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

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

Book chapters (1)

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