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ISTI CNR

21 Febbraio 2023

Case History

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ISTI CNR

High Performance Computing per lo studio di paradigmi di AI sul continuum computazionale
HPC

AI@EDGE: AMBIENT ASSISTED LIVING E PHYSIOLOGICAL COMPUTING

High Performance Computing per lo studio di paradigmi di AI sul continuum computazionale

La richiesta

Nuovo cluster con risorse di calcolo, GPU e connettività ad alte prestazioni per applicazioni AI

La soluzione

Cluster di nodi ad alte prestazioni, configurato con servizi High Availability/High Reliability

APPLICAZIONE

GPU, sistemi edge e sensori video/audio abilitano il live deep learning Studio dell’ambient assisted living e del physiological computing

KNOW-HOW
Competenza HPC, GPU e InfiniBand technologies, Cluster management, Supporto specialistico

VANTAGGI
Esecuzione e prototipazione di algoritmi AI in tempi più rapidi, passando da tempi di una settimana di elaborazione a sole poche ore di calcolo intensivo

L’ISTI, Istituto di Scienza e Tecnologie dell’Informazione, è il più grande istituto di Informatica del Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR) e afferisce al Dipartimento di Ingegneria, ICT e Tecnologie per l’Energia e i Trasporti (DIITET). ISTI, con un organico di circa 220 dipendenti, impegna a produrre eccellenza scientifica e a svolgere un ruolo attivo nel trasferimento tecnologico. Il dominio di competenza copre Computer Science & Technologies e una vasta gamma di applicazioni.

L’attività mira ad aumentare le conoscenze, sviluppare e testare nuove idee e ampliare le aree di applicazione. L’ISTI è attivamente coinvolto in collaborazioni con il mondo accademico e in programmi cooperativi di ricerca e sviluppo, sia nazionali che internazionali.

L’Istituto ha anche una solida esperienza e reputazione nella progettazione e realizzazione di infrastrutture elettroniche e nelle attività di trasferimento tecnologico orientate all’industria o alla pubblica amministrazione.

CNR-ISTI di Pisa si è dotato di una soluzione customizzata, grazie alla quale il nuovo cluster MEDOOZA di E4 basato su slurm, permette ora di sganciare alcuni nodi di calcolo e fare acquisizione di dati da una delle diverse interfacce di rete presenti. Questo perché le risorse disponibili ora non vengono viste come un unicum monolitico e ciò rende possibile simulare diverse condizioni di rete, permettendo la scalabilità di alcune configurazioni che prima non era possibile esplorare. La flessibilità così ottenuta permette ai ricercatori di mimarne alcune e andarne a esplorare a fondo la scalabilità, dimostrando che alcune soluzioni di learning e meta learning sono fattibili.

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