Software for Efficient and Energy-Aware Supercomputers

Información del proyecto

SEANERGYS

Identificador del acuerdo de subvención: 101177590

DOI

10.3030/101177590

Fecha de la firma de la CE 18 Junio 2025

Fecha de inicio 1 Junio 2025

Fecha de finalización 31 Mayo 2029

Financiado con arreglo a

• Digital, Industry and Space

Coste total

€ 32 947 132,50

Aportación de la UE

€ 16 473 566,30

Coordinado por

FORSCHUNGSZENTRUM JULICH GMBH
Germany

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Publicaciones

Book chapters (3)

Performance Models to Support HPC Co-scheduling

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

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

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

Duration-Informed Workload Scheduler

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

Peer reviewed articles (3)

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

Autores: Emmen Farooq, Michela Milano, Andrea Borghesi
Publicado en: Knowledge-Based Systems, Edición 334, 2025, ISSN 0950-7051
Editor: 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

Autores: Emmen Farooq, Michela Milano, Andrea Borghesi
Publicado en: Expert Systems with Applications, Edición 298, 2025, ISSN 0957-4174
Editor: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.ESWA.2025.129754

An online algorithm for power consumption prediction of HPC workload

Autores: Francesco Antici, Andrea Borghesi, Zeynep Kiziltan, Jens Domke, Andrea Bartolini
Publicado en: Future Generation Computer Systems, Edición 175, 2025, ISSN 0167-739X
Editor: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.FUTURE.2025.108064

Conference proceedings (1)

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

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