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Robust and Energy-Efficient Numerical Solvers Towards Reliable and Sustainable Scientific Computations

Description du projet

De nouveaux algorithmes guident les mégadonnées dans leur voyage à travers des systèmes massivement parallèles

La disponibilité croissante d’énormes quantités de données dans des domaines aussi divers que l’astronomie, l’ingénierie des protéines, la science du climat et la finance offre une opportunité de changement radical de la compréhension et de la capacité de prédiction. Toutefois, pour exploiter les opportunités qui se cachent dans toutes ces données, nous avons besoin d’approches numériques de plus en plus rapides, efficaces et précises, compatibles avec des systèmes de calcul de haute performance. Ce traitement parallèle «dopé» comporte des risques de propagation et d’augmentation des erreurs liés à la division et au regroupement du travail en cours de route avant d’arriver au résultat final. Le traitement des représentations de données en virgule flottante peut être une importante source d’erreurs ou d’imprécisions numériques. Le projet Robust, financé par l’UE, développera de nouveaux algorithmes pour un traitement plus rapide ou plus économe en énergie qui augmentera simultanément la précision et la reproductibilité des résultats des calculs scientifiques.

Objectif

Computations in parallel environments, like the emerging Exascale systems, are usually orchestrated by complex runtimes that employ various strategies to uniformly and efficiently distribute computations and data. However, these strategies, pursuing excellent performance scalability, may also impair numerical reliability (accuracy and reproducibility) of final results due to the dynamic and, thus, non-deterministic execution as well as non-associativity of floating-point operations. Additionally, scientific computations frequently rely upon only one working precision for computing problems with various complexities, which leads to the significant underutilization of the floating-point representation or the lack of accuracy. The Robust project aims to address the issue of reliable and sustainable scientific computations through developing robust, energy-efficient, and high performing algorithmic solutions for underlying numerical linear algebra solvers and libraries as well as applying these solutions in applications and kernels at scale. The fellow, Roman Iakymchuk, is an expert in numerical linear algebra and high-performance computing and will collaborate with the research team of Prof. Stef Graillat at the Sorbonne University, who are experts in numerical analysis and computer arithmetic. This unique collaboration and combination of skill sets are crucial to embed numerical reliability and sustainability in algorithmic solutions for linear algebra operations and solvers. The derivation of novel robust algorithmic solutions, which will lead to either faster or more energy-efficient execution, will also grant a user an opportunity to specify the expected output accuracy of computations while ensuring optimal intermediate precisions. This ambitious research project in conjunction with formal training and bespoke mentoring will enhance the fellow's academic profile, research experience, and broaden skill set in numerical analysis and computer arithmetic.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) H2020-MSCA-IF-2018

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

SORBONNE UNIVERSITE
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 196 707,84
Adresse
21 RUE DE L'ECOLE DE MEDECINE
75006 PARIS
France

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Région
Ile-de-France Ile-de-France Paris
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

€ 196 707,84
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