Projektbeschreibung
Innovative Graphenverarbeitung dient Bewältigung gesellschaftlicher Herausforderungen
Europäische Forschende erzielen wichtige Fortschritte in der Graphenverarbeitung und der serverlosen Datenverarbeitung. Das EU-finanzierte Projekt Graph-Massivizer wird eine hochleistungsfähige, skalierbare und nachhaltige Plattform für Informationsverarbeitung und Schlussfolgerungen entwickeln, die auf der massiven Graphendarstellung extremer Daten beruht. Es wird fünf quelloffene Softwareinstrumente und FAIR-Graphendatensätze bereitstellen. Die Instrumente werden sich auf ganzheitliche Benutzungsfreundlichkeit (Aufnahme extremer Daten und Erstellung massiver Graphen), automatisierte Intelligenz (Analysen und Schlussfolgerungen), Leistungsmodellierung und Kompromisse in Fragen der ökologischen Nachhaltigkeit konzentrieren. Das Projekt wird die Innovation anhand von vier einander ergänzenden Anwendungsfällen aus den Bereichen Wirtschaft, Gesellschaft und Umwelt validieren. Zu erwarten ist, dass es eine zweifache Verbesserung der Energieeffizienz von Rechenzentren sowie eine Senkung der Treibhausgasemissionen um mehr als 25 % bei grundlegenden Graphenoperationen nachweisen kann.
Ziel
Graph-Massivizer researches and develops a high-performance, scalable, and sustainable platform for information processing and reasoning based on the massive graph representation of extreme data. It delivers a toolkit of five open-source software tools and FAIR graph datasets covering the sustainable lifecycle of processing extreme data as massive graphs. The tools focus on holistic usability (from extreme data ingestion and massive graph creation), automated intelligence (through analytics and reasoning), performance modelling, and environmental sustainability tradeoffs, supported by credible data-driven evidence across the computing continuum. The automated operation based on the emerging serverless computing paradigm supports experienced and novice stakeholders from a broad group of large and small organisations to capitalise on extreme data through massive graph programming and processing.
Graph Massivizer validates its innovation on four complementary use cases considering their extreme data properties and coverage of the three sustainability pillars (economy, society, and environment): sustainable green finance, global environment protection foresight, green AI for the sustainable automotive industry, and data centre digital twin for exascale computing. Graph Massivizer promises 70% more efficient analytics than AliGraph, and 30% improved energy awareness for ETL storage operations than Amazon Redshift. Furthermore, it aims to demonstrate a possible two-fold improvement in data centre energy efficiency and over 25% lower GHG emissions for basic graph operations.
Graph-Massivizer gathers an interdisciplinary group of twelve partners from eight countries, covering four academic universities, two applied research centres, one HPC centre, two SMEs and two large enterprises. It leverages the world-leading roles of European researchers in graph processing and serverless computing and uses leadership-class European infrastructure in the computing continuum.
Wissenschaftliches Gebiet
- natural sciencescomputer and information sciencessoftware
- engineering and technologymechanical engineeringvehicle engineeringautomotive engineering
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringcomputer hardwaresupercomputers
- natural sciencescomputer and information sciencesdata sciencedata processing
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Thema/Themen
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9020 Klagenfurt am Wörthersee
Österreich