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

CORDIS bietet Links zu öffentlichen Ergebnissen und Veröffentlichungen von HORIZONT-Projekten.

Links zu Ergebnissen und Veröffentlichungen von RP7-Projekten sowie Links zu einigen Typen spezifischer Ergebnisse wie Datensätzen und Software werden dynamisch von OpenAIRE abgerufen.

Leistungen

Documents, reports (4)

Setup of common development platform including CI/CD

Report on availability of version control, issue management, basic CI/CD functionality [T5.2]

Analysis of the State-of-the-Art Workload Managers for System-level Scheduling

Feature analysis and testing of current workload management solutions [T4.1]

Design Workshop

Report from design workshop (MS1) to drive requirement gathering and initial phases of development [all of WP1],including final component assessment and ADR setup [T1.3]

Dissemination & Communication Plan

Comprehensive strategy including website, materials, exhibitions, publications, press releases, social media engagement, and collaborations to maximize project visibility and impact. [T7.1]

Veröffentlichungen

Book chapters (3)

Performance Models to Support HPC Co-scheduling

Autoren: Athanasios Tsoukleidis-Karydakis, Efstratios Karapanagiotis, Nikolaos Triantafyllis, Nectarios Koziris, Georgios Goumas
Veröffentlicht in: Lecture Notes in Computer Science, Job Scheduling Strategies for Parallel Processing, 2026
Herausgeber: Springer Nature Switzerland
DOI: 10.1007/978-3-032-10507-3_15

ELiSE: A Tool to Support Algorithmic Design for HPC Co-scheduling

Autoren: Efstratios Karapanagiotis, Nikolaos Triantafyllis, Athanasios Tsoukleidis-Karydakis, Georgios Goumas, Nectarios Koziris
Veröffentlicht in: Lecture Notes in Computer Science, Job Scheduling Strategies for Parallel Processing, 2026
Herausgeber: Springer Nature Switzerland
DOI: 10.1007/978-3-032-10507-3_16

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

Peer reviewed articles (7)

Elevating Datacenter Resilience with ThermADNet: A Thermal Anomaly Detection System

Autoren: Mohsen Seyedkazemi Ardebili, Andrea Acquaviva, Luca Benini, Andrea Bartolini
Veröffentlicht in: Future Generation Computer Systems, Ausgabe 179, 2026, ISSN 0167-739X
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.FUTURE.2025.108311

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

EXASAGE: The first data center operational data analysis assistant

Autoren: Junaid Ahmed Khan, Martin Molan, Andrea Bartolini
Veröffentlicht in: Future Generation Computer Systems, Ausgabe 176, 2025, ISSN 0167-739X
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.FUTURE.2025.108185

RoWD: Automated rogue workload detector for HPC security

Autoren: Francesco Antici, Jens Domke, Andrea Bartolini, Zeynep Kiziltan, Satoshi Matsuoka
Veröffentlicht in: Future Generation Computer Systems, Ausgabe 180, 2026, ISSN 0167-739X
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.FUTURE.2026.108392

F-DATA: A Fugaku Workload Dataset for Job-centric Predictive Modelling in HPC Systems

Autoren: Francesco Antici, Andrea Bartolini, Jens Domke, Zeynep Kiziltan, Keiji Yamamoto
Veröffentlicht in: Scientific Data, Ausgabe 12, 2025, ISSN 2052-4463
Herausgeber: Springer Science and Business Media LLC
DOI: 10.1038/S41597-025-05633-1

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

Other (1)

A Framework for Developing Next-Generation HPC Schedulers

Autoren: Konstantinos Katsikopoulos, Nikolaos Triantafyllis, Athanasios Tsoukleidis-Karydakis, Efstratios Karapanagiotis, Nectarios Koziris, Georgios Goumas
Herausgeber: Zenodo
DOI: 10.5281/ZENODO.21000570

Conference proceedings (4)

SweetSpot: An Analytical Model for Predicting Energy Efficiency of LLM Inference

Autoren: Hiari Pizzini Cavagna, Andrea Proia, Giacomo Madella, Giovanni Battista Esposito, Francesco Antici, Daniele Cesarini, Zeynep Kiziltan, Andrea Bartolini
Veröffentlicht in: Proceedings of the 17th ACM/SPEC International Conference on Performance Engineering, 2026
Herausgeber: ACM
DOI: 10.1145/3777884.3797011

SeT-Diff: Towards Semantic Foundation Models for HPC Telemetry and Time-Series

Autoren: Giovanni B. Esposito, Francesco Antici, Daniele Cesarini, Andrea Bartolini
Veröffentlicht in: Proceedings of the 23rd ACM International Conference on Computing Frontiers, 2026
Herausgeber: ACM
DOI: 10.1145/3801487.3806064

MT4G: A Tool for Reliable Auto-Discovery of NVIDIA and AMD GPU Compute and Memory Topologies

Autoren: Stepan Vanecek, Manuel Walter Mußbacher, Dominik Größler, Urvij Saroliya, Martin Schulz
Veröffentlicht in: Proceedings of the SC '25 Workshops of the International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis, 2025
Herausgeber: ACM
DOI: 10.1145/3731599.3767518

SEANERGYS: Integrating Monitoring, Analytics, and Resource Management for Energy-efficient HPC System Operations

Autoren: Estela Suarez, Andrea Borghesi, Sonja Happ, Hans-Christian Hoppe, Michael Ott, Simon Pickartz, Martin Schulz, Hannes Troepgen
Veröffentlicht in: Proceedings of the 23rd ACM International Conference on Computing Frontiers: Workshops and Special Sessions, 2026
Herausgeber: ACM
DOI: 10.1145/3801488.3806245