Descrizione del progetto
Efficienza dei dati per l’informatica del futuro
Con l’aumento vertiginoso del volume dei dati, le infrastrutture informatiche esistenti sono sottoposte a un’immensa pressione. Questo aumento della domanda coincide con il passaggio al cloud computing, che richiede ai data center di migliorare la loro efficienza. Ad aggravare queste sfide ci sono le leggi del declino dell’informatica, in particolare la fine dello scaling di Dennard, che spinge alla specializzazione dell’hardware. Questi fattori hanno un impatto sullo sviluppo dei software. In quest’ottica, il progetto FDS, finanziato dal CER, creerà una nuova infrastruttura software. Propone astrazioni software di sistema innovative per ottimizzare l’esecuzione di lavori ad alta intensità di dati sugli hardware moderni. Sostituendo le tradizionali strutture monolitiche con un framework flessibile di ottimizzazione e compilazione, FDS si propone di colmare il divario tra la domanda di dati e la capacità di calcolo, promuovendo l’efficienza e la specializzazione nei data center affamati di risorse.
Obiettivo
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.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP.
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- scienze naturaliinformatica e scienze dell'informazionebasi di dati
- scienze naturaliinformatica e scienze dell'informazionesoftwaresviluppo software
- scienze socialilegge
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Parole chiave
Programma(i)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Argomento(i)
Meccanismo di finanziamento
HORIZON-ERC - HORIZON ERC GrantsIstituzione ospitante
80333 Muenchen
Germania