Description du projet
Accroître l’efficacité des données pour l’informatique de demain
Avec la montée en flèche du volume d’informations stockées, les infrastructures informatiques existantes sont soumises à une pression énorme. Cette hausse de la demande coïncide avec le passage à l’informatique en nuage, qui oblige les centres de données à améliorer leur efficacité. Ces défis sont aggravés par l’affaiblissement des lois de l’informatique, notamment la fin de la mise à l’échelle de Dennard, qui entraîne une poussée critique vers la spécialisation du matériel. Ces facteurs ont un impact sur le développement des logiciels. Dans ce contexte, le projet FDS, financé par le CER, créera une nouvelle infrastructure logicielle. Il proposera des abstractions logicielles innovantes pour optimiser l’exécution des tâches à forte intensité de données sur le matériel moderne. En remplaçant les structures monolithiques traditionnelles par un cadre flexible d’optimisation et de compilation, FDS vise à combler le fossé entre la demande de données et la capacité de calcul, en favorisant l’efficacité et la spécialisation dans les centres de données gourmands en ressources.
Objectif
Three major trends put immense pressure on existing infrastructure. First, there is an increased demand for compute given the exponential growth of data volume we are collecting. Second, as most data- and compute-intensive systems move to the cloud, it is vital to make data-centers more efficient. Third, pressured by the waning laws of computing infrastructure (end of Dennard scaling and its impact on Moores' law) the hardware landscape has embarked on a major push towards specialization. Unsurprisingly, all of these have major implications on software development.
FDS addresses these challenges in a holistic fashion by establishing the foundations of a new software infrastructure. More specifically, I propose new system software abstractions that enable more efficient execution of data-intensive jobs on modern hardware; and new cost-models to support reasoning about the performance/resource efficiency trade-offs when scheduling the said workloads.
To enable development of future-proof data systems, I propose replacing the traditional monoliths of a logical-graph optimizer and execution engine, with a new flexible framework for optimization and compilation, and a runtime system that can exploit the features of modern hardware, but remains amenable to its evolving nature. Doing so requires innovation on many levels, and combines work from many layers of the system stack: from HW/SW co-design, to compilers, operating and runtime systems, databases and distributed systems.
It is a non-trivial undertaking, but it is a necessary one. And it will have big and lasting impact on academia, industry, and society. In fact, I strongly believe that the only way forward towards reducing the increasing gap between data- and compute-demand in resource-hungry data centers is a software-solution that boosts efficiency, embraces specialization, removes redundancy and optimizes for data movement. FDS will be the pioneering system leading the way.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN.
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- sciences naturellesinformatique et science de l'informationbases de données
- sciences naturellesinformatique et science de l'informationlogicieldéveloppement logiciel
- sciences socialesdroit
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Mots‑clés
Programme(s)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Thème(s)
Régime de financement
HORIZON-ERC - HORIZON ERC GrantsInstitution d’accueil
80333 Muenchen
Allemagne