ASPIDE
exAScale ProgramIng models for extreme Data procEssing

W systemach wielkiej skali (exascale) kluczową rolę odgrywa zarządzanie danymi. Ogromna ilość danych musi być przeszukiwana, przesyłana i analizowana w czasie zbliżonym do rzeczywistego, przy użyciu bardzo dużej ilości pamięci operacyjnej oraz przestrzeni dyskowej. Celem projektu ASPIDE jest dostarczenie rozwiązań dla powyższych wyzwań systemów exascale a w rezultacie uzyskanie wysokiej wydajności i efektywności aplikacji intensywnie przetwarzających dane. Osiągnięcie tego celu wymaga zaprojektowania, implementacji i przetestowania modeli programowania dla aplikacji przetwarzających duże wolumeny danych. Dodatkowo projekt integruje metody i narzędzia do monitorowanie aplikacji i wykorzystania zasobów w systemach wielkiej skali.

Projekt ASPIDE przyczynia się do zdefiniowania nowych paradygmatów programistycznych, środowisk uruchomieniowych czy metodologii do definiowania zadań wymagających dużej ilości danych w systemach Exascale, torując drogę do efektownego wykorzystania masowej równoległości.
Opracowane rozwiązania są testowane z różnorodnymi aplikacjami w obszarach takich jak zdrowie czy przemysł 4.0. Technologie wykorzystywane w aplikacjach obejmują zastosowania uczenia maszynowego, w tym uczenia głębokiego.

Projekt jest realizowany przez konsorcjum naukowo-przemysłowe: University Carlos III of Madrid (lider projektu), Poznańskie Centrum Superkomputerowo-Sieciowe, Institute e-Austria Timisoara, Alpen-Adria-Universität-Klagenfurt, Servicio Madrileño de Salud, Integris S.p.A., BULL/ATOS.
Potencjalnymi odbiorcami produktu są centra obliczeniowe i użytkownicy aplikacji w obszarach takich jak medycyna, przemysł 4.0, zastosowania uczenia maszynowego.

Data rozpoczęcia: 2018-06-15
Data zakończenia: 2021-06-14
Rola: Partner
Pochodzenie: Projekt zagraniczny
Finansowanie: H2020