Cloud Cercetare UTCN – CloudUT

Data: 15 martie 2021
Organizare: online, platforma Microsoft Teams

14:00 – 15:00Sesiune comună
Prezentare proiect CLOUDUT (descarcă)
Prezentare infrastructură de calcul CloudUT (descarcă)
Politici de utilizare infrastructură CloudUT (descarcă)
15:10 – 16:40Sesiuni paralele – prezentări practice
S1: CAD și ANSYS folosind GPUS2: Deep Learning in MATLABS3: Deep Learning in PyTorchS4: Achiziții și prelucrări de date IoTS5: Web Hosting as a Service
16:40 – 17:00Pannel – întrebări și discuții

S1: CAD și ANSYS  folosind GPU (desacarcă prezentarea)

Prezentatori sesiune: Adrian Sabou și Adrian Bojiță

Abstract:  Simulările numerice utilizate în inginerie sunt adesea constrânse de către resursele de calcul fixe disponibile pe stațiile desktop. Rularea aplicațiilor de simulare în Cloud permite accesul flexibil la resurse de calcul performante care pot fi alocate și dealocate la cerere, pentru a obține rapid rezultate de fidelitate înaltă. CloudUT are potențialul de a îmbunătății considerabil timpii de simulare și de a înlătura barierele impuse de hardware local. Pentru a evidenția acest aspect, vom folosi Ansys, un pachet software pentru analiză multi-fizică utilizând metoda elementului finit. Acesta are capabilitatea de a simula modele de structuri mecanice, circuite electrice/electronice, modele CFD (dinamica fluidelor), în vederea analizării rezistenței mecanice, durității, elasticității, distribuției de temperatură, distribuției parametrilor de câmp electromagnetic, dinamicii fluidelor sau a altor atribute similare. Workshop-ul va conține prezentarea rulării unui scenariu de simulare multi-fizică, ce are la bază fenomenele electro-termo-mecanice, utilizând diverse regimuri de funcționare, pentru un dispozitiv de încălzire prin inducție electromagnetică. Calculele necesare simulării vor fi accelerate cu ajutorul GPU-urilor virtuale disponibile în Cloud. Se vor prezenta pașii necesari pentru accesarea unei mașini virtuale pe care există instalat Ansys, transferarea și încărcarea modelului, rularea efectivă a simulării și descărcarea rezultatelor.

Desfășurare sesiune:

  1. Introducere în rularea simulărilor numerice din inginerie pe Cloud: Context, Motivație, Oportunități
  2. Accelerare GPU pe Cloud: Infrastructură, Capabilități, Mod de utilizare
  3. Ansys pe Cloud:
    • Setarea locală a modelului de calcul și a condițiilor de frontieră
    • Încărcarea pe Cloud
    • Rularea pe Cloud
    • Vizualizarea rezultatelor
  4. Demonstrație practică:
    • Studiul de caz 1 – Trasarea grafică în instrumente CAD pe Cloud
    • Studiu de caz 2 – Testarea instrumentelor Ansys de analiza FEM pe Cloud
  5. Concluzii
  6. Sesiune de întrebări și discuții


S2: Deep Learning in MATLAB (descarcă prezentarea)

Prezentatori sesiune: Ion Giosan și Cristian Vancea

Abstract: MATLAB este un mediu diversificat orientat pe procesare şi extrem de utilizat de comunitatea științifică internațională, oferind suport pentru aplicații multiple care variază de la simulări, calcul numeric, procesări de imagini, viziune artificială, dezvoltare hardware ș.a.m.d. În prezentarea de față ne focalizăm pe utilizarea în CloudUT a mediului MATLAB pentru dezvoltarea de aplicații de învățare profundă, care sunt foarte răspândite în comunitatea științifică datorită rezultatelor remarcabile ce depășesc performanța algoritmilor clasici. Vom prezenta două tipuri de aplicații bazate pe rețele neuronale convoluționale construite în MATLAB, și anume: o aplicație pentru recunoașterea cifrelor scrise de mână și o aplicație pentru segmentarea semantică a imaginilor color. Se va discuta despre modul de descriere a unei rețele neuronale convoluționale utilizând MATLAB, se va exemplifica procedura de antrenare a rețelei și se vor observa și evalua rezultatele obținute în urma antrenării, precum și avantajele oferite de utilizarea infrastructurii CloudUT în acest scop.

Desfășurare sesiune:

  1. Învățarea profundă în aplicații din domeniul viziunii artificiale
  2. Metodologia de lucru în CloudUT pentru aplicații cu grad ridicat de complexitate
  3. Mediul MATLAB și învățarea profundă în MATLAB
  4. Suport pentru MATLAB în infrastructuri cloud
  5. Aplicații demonstrative în CloudUT:
    • Recunoașterea cifrelor scrise de mână
    • Segmentarea semantică a imaginilor color
  6. Concluzii referitoare la execuția aplicațiilor demonstrative în CloudUT, avantaje
  7. Sesiune de întrebări și discuții


S3: Deep Learning in PyTorch (descarcă prezentarea)

Prezentatoare sesiune: Raluca Brehar

Abstract: Majoritatea aplicațiilor de învățare profundă pentru viziune artificială se bazează pe diverse arhitecturi de rețele neuronale convoluționale al căror spațiu de parametrii și configurație poate necesita resurse GPU substanțiale. De obicei, aceste aplicații utilizează seturi masive de date în antrenare pentru a obține modele performante. Antrenarea unor astfel de modele este consumatoare de memorie și timp. În prezentarea de față ne propunem să antrenăm diferite rețele neuronale convoluționale pentru aplicații precum recunoașterea cifrelor, recunoașterea categoriilor de imagini și segmentare semantică. Vom arăta cum se configurează un mediu bazat pe PyTorch și cum se instalează librăriile necesare pentru crearea unui model de învățare bazat pe rețele neuronale convoluționale (CNN). Se va descrie modul în care se modelează o rețea de tip CNN utilizând Python, se va prezenta procedura de antrenare a rețelei în infrastructura CloudUT și se vor analiza rezultatele experimentale utilizând metricile standard pentru astfel de aplicații.

Desfășurare sesiune:

  1. Introducere în rețele neuronale bazate pe învățarea profundă și aplicațiile lor în domeniul viziunii artificiale
  2. Pregătirea unei aplicații PyTorch care necesită resurse din Cloud
  3. Rularea unei aplicații în CloudUT – partea teoretică pentru două scenarii:
    • Recunoașterea cifrelor
    • Segmentarea semantică a imaginilor color
  4. Beneficiile aduse de rularea în CloudUT
  5. Demonstrație practică
    • Rularea aplicațiilor în CloudUT pentru recunoașterea cifrelor și segmentarea semantică a imaginilor color
  6. Concluzii
  7. Sesiune de întrebări și discuții


S4: Achiziții și prelucrări de date IoT (descarcă prezentarea)

Prezentatoare sesiune: Anca Hangan

Abstract: Monitorizarea cu rețele de senzori sau dispozitive IoT are aplicații în direcții de cercetare de interes în contextul actual al domeniului ITC și în direcții de cercetare interdisciplinare cum ar fi: orașul inteligent, automatizarea clădirilor, asistență pentru autonomie la viată, ș.a.m.d. Printre problemele importante care apar in derularea unui proiect de monitorizare sunt achiziția datelor de la dispozitive aflate la distanță, procesarea și analiza seturilor de date colectate. În această prezentare vom descrie și exemplifica utilizarea unui set de servicii pentru achiziția si procesarea datelor destinat colectivelor de cercetare care desfășoară astfel de activități de monitorizare. Vom arăta cum se pot utiliza aceste servicii într-un scenariu în care obiectivul principal este detecția anomaliilor dintr-un set de date care conține măsurători de calitate din rețeaua de distribuție a apei.

Desfășurare sesiune:

  1. Probleme importante în proiecte de monitorizare cu senzori: colectarea, vizualizarea, procesarea și analiza datelor
  2. Motive pentru mutarea proiectului de monitorizare în CloudUT
  3. Solicitarea și modul de utilizare al resurselor în CloudUT
  4. Servicii IoT în CloudUT: prezentarea specificațiilor setului de servicii
  5. Experiment de utilizare a serviciilor IoT
    • Colectarea datelor de la un dispozitiv IoT
    • Detectia anomaliior într-un set de date de calitate a apei din rețeaua de distribuție
  6. Concluzii
  7. Sesiune de întrebări și discuții.


S5: Web Hosting as a Service (descarcă prezentarea)

Prezentator sesiune: Teodor Ștefănuț

Abstract: Găzduirea aplicațiilor web, de la pagini de prezentare la aplicații complexe, necesită instalarea, configurarea și gestiunea unor resurse cum sunt: server web, bază de date, server de fișiere etc. Pentru a elimina complexitatea acestor operații administrative și pentru a putea asigura un nivel ridicat de securitate (prin efectuarea actualizărilor în mod frecvent) și de disponibilitate, în cadrul infrastructurii CLOUDUT vor fi disponibile funcționalități de tip Web Hosting as a Service. În cadrul acestui workshop vom prezenta scenariile de utilizare propuse pentru accesarea acestor facilități și vom exemplifica una dintre modalitățile de configurare a infrastructurii pentru găzduirea unei aplicații web.

Desfășurare sesiune:

  1. Introducere
  2. Avantaje pentru utilizarea WHaaS
  3. Arhitectură propusă în CLOUDUT
  4. Scenarii de utilizare propuse – cunoștințe tehnice necesare
    • Aplicații preconfigurate
    • Mediu de rulare preconfigurat
    • Gestiune la nivel de container
  5. Demonstrație practică
    • Aplicații preconfigurate
    • Mediu de rulare preconfigurat
    • Gestiune la nivel de container
  6. Concluzii
  7. Sesiune de întrebări și discuții