Descrizione del progetto
Nuovi algoritmi che guidano i megadati lungo il loro percorso nei sistemi a parallelismo massivo
La crescente disponibilità delle enormi quantità di dati in settori tanto diversi, quali l’astronomia, l’ingegneria proteica, la climatologia e la finanza offre la possibilità di una svolta radicale nelle facoltà di comprensione e previsione. Tuttavia, al fine di sfruttare le opportunità celate in questa mole di dati, sono necessari approcci numerici sempre più veloci, efficienti e precisi, compatibili con sistemi di calcolo ad alte prestazioni. Questa elaborazione parallela negli steroidi comporta rischi di propagazione e incremento dell’errore attraverso la divisione del lavoro e il raggruppamento lungo il percorso per il risultato finale. La gestione delle rappresentazioni in virgola mobile dei dati può essere una fonte importante di errori numerici o imprecisioni. Il progetto Robust, finanziato dall’UE, svilupperà nuovi algoritmi per un’elaborazione più rapida o efficiente dal punto di vista energetico, che migliorerà al tempo stesso la precisione e la riproducibilità dei risultati dei calcoli scientifici.
Obiettivo
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.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) H2020-MSCA-IF-2018
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MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)Coordinatore
75006 Paris
Francia