Software for Efficient and Energy-Aware Supercomputers

Projektinformationen

SEANERGYS

ID Finanzhilfevereinbarung: 101177590

DOI

10.3030/101177590

EK-Unterschriftsdatum 18 Juni 2025

Startdatum 1 Juni 2025

Enddatum 31 Mai 2029

Finanziert unter

• Digital, Industry and Space

Gesamtkosten

€ 32 947 132,50

EU-Beitrag

€ 16 473 566,30

Koordiniert durch

FORSCHUNGSZENTRUM JULICH GMBH
Germany

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Veröffentlichungen

Peer reviewed articles (3)

Federated LSTM autoencoders for time series anomaly detection in production-scale HPC systems

Autoren: Emmen Farooq, Michela Milano, Andrea Borghesi
Veröffentlicht in: Knowledge-Based Systems, Ausgabe 334, 2025, ISSN 0950-7051
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.KNOSYS.2025.115043

Federated transfer learning for anomaly detection in HPC systems: First real-world validation on a tier-0 supercomputer

Autoren: Emmen Farooq, Michela Milano, Andrea Borghesi
Veröffentlicht in: Expert Systems with Applications, Ausgabe 298, 2025, ISSN 0957-4174
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.ESWA.2025.129754

An online algorithm for power consumption prediction of HPC workload

Autoren: Francesco Antici, Andrea Borghesi, Zeynep Kiziltan, Jens Domke, Andrea Bartolini
Veröffentlicht in: Future Generation Computer Systems, Ausgabe 175, 2025, ISSN 0167-739X
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.FUTURE.2025.108064

Book chapters (1)

Duration-Informed Workload Scheduler

Autoren: Daniela Loreti, Davide Leone, Andrea Borghesi
Veröffentlicht in: Lecture Notes in Computer Science, High Performance Computing, 2025
Herausgeber: Springer Nature Switzerland
DOI: 10.1007/978-3-032-07612-0_1