Български | Català | Deutsche | Hrvatski | Čeština | Dansk | Nederlandse | English | Eesti keel | Français | Ελληνικά | Magyar | Italiano | Latviski | Norsk | Polski | Português | Română | Русский | Српски | Slovenský | Slovenščina | Español | Svenska | Türkçe | 汉语 | 日本語 |
H

hpc-education.unn.ru

Disponible

Sobre el projecteEl Centre Científic i Educatiu de Tecnologies de Supercomputadors Privolzhsky, conegut com REC SKT-Privolzhye, és una divisió clau de la Universitat de Nizhny Novgorod. E...

Data d'actualització de l'anàlisi de la pàgina: 2025/09/24 03:46:14
Data de l'última actualització de whois: 2026/07/19 11:19:02
Estat del domini
Disponible

Descripció del lloc web

📝

Sobre el projecte

El Centre Científic i Educatiu de Tecnologies de Supercomputadors Privolzhsky, conegut com REC SKT-Privolzhye, és una divisió clau de la Universitat de Nizhny Novgorod. El centre forma part del sistema nacional d'aquestes estructures, creat el 2011-2012 sota la direcció de la comissió sota el president de la Federació Russa. L'objectiu principal del projecte és la formació del personal i la investigació científica en l'àmbit de la informàtica d'alt rendiment.

Des del 2020, la institució també funciona com a Centre d'Ús Col·lectiu. Això vol dir que els recursos del centre estan disponibles no només per a les necessitats internes de la universitat, sinó també per a socis i investigadors externs.

Orientacions principals

Les activitats del centre es basen en una base tècnica potent i una escola científica sòlida. L'arsenal inclou de tot: des de mini-clústers personals fins a sistemes gegants.

  • Infraestructura informàtica. La base és el superordinador Lobachevsky (NNSU). La seva potència supera els 570 bilions d'operacions per segon. El 2020, el sistema es va actualitzar amb dos servidors amb acceleradors gràfics NVidia A100. Ofereixen un alt rendiment en tasques d'intel·ligència artificial i anàlisi de dades. Cadascun d'aquests servidors està equipat amb processadors AMD EPYC 7742 i 8 acceleradors A100.
  • Equip de soci. Per a la formació i les proves s'utilitzen instal·lacions de les principals empreses del món: Intel, AMD, IBM, NVidia, SuperMicro, així com fabricants russos com RSK, T-Platforms i Niagara.
  • Escola científica. El nucli de l'equip és el grup del professor R. G. Strongin. La seva especialització són models i mètodes de càlcul paral·lel per a sistemes multiprocessador. L'escola funciona en el marc del programa estatal de suport als centres científics de referència.

Característiques del lloc

Recurs d'educació HPc. unn. ru serveix com a plataforma d'informació per a estudiants, científics i socis. El lloc publica notícies sobre els darrers esdeveniments, com ara la posada en marxa de nous cursos de formació o la participació en conferències.

A l'apartat de notícies pots trobar informació sobre: ​​

  • Cursos de compiladors per a xarxes neuronals.
  • Col·laboració amb instituts de l'Acadèmia Russa de Ciències en el camp del modelatge electromagnètic.
  • Realització de conferències internacionals i escoles juvenils sobre modelització matemàtica.

L'estructura del lloc és lògica: hi ha seccions Formació, Recerca, Conferències i fins i tot un bloc a part sobre el Centre oneAPI. Això us permet trobar ràpidament la informació que necessiteu sense perdre temps.

Preguntes freqüents

Preguntes freqüents

Què és el superordinador Lobachevsky?

Aquest és el principal clúster informàtic de la Universitat de Nizhny Novgorod. El seu rendiment supera els 570 TFlops (bilions d'operacions per segon). El 2020, estava equipat amb acceleradors moderns NVidia A100 per a tasques d'IA.

Qui és el director científic del centre?

El nucli de l'equip és l'escola científica del professor R. G. Strongin, que s'ocupa de la computació paral·lela per a sistemes multiprocessador.

Quines empreses subministren equipament per a la formació?

El centre utilitza instal·lacions d'empreses informàtiques líders: Intel, AMD, IBM, NVidia, SuperMicro, així com fabricants russos - RSK, T-Platforms i Niagara.

Què fa el centre des de l'any 2020?

A més de les principals activitats de formació i ciència, des de l'any 2020 el centre desenvolupa les funcions de Centre d'Ús Col·lectiu.

.

Puntuació SEO
31.51%
46
Puntuació aconseguida
146
Puntuació màxima

Informació principal

ℹ️
Títol: Приволжский научно-образовательный центр суперкомпьютерных технологий | НОЦ «СКТ-Приволжье»
Descripció: empty
Paraules clau: empty
Codificació de pàgines: utf-8
Mida del fitxer de la pàgina: 18 KB

Informació del servidor

🖥️
IP: 85.143.0.20
Ubicació: Russia,RU,Nizhniy Novgorod,603005,56.3327,44.0012,Europe/Moscow
Codificació: utf-8

Auditoria SEO

🔍

SEO tècnic

Codi de resposta
HTTP/1.1 200 OK
Estat 200 D'acord - la pàgina es carrega correctament.
Codificació de caràcters
Page: utf-8, Header: utf-8
Codificació de caràcters coherent entre HTML i capçaleres.
Mida de la pàgina
18822 bytes
Mida de pàgina acceptable per a una càrrega ràpida.
Recursos
0 total
Nombre òptim de recursos.
Etiquetes Hreflang
hreflang tags
Afegiu etiquetes hreflang si teniu contingut multilingüe.
!
Robots.txt
Missing
Afegiu el fitxer robots.txt per controlar el rastreig del motor de cerca.
!
Sitemap
Not found
Afegiu sitemap.xml i feu-hi referència a robots.txt.
!
HTTPS
No
Canvieu a HTTPS per obtenir avantatges de seguretat i SEO.
Compressió
gzip
Compressió Gzip o Zstd activada per a una càrrega més ràpida.
Emmagatzematge a la memòria cau
max-age=86400
Les capçaleres de control de memòria cau configurades correctament.
!
Velocitat de la pàgina
Unknown
Temps de càrrega no mesurat.

SEO a la pàgina

!
Títol
Приволжский научно-образовательный центр суперкомпьютерных технологий | НОЦ «СКТ-Приволжье»
Títol massa llarg. Reduïu a 30-60 caràcters per evitar el truncat.
!
Meta descripció
empty Lenght:5
Meta descripció massa curta. Amplieu-vos a 100-160 caràcters.
!
Encapçalament H1
0 found - ""
Afegiu exactament un encapçalament H1 amb paraules clau principals.
!
Recompte de paraules
Contingut molt breu. Apunta com a mínim a 500 paraules per a un millor SEO.
!
Etiqueta canònica
Afegiu una etiqueta canònica per evitar problemes de contingut duplicat.
Meta duplicat
[]
No s'han trobat metaetiquetes duplicades.
Paraules clau
empty
Conjunt de meta paraules clau (nota: no l'utilitzen els principals motors de cerca).

Contingut i UX

!
Llengua
Afegiu l'atribut lang a l'etiqueta per a accessibilitat i SEO.
Imatges
0 total, 0 missing ALT
Totes les imatges tenen el text ALT adequat.
!
Mirador
Afegeix metaetiqueta de la finestra gràfica per a la capacitat de resposta mòbil.
!
Gràfic obert
Missing: og:title, og:description, og:image, og:url
Afegeix les etiquetes d'OpenGraph que falten per compartir les xarxes socials:og:title, og:description, og:image, og:url
!
Dades estructurades
JSON-LD scripts
Afegiu dades estructurades (JSON-LD) per obtenir fragments enriquits i un millor SEO.

Posicions a Google

Cerca frases - Google

🔍
Posició Frase Pàgina Fragment
35 10 x leq 0/ru/globopt/%D1%82%D...
4c u d t c c/files/schools/hpc-2...
6оптимизация и подготовка к/ru/%d0%be%d0%b1%d1%...
7оптимизация в программировании/files/courses/optim...
9формула r n n/files/courses/intel...
13расширение процессора/files/courses/xeonp...
16алгоритм форда беллмана/files/courses/graph...
16новые методы решения задач/ru/%d0%b8%d1%81%d1%...
21методика формирования знаний/ru/%d0%be%d0%b1%d1%...
24курсы софтов/ru/%d0%be%d0%b1%d1%...

Serveis addicionals

💎