Объединение башгу и бгпу: БашГУ или БГПУ им. М. Акмуллы. Сравнить вузы

Содержание

БашГУ или БГПУ им. М. Акмуллы. Сравнить вузы

Лингвистика
Бакалавриат | 45.03.02

5
бюджетных мест
18
бюджетных мест
84.3
Средневзвешенный проходной балл за предмет в этом вузе на это направление подготовки
88.3
Средневзвешенный проходной балл за предмет в этом вузе на это направление подготовки
1
образовательных программ
1
образовательных программ
набор ЕГЭ

Иностранный язык

набор ЕГЭ

Обществознание

Иностранный язык


Очно

Заочно

Вечер.

Очно

Заочно

Вечер.

Педагогическое образование (с двумя профилями подготовки)
Бакалавриат | 44.03.05

53
бюджетных мест
285
бюджетных мест
?
Средневзвешенный проходной балл за предмет в этом вузе на это направление подготовки
61.5
Средневзвешенный проходной балл за предмет в этом вузе на это направление подготовки
2
образовательных программ
16
образовательных программ
набор ЕГЭ

Обществознание

Внутренний экзамен

набор ЕГЭ

Внутренний экзамен

или

Обществознание

или

Обществознание

Внутренний экзамен

или

Обществознание

Иностранный язык

или

Обществознание

или

Обществознание


Очно

Заочно

Вечер.

Очно

Заочно

Вечер.

Дистанционное СДО БГПУ. Поможем закрыть сессию. Жми!!!

Башкирский государственный педагогический университет (Уфа) – крупнейший образовательный центр Башкортостана и ТОПовый гуманитарный ВУЗ РФ. Структура проекта объединяет пять институтов, готовящих специалистов по разным учебным направлениям. Программа БГПУ дистанционное обучение – идеальная возможность получить высшее педагогическое образование в одном из лучших опорных ВУЗов России.

Выпускники Башкирского университета имени М. Акмуллы востребованы в качестве универсальных профессионалов высшей категории. Они успешны не только в сфере педагогики, но и в журналистике, на радио и ТВ. Многие из них занимают высокие должности в министерствах и ведомствах, в том числе в аппарате президента.

Подобные перспективы в карьере делают дипломы СДО БГПУ престижными и конкурентоспособными не только в России. Университет активно развивает программы международного сотрудничества по бакалавриату и магистратуре с высшими учебными заведениями Китая, Киргизии, Казахстана и других стран. Преподавательский потенциал проекта представлен заслуженными педагогами и деятелями науки РФ.

Если вы учитесь дистанционно у вас нет лишнего времени на изучение лекционного материала, чтобы выполнять непростые домашние задания или не хватает сил решить тест, зачет, экзамен.

Мы поможем закрыть сессию «под ключ».

Контакты университета

Адрес: 450008, Республика Башкортостан, г.Уфа, ул. Октябрьской революции, 3-а;
Официальный сайт: bspu.ru;
Платформа дистанционного обучение на базе Moodle – СДО БГПУ им. М.Акмуллы: lms.bspu.ru;

СДО БГПУ личный кабинет для учебы из любой точки мира

Учебные удаленные программы в Башкирском университете реализованы через интерактивный web-модуль Moodle, предоставляющий доступ к персональным аккаунтам. Передовая ЛМС от австралийских разработчиков идеально соответствует целям и задачам дистанционного образования. Она доступна в режиме 24/7/365 со всех устройств с выходом в интернет.

Выполнив СДО БГПУ вход с помощью пароля и логина, студент получает доступ ко всей информации для учебы, в числе которой:

  • лекции, презентации, семинары;
  • методологические и научные материалы;
  • интерактивная зачетная книжка;
  • план сдачи учебных заданий, зачетов, тестов;
  • расписание занятий, вебинаров, консультаций;
  • внутренние форумы и чаты для общения;
  • электронные библиотеки.

На портале Ims.bspu.ru есть служба технической поддержки. Для связи с ней предусмотрен чат, размещенный в правой нижней части сайта. Новости университета всегда размещаются на главной странице ресурса, что позволяет своевременно узнавать о важных событиях и мероприятиях.

Электронная библиотека проекта объединяет в себе лучшие литературные фонды Рунета. Благодаря этому у студентов никогда не возникает проблем с поиском учебных, научных и исследовательских материалов, ведь им открыт online-доступ к шести крупнейшим библиотечным системам России.

Проблемы с учебой в СДО БГПУ? Поможем!

Дистанционное образование привлекает тем, что позволяет учиться по свободному графику, совмещать работу и учебу. Но многие студенты все равно не успевают разобраться с дисциплинами и освоить огромные массивы информации, поэтому не справляются с нагрузками и могут быть отчислены.

Если вы столкнулись с такими проблемами, не рискуйте провалом сессии, а сразу обращайтесь на MOZGSTUDENT.RU. Авторы проекта отлично знают программы и требования ВУЗа, поэтому легко выполнят любое задание по СДО БГПУ через личный кабинет на сайте Ims.bspu.ru. С нами вы успешно окончите университет и станете дипломированным профессионалом!

Помощь студентам БГПУ

Мы помогаем студентам БГПУ сдавать сессию под ключ. Наша команда репетиторов, работает с 2010 года. И мы работаем на результат. Мы консультируем с решением тестов, курсовых и всех видов студенческих работ.

Ответы на тесты БГПУ

Мы поможем с решением тестов, обращайтесь. Первый тест БЕСПЛАТНО.

Башкирский государственный педагогический университет - это... Что такое Башкирский государственный педагогический университет?

Башкирский государственный педагогический университет им. М. Акмуллы
(БГПУ)
Год основания 1967
Ректор Асадуллин, Раиль Мирваевич
Расположение Уфа
Юридический адрес ул. Октябрьской революции, 3а
Сайт bspu.ru

Башкирский государственный педагогический университет — один из ведущих университетов Башкортостана.

В Башкирии университет имеет 9 представительств в городах Белебей, Белорецк, Месягутово, Нефтекамск, Туймазы, Кумертау, Кушнаренково, Салават и Стерлитамак.

За время своей работы университет выпустил более 30 тысяч специалистов. Входит в 20 лучших педагогических ВУЗ-ов страны[1].

Университет выпускает газету «Аудитория»[2] и «Педагогический журнал Башкортостана»[3].

История

Башкирский государственный педагогический институт создан в 1967 году взамен Государственного педагогического института им. Тимирязева, преобразованного в 1957 в БГУ.

Менее чем через 10 лет институт был признан ВУЗ-ом первой категории.

В 2000 году Башгоспединститут переименован в Башкирский государственный педагогический университет, и несколько позже ему присвоено имя М. Акмуллы.

Структура

  • Художественно-графический факультет
  • Факультет иностранных языков
  • Факультет психологии
  • Физико-математический факультет
  • Институт исторического и правового образования
  • Филологический факультет
  • Естественно-географический факультет
  • Факультет физической культуры
  • Факультет башкирской филологии
  • Социально-гуманитарный факультет
    • социально-экономическое образование, профиль — учитель экономики;
    • библиотечно-информационная деятельность, профиль — референт аналитик информационных ресурсов;
    • педагогика, профиль — социальная педагогика; культурология
  • Институт профессионального образования и информационных технологий
  • Институт педагогики
  • Институт повышения квалификации и профессиональной переподготовки

Преподаватели

  • Хайбуллина, Лилия Салаватовна

Примечания

Ссылки

БГПУ им. М.Акмуллы Википедия

Для этого термина существует аббревиатура «БГПУ», которая имеет и другие значения: см. БГПУ.
Башкирский государственный педагогический университет имени М. Акмуллы
(БГПУ им. М. Акмуллы)
М. Аҡмулла исем. Башҡорт дәүләт педагогия университеты (М. Аҡмулла исемдәге БДПУ)
Логотип БГПУ им. М. Акмуллы
Международное название Bashkir State Pedagogical University named after M. Akmulla
Год основания 1967
Ректор Сагитов, Салават Талгатович
Расположение  Россия, Уфа
Юридический адрес ул. Октябрьской революции, 3а
Сайт bspu.ru
 Медиафайлы на Викискладе

Башкирский государственный педагогический университет имени М. Акмуллы́ (БГПУ имени М. Акмуллы) (башк. М. Аҡмулла исемендәге Башҡорт дәүләт педагогия университеты (М. Аҡмулла исемендәге БДПУ)) — высшее учебное заведение в Уфе.

Дата создания образовательной организации: 18 января 1967 года

Башкирский государственный педагогический университет им. М. Акмуллы (Акмуллинский университет) имеет полувековую историю и традиции. За эти годы вуз стал лидером педагогического образования, крупнейшим научным и социокультурным центром Республики Башкортостан. На сегодняшний день по различным направлениям здесь обучается свыше 11 000 студентов. За время своей работы университет выпустил более 40 тысяч специалистов.

Университет выпускает «Педагогический журнал Башкортостана», который представлен в перечне ВАК. Журнал соответствует всем необходимым требованиям, отвечает международным стандартам и гарантирует качество публикуемых статей

Одновременно с педагогическим профилем в Акмуллинском университете активно развиваются научные направления, разрабатываются инновационные проекты в сфере фундаментальной и прикладной микробиологии, генетики, нанотехнологий, математики, астрофизики, психологии и филологии. При вузе действует Центр коллективно пользования «Наноэлектроника перспективных материалов». Студентам предоставляются возможности обучения на базе университетских центров развития компетенций, практика и научные исследования в академических институтах Уфимского Федерального Исследовательского Центра РАН.

С ноября 2018 года университет возглавляет Салават Талгатович Сагитов.

История

БГПУ имени Мифтахетдина Акмуллы был создан в Уфе 9 января 1967 года как институт. Первый учительский институт в республике был создан в 1909 году. С 1919 года он был преобразован в институт народного образования, в состав которого входили четыре факультета: социально-исторический, биолого-географический, физико-математический и литературно-лингвистический. Это учебное заведение повышенного типа готовило учителей школ и техникумов.

С 1923 года институт получил название «Практический» и стал дополнительно готовить специалистов сельского хозяйства. В 1929 году на его базе был создан Башкирский государственный педагогический институт им. Тимирязева, преобразованный в 1957 году в Башкирский государственный университет. Однако потребность в развитии высшего педагогического образования, в подготовке учительских кадров высокой квалификации была высока. К тому времени менее трети учителей республики имели высшее образование. По многим специальностям вообще не велось подготовки. Вновь созданный Башкирский государственный педагогический институт успешно справился с этой задачей.

В 1976 году он был признан вузом первой категории. А в 2000 году Башгоспединститут переименован в Башкирский государственный педагогический университет, и в 2006 году ему было присвоено имя М. Акмуллы.

В 1986 году студенты исторического факультета Башкирского государственного педагогического института под руководством археолога А.Х.Пшеничнюка раскопали в Оренбургской области Филипповские курганы и обнаружили золото сарматов– 26 золотых оленей, датируемых V-IV веками до нашей эры.

С 2013 года БГПУ им. М. Акмуллы включён в состав сетевого Университета Шанхайской организации сотрудничества, куда входит более сотни высших учебных заведений мирового образовательного пространства. Студенты, обучающиеся по программе Университета ШОС, имеют возможность продолжить свое образование в иностранном вузе-партнере, совместно с которым реализуется программа, и получить двойной диплом международного стандарта.

В 2019 году БГПУ им. М. Акмуллы выступает соорганизатором IV Евразийского гуманитарного форума, проводимого Комиссией Российской Федерации по делам ЮНЕСКО, Правительством Республики Башкортостан, Министерством образования и Министерством культуры Башкортостана.

В вузе едется выпуск бакалавров, специалистов и магистров по 37 специальностям моноуровневой и 14 направлениям двухуровневой подготовки высшего профессионального образования. Лицензированы 6 программ магистратуры и 10 программ среднего профессионального образования. Выпускникам присваивается квалификация специалиста, бакалавра, магистра.Подготовлено более 40 тысяч специалистов не только для России, но и для зарубежных стран, в том числе для Казахстана, Турции, Узбекистана, Кыргызстана, Китая и др.

Подготовка аспирантов ведётся по 31 специальности и докторантов - по 3 специальностям.В вузе действует 5 советов по защите докторских диссертаций.

Среди преподавателей 1 член‑корреспондент РАО, 8 членов‑корреспондентов АН РБ, 105 докторов и 352 кандидатов наук (2008). Сотрудниками университета получено около 20 авторских свидетельств и патентов на изобретения. БашГПУ им.М.Акмуллы сотрудничает с университетами Великобритании, Германии, Индии, Италии, Казахстана, Нидерландов, США,Франции и др.

В университете ежегодно издаётся более 130 учебников, учебных пособий, монографий. Выпускаются журналы “Педагогический журнал Башкортостана”, “Вестник Башкирского государственного педагогического университета им. М.Акмуллы”, “Бюллетень по научно-исследовательской работе Башкирского государственного педагогического университета им. М.Акмуллы”, газета “Аудитория”, межвузовские сборники “Культура и образование”, “Система непрерывного образования: школа—педколледж—педвуз”, “Учёные записки физико-математического факультета”.

Имеется библиотечно-информационный центр, медиатека, музей истории педагогического университета, производственные и художественные мастерские, санаторий-профилакторий, спортивно-оздоровительный комплекс и лагерь “Росинка”, дом физической культуры “Буревестник” и др. В университете были подготовлены олимпийский и паралимпийский чемпион, десятки членов сборных команд, в том числе Российской Федерации. Ректоры: М.Я.Янгиров (с 1967), Р.Г.Кузеев (с 1971), Э.Ш.Хамитов (с 1983), Р.М.Асадуллин (с 2005), С.Т.Сагитов (с 2018)

На территории университтета установлен памятник выдающемуся поэту-просветителю М. Акмулле (2008).

Учебные подразделения

  • Естественно-географический факультет
  • Институт исторического, правового и социально-гуманитарного образования
  • Институт педагогики
  • Институт физики, математики, цифровых и нанотехнологий
  • Институт физической культуры
  • Институт филологического образования и межкультурных коммуникаций
  • Колледж БГПУ им. М. Акмуллы
  • Факультет башкирской филологии
  • Факультет психологии
  • Художественно-графический факультет
  • Институт дополнительного образования

Адреса корпусов

  • Учебный корпус №1 — РБ, г. Уфа, ул. Ленина, д. 20
  • Учебный корпус №2 — РБ, г. Уфа, ул. Октябрьской Революции, д. 3А
  • Учебный корпус №3 — РБ, г. Уфа, ул. Октябрьской Революции, д. 3А
  • Учебный корпус №4 — РБ. г. Уфа, ул. Октябрьской Революции, д. 55
  • Учебный корпус №5 — РБ, г. Уфа, ул. Чернышевского, д. 25, корп. 1
  • Учебный корпус №6 — РБ, г. Уфа, ул. Октябрьской Революции, д. 10, корп. 3
  • Учебный корпус №7 — РБ, г. Уфа, ул. Октябрьской Революции, д. 7
  • Учебный корпус №8 «Буревестник» — РБ, г. Уфа, ул. Коммунистическая, д. 54 А
  • Учебный корпус №9 — РБ, г. Уфа, ул. Степана Злобина, д. 31/1
  • Учебный корпус №10 — РБ, г. Уфа, ул. Чернышевского, д. 49/1
  • Учебный корпус №11 «СОК» — РБ, г. Уфа, ул. Софьи Перовской, д. 40
  • Учебный корпус №12 — РБ, г. Уфа, ул. Белякова, д. 25
  • Учебный корпус №13 «Alliance Francaise» (Французский альянс) — РБ, г. Уфа, ул. Октябрьской Революции, д. 8

Преподаватели

  • Азнабаев, Ахмер Мухаметдинович
  • Альмухаметов, Рашит Валиахметович
  • Амиров, Раиф Кадимович
  • Антошкин, Виктор Николаевич
  • Антышев, Александр Николаевич
  • Асадуллин, Рамиль Мидхатович
  • Асадуллин, Раиль Мирваевич
  • Валиахметов, Рифад Миниахметович
  • Гельблу, Яков Иосифович
  • Горбунова, Валентина Юрьевна
  • Грекова, Анастасия Иванована
  • Гумеров, Фарит Хафизович
  • Кабиров Рустем Расшатович
  • Классен, Генрих Николаевич
  • Кузеев, Рустем Гумерович
  • Лалетин, Дмитрий Александрович
  • Сатбалдина, Санида Тимерхановна
  • Сафин, Вадим Фатхиевич
  • Сухов, Владимир Павлович
  • Султанов, Ринат Ишбулдович
  • Фархутдинова, Зульфира Аглямовна
  • Хамитов, Эдуард Шайхуллович
  • Хисамитдинова, Фирдаус Гильмитдиновна
  • Хайбуллина, Лилия Салаватовна
  • Вахитов, Венер Абсатарович
  • Абдуллин, Миннивасик Гатауллович
  • Башенев, Валерий Алексеевич
  • Гуров, Валерий Николаевич
  • Старикова, Валентина Ивановна

Почетные профессора

Известные выпускники

  • Асадуллин, Раиль Мирваевич- доктор педагогических наук, профессор,ректор БашГПУ им. Акмуллы (2005-2018), депутат Государственного собрания -Курултая РБ.
  • Гумерова, Лилия Салаватовна-кандидат педагогических наук, заместитель премьер-министра Республики Башкортостан (2012-2014), член Совета Федерации РФ (с 2014 года), председатель Комитета Совета Федерации по науке, образованию и культуре (с 2019 года)
  • Хажин, Айбулат Вакилович- кандидат педагогических наук, министр образования РБ (с 2019)
  • Хисамитдинова, Фирдаус Гильмитдиновна-доктор филологических наук, профессор, министр образования РБ (1999-1998), депутат Госсобрания -Курултая РБ (1994-1999),с 2005 года директор Института истории, языка и литературы УНЦ РАН
  • Шевчук, Юрий Юлианович- российский рок-музыкант и певец, автор песен, художник, продюссер, общественный деятель.Создатель и руководитель ТОО «Театр ДДТ». Народный артист Республики Башкортостан (18 сентября 2003).

Примечания

Ссылки

Диссертации 12 ученых из Башкирии заподозрены в плагиате

 Если в апреле этого года в скандале с плагиатом были замешаны шесть человек, то на этот раз таких людей стало еще больше

 1 

Что такое «Диссернет»?

Эксперты «Диссернета» выявляют случаи грубого, преднамеренного нарушения установленных законом правил аттестации научных работников, а также правил и регламентов присуждения ученых степеней.

Наиболее важными элементами фальсификации диссертаций, выявляемыми в ходе экспертиз «Диссернета», являются:

  • массовые заимствования текста из чужих аттестационных работ и иных публикаций, допущенные авторами проверяемых работ вопреки правилам корректного цитирования, зафиксированным в «Положении о порядке присуждения ученых степеней»;
  • фальсификация научных публикаций, наличие которых является, согласно «Положению о порядке присуждения ученых степеней», обязательным условием присуждения соискателю соответствующей ученой степени;
  • грубые нарушения правил подготовки диссертационной работы, а также процедуры защиты диссертации, предписанной «Положением о порядке присуждения ученых степеней» и «Положением о диссертационном совете».
 2 

Как сформирована таблица заимствований?

Таблица заимствований состоит из квадратиков, каждый из которых отображает одну страницу проверенного экспертами документа. По клику на номер страницы открывается совмещенное изображение двух текстов: слева – текста проверяемой работы, справа – текста, ставшего источником заимствования. Совпадающие элементы выделены в обоих текстах цветом.

Серым цветом обозначены страницы, содержащие технические элементы диссертации, не подлежащие проверке: титульный лист, оглавление, библиографический список, страницы с иллюстрациями, таблицами, диаграммами, приложениями.

Прочими цветами обозначены страницы, на которых имеются заимствования. Не закрашены страницы, на которых заимствования пока не обнаружены.


Пример заимствования. Фото: realnoevremya.ru

 3 

Фания Растегаева, доцент кафедры «Бухгалтерский учет, аудит, статистика» Уфимского филиала Финансового университета

В 2004 году Фания Саитовна защитила кандидатскую на тему «Социально-экономический характер реформ в России» под руководством Наили Багаутдиновой – директора Института управления, экономики и финансов Казанского (Приволжского) федерального университета.  


Фото: wiki.dissernet.org

В 2009 году она защитила докторскую по теме «Диалектика формирования экономического имиджа хозяйствующей системы». И на этот раз научным руководителем стала Наиля Гумеровна.


Фото: wiki.dissernet.org

Госпожа Растегаева является соавтором двух научных публикаций, в которых были обнаружены заимствования: «Сущность категории риса и его взаимосвязь с финансовой категорией – аудиторский риск» (напечатан в Международном научно-исследовательском журнале № 1 (43). Часть 1. Январь 2016) и «Внутренний контроль как инструмент снижения риска несостоятельности (банкротства)» (Вестник Восточно-Сибирского государственного университета технологий и управления). 

 4 

Елена Буренина, заведующая кафедрой «Экономика и управление на предприятии нефтяной и газовой промышленности» УГНТУ

Докторскую Елена Буренина защитила в 2012 году по теме «Процессно-целевой подход к управлению эффективностью деятельности нефтегазодобывающих предприятий».  

 5 

Башкирская академия государственной службы и управления при Президенте Республики Башкортостан 

«Диссернет» утверждает, что плагиат имеется у:

  • профессора кафедры экономической теории и социально-экономической политики Гульназ Галиевой в кандидатской диссертации и одной научной публикации
  • доцента кафедры информационных технологий Лилии Гумеровой в кандидатской диссертации. 
  • доцента Института экономики и предпринимательства Юрия Сулимова в кандидатской диссертации.


 6 

Ирина Манаева, доцент кафедры экономики и управления Стерлитамакского филиала БашГУ

Тема диссертационной работы Ирины Хамитовны: «Формирование кадровой политики как инструмент повышения эффективности малых промышленных предприятий».


Комментарий «Диссернета»:

– В библиографическом списке и тексте диссертации работы Задирова П. И. не упоминаются. Согласно автореферату, совместных публикаций с названным автором у соискателя не было. На протяжении всей работы «предприятия» становятся «промышленными предприятиями», «малыми промышленными предприятиями» (стр. 16, 19, 20, 21, 23, 24, 28, 29, 31, 36, 38 и др.), «МПП» (стр. 114-116 и др.). На стр. 39 ЗАО «Прелюдия» переименовывается в ЗАО «Исток», на стр. 41 ООО «БФ Аудит» – в ЗАО «Колос», на стр. 73 ЗАО «Энергоресурс» – в ЗАО «Нефтепоток», на стр. 122, 125, 127, 129-132, 134, 137, 139, 154, 155, 161 ЗАО «Полюс-К» – в ООО «Евро Онлайн», на стр. 122, 141, 142, 146, 162 ЗАО «Авиакомпания Антэкс-Полюс» – в ЗАО «Межгорметалл», на стр. 122, 146, 147, 151, 152, 163 ЗАО «Центр отдыха Северное сияние» – в ЗАО «ТПМ».

Процедуры омоложения (замену дат) «1994-1995» до «2004-2005» испытала на себе стр. 73, а до «2009-2010» – стр. 39, «1994» до «2007» – стр. 73, а до «2009» – стр. 41; «1997» до «2008», «1998» до «2009», «1999» – до «2010», «2000» – до «2011» – стр. 124. 

По мнению эксперта сообщества, соискатель так увлеклась заменой «предпринимательства» на «бизнес», что не заметила (стр. 72, 73, 79-83 и др.), как приняла новый федеральный закон: «О государственной поддержке малого бизнеса в Российской Федерации» (стр. 74).

Кроме того, закон «О государственной поддержке малого бизнеса (читай: «предпринимательства» – эксперт сообщества) в Российской Федерации», позиционируемый в диссертации в качестве действующего, утратил силу с 01.01.2008 в связи с принятием Федерального закона от 24.07.2007 № 209-ФЗ «О развитии малого и среднего предпринимательства в Российской Федерации», то есть почти за три года до защиты диссертации. 

 7 

Азат Валеев, доцент, декан технологического факультета, заведующий кафедрой ОТД, и. о. директора Сибайского института БашГУ

По теме «Профессиональное развитие будущего учителя технологии и предпринимательства на основе учебно-профессиональной деятельности» Азат Салимьянович диссертацию защитил в 2009 году.

Комментарий Диссернета:

– Имеется совместная публикация с Н. Я. Сайгушевым: Валеев А. С. Задачный подход в процессе профессиональной подготовки будущего учителя [Текст] / А. С. Валеев, Н. Я. Сайгушев, Д. А. Савельев // Психодидактика высшего и среднего образования: материалы VI международной научно-практ. конф. –Барнаул:БГПУ,2008. – Ч.1. – С.272-275. 

Ссылка на диссертацию Н. Я. Сайгушева «Рефлексивное управление процессом профессионального становления будущего учителя» (2002) приведена на стр. 224. 

Имя Н. Я. Сайгушева упоминается на стр. 18, 166, 209, 224, 298


 8 

Евгений Пудаков, доцент кафедры уголовного права, процесса и цивилистики Башкирского института социальных технологий

Кандидат юридических наук работу выполнил в 2008 году в Научно-исследовательском институте Федеральной службы исполнения наказаний.  


 9 

Танзиля Нигматуллина, профессор, директор Башкирского института социальных технологий

Депутат Городского совета Администрации городского округа город Уфа Республики Башкортостан Танзиля Алтафовна даже была удостоена звания «Почетный работник высшего профессионального образования Российской Федерации». 


Еще у нее имеется научная публикация с «плагиатным» текстом. 


 10 

Артур Сулейманов, заведующий кафедрой в Башкирском институте социальных технологий, доцент кафедры философии и политологии БашГУ

У Артура Рамилевича пять научных публикаций с заимствованными текстами, утверждает «Диссернет».  




 11 

Башкирский государственный университет 

Заведующая кафедрой инновационной экономики БашГУ Лилия Валинурова сама не была замечена в плагиате чужих текстов, а вот ее подопечные были уличены диссернетом - она была научным руководителем у 16 кандидатов, в чьих работах обнаружили плагиат.  

 

У профессор кафедры общей экономической теории ИНЭФБ в БашГУ Виля Нусратуллина Диссернет нашел одну личную научную публикацию с плагиатом и три научные работы других людей, у которых он был научным руководителем. 

Заведующая кафедрой финансового и экологического права Нурия Саттарова является оппонентом трех научных публикаций с плагиатом.  

Профессор кафедры инновационной экономики Оксана Казакова имеет и собственную докторскую диссертацию с плагиатом, и научную публикацию.   


Профессор кафедры теории и методики начального образования факультета Педагогики и психологии Стерлитамакского филиала Алевтина Фатыхова, она же Академик Международной академии наук педагогического образования и член-корреспондент Международной академии наук высшей школы, в 2011 году защитила кандидатскую, а в 2005 году докторскую. Посмотрите, что пишет Диссернет 

Так же есть восемь человек, которые защищали свои кандидатские работы в БашГУ. В их работах Диссернет обнаружил плагиат.

 

    

 12 

Башкирский государственный педагогический университет им. М. Акмуллы 



 13 

Башкирский государственный аграрный университет

Ректор вуза Ильдар Габитов был научным руководителем диссертации, в которой обнаружен плагиат.    

Заведующий кафедрой технологии мяса и молока Хамит Тагиров считается автором двух научных публикаций с заимствованным текстом и научным руководителем двух диссертаций. 

Аналогичная проблема у декана факультета пищевых технологий Наиля Губайдуллина – одна научная публикация с плагиатом. 

Доцент кафедры бухгалтерского учета, статистики и информационных систем в экономике Айдар Шарафутдинов в 2010 году защитил кандидатскую диссертацию, и вот что сообщает «Диссернет»: 


Преимущества для аналитики Интернета вещей от графических процессоров и баз данных графических процессоров

Если ваша организация перешла на подножку Интернета вещей, она, скорее всего, уже имеет дело со структурированными и неструктурированными данными с потребительских устройств и датчиков или с данными промышленного Интернета вещей.

Корреляция потоков данных из нескольких источников - сложная задача для любой организации. Некоторые компании обратились к Hadoop и другому программному обеспечению с открытым исходным кодом, но они часто ограничены масштабом, вводом-выводом или вычислительными ресурсами.

Вычисления на графическом процессоре разгружают части приложения с интенсивными вычислениями на графический процессор, в то время как остальная часть кода выполняется на центральном процессоре.В результате пользователи получают резкое увеличение пропускной способности для своих рабочих нагрузок Интернета вещей.

Существующие решения не работают

Ваша компания могла перейти от устаревших коммерческих технологий или технологий с открытым исходным кодом, чтобы воспользоваться преимуществами данных IoT. Обычно это включает в себя «клейкую ленту» 5-10 технологий с открытым исходным кодом и коммерческие технологии вместе для рабочего решения. Эти операции часто являются довольно дорогостоящими и сложными, для перехода к производству требуются месяцы, и для них используется пакетная обработка вместо обработки в реальном времени.

Базы данных GPU - ответ для IoT Analytics

Согласно отчету Ovum Trends to Watch 2017, IoT использует кейсы с базами данных графических процессоров, которые «выдвигают варианты использования потоковой передачи в реальном времени на передний план», - это история большого успеха в этом году.

Базы данных

GPU привносят революционные возможности в данные и аналитику Интернета вещей. Во-первых, графические процессоры NVIDIA используют традиционные операции с базами данных и ускоряют их за счет использования тысяч небольших эффективных ядер, которые хорошо подходят для параллельного выполнения повторяющихся аналогичных инструкций.

Некоторые из последних графических процессоров имеют более 4000 ядер по сравнению с 16-32 ядрами на типичном устройстве на базе ЦП. Кроме того, ядра графического процессора могут обрабатывать данные намного эффективнее и быстрее, чем процессоры, которые обрабатывают данные последовательно.

Эти функции делают графические процессоры идеальными для анализа массивных наборов данных в реальном времени, особенно для случаев использования, когда время и местоположение имеют значение.

Найдите базу данных графического процессора, в которую встроены собственные типы объектов ГИС и IP-адреса, геопространственные функции и визуализации на основе карт.Это позволяет графическим процессорам отображать изображения и видео «на лету», созданные во время запроса.

Вам также потребуется расширяемость с помощью определяемых пользователем функций для интеграции пользовательского кода и библиотек машинного обучения с открытым исходным кодом, таких как TensorFlow, Caffe и Torch, для обучения и запуска различных алгоритмов машинного обучения и глубоких алгоритмов.

База данных графического процессора должна иметь возможность линейного масштабирования локально или в облаке. Также важно, чтобы база данных графического процессора имела разъемы для Hadoop, Spark, Kafka, NiFi, Accumulo и Kibana, чтобы вы могли читать / записывать данные в движении и в состоянии покоя, а база данных графического процессора могла функционировать как быстрый уровень. поверх ваших хранилищ данных.

Кроме того, соединители и интеграция с инструментами бизнес-аналитики, такими как Tableau или Power BI, могут упростить и ускорить доступ к информации для бизнеса.

Сценарии использования Интернета вещей

Были развернуты десятки вариантов использования потребительского и промышленного Интернета вещей, и их число будет в будущем. Вот некоторые из лучших вариантов использования:

Управление парком транспортных средств - Распространение мобильных сетей привело к быстрому росту систем управления автопарком.Ярким примером того, как базы данных GPU могут использоваться в качестве аналитической платформы в реальном времени для управления автопарком, является Почтовая служба США, которая развертывает Kinetica для оптимизации своих бизнес-операций.

Почтовые перевозчики USPS

используют устройство, которое каждую минуту сканирует посылки и сообщает их точное географическое местоположение. С Kinetica USPS может собирать, обрабатывать и анализировать более 200 000 сообщений в минуту. Он может анализировать эти «хлебные крошки», чтобы понять, где расходы достигают наилучших результатов, принимать более быстрые и эффективные стратегические решения, предоставлять клиентам более надежные услуги и сокращать расходы за счет оптимизации поставок.

Поскольку базу данных GPU Kinetica можно использовать для визуализации геопространственных данных, диспетчеры могут эффективно планировать распределение территорий и более эффективно использовать маршруты.

Smart Grid - Энергетические и коммунальные предприятия используют «умные счетчики» для измерения того, как энергоресурсы используются в домах и коммерческих зданиях. Эти системы помогают коммунальным предприятиям удовлетворять потребности в энергосбережении, а также упрощают понимание клиентов.

Домовладельцы, использующие интеллектуальные счетчики, в режиме реального времени видят свое энергопотребление и могут соответственно регулировать, в то время как коммунальные предприятия могут лучше удовлетворять потребительский спрос и сбалансировать производство. Кроме того, интеллектуальные счетчики могут непрерывно отслеживать потребление энергии, поэтому коммунальные предприятия могут быстро реагировать на поломку оборудования или перебои в обслуживании.

Производство - ключевая задача, стоящая перед производственным Интернетом вещей, заключается в том, чтобы не отставать от потоковых событий, поступающих с конвейеров, цепочки поставок, самих производственных машин, а также тегов на отдельных производимых изделиях.

База данных графического процессора обеспечивает необходимые требования к производительности для многих современных производственных сценариев IoT, включая оптимизацию всей производственной цепочки, выполнение потоковой аналитики функциональности компонентов, отслеживание и мониторинг запасов, материалов и операций, обнаружение производственных дефектов, обеспечение безопасности и предотвращение сбоев, и отслеживание качества, возврата и гарантийных требований.

Качество обслуживания клиентов - базы данных GPU могут быть развернуты в розничных магазинах для отслеживания и анализа огромных объемов движущихся активов и запасов в режиме реального времени - идеально для получения более быстрой и актуальной информации по цепочке поставок компании.

Классический вариант использования Интернета вещей для розничных продавцов - это клиент 360: розничные продавцы могут сопоставлять данные из систем точек продаж, потоков в социальных сетях, прогнозов погоды и носимых устройств. Эти данные используются для лучшего понимания клиентов и бизнеса за счет возможности запрашивать массивные наборы данных за секунды или часы.

Оптимизация цепочки поставок - базы данных GPU могут использоваться для предоставления в реальном времени информации о местоположении по всей цепочке поставок, включая поставщиков, дистрибьюторов, логистику, транспорт и розничные точки, чтобы предприятия могли понимать спрос, управлять поставками и отслеживать запасы в настоящее время.

Скорость, масштабирование и интеллектуальные возможности Интернета вещей

Графические процессоры NVIDIA

и базы данных графических процессоров обеспечивают скорость, масштабируемость и интеллект для Интернета вещей за счет конвергенции машинного обучения и онлайн-аналитической обработки. Это позволяет получать аналитические данные в реальном времени для более быстрого принятия решений и действий.

Чтобы узнать больше, посмотрите наш недавний веб-семинар по IoT с Джимом МакХью, вице-президентом и генеральным менеджером DGX Systems в NVIDIA, в котором мы говорили о том, как графические процессоры ускоряют рабочие нагрузки IoT.

Если вы приедете в Нью-Йорк на следующей неделе, присоединяйтесь к Kinetica на конференции O’Reilly AI, стенд 20, где вы сможете узнать больше о том, как базы данных с ускорением на GPU меняют практически все вертикали.

Faster Physics: Как AI и графические процессоры NVIDIA A100 автоматизируют физику элементарных частиц

Какие фундаментальные законы управляют нашей Вселенной? Как материя во Вселенной попала туда сегодня? Что такое темная материя?

Вопросы могут быть вечными, но ни у одного ученого-человека нет вечности, чтобы на них ответить.

Теперь, благодаря технологиям NVIDIA и новейшему искусственному интеллекту, более 1000 сотрудников из 26 стран, работающих над экспериментом по физике элементарных частиц Belle II, могут быстрее узнать больше об этих важных вопросах.

Детектор Belle II, расположенный к северу от Токио, воспроизводит частицы, созданные во время ранней Вселенной, путем столкновения высокоэнергетических электронов и антиэлектронов вместе.

Эти коллизии генерируют серьезный объем данных. Исследователи сделают высокоточные записи сотен миллиардов столкновений за время эксперимента. Просеивать все эти данные, не жертвуя подробной информацией, необходимой для высокоточных измерений, - непростая задача.

Чтобы восстановить способ распада отдельных частиц, обнаруженных на Belle II, из более крупных групп частиц, исследователи обратились к ИИ, говорит Джеймс Кан из Технологического института Карлсруэ, или KIT, исследователь Belle II и консультант по ИИ с ИИ Гельмгольца Немецкая общественная исследовательская платформа прикладного ИИ.

«Учитывая успехи ИИ и его способность учиться на примерах на больших объемах данных, это идеальное место для его применения», - сказал Кан.

И для ускорения этого ИИ они используют технологию многоэкземплярного графического процессора архитектуры NVIDIA Ampere, встроенную в графический процессор NVIDIA A100.

Физика соответствует A100

Команда

Кана смогла получить ранний доступ к «свежей из духовки» NVIDIA DGX A100, компактной системе, объединяющей 5 петафлопс вычислительной мощности искусственного интеллекта.

Это одно из первых устройств в Европе, подключенных с помощью высокоскоростной технологии межсоединений InfiniBand. Он был установлен в KIT благодаря группе высокопроизводительных вычислений в Центре вычислений Штайнбух.

Эта тесная связь между командой консультантов по ИИ, международными учеными и командой специалистов по высокопроизводительным вычислениям будет преимуществом для будущих исследований.

«Мы действительно рады видеть, что всего через несколько часов после того, как мы запустили и запустили DGX A100, научный анализ уже проводился», - сказала Дженнифер Бухмюллер, руководитель основного центра высокопроизводительных вычислений в KIT.

Это еще не все: HoreKa, следующий суперкомпьютер KIT, будет оснащен более чем 740 графическими процессорами NVIDIA A100.

Новый взгляд на распады частиц

Все это помогает Кану и его команде ускорить новый подход, разработанный в KIT в сотрудничестве с исследователями из близлежащего Страсбургского университета.

Разработав новое представление о распаде частиц или о том, как нестабильные субатомные частицы распадаются, команда Кана смогла использовать специализированную нейронную сеть, известную как графическая нейронная сеть, чтобы автоматизировать реконструкцию распада частиц по обнаруженным отдельным частицам. пользователя Belle II.

«Мы поняли, что можем заново выразить распад частиц в терминах отношений только обнаруженных частиц», - сказал Кан. «Это был ключевой ингредиент для создания полного комплексного решения ИИ.”

Команда уже продемонстрировала успех этой техники на ряде специально разработанных имитаций распадов частиц и недавно была расширена до моделирования взаимодействий, происходящих в Belle II.

Однако для масштабирования требовались ресурсы, которые могли бы обрабатывать как объем данных, так и обученные на нем большие нейронные сети.

Для этого они разделили графические процессоры, используя технологию мультиэкземплярного графического процессора, которая позволяет одному графическому процессору выполнять несколько задач одновременно, для выполнения поиска и распространения гиперпараметров сети.

«Поиски архитектуры, которые занимали несколько дней, теперь можно завершить за считанные часы», - сказал Кан.

Результат: больше времени для большего количества науки и для того, чтобы задать больше этих вечных вопросов и ответить на них.

Что такое графический процессор? Определенные блоки обработки графики

Для чего используются графические процессоры?

Два десятилетия назад графические процессоры использовались в основном для ускорения приложений трехмерной графики в реальном времени, таких как игры.Однако в начале 21 века компьютерные ученые осознали, что графические процессоры могут решить некоторые из самых сложных вычислительных проблем в мире.

Эта реализация положила начало эре GPU общего назначения. Теперь графические технологии все шире применяются для решения все более широкого круга задач. Сегодняшние графические процессоры более программируемы, чем когда-либо прежде, что дает им гибкость для ускорения широкого спектра приложений, выходящих далеко за рамки традиционного графического рендеринга.

Графические процессоры для игр
Видеоигры стали более требовательными к вычислениям, с гиперреалистичной графикой и обширными, сложными игровыми мирами. Благодаря передовым технологиям отображения, таким как экраны 4K и высокой частоте обновления, наряду с ростом количества игр в виртуальной реальности, требования к обработке графики быстро растут. Графические процессоры способны отображать графику как в 2D, так и в 3D. Благодаря более высокой производительности графики в игры можно играть с более высоким разрешением, с более высокой частотой кадров или с тем и другим.

Графические процессоры для редактирования видео и создания контента
В течение многих лет видеоредакторы, графические дизайнеры и другие творческие профессионалы боролись с длительным временем рендеринга, которое ограничивало вычислительные ресурсы и сдерживало творческий поток. Теперь параллельная обработка, предлагаемая графическими процессорами, ускоряет и упрощает рендеринг видео и графики в форматах с более высоким разрешением. Кроме того, современные графические процессоры имеют выделенные средства мультимедиа и отображения, которые позволяют создавать и воспроизводить видео с гораздо большей энергоэффективностью.

Графический процессор для машинного обучения
Некоторые из наиболее интересных приложений для графических процессоров включают искусственный интеллект и машинное обучение. Поскольку графические процессоры обладают огромным объемом вычислительных возможностей, они могут обеспечить невероятное ускорение рабочих нагрузок, которые используют преимущества высокопараллельной природы графических процессоров, таких как распознавание изображений. Многие современные технологии глубокого обучения полагаются на графические процессоры, работающие совместно с процессорами.

FPGA и GPU для глубокого обучения ›

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ узлов GPU на HPC

Новые инструкции по использованию узлов графического процессора HPC

Обычный и правильный метод для использования узлов GPU с Grid Engine заключается в использовании так называемого расходного материала SGE, чтобы вы могли запросить одна, две или любое другое количество карт GPU, доступных на данном узле. От при этом вы и другие пользователи, использующие один и тот же узел, столкнетесь с , а не с и используйте ту же карту GPU.

Метод для выполнения вышеупомянутого влечет за собой использование того, что называется Расходный материал SGE называется RSMAP. К сожалению, расходные материалы RSMAP недоступны в бесплатном доступе. SGE, который использует HPC. Это только доступно с коммерческой SGE под названием UNIVA что очень очень дорого , и мы не можем себе это позволить.

Существует обходной путь для использования расходных материалов RSMAP, НО для этого требуется МНОГО работы по повторению сценариев эпилога и пролога HPC SGE в качестве текущего сценарии очень сложные для выполнения проверки и перезапуска HPC.

Другая причина не работать с HPC GPU SGE заключается в том, что HPC 3 будет при замене HPC и HPC 3 , вероятно, будет использоваться совсем другой планировщик называется SLURM, а не SGE. Так что нет смысла тратить наше время и усилия по повторному выполнению HPC SGE, поскольку и HPC, и SGE будут прощальное "прощай" в не слишком далекое будущее.

Итак, с учетом всего сказанного, мы собираемся использовать узлы GPU в их простых формат, который должен запрашивать узел GPU, как и любой другой узел на HPC, за исключением того, что вы сможете использовать одну или все карты GPU на узел.Да, будет потеряна только одна карта GPU. данный узел, поэтому постарайтесь использовать столько карт GPU, сколько позволяет программа.

И последнее примечание: контрольная точка HPC НЕ работает с узлами графического процессора . Однако вы можете использовать перезапуск HPC.

Вот таблица доступных очередей GPU в кластере:

Имя очереди Подвесной? Счетчик Тип карты графического процессора

гпу

4

Тесла M2090

ГПУ2

4

Тесла К80

гпу1080

Есть

3

GeForce GTX 1080

бесплатно32i-gpu

Есть

2

Тесла K20c

В чем разница между APU, CPU и GPU?

Когда приходит время покупать новый компьютер, знание разницы между процессором, графическим процессором и APU становится значительным преимуществом. Это может даже сэкономить вам деньги. Это особенно актуально, если вы планируете собрать свой собственный компьютер.

Эти три технологии часто сгруппированы, но выполняют разные роли.Знание функции каждого из них и то, может ли оно вам понадобится, имеет решающее значение.

Итак, в чем именно разница между APU, CPU и GPU?

Центральный процессор (ЦП)

Центральный процессор или ЦП - это главный мозг компьютера. В ранних компьютерах ЦП был распределен между несколькими микросхемами. Однако для повышения эффективности и снижения производственных затрат ЦП теперь находится на одном кристалле. Эти меньшие по размеру процессоры также называют микропроцессорами.

Уменьшение занимаемой площади процессора также позволило нам разрабатывать и производить более компактные устройства меньшего размера. Настольные компьютеры можно найти как универсальные устройства, ноутбуки продолжают становиться тоньше, но функциональнее, а некоторые смартфоны теперь более мощные, чем их традиционные аналоги.

ЦП выполняет основные вычислительные процессы для вашего компьютера. Инструкции, хранящиеся в оперативной памяти вашего устройства, отправляются в ЦП для выполнения. Это трехэтапная система, состоящая из этапов Fetch, Decode и Execute. В широком смысле это означает получение входных данных, понимание того, что они собой представляют, и создание желаемого результата.

Используя это, ваш ЦП помогает во всем: от загрузки операционной системы, открытия программ и даже выполнения вычислений в электронных таблицах.Ресурсоемкие операции, такие как видеоигры, наиболее сильно загружают ваш процессор. Вот почему тесты производительности обычно проводятся по игровым стандартам.

ЦП доступны во многих вариантах - от энергоэффективных одноядерных чипов до восьмиъядерных процессоров с максимальной производительностью.Intel использует свою технологию Hyper-Threading, чтобы четырехъядерный процессор работал так, как будто он является восьмиъядерным. Это помогает выжать из вашего процессора максимальную мощность и эффективность.

Если это пробудило у вас интерес к дальнейшему изучению, ознакомьтесь с нашим руководством по процессору и его функциям.

Что такое ЦП и для чего он нужен?

Аббревиатуры в вычислительной технике сбивают с толку. Что такое ЦП? А мне нужен четырехъядерный или двухъядерный процессор? А как насчет AMD или Intel? Мы здесь, чтобы помочь объяснить разницу!

Графический процессор (GPU)

Несмотря на все достижения в области процессоров, у них все еще есть недостатки; а именно графика.ЦП принимают входные данные и обрабатывают их линейными шагами. Однако обработка графики требует одновременной обработки нескольких данных. Графический процессор (GPU) снижает нагрузку на ЦП и повышает производительность видео.

Большинство компьютеров и ноутбуков оснащены процессором и графическим процессором, но это не всегда так.Иногда, особенно в более низком ценовом диапазоне, ваш компьютер будет поставляться со встроенной графикой вместо выделенного графического процессора. Если вы не уверены, какая у вас конфигурация, взгляните на наше сравнение встроенных и выделенных видеокарт.

И GPU, и CPU выполняют похожие функции, но по-разному они это делают.Параллельная структура графического процессора специально адаптирована для этого. Это помогает устройству выполнять миллиарды вычислений в секунду, необходимых для игр и воспроизведения видео. Графический процессор часто располагается на отдельной видеокарте, которая также имеет собственную оперативную память.

Это позволяет карте хранить генерируемые данные.Также благодаря этой встроенной оперативной памяти графический процессор может создавать буфер, сохраняя готовые изображения до тех пор, пока вам не понадобится их отображать. Это особенно полезно, например, при просмотре видео.

Поскольку эти карты легко заменяются, это часто считается одним из лучших обновлений, которые вы можете сделать для своего компьютера.У высокопроизводительных видеокарт обычно есть соответствующая цена. Однако есть видеокарты для дешевых игр, дающие возможность выбора при любом бюджете.

Блок ускоренной обработки (APU)

bodkins18 / Pixabay

Чтобы уменьшить физические размеры и производственные затраты, производители нашли способы объединить электронные компоненты в единые микросхемы.Последняя итерация этой технологии - устройства System-on-a-Chip (SoC). В этой конструкции вся основная электроника объединена на одном кристалле. Это способствовало росту недорогих вычислительных устройств и смартфонов.

Однако предшественником SoC был Accelerated Processing Unit или APU.Эти блоки объединили ЦП и ГП на одном кристалле, чтобы сформировать комбинированный блок обработки. Это не только снижает стоимость, но и повышает эффективность. Минимизация физического расстояния между ними обеспечивает более быструю передачу данных и повышение производительности.

Поскольку графические процессоры оптимизированы для более высокой скорости вычислений, центральный процессор может переложить часть работы на графический процессор.В отдельной установке выигрыш в эффективности от этого распределения нагрузки будет подорван из-за физического расстояния и скорости передачи данных между ними. Тем не менее, объединенный APU действительно делает эти преимущества возможными.

Несмотря на это, APU не дает такой же производительности, как выделенный CPU и GPU.Вместо этого их лучше рассматривать как шаг вперед по сравнению с интегрированной графикой. Это делает APU доступным обновлением для тех, кто хочет обновить свои ПК.

Производитель процессоров AMD разработал APU.Однако они были не единственными, кто объединил процессоры таким образом. Intel также начала интегрировать CPU и GPU. Основное отличие заключалось в том, что AMD выпустила специальную линейку APU, тогда как Intel и другие компании объединили их в свои линейки продуктов.

Для более подробной разбивки взгляните на наше руководство по APU и его функциям.

APU против CPU против GPU: теперь вы знаете!

Теперь мы рассмотрели основные процессоры, и вы знаете, что для вашего компьютера существует множество вариантов.Если вы выберете отдельный процессор и графический процессор, вы, вероятно, потратите больше, но также получите более значительный прирост производительности.

Выбор APU - это компромисс между бюджетом и производительностью.Если вы в настоящее время работаете со встроенной графикой, то APU - стоящее обновление, которое не сломает банк.

Однако, прежде чем вкладывать средства в APU, CPU или GPU, вы должны быть уверены, что выбираете оптимальное обновление для своей машины.В этом случае вам следует подумать, какое из этих обновлений лучше всего улучшит ваш компьютер.

6 приложений для Android, которые действительно очищают ваше устройство (без плацебо!)

Эти приложения для очистки телефона для Android помогут вам удалить ненужные файлы, занимающие место на вашем устройстве.

Об авторе Джеймс Фрю (Опубликовано 246 статей)

Джеймс - редактор руководств для покупателей MakeUseOf и писатель-фрилансер, делающий технологии доступными и безопасными для всех.Живой интерес к экологичности, путешествиям, музыке и психическому здоровью. БЫЛ в области машиностроения в Университете Суррея. Также можно найти в PoTS Jots, где написано о хронических заболеваниях.

Ещё от James Frew
Подпишитесь на нашу рассылку новостей

Подпишитесь на нашу рассылку, чтобы получать технические советы, обзоры, бесплатные электронные книги и эксклюзивные предложения!

Еще один шаг…!

Подтвердите свой адрес электронной почты в только что отправленном вам электронном письме.

Обнаружение и настройка вашего графического процессора для вычислений

Обнаружение вашего графического процессора

Перед тем, как оценивать NMath Premium или любое другое программное обеспечение, поддерживающее GPU, вам необходимо знать, какой тип оборудования у вас есть, и убедиться, что установлены правильные драйверы. Есть два быстрых способа определить ваш графический процессор NVIDIA и просмотреть его аппаратные характеристики.

  1. Большинство установленных графических процессоров NVIDIA в настольных компьютерах работают как высокопроизводительное оборудование для рендеринга видео.Вы можете быстро узнать, установлен ли у вас графический процессор NVIDIA, открыв Диспетчер устройств Windows (щелкните правой кнопкой мыши Компьютер в меню «Пуск», выберите «Свойства» и нажмите «Диспетчер устройств»). В диспетчере устройств откройте в древовидном меню адаптеры дисплея, и отобразится список установленных устройств. На моей машине для разработки я вижу один видеоадаптер, обозначенный как «NVIDIA GeForce GT 640».

    Можно установить несколько адаптеров дисплея, и важно отметить, что NMath Premium в настоящее время работает только на адаптере устройства 0 .При щелчке правой кнопкой мыши по перечисленному адаптеру дисплея можно получить более подробную информацию, включая версию драйвера и номер устройства. Видеоадаптеры (GPU) можно индивидуально включить или отключить из контекстного меню, вызываемого правой кнопкой мыши.

  2. NVIDIA предоставляет бесплатную программу запроса устройств GPU под названием DeviceQuery.exe , которая дает подробный список функций всех установленных GPU. CenterSpace поставляет версию этой программы с продуктом NMath Premium с поддержкой графического процессора.Когда я запускаю эту программу на своей машине разработки, я получаю следующее:
    Проверка программного обеспечения CenterSpace NMath Premium ...
    
    Обнаружено 1 устройство (а) с поддержкой CUDA
    
    Устройство 0: «GeForce GT 640»
      Версия драйвера CUDA / версия среды выполнения 5.5 / 5.0
      Номер версии CUDA Capability Major / Minor: 3.0
      Общий объем глобальной памяти: 1024 МБ (107 ...
      (2) Мультипроцессоры x (192) ядра CUDA / MP: 384 ядра CUDA
      Тактовая частота графического процессора: 954 МГц (0.95 ГГц)
      Тактовая частота памяти: 2500 МГц
      Ширина шины памяти: 128 бит
      Размер кэша L2: 262144 байта
      Максимальный размер текстуры Размер (x, y, z) 1D = (65536), 2D = (65 ...
      Максимальный размер многослойной текстуры (тусклое) x слои 1D = (16384) x 2048, ...
      Общий объем постоянной памяти: 65536 байт
      Общий объем разделяемой памяти на блок: 49152 байта
      Общее количество регистров, доступных на блок: 65536
      Размер основы: 32
      Максимальное количество потоков на мультипроцессор: 2048
      Максимальное количество потоков на блок: 1024
      Максимальные размеры каждого измерения блока: 1024 x 1024 x 64
      Максимальные размеры каждого измерения сетки: 2147483647 x 655...
      Максимальный шаг памяти: 2147483647 байт
      Выравнивание текстуры: 512 байт
      Параллельное копирование и выполнение ядра: Да с 1 копией e ...
      Ограничение времени работы на ядрах: Да
      Встроенный графический процессор с общей памятью хоста: Нет
      Поддержка отображения памяти хоста с блокировкой страниц: Да
      Требование к выравниванию поверхностей: Да
      Устройство поддерживает ECC: отключено
      Устройство поддерживает унифицированную адресацию (UVA): Да
      Идентификатор шины PCI устройства / идентификатор местоположения PCI: 1/0
      Вычислительный режим:
         
    
    deviceQuery, драйвер CUDA = CUDART, версия драйвера CUDA = 5.5,
    CUDA Runtime Version = 5.0, NumDevs = 1, Device0 = GeForce GT 640
     

    Обратите внимание, что deviceQuery имеет зависимость библиотеки CUDA (от DLL среды выполнения CUDART64) и поэтому будет жаловаться, если вы не установили NMath Premium . Вероятно, наиболее важный пункт, на который следует обратить внимание, находится внизу списка, где указаны версии драйвера CUDA и среды выполнения CUDA. В настоящее время для NMath Premium требуется драйвер CUDA версии не ниже 5.0 и среда выполнения CUDA той же версии или выше.Я опишу простой процесс обновления вашего драйвера в следующем разделе.

Драйверы графического процессора NVIDIA

NVIDIA упростила обновление до последней версии драйвера, и вам необходимо выполнить это обновление, чтобы использовать NMath Premium , если ваш драйвер CUDA ниже 5.0. Если у вас есть графический процессор GeForce, просто укажите в браузере http://www.geforce.com/drivers, и сайт автоматически обнаружит ваше оборудование и загрузит последнюю версию драйвера. В качестве альтернативы, последние версии драйверов для всего оборудования NVIDIA доступны для загрузки здесь.

Вычислительные возможности

NVIDIA классифицировала различные аппаратные архитектуры под названием Compute Capability. Чем выше вычислительная мощность графического процессора, тем современнее его архитектура. Большая часть программного обеспечения, использующего графические процессоры NVIDIA, требует некоторой минимальной вычислительной мощности для правильной работы, и NMath Premium ничем не отличается. Для NMath Premium требуется графический процессор с вычислительной мощностью 1,3 или выше. Здесь перечислены все графические процессоры NVIDIA с указанием их вычислительных возможностей. deviceQuery также перечисляет вычислительные возможности каждого установленного графического процессора рядом с заголовком списка под CUDA Capability Major / Minor номер версии (см. Выше).

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *