Vědecké výpočty, např. v oblasti strojového učení, se v současnosti často urychlují s využitím specializovaného hardware, např. grafických karet (GPU). Výkonná specializovaná GPU jsou „vzácný“, relativně drahý zdroj, který nebývá běžně dostupný v pracovních stanicích / serverech a v gridové a cloudové výpočetní infrastruktuře bývá k dispozici v omezeném množství a/nebo se zřetelným cenovým příplatkem.

Využití GPU v gridové/cloudové infrastruktuře vyžaduje svěřit zpracovávaná data provozovatelům dané infrastruktury, což může být významný problém, zejména pokud jsou zpracovávaná data citlivé povahy (např. výzkumná data v medicíně apod.). Výpočty nad GPU také vyžadují komplexní nastavení více softwarových vrstev pro efektivní využití GPU, které je složité a koncové uživatele limituje v možnostech využití GPU pro jejich výpočty.

Cílem práce bude analýza a návrh řešení bezpečného a uživatelsky přívětivého nasazení vědeckých výpočtů akcelerovaných na GPU v prostředí české akademické gridové/cloudové eInfrastruktury, např. prostřednictvím MetaCentra CESNET. Práce uvede požadavky na zabezpečené zpracování dat v takovém gridovém/cloudovém prostředí, stanoví nutné vlastnosti použité infrastruktury a navrhne vhodné prostředky pro naplnění těchto požadavků v eInfrastuktuře, aby výpočetní prostředí jako celek splňovalo požadavky na zvýšené zabezpečení zpracovávaných dat.

Součástí práce bude také otestování uživatelsky přívětivého nasazení výpočtů v eInfrastruktuře s využitím GPU. Uživatelský komfort může být zvýšen např. využitím předkonfigurovaných softwarových kontejnerů (Singularity, Docker apod.), které jsou po dodání výpočetního kódu uživatele jednoduše nasaditelné v dané výpočetní infrastruktuře.