Kurs paralelnog programiranja

Univerzitet Donja Gorica i NCC Crna Gora organizuju kurs o paralelnom programiranju. Ovaj kurs obuhvata osnove paralelnog računarstva i primjenu u rješavanju složenih numeričkih problema koji se ne mogu efikasno riješiti sekvencijalnim programima.

Učesnici, uključujući studente i industrijske partnere, biće upoznati sa osnovama distribuiranog i paralelnog računarstva, kao i analizi performansi paralelnih programa.

U drugom dijelu obuke, učesnici će naučiti osnove paralelnog programiranja na višejezgrenim HPC sistemima, koristeći arhitekture i dijeljene i distribuirane memorije putem OpenMP i MPI. Nakon savladavanja osnova, kurs će obuhvatiti kompletan proces dekompozicije serijskog programa, njegovog pretvaranja u paralelnu verziju i identifikovanja potencijalnih izazova vezanih za paralelizaciju i komunikaciju.

U završnom dijelu kursa, učesnici će biti upoznati sa osnovnim konceptima paralelnog programiranja na GPU-u, istražujući kako se grafičke procesorske jedinice mogu koristiti za ubrzanje računarstva.

Trajanje kursa je šest sedmica, sa sedmičnim 90-minutnim sesijama koje se održavaju popodne.

Početak kursa: 30.10.2025, 17.15,
Lokacija: Univerzitet Donja Gorica, S43 (4. sprat),
Više informacija: mnencc@udg.edu.me

Saradnja sa NVIDIA, OpenACC i šest NCC-ova

U saradnji sa NVIDIA i organizacijom OpenACC, grupa Nacionalnih centara za kompetencije iz Austrije, Češke, Njemačke, Crne Gore, Poljske, Slovenije i Švedske organizovala je nekoliko Bootcamp-ova za evropsku HPC i AI korisničku zajednicu.

Studenti i istraživači sa UDG-a i UoM-a, entuzijasti i stručnjaci iz industrije u oblastima HPC-a i vještačke inteligencije, zajedno sa stotinama učesnika iz cijele Evrope, pohađali su kurseve o paralelnom programiranju (N-Ways-GPU i Multi-GPU) i AI (AI 4 science i AI profiling). Istraživači iz Crne Gore su učestovali kao TA asistenti.

Kao jedan od događaja, sa zadovoljstvom najavljujemo OpenAI Hackathon, koji će se održati od 14. do 23. oktobra 2025. godine. Događaj vode NVIDIA i OpenACC, zajedno sa EuroCC NCC Austrije, Njemačke i Poljske. Otvoreni AI hakatoni su višednevni, intenzivni praktični događaji osmišljeni da pomognu inženjerima vještačke inteligencije i mašinskog učenja da ubrzaju, optimizuju i skaliraju svoje projekte iz stvarnog svijeta koristeći najnovije tehnologije. Događaj spaja timove učesnika sa stručnim mentorima kako bi poboljšali performanse, efikasnost i skalabilnost svojih aplikacija koristeći najsavremenije programske modele, biblioteke i alate. Bez obzira da li radite na dubokom učenju, analitici podataka ili optimizaciji modela, ovaj hakaton pruža jedinstvenu priliku da se pomjere granice inovacija korištenjem napredne infrastrukture vještačke inteligencije i mašinskog učenja.

Važni datumi

  • 05. avgust 2025. – Rok za prijavu
  • Avgust/Septembar 2025. – Obavještenje o prihvatanju
  • 14.–23.10.2025., 09:00 – 17:00 CEST, Hakaton ONLINE (koristeći Zoom)

Više informacija, dnevni red i registracija na LINK-u.

Odbrana master rada: Razvoj Edge/AI aplikacija uz podršku HPC-a

Kandidat Elvis Taruh uspješno je odbranio master rad pod nazivom “Razvoj Edge/AI aplikacija uz podršku HPC-a” na Fakultetu za informacione sisteme i tehnologije Univerziteta Donja Gorica.

Kandidat Elvis Taruh

APSTRAKT – Efikasnost treniranja modela vještačke inteligencije (AI) postaje glavni faktor u savremenim istraživanjima, naročito kada su u pitanju kompleksni sistemi koji zahtijevaju veliku računarsku snagu. Ovaj rad istražuje kako primjena računarstva visokih performansi (HPC) i Edge uređaja može optimizovati proces treniranja AI modela, smanjujući vrijeme obrade i poboljšavajući efikasnost. Kroz eksperimentali pristup, analizirano je treniranje AI modela na tri različite platforme. Lokalni računar, Google Colab i HPC klaster na Univerzitetu Donja Gorica. Kao praktičan primjer, korišćena je detekcija stoke. Poređenjem vremena treniranja, potrošnje memorije i preciznosti modela, istraživanje pokazuje kako HPC klasteri značajno ubrzavaju proces obuke u odnosu na klasične metode, dok edge uređaji omogućavaju bržu analizu podataka u realnom vremenu.

Prisustvovalo je oko 30 ljudi. Ovo je bila mala proslava za projekte EuroCC2 i EuroCC4SEE.

Odbrana master rada: AI tutor uz primjenu LLM modela i HPC tehnologija

Kandidat Arnad Lekić uspješno je odbranio master rad pod nazivom “Razvoj AI tutora koristeći velike jezičke modele i HPC” na Fakultetu za informacione sisteme i tehnologije Univerziteta Donja Gorica. I ova teza je urađena u kontekstu i uz podršku EuroCC2 i EuroCC4SEE projekata.

Kandidat Arnad Lekić

APSTRAKT – Ovaj rad se bavi razvojem personalizovanog AI tutora korišćenjem velikih jezičkih modela (LLM), sa posebnim fokusom na LLaMA arhitekturu i primjenu High-Performance Computing (HPC) resursa. U okviru istraživanja, realizovan je proces preuzimanja, postavljanja i evaluacije otvorenog LLaMA modela, sa ciljem da se razvije sistem sposoban za automatsko ocjenjivanje testova. Poseban akcenat je stavljen na efikasnost i mogućnosti treniranja modela u lokalnim uslovima koristeći dostupne računarske nodove, uz poređenje sa cloud rješenjima poput Google Colab-a. Pored tehničke realizacije, razmatrani su i etički izazovi primjene generativne AI u obrazovanju. Kroz eksperimentalnu analizu pokazano je da se otvoreni modeli mogu prilagoditi i koristiti za obrazovne svrhe, uz mogućnost proširenja na ocjenjivanje različitih tipova ispita i generisanje edukativnih sadržaja. Rad daje smjernice za budući razvoj sistema koji bi koristio naprednije multimodalne modele za složenije zadatke.

Odbrani je prisustvovalo preko 30 ljudi. Tog dana smo imali tri kandidata, svi u okviru EuroCC2 i EuroCC4SEE.

Odbrana master rada: HPC i vještačka inteligencija u unapređenju obrazovanja

Kandidatkinja Enisa Trubljanin uspješno je odbranila master rad pod nazivom „Duboko učenje sa primjenom u edukaciji“ na Fakultetu za informacione sisteme i tehnologije Univerziteta Donja Gorica. Razvoj i testiranje ovih rješenja realizovani su uz podršku resursa HPC resursa dostupnih kroz EuroCC inicijativu u Crnoj Gori i na univerzitetu.

Kandidatkinja Enisa Trubljanin

APSTRAKT – Ovom magistarskom tezom istražuje se mogućnost primjene dubokog učenja u obrazovanju, kroz razvoj i evaluaciju dvije konkretne aplikacije: inteligentnog chatbot-a za rješavanje problema matrica i modela za detekciju varanja tokom online ispita putem analize pokreta očiju. Prvi dio rada obuhvata teorijsku osnovu dubokog učenja, sa fokusom na neuronske mreže, njihove arhitekture, transfer učenje i evaluacione metrike. U praktičnom dijelu, prikazan je razvoj chatbot-a baziranog na naprednim jezičkim i matematičkim modelima, implementiranog pomoću resursa klastera super računara, čime se studentima omogućava interaktivno učenje matematike. Takođe, razvijen je model za prepoznavanje varanja pomoću analize pokreta pogleda, treniran na Columbia Gaze Dataset-u i integrisan u sistem za nadzor online ispita. Rezultati evaluacije pokazuju visok stepen tačnosti i korisničkog zadovoljstva kod oba rješenja. Pored tehničkog dijela, rad se bavi i osvrtom na privatnost i etička pitanja u primjeni vještačke inteligencije u obrazovanju. Na osnovu postignutih rezultata, ukazuje se na širok spektar potencijalnih primjena dubokog učenja u modernim obrazovnim sistemima.

Imali smo tri odlična kandidata tog dana!

FIST na UDG-u osvaja EuroHPC JU grant za istraživanje i razvoj zasnovan na HPC-u

Fakultet za informacione sisteme i tehnologije (FIST) Univerziteta Donja Gorica (UDG) dobio je prestižnu dodjelu granta putem otvorenog poziva EuroHPC JU, što označava značajnu prekretnicu za angažman akademske zajednice u Crnoj Gori s najsavremenijim resursima računarstva visokih performansi (HPC).

Kao dio ove dodjele granta, FIST je osigurao pristup particiji Leonardo Booster na CINECA-i, jednom od najmoćnijih superračunara u Evropi. Ovo će omogućiti istraživačima FIST-a da izvode eksperimente velikih razmjera koji su inače neizvodljivi sa standardnom računarskom infrastrukturom.

FIST na UDG-u dobio je pristup Leonardo BOOSTER-u putem otvorenih poziva EuroHPC JU.

Nagrađeni projekat fokusira se na međujezičko transferno učenje u modelima velikih jezika (LLM), s ciljem sistematske procjene kako arhitektura i skala modela utiču na višejezične performanse. Finim podešavanjem glavnih LLM porodica (LLaMA, Mistral, DeepSeek) u rasponu veličina modela od 1B do 70B parametara, istraživanje će generirati uvide u optimalni odabir modela pod ograničenjima resursa u stvarnom svijetu – što je ključno za evropske institucije koje rade s različitim jezicima i ograničenim računarskim budžetima. U pitanju je razvojni projekat sa pristupom resursima na 12 mjeseci.

Istraživanje se fokusira na međujezičko transferno učenje u modelima velikih jezika (LLM).

Ovo dostignuće naglašava rastući kapacitet UDG-a i FIST-a da doprinesu istraživanjima na granici umjetne inteligencije, istovremeno jačajući misiju Nacionalnog centra za kompetencije u HPC-u (NCC Montenegro) da podrži usvajanje HPC-a u akademskoj zajednici i industriji u regiji.

Čestitamo FIST timu na ovom velikom uspjehu i radujemo se dijeljenju rezultata njihovih istraživanja zasnovanih na HPC-u.

NCC Montenegro na EuroCC4SEE seminaru “5 otkucaja inteligencije”

Uspješna prezentacija Dejana Babića sa Univerziteta Donja Gorica na EuroCC4SEE seminaru koji je organizovao NCC Turkiye. Kao dio projekta EuroCC4SEE, pet zemalja – Turska, Srbija, Crna Gora, Sjeverna Makedonija i Bosna i Hercegovina – udružile su snage kako bi predstavile zanimljivu seriju online seminara pod nazivom: “5 otkucaja inteligencije: AI susreće različite domene”.

Više detalja o rasporedu prezentacija seminara i registracijama možete pronaći na web stranici NCC Turska na sljedećem link-u.

Uspješna prezentacija na seriji seminara, oko 25 učesnika iz 5 zemalja
This image has an empty alt attribute; its file name is Screenshot-from-2025-05-27-14-23-24-1024x613.png
Prezentovani su primjeri konkretnih upotreba HPC i AI za AI-AGE projekt