Opis projektu
Inteligentny przepływ pracy w ekosystemach obliczeniowych o wysokiej wydajności
Wraz z upowszechnieniem się komputerów, elektroniki i internetu rzeczy istotnie zwiększyło się zapotrzebowanie na dalszy rozwój i innowacyjność w dziedzinie obliczeń oraz obliczeń o wysokiej wydajności (ang. high-performance computing, HPC). Aby sprostać dzisiejszym wyzwaniom, z jakimi mierzą się ekosystemy HPC i utorować drogę dalszym innowacjom, zespół finansowanego ze środków UE projektu eFlows4HPC zajmie się problemem braku narzędzi niezbędnych do opracowania złożonych przepływów pracy wykorzystujących HPC. W tym celu badacze będą pracować nad metodologią, która poszerzy i uprości wykorzystanie przepływów pracy przez istniejące i nowe społeczności HPC. Mowa o rozwiązaniu typu „przepływ pracy HPC jako usługa” (ang. HPC Workflows as a Service, HPCWaaS). Obejmować ono będzie zestaw oprogramowania do obsługi przepływu pracy wraz z szeregiem usług, co umożliwi użytkownikom z sektora naukowego i przemysłowego wydajne wdrażanie opartych na HPC rozwiązań do symulacji, modelowania, uczenia maszynowego i analizy big data.
Cel
Today, developers lack tools that enable the development of complex workflows involving HPC simulation and modelling with data analytics (DA) and machine learning (ML). TheFlows4HPC aims to deliver a workflow software stack and an additional set of services to enable the integration of HPC simulation and modelling with big data analytics and machine learning in scientific and industrial applications. The software stack will allow to develop innovative adaptive workflows that efficiently use the computing resources and also considering innovative storage solutions.
To widen the access to HPC to newcomers, the project will provide HPC Workflows as a Service (HPCWaaS), an environment for sharing, reusing, deploying and executing existing workflows on HPC systems. The workflow technologies, associated machine learning and big data libraries used in the project leverages previous open source European initiatives. Specific optimization tasks for the use of accelerators (FPGAs, GPUs) and the EPI will be performed in the project use cases.
To demonstrate the workflow software stack, use cases from three thematic pillars have been selected. Pillar I focuses on the construction of DigitalTwins for the prototyping of complex manufactured objects integrating state-of-the-art adaptive solvers with machine learning and data-mining, contributing to the Industry 4.0 vision. Pillar II develops innovative adaptive workflows for climate and for the study of Tropical Cyclones (TC) in the context of the CMIP6 experiment, including in-situ analytics. Pillar III explores the modelling of natural catastrophes - in particular, earthquakes and their associated tsunamis- shortly after such an event is recorded. Leveraging two existing workflows, the Pillar will work of integrating them with the eFlows4HPC software stack and on producing policies for urgent access to supercomputers. The pillar results will be demonstrated in the target community CoEs to foster adoption and get feedback.
Dziedzina nauki
- natural sciencescomputer and information sciencessoftware
- natural sciencescomputer and information sciencesdata sciencebig data
- natural sciencesearth and related environmental sciencesgeologyseismology
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringcomputer hardwaresupercomputers
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencemachine learning
Słowa kluczowe
Program(-y)
Zaproszenie do składania wniosków
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSystem finansowania
IA - Innovation actionKoordynator
08034 Barcelona
Hiszpania