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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Software for Efficient and Energy-Aware Supercomputers

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Publications

Performance Models to Support HPC Co-scheduling (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

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

ELiSE: A Tool to Support Algorithmic Design for HPC Co-scheduling (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

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

Duration-Informed Workload Scheduler (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

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

Federated LSTM autoencoders for time series anomaly detection in production-scale HPC systems (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Emmen Farooq, Michela Milano, Andrea Borghesi
Publié dans: Knowledge-Based Systems, Numéro 334, 2025, ISSN 0950-7051
Éditeur: 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 (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Emmen Farooq, Michela Milano, Andrea Borghesi
Publié dans: Expert Systems with Applications, Numéro 298, 2025, ISSN 0957-4174
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.ESWA.2025.129754

An online algorithm for power consumption prediction of HPC workload (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Francesco Antici, Andrea Borghesi, Zeynep Kiziltan, Jens Domke, Andrea Bartolini
Publié dans: Future Generation Computer Systems, Numéro 175, 2025, ISSN 0167-739X
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.FUTURE.2025.108064

MT4G: A Tool for Reliable Auto-Discovery of NVIDIA and AMD GPU Compute and Memory Topologies (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

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

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