Descripción del proyecto
Un flujo de trabajo inteligente para los ecosistemas informáticos de alto rendimiento
Debido al aumento del uso de los ordenadores, la electrónica y el internet de las cosas, el desarrollo y la innovación en el campo de la informática y la informática de alto rendimiento (HPC, por sus siglas en inglés) tienen una gran demanda. Para superar los retos actuales a los que se enfrentan los ecosistemas de HPC y allanar el camino hacia una mayor innovación, en el proyecto financiado con fondos europeos eFlows4HPC se abordará la falta de herramientas necesarias para el desarrollo de flujos de trabajo complejos relacionados con la HPC, proporcionando una metodología que amplíe y facilite el uso de los flujos de trabajo por parte de las comunidades de HPC existentes y nuevas: flujos de trabajo de la HPC como servicio (HPCWaaS, por sus siglas en inglés). Esto incluirá una pila de «software» de flujo de trabajo junto con varios servicios que permitirán la ejecución eficiente de simulaciones de HPC, modelado, aprendizaje automático y análisis de datos masivos en los sectores científico e industrial.
Objetivo
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.
Ámbito científico
- 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
Palabras clave
Programa(s)
Régimen de financiación
IA - Innovation actionCoordinador
08034 Barcelona
España