연구 그룹

동시 컴퓨팅

동시 프로그램은 지난 몇십 년 동안 인기를 끌어왔습니다. 모든 언어와 플랫폼은 그에 해당하는 기본 요소를 제공하지만, 이러한 요소는 여러 NUMA 노드 등 시스템 복잡성이 증가하고 메모리 모델이 약화됨에 따라 효율적으로 사용하기가 점점 어려워지고 있습니다. 여기에서 중요한 질문이 몇가지 생깁니다. 오늘날 효율적인 동시 알고리즘을 구축하는 방법은 무엇일까요? 진행 보장, 효율성, 공정성을 아우르는 가장 좋은 절충안은 무엇일까요? 이 모든 알고리즘의 정확성을 확인하고 벤치마킹하는 방법은 무엇일까요? 이 모든 알고리즘의 정확성을 확인하고 벤치마킹하는 방법은 무엇일까요? 일부 질문은 학계에서 부분적으로 답변했지만 여전시 수많은 실제 문제는 남아 있습니다. 저희의 주요 초점은 동시성 분야의 다른 연구자 및 개발자를 도울 수 있는 고품질 도구를 비롯해 실질적으로 합리적이고 이론적으로 가치 있는 솔루션을 제공하여 이러한 질문에 답하는 것입니다.

관심 주제:

  • 동시 알고리즘 및 데이터 구조
  • 비휘발성 메모리 (NVM)
  • 테스트 및 검증
  • 성능 분석, 디버그, 최적화
  • 병렬 프로그래밍 언어 및 모델
  • 메모리 회수

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주요 프로젝트:

전통적인 동시 프로그래밍에는 공유된 가변 상태를 조작하는 것이 포함됩니다. 이 프로그래밍 스타일의 대안은 명시적 통신을 통해 데이터를 공유하는 CSP(통신 순차 프로세스) 모델입니다. Kotlin Coroutines는 이 모델을 Kotlin 언어로 가져오는 라이브러리로, 여기서 프로세스는 코루틴(경량 스레드)을 통해 표현됩니다.

그룹 멤버

Nikita Koval
Nikita Koval
연구소/그룹 책임자
Alexander Fedorov
Alexander Fedorov
연구원
Dmitry Khalanskiy
Dmitry Khalanskiy
연구원
Maria Sokolova
Maria Sokolova
연구원
Maksim Zuev
Maksim Zuev
학생