docs: intro for essay done

main.typ

@@ -0,0 +1,94 @@
+#set text(
+  font: "Times New Roman",
+  size: 14pt,
+  lang: "ru"
+)
+
+#show heading: set text(size: 14pt)
+
+#set page(
+  paper: "a4",
+  margin: (
+    top: 2cm,
+    bottom: 2cm,
+    left: 3cm,
+    right: 1cm
+  ),
+
+  numbering: "1"
+)
+
+#set heading(
+  numbering: "1.1.1.1",
+)
+#show heading.where(level: 1): set block(below: 2em)
+
+#set par(
+  justify: true,
+  leading: 1em,
+  first-line-indent: (
+    amount: 1.25cm, 
+    all: true
+  ),
+)
+
+#show "〜": h(1.25cm)
+
+#align(
+  center, 
+  outline(
+    title: "СОДЕРЖАНИЕ"
+  )
+)
+
+#pagebreak()
+
+#align(
+  center, 
+  heading(
+    numbering: none,
+    "Введение"
+  )
+)
+
+*Актуальность темы*: развитие технологий тесно связано с ростом объёмов обрабатываемых данных, особенно в сфере искусственного интеллекта. В связи с этим история высокопроизводительных вычислений становится как никогда актуальной. Рост массивов данных, развитие ИИ и необходимость ускорения вычислений делают историю языков и моделей программирования для HPC особенно важной. Эволюция подходов позволяет оптимизировать параллельные вычисления на суперкомпьютерах и ускорителях вроде GPU. Ограничения аппаратного обеспечения и растая сложность задач, требующих распределённой обработки, ведут к появлению новых вычислительных моделей.
+
+Первым высокоуровневым языком для HPC стал Fortran, разработанный IBM в 1954 году под руководством Джона Бэкуса, который обеспечил эффективность на быстро эволюционирующем оборудовании и остаётся стандартом для бенчмарков TOP500@noauthor_frequently_nodate. В 1960–1970-х годах последовательное программирование уступило место параллельным подходам из-за роста многоядерных систем@noauthor_history_nodate.
+
+В контексте развития высокопроизводительных вычислений особую роль сыграли параллельные модели и языки программирования. Уже в 1990-е годы сформировались ключевые подходы -- *message passing* и *shared memory*@noauthor_mpi_nodate. Стандарт MPI (1994 @noauthor_mpi_nodate) стал основой для распределённых систем и фактически закрепился как де-факто стандарт параллельных вычислений на кластерах. Параллельно развивался OpenMP (1997 -- для Fortran и 1998 -- для C/C++), ориентированный на многопоточное программирование для многоядерных CPU.
+
+Следующий значимый этап связан с появлением GPU-программирования. В 2007 году NVIDIA представила CUDA@noauthor_cuda_nodate, впервые предложив удобную модель для унифицированных вычислений на GPU. Её развитие было дополнено открытым стандартом OpenCL@noauthor_opencl_nodate (2008), получившим поддержку NVIDIA и AMD. Параллельно появился Chapel -- язык, создававшийся Cray в рамках программы DARPA HPCS (2002–2012) и ориентированный на высокопроизводительную параллельность в масштабах суперкомпьютеров@balaji_chapel_2015. Эти модели существенно расширили возможности обработки данных, обеспечив переносимость и адаптивность к гетерогенным вычислительным системам.
+
+В итоге эволюция -- от классических решений вроде Fortran до современных GPU-ориентированных моделей CUDA и OpenCL -- значительно упростила разработку высокопроизводительных алгоритмов. Смещение парадигм в сторону *параллелизма данных* и *гетерогенных вычислений* определяет современное состояние HPC и формирует требования к моделям программирования будущего.
+
+#pagebreak()
+
+#align(
+  center, 
+  heading(
+    numbering: none,
+    "СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ"
+  )
+)
+
+ИИ -- искуственный интеллект
+
+HPC (High-Performance Computing) -- высокопроизводительные вычисления
+
+GPU (Graphics Processing Unit) -- графический процессор
+
+#pagebreak()
+
+#align(
+  center, 
+  heading(
+    numbering: none,
+    "СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ"
+  )
+)
+
+#bibliography(
+  "references.bib",
+  title: none,
+  style: "gost-r-7-0-5-2008-numeric-alphabetical.csl"
+)

references.bib

@@ -0,0 +1,55 @@
+
+@misc{noauthor_frequently_nodate,
+	title = {Frequently {Asked} {Questions} {\textbar} {TOP500}},
+	url = {https://top500.org/resources/frequently-asked-questions/},
+	urldate = {2025-12-08},
+}
+
+@misc{noauthor_history_nodate,
+	title = {The {History} of the {Development} of {Parallel} {Computing} {\textbar} {PARALLEL}.{RU} - Информационно-аналитический центр по параллельным вычислениям},
+	url = {https://parallel.ru/history/wilson_history.html},
+	urldate = {2025-12-08},
+}
+
+@misc{noauthor_mpi_nodate,
+	title = {{MPI} {Documents}},
+	url = {https://www.mpi-forum.org/docs/},
+	language = {en},
+	urldate = {2025-12-08},
+}
+
+@misc{@noauthor_mpi_nodate,
+	title = {Parallel {Programming} - {HPC} {Wiki}},
+	url = {https://hpc-wiki.info/hpc/Parallel_Programming},
+	urldate = {2025-12-08},
+}
+
+@misc{noauthor_cuda_nodate,
+	title = {{CUDA} {Toolkit} {Archive}},
+	url = {https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive},
+	language = {en},
+	urldate = {2025-12-08},
+	journal = {NVIDIA Developer},
+}
+
+@misc{noauthor_opencl_nodate,
+	title = {{OpenCL} - an overview {\textbar} {ScienceDirect} {Topics}},
+	url = {https://www.sciencedirect.com/topics/computer-science/opencl},
+	urldate = {2025-12-08},
+}
+
+@incollection{balaji_chapel_2015,
+	title = {Chapel},
+	isbn = {9780262332248},
+	url = {https://direct.mit.edu/books/book/4070/chapter/168849/Chapel},
+	language = {en},
+	urldate = {2025-12-08},
+	booktitle = {Programming {Models} for {Parallel} {Computing}},
+	publisher = {The MIT Press},
+	author = {Chamberlain, Bradford L.},
+	editor = {Balaji, Pavan},
+	month = nov,
+	year = {2015},
+	doi = {10.7551/mitpress/9486.003.0008},
+	pages = {129--160},
+}