков П. Г., Фролов В. Ф., Флисюк О. М. Методы расчетов процессов и аппаратов химической технологии. СПб.: Химиздат, 2009. 544 с.

105. Рополи Л. Об интеграционной роли рациональной термодинамики. На пути к единству науки / Под ред. В. И. Купцова. М.: МГУ, 1983. С.132 - 138.

106. Руцкий В. Н. Эффективность информационного процесса в сложных динамических экономических системах. // Современная экономика: проблемы и решения: Сб. науч. тр. Вып.7. Красноярск: Изд-во Сибирского Федерального университета, 2007. С.125-138.

107. Рыжиков Ю. И. Имитационное моделирование. Теория и технологии. СПб: Корона принт, 2004. 384 с.

108. Саблина С. Г. Барьеры коммуникации в межкультурной среде // Сборник научных трудов «Актуальные проблемы теории коммуникации». СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2004. С. 52 - 74.

109. Смоленчук Т. В. Метод коллаборативной фильтрации для рекомендательных сервисов // Вестник науки и образования. 2019. (22-1 (76)). С. 18 - 21.

110. Смородинская Н. В. Сетевые инновационные экосистемы и их роль в динамизации экономического роста // Инновации. 2014. №7(189). С.27 - 33.

111. Соколов А. В. Метатеория социальной коммуникации. СПб.: Издательство Российской национальной библиотеки. 2001. 352 с.

112. Соколова О. В. Типология дискурсов активного воздействия: поэтический авангард, реклама и PR. М.: Гнозис, 2014. 304 с.

113. Софиев М. А. К расчету активной тепловой изоляции. // Теоретические основы химической технологии. 1988. №3. С. 150 - 157.

114. Стегайлов В. В., Норман Г. Э. Проблемы развития суперкомпьютерной отрасли в России: взгляд пользователя высокопроизводительных систем // Программные системы: теория и приложения. 2014. 1 (19). С. 111 - 152.

115. Стиглер Дж. Дж. Экономическая теория информации // Вехи экономической мысли. Том 2. Теория фирмы / Под ред. В. М. Гальперина. СПб.: Экономическая школа, 2000. 534с.

116. Сукин И. А., Цирлин А. М., Алимова Н. А. Минимизация затрат энергии в системах охлаждения суперкомпьютеров // Известия Московского государственного технического университета МАМИ. 2013. Т. 2, № 3 (17). С. 171 - 181.

117. Сурмин Ю. П. Теория систем и системный анализ. К.: МАУП, 2003. 364 с.

118. Текст - дискурс - картина мира. Межвузовский сборник научных трудов. / Научный ред. О. Н. Чарыкова. Воронеж: Изд-во «Истоки», 2005. 238 с.

119. Тропченко А. Ю., Тропченко А. А. Методы сжатия изображений, аудиосигналов и видео. СПб.: СПбГУ ИТМО, 2009. 108 с.

120. Турчин В. Ф. Феномен науки. Кибернетический подход к эволюции. М.: Словарное издательство ЭТС, 2000. 368 с.

121. Тютляева Е. О., Одинцов И. О., Московский А. А., Мармузов Г. В. Тенденции развития вычислительных узлов современных суперкомпьютеров // Вестник ЮУрГУ. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2019. Т. 8, № 3. С. 92 - 114.

122. Финн В. К. Искусственный интеллект: методология, применения, философия. М.: URSS, Красанд, 2011. 448 с.

123. Фракталы в физике / Под ред. Л. Пьетронеро, Э. Тозатти. М.: Мир, 1988. 672 с.

124. Хейне П. Экономический образ мышления. М.: Каталаксия, 1997. 704 с.

125. Хинчин А. Я. Понятие энтропии в теории вероятностей // Успехи математических наук. 1953. Т. 8, вып. 3(55). С. 3 - 20.

126. Ходжсон Дж. Социально-экономические последствия прогресса знаний и нарастания сложности // Вопросы экономики. 2001. № 8. С. 32-45.

127. Хомутский Ю. Жидкостное охлаждение в ЦОД: опыт, выводы, перспективы // Журнал сетевых решений/LAN. 2013. № 04. URL: http: // www. osp. ru/lan/2013/04/13035149/ (дата обращения: 01.10.2024).

128. Цветков В. Я. Основы теории сложности. М.: ИНФРА-М, 2024. 145 с. URL: https://znanium.ru/catalog/product/2110856 (дата обращения: 01.10.2024).

129. Цирлин А. М. Процессы минимальной диссипации в термодинамических и экономических системах. // Изв. МГТУ «МАМИ». 2014. Т. 3. №2. С.45 - 51.

130. Цирлин A. M. Оптимизационная термодинамика экономических систем. М.: Научный мир, 2011. 200 с.

131. Цирлин А. М. Процессы минимальной диссипации в необратимой термодинамике. М.: URSS, 2022. 400 с.

132. Цирлин А. М., Балакирев В. С., Дудников Е. Г. Вариационные методы оптимизации управляемых объектов. М.: Энергия, 1976. 448 с.

133. Цирлин А. М. Методы оптимизации в необратимой термодинамике и микроэкономике. М.: Физматлит, 2003. 416 с.

134. Цирлин А. М. Оптимальное управление процессами необратимого тепло- и массопереноса // Известия АН СССР. Серия Техническая кибернетика. 1991. №2. С. 81 - 86.

135. Цирлин А. М. Предельные возможности макросистем // Программные системы: теория и приложения / Под ред. С. М. Абрамова. Том 1. М.: Физматлит, 2004. С. 127 - 149. URL: http://skif.pereslavl.ru/~abram/share/CD-ROM-final/e-book/e-book/start.pdf (дата обращения: 01.10.2024).

136. Цирлин А. М. Оптимальные циклы и циклические режимы. М.: Энергоатомиздат, 1985. 264 с.

137. Цирлин А. М. Сегрегированные системы, модели и управление. Автоматика и телемеханика. 2015. №1. С. 110 - 120.

138. Цирлин А. М., Андреев Д. А., Могутов В. А. Термодинамический анализ задачи оптимального термостатирования // Известия академии наук. Серия Энергетика. 2003. № 5. С. 96 - 103.

139. Цирлин А. М., Ахременков А. А., Григоревский И. Н. Минимальная необратимость, оптимальное распределение поверхности и тепловой нагрузки теплообменных систем // Теоретические основы химической технологии. 2008. №2. С. 214 - 221.

140. Цирлин А. М., Алимова Н. А. Минимизация затрат энергии на создание потоков в теплообменных системах с учетом термодинамической реализуемости и проектирование систем охлаждения суперкомпьютеров // Национальный суперкомпьютерный форум (НСКФ-2013). 26 - 29 ноября 2013. Переславль-Залесский. URL: https: // 2013. nscf. Ru / TesisAll / Section %205 / 01 _1630 _Tsirlin AM_S5.pdf (дата обращения: 01.10.2024).

141. Цирлин А. М., Ахременков Ан. А. Предельные возможности радиаторов охлаждения электронных систем, погруженных в жидкость. // Национальный суперкомпьютерный форум (НСКФ-2014). 25 - 27 ноября 2014. Переславль-Залесский. URL: https:// 2014. nscf. Ru / TesisAll / 7_ Reshenie_ zadach_ optimizatsii / 10_150_AkhremenkovAA.pdf (дата обращения: 01.10.2024).

142. Цирлин А. М., Беляева Н. П. О связи продолжительности и диссипации для процессов теплообмена // Теплоэнергетика. 1998. № 9. С. 53 - 56.

143. Цирлин А. М. Математические модели и оптимальные процессы в макросистемах. М.: Наука, 2006. 504 с.

144. Чернавская О. Д. Динамическая теория информации как базис естественно-конструктивистского подхода к моделированию мышления // Компьютерные исследования и моделирование. 2017. №3(9). С. 433 - 444.

145. Шапиро Б. И. О понятии сложности в кибер-ценозе будущего // Национальный суперкомпьютерный форум (НСКФ-2014). 29 ноября - 02 декабря 2022. Переславль-Залесский. URL: https:// 2022. nscf. Ru / TesisAll / 00_ Plenar / 395_ SchapiroBoris.pdf (дата обращения: 01.10.2024).

146. Шапиро Б. И. Понятие и другие инструменты познания. Лекции в Университете города Переславля 26-28.01.2016. URL: https:// www.youtube.com/ playlist?list=PLU60YzfYSgZ4bwCYcZtgUmSlgehpQm2fd (дата обращения: 01.10.2024).

147. Шибаева Н. А. Методы оценки эффективности социальных инвестиций // Проблемы управления. 2008. № 3. С. 64 - 68.

148. Эггертсон Т. Экономическое поведение и институты. М.: Дело, 2001. 407 с.

149. Якимов В. Н., Солнцев Л. А., Розенберг Г. С., Иудин Д. И., Гелашвили Д. Б. Масштабная инвариантность биосистем: от эмбриона до сообщества // Онтогенез, 2014. Том 45. № 3. С. 207 - 216.

150. Aggarwal C. C. Recommender Systems. Springer, 2016. 845 p.

151. Ahmadsharbafi M., Yazdanpanah M. J., Ahmadabadi M., Seyfarth A. Parallel compliance design for increasing robustness and efficiency in legged locomotion -theoretical background and applications // IEEE/ASME Transactions on Mechatronics. 2020. P. 1-10.

152. Anderson C. The Long Tail: Why the Future of Business Is Selling Less of More. New York: Hyperion, 2006. 282 p.

153. Andresen B., Gordon J. M. Optimal heating and cooling strategies for heat exchangers design // Journal of Applied Physical Chemistry. 1992. 71(1). P. 76 - 79.

154. Andresen B., Rubin M. H., Berry R. S. Availability for Finite-Time Processes. General Theory and a Model // The Journal of Physical Chemistry. 1985. V.87, No.15. P. 2704 - 2713.

155. Arrabal T., Betencourt L., Caron E., Lefevre L. Setting up an experimental framework for analysing an immersion cooling system // 2022 IEEE 34th International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing (SBAC-PAD). Bordeaux, France, 2022. P. 191 - 200.

156. Bar-Hillel Y, Carnap R. An Outline of a Theory of Semantic Information. Technical Report No. 247. 1952. October 27. Research Laboratory of Electronics. 49 P.

157. Bejan A. Advanced Engineering Thermodynamics. Wiley, 2006. 920 p.

158. Berry R. S., Kazakov V., Sieniutycz S., Szwast Z., Tsirlin A. M. Termodynamic Optimization of Finite-Time Processes. John Wiley & Sons, LTD, 1999. 464 p..

159. Bertalanffy L. The Theory of Open Systems in Physics and Biology // Science. 1950. Vol. 111. № 2872. P. 23 - 29.

160. Bronfenbrenner U. The Ecology of Human Development. Experiments by nature and design. London: Harvard University Press, 1979. 330 p.

161. Chandler D., Kram K., Yip J. An Ecological Systems Perspective on Mentoring at Work: A Review and Future Prospects // Academy of Management Annals. 2001. 5. P. 519 - 570.

162. Cleger-Tamayo S., Fernandez-Luna J. M., Huete J. F. A new criteria for selecting neighborhood in memory-based recommender systems // Proceedings of the 14th international conference on Advances in artificial intelligence. SAAI: 2011. P. 423-432.

163. Corr P., Plagnol A. Behavioral Economics: The Basics. Taylor & Francis, 2019. 266 p.

164. De Vos A. Efficiency of some heat engines at maximum-power conditions // American Journal of Physics. 1985. 53. P. 570 - 573.

165. Elliott J. W., Lebon M. T., Robinson A. J. Optimising integrated heat spreaders with distributed heat transfer coefficients: A case study for CPU cooling // Case Studies

in Thermal Engineering. 2022. v. 38, 102354. URL: https:// www. sciencedirect. Com / science/article/pii/S2214157X22005949 (дата обращения: 01.10.2024).

166. Feidt M., Costea M. From Finite Time to Finite Physical Dimensions Thermodynamics: The Carnot Engine and Onsager's Relations Revisited // Journal of Non-Equilibrium Thermodynamics. 2018. 43(2). P. 151 - 161.

167. Frontier - HPE Cray EX235A. The 62nd edition of the T0P500. URL: https://www.top500.org/system/180047/ (дата обращения: 01.10.2024).

168. Gordon J. M. On optimized solar-driven heat engines. // Solar Energy. 1988. V. 40. No.5. P. 457 - 461.

169. Heterogeneous Systems Dominate the Green500 // HPC, November 20, 2013. http://www.hpcwire.com/off-the-wire/two-brains-better-one-heterogeneous-systems-dominate-green500/ (дата обращения: 01.10.2024).

170. Hoffman A. R., Abrahams E., Perrolle L. E., Faison D. Supercomputers: directions in technology and applications. Washington: National Academy Press, 1990. 102 p.

171. Hoffmann K. H. An introduction to endoreversible thermodynamics // Atti dell'Accademia Peloritana dei Pericolanti - Classe di Scienze Fisiche, Matematiche e Naturali. 2008. Vol. LXXXVI, C1S0801011. 18 p. URL: https:// cab. unime. it / journals / index.php/AAPP/article/view/C 1S0801011/294 (дата обращения: 01.10.2024).

172. Hooker C. Philosophy of Complex Systems. Handbook of the Philosophy of Science. Vol. 10. North-Holland, Elsevier, 2011. 936 p.

173. Huebner J. A Possible Declining Trend for Worldwide Innovation // Technological Forecasting & Social Change. 2005. 72(8). P. 988 - 995.

174. Jaynes E. T. Probability Theory: The Logic of Science. Cambridge University Press, 2003. 727 p.

175. Kondepudi D., Prigogine I. Modern Thermodynamics. From Heat Engines to Dissipative Structures. John Wiley & Sons, 1998. 506 p.

176. Krane R. J. A second law analysis of the optimum design and operation of thermal energy storage systems // International Journal of Heat and Mass Transfer. 1987. V. 30. №1. P. 43 - 57.

177. Lichnierowicz M. Um modele d'echange economique (Economie et thermodynamique) // Annales de l'Institut Henry Poincare, nouvelle serie. Section B. 1970. V.4. No.2. P. 159 - 200.

178. Lin P.-Y., Kuo S.-L. , Yan K. , Chen W.-M. and Liao M. D.-D. Advanced Thermal Integration for HPC Packages with Two-Phase Immersion Cooling // IEEE 72nd Electronic Components and Technology Conference (ECTC). 2022. San Diego, CA, USA. P. 566 - 573.

179. Lynch C. A. Big data: How do your data grow? // Nature. 2008, September 3. Vol. 455. No. 7209. P. 28 - 29.

180. Lyons B. J., Scott B. A. Integrating social exchange and affective explanations for the receipt of help and harm: a social network approach // Organizational Behavior and Human Decision Processes. 2012. 117. P. 66 - 79.

181. Ma H., Lyu M. R., King I. Learning to recommend with trust and distrust relationships // Proceedings of the third ACM conference on Recommender systems. The Chinese University of Hong Kong, 2009. P. 189 - 196.

182. Magee C. L., Weck O. L. Complex System Classification // INCOSE International Symposium. 2014. 14. Issue 1. P. 471 - 488.

183. Martinas K. Thermodynamics and sustainability a new approach by extropy // Periodica Polytechnica: Chemical Engineering. 1998. 42. P. 69 - 83.

184. MODBUS Protocol Specification. URL: http://www.MODBUS.org/docs/ MODBUS_Application_Protocol_V1_1b3.pdf (дата обращения: 01.10.2024).

185. Moore G. E. No Exponential is Forever: But "Forever" Can Be Delayed! // International Solid-State Circuits Conference (ISSCC) 2003. Session 1. Plenary 1.1. URL: http://cseweb.ucsd.edu/classes/wi10/cse241a/slides/mooreISSCC03.pdf (дата обращения: 01.10.2024).

186. Moore J. F. The Death of Competition: Leadership & Strategy in the Age of Business Ecosystems. New York: HarperBusiness, 1996. 287 р.

187. Nair V. M., Nair J. Fractal-Thermodynamic system analogy and complexity of plant leaves // Environmental Research Communications. 2023. 5. URL: https:// iopscience.iop.org/article/10.1088/2515-7620/acd5b0 (дата обращения: 01.10.2024).

188. Nelson T., West B., Goldberger A. The fractal lung: universal and species-related scaling patterns // Experientia. 1990. V. 46. № 3. P. 251-254.

189. Nordli S., Todd P. Ecological rationality: Bounded rationality in an evolutionary light. / Routledge Handbook of Bounded Rationality. Ed. by R. Viale, London: Routledge, 2020. P. 313 - 323.

190. Nugroho A. P., Sarifudin A. The immersion cooling technology: Current and future development in energy saving // Alexandria Engineering Journal. 2022. V.61(12). P. 9509 - 9527.

191. Ondrechen M. J., Andresen B., Mozurkewich M., Berry R. S. Maximum Work from a Finite Reservoir by Sequential Carnot Cycles // American Journal of Physics. 1981. 49(7). P. 681 - 685.

192. OpenSCADA: Документация. URL: http: // oscada. org / ru / glavnaja / dokumentacija/ (дата обращения: 01.10.2024).

193. Universal relation between thermodynamic driving force and one-way fluxes in a nonequilibrium chemical reaction with complex mechanism

194. Peng Y., Qian H., Beard D. A., Ge H. Universal relation between thermodynamic driving force and one-way fluxes in a nonequilibrium chemical reaction with complex mechanism // Physical Review Research. July 2020. 2. 033089/ URL: https://journals.aps.org/prresearch/pdf/10.1103/PhysRevResearch.2.033089 (дата обращения: 01.10.2024).

195. Perepelkin E. E., Sadovnikov B. I., Inozemtseva N. G. Y-model of micro- and macrosystems. 2016. arXiv:1701.00469 [physics.gen-ph]. URL: https://arxiv.org/abs/1701.00469 (дата обращения: 01.10.2024).

196. Popkov Y. S. Entropy Concept for Paramacrosystems with Complex States // Entropy. 2012. 14(12). Р. 924 - 944.

197. Ropolyi L. Approaches to Complexity and Complex systems // Complex systems in natural and economic sciences. Matrafured, Hungary, 1995. P. 146 - 152.

198. Ropolyi L. On the Philosophy of Rational Thermodynamics // Abstracts of the 7. International Congress of LMPS. Salzburg. 1983. Vol.4. P. 202 - 203.

199. Salamon P., Band Y. B., Kafri O. Maximum power from a cycling working fluid. // Journal of Applied Physics. January 1982. 53 (1). P. 197 - 202.

200. Salamon P., Nitzan A. Finite time optimizations of a Newton's law Carnot cycle // Journal Chemical. Physics. 1981. V. 74. No.6. P. 3546 - 3560.

201. Salamon P., Nitzan A., Andresen B., Berry R. S. Minimum entropy production and the optimization of heat engines // Physic Review A. 1980. V. 21. No.6. P. 2115 -2129.

202. Schilling P., Shih R. Parametric Modeling with SolidWorks 2014. SDC Publications, 2014. 555 p.

203. Schor J. B. What's wrong with consumer society? // Consuming Desires: Consumption, Culture, and the Pursuit of Happiness. Ed. R. Rosenblatt, Washington: Island Press. 1999. P. 37 - 50. http: // ereserve.library.utah.edu/ Annual/ HIST/ 7510/ Goldberg/whatwrong.pdf (дата обращения: 01.10.2024).

204. Simon H. A. Bounded rationality // Utility and Probability, The New Palgrave, Eds. J. Eatwell, M. Milgate, P. Newman. London: Palgrave Macmillan, 1990. P. 15 -18.

205. Stepanic J. Notion of Mediators in Human Interaction. // INDECS. 2003. No. 1. P. 41 - 53.

206. Thurner S., Klimek P., Hanel R. Introduction to the Theory of Complex Systems. Oxford University Press, 2018. 448 p.

207. Top500: 500 most powerful commercially available computer systems Top500. November 2020. URL: https://www.top500.org/ lists/top500/ (дата обращения: 01.10.2024).

208. Top500: 500 most powerful commercially available computer systems Top500. June 2024. https://www.top500.org/lists/top500/2024/06/ (дата обращения: 01.10.2024).

209. Trader T. Frontier to Meet 20MW Exascale Power Target Set by DARPA in 2008 // HPCwire. 2021. July 14. URL: https://www.hpcwire.com/2021/07/14/frontier-to-meet-20mw-exascale-power-target-set-by-darpa-in-2008/ (дата обращения: 01.10.2024).

210. Tsirlin A. M. Akhremenkov A. A. Optimal Heat Transfer during the Change of Phase State of a Refrigerating Medium // Theoretical Foundations of Chemical Engineering. 2018. V.52. No.5. P. 812 - 818.

211. Tsirlin A. M., Kazakov V. A., Kolinko N. A. Irreversibility and Limiting Possibilities of Macrocontrolled Systems: 1. Thermodynamics // Open Systems & Informational Dynamics. 2001. 8: No.4. P. 315 - 328.

212. Tsirlin A. M., Sofiev M. A., Kazakov V. A. Finite-time thermodynamics. Active potentiostatting // Journal of Physics D: Applied Physics. 1998. V. 31. P. 2264 -2268.

213. Wagner S., Steinmetz M., Bode A., Brehm M. High Performance Computing in Science and Engineering. Garching/Munich 2007. 729 p.

214. Zhao L., Li Y, He J.-H. Promises and Challenges of Fractal Thermodynamics // Thermal Science. 2023. Vol. 27. No. 3A, P. 1735-1740.

215. Zhao Y., Chen Y., Xu Z. Fractal Parallel Computing // Intelligent Computing. September 2022. Article ID: 9797623. URL: https:// spj. science. org / doi / 10.34133 / 2022/9797623 (дата обращения: 01.10.2024).

216. Ziegler J. G., Nichols N. B. Optimum settings for automatic controllers. -Trans. ASME. 1942. Vol. 64. P. 759 - 768. URL: https:// engineering. purdue. edu/ ~zak/ ECE680/Ziegler-Nichls_1942. pdf (дата обращения: 01.10.2024).

Список иллюстративного материала

№ рисунка Наименование иллюстрации Стр.

1 2 3

1.1 Свойства самоподобности макросистемы 41

1.2 Макросистема как цветной мультиграф 42

2.1 Структура термомеханической системы с несколькими источниками 75

2.2 Функции подвода и отвода тепла: для /-го источника и суммарные 77

2.3 Алгоритм управления активной подсистемой, реализующий процесс минимальной диссипации при ее контакте с источниками переменного тепловыделения 84

3.1 Алгоритм процесса проектирования многомодальной сложной самоподобной системы 88

3.2 Зависимости мощности тепловой машины от полученного от горячего источника тепла (термодинамический эффект) при различных значениях Т2 и кривые максимальной экономической эффективности Тон и дНг 95

3.3 Связь реализации функции спроса и распределения оценки, зависящего от информации 103

3.4 Структура иерархической модели производственной макросистемы 105

4.1 Зависимость потребляемой электрической мощности от вычислительной мощности для 500 самых высокопроизводительных компьютеров мира 129

1 2 3

4.2 Схема многостадийной системы охлаждения. а -коэффициент теплопередачи, - площадь контакта, -температура теплоносителя 135

4.3 Графическое представление траектории охлаждения: а) в режиме фрикулинг, б) при использовании холодильника 139

4.4 Связь между стандартными показателями энергоэффективности высокопроизводительных вычислительных комплексов, реализованных в различных климатических условиях 141

4.5 Зависимость между максимальной вычислительной производительностью процессоров в различных режимах (цветом указаны пределы вычислительной мощности в стандартном режиме, серым - в режиме турбо буст) 149

4.6 Алгоритм решения задачи повышения вычислительной надежности мультипроцессорных систем путем термостатирования в двухфазных иммерсионных системах охлаждения 153

5.1 Чертеж экспериментального образца вычислительного комплекса с иммерсионной двухфазной системой охлаждения 159

5.2 Теплообменные аппараты с моделями потоков: а) «смешение - смешение», б) «вытеснение - смешение», в) «смешение - вытеснение», г) «вытеснение - вытеснение» 163

5.3 Обозначения, принятые в модели теплообменного аппарата 165

5.4 Принципиальная схема контроллера 178

1 2 3

5.5 Схема системы автоматического управления процессом охлаждения высокопроизводительного вычислительного комплекса. С1, С2 - управляющие контроллеры, ПЧ1, ..., ПЧ3 - преобразователи частоты, ПС - преобразователь сигналов, ШД - шаговый двигатель трехходового клапана, М - привод вентиляторов. Управляющие контроллеры С1, С2 передают на шину 485 все данные, поступающие к ним от датчиков, расчетные значения и контрольные суммы 179

5.6 Функциональная схема системы управления температурой в трехконтурной системе иммерсионного охлаждения 181

5.7 Результаты испытаний системы управления кластером «Черенков» (НИЯУ МИФИ) 182

5.8 Алгоритм первого контура системы автоматического управления 183

5.9 Алгоритм расчета целевой температуры воды ^ 184

5.10 Алгоритм второго контура системы автоматического управления 185

5.11 Алгоритм третьего контура системы автоматического управления (часть 1) 186

5.12 Алгоритм третьего контура системы автоматического управления (часть 2) 187

5.13 Общий вид высокопроиззводительного вычислительного комплекса с иммерсионной системой охлаждения 188

5.14 Мнемосхема системы управления 190

1 2 3

5.15 Призматическая конструкция вычислительных плат для иммерсионных систем охлаждения: а) внешний вид призматической платы; Ь) схема установки процессоров и радиаторов. Цифрами обозначены: 1 -теплоизолированный корпус; 2 - тепловыделяющие устройства (процессоры); 3 - радиаторы; 4 - трубопровод подачи хладагента 192

5.16 Линейные аппроксимации зависимостей температур процессоров и воды 197

5.17 Вид окна вкладки Графики программы мониторинга BotikMonitor. 1 - окно Профиль времени, 2 - окно Профиль объектов, 3 - окно Профиль стилей, 4 - кнопка Построить, 5 - поле установки временного интервала, 6 - график температур 204

5.18 Результаты исследований в ходе проверки работы web-интерфейса 205

000«СХД» 119192, Москва,

Мичуринский проспект, д.19, корп. 3.

схд

email: info(S>storusint.com телефон: [phone] тел/факс: [phone]

АКТ

О внедрении (использовании) результатов научной и инновационной деятельности

1. Автор внедрения: Амелькин Сергей Анатольевич.

2. Источник предложения:

грант Российского научного фонда № 23-21-00173, https://rscf.ru/project/23-21-00173/

3. Название объекта внедрения:

алгоритм расчета потоков хладагента в погружных жидкостных системах охлаждения высокопроизводительных вычислительных комплексов

4. Наименование организации, где используются результаты исследования: Общество с ограниченной ответственностью «СХД»

5. Дата начала отсчета внедрения: 20 ноября 2023 г.

6. Заключение об эффективности внедрения:

Предельные возможности систем охлаждения высокопроизводительных вычислительных комплексов определяются в рамках решения задачи выбора режима переноса и утилизации тепла минимальной диссипации (минимального производства энтропии). Байпасные потоки хладагента, минуя тепловыделяющие поверхности радиаторов охлаждения, увеличивают производство энтропии за счет дополнительной энтропии смешения, что, в конечном итоге, приводит к увеличению затрат энергии в системе охлаждения. Алгоритм расчета потоков хладагента позволяет определить отклонение реальной схемы потоков от оптимальной и соответствующее этому отклонению увеличение производства энтропии и энергозатрат. Цель работы алгоритма расчета потоков хладагента в погружных жидкостных системах охлаждения — поддержание режима минимальной диссипации, а следовательно, решение задачи повышения энергоэффективности высокопроизводительных вычислительных комплексов.

Генеральный директор

ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕСТВЕННОСТЬЮ ПРОИЗВОДСТВЕННО-СЕРВИСНАЯ КОМПАНИЯ «АЛИВЮР»

119192, г. Москва, Мичуринский проспект, дом 19, корпус 3, пом. IV email: ik(5>storus.ru

АКТ

О внедрении (использовании) результатов научной и инновационной деятельности

1. Автор внедрения: Амелькин Сергей Анатольевич.

2. Источник предложения:

грант Российского научного фонда № 23-21-00173, https://rscf.ru/project/23-21-00173/

3. Название объекта внедрения:

алгоритм расчета оптимальных геометрических параметров радиатора охлаждения полупроводниковых устройств

4. Наименование организации, где используются результаты исследования: Общество с ограниченной ответственностью «ПСК «АЛИВЮР»

5. Дата начала отсчета внедрения: 20 ноября 2023 г.

6. Заключение об эффективности внедрения:

Разработанная математическая модель радиатора и алгоритм решения задачи оптимального управления позволяют выбрать геометрические параметры радиаторов охлаждения, обеспечивающие минимальное производство энтропии в процессе теплообмена. Результат работы алгоритма: распределение площади радиатора, устанавливаемого на тепловыделяющие полупроводниковые устройства вычислительных плат с учетом термодинамических характеристик полупроводникового устройства при изменяющейся нагрузке, как источника тепла, и хладагента (включающих его агрегатное состояние). Использование алгоритма расчета оптимальных геометрических параметров радиатора охлаждения полупроводниковых устройств обеспечивает увеличение кпд радиатора, учитывающего градиент температуры вдоль ламелей, и наибольшее приближение эффективности системы охлаждения к теоретическому пределу.

Генеральный директор И.С. Хребтовский

УТВЕРЖДАЮ Координатор Евразийской Суперкомпьютерной Технологической

«/£> РУ 2025 г.

АКТ

о внедрении (использовании) результатов научной и инновационной деятельности

1. Автор: Амелькин Сергей Анатольевич

2. Название объекта внедрения: Метод оценки качества программных систем на основе интегративного критерия производства энтропии.

3. Наименование организации, где используются результаты исследования: «Евразийская Суперкомпьютерная Технологическая Платформа» (ЕСТП).

4. Дата начала отсчета внедрения: 01 апреля 2022 г.

5. Заключение об эффективности внедрения: Показатели эффективности высокопроизводительных вычислительных комплексов, учитывающие интенсивность теплопередачи в соответствии с ГОСТ Р ИСО/МЭК 301341—2018 должны способствовать минимизации потребления электроэнергии и других ресурсов и максимизации эффективности выполняемых ИТ-нагрузок (обработка, хранение и передача данных) в центре обработки данных. Интегративный критерий энергоэффективности высокопроизводительных программных систем и вычислительных комплексов, соответствующий среднему производству энтропии и выраженный через наблюдаемые параметры, позволяет не только оценить качество высокопроизводительных вычислительных комплексов, но и сравнить вычислительные комплексы различной производительности, работающие в различных климатических условиях, в том числе в режиме фрикулинг. При любой форме организации системы охлаждения интегративный критерий энергоэффективности удовлетворяет следующим условиям:

- зависит от мощности, потребляемой высокопроизводительным вычислительным комплексом, его вычислительной производительности, а также от климатических условий окружающей среды;

- определяет расстояние между реализациями вычислительных комплексов, то есть обладает метрическими свойствами;

- учитывает необратимость процессов, протекающих в высокопроизводительном комплексе.

В соответствии с требованиями ГОСТ Р ИСО/МЭК 30134-1—2018 инте-гративный критерий качества применим к центрам обработки данных и высокопроизводительным вычислительным комплексам любого типа, не зависит от конкретных вычислительных и инфраструктурных технологий, подходит для любых географических регионов и учитывает особенности региона при эксплуатации вычислительного оборудования.

6. Метод оценки качества программных систем на основе интегративного критерия производства энтропии удовлетворяет ГОСТ Р ИСО/МЭК 30134-1-—2018. Внедрение метода в качестве показателя энергоэффективности высокопроизводительных вычислительных комплексов позволит обеспечить возможность формирования сводного списка высокопроизводительных вычислительных комплексов для сравнения энергоэффективности разных центров обработки данных.

7. Результаты научной и инновационной деятельности приняты в виде комплекта проектных документов.

8. Метод активно применялся при разработке инициативного предложения о Межгосударственной программе «Евразийская вычислительная инфраструктура», которое было одобрено распоряжением Совета Евразийской экономической комиссии от 17 марта 2022 №11. В настоящее время межгосударственная программа разрабатывается.

Исполнительный директор ЕСТТТ в Российской Федерации