Progetti europei
#whenperformancematters
L’adesione ai principali Progetti Europei in ambito High Performance Computing e Intelligenza Artificiale costituisce una parte fondamentale della nostra strategia. Questi progetti apportano valore in termini di risorse umane e competenze, ci permettono di entrare in contatto con importanti istituzioni e aziende nazionali e internazionali e di co-progettare e sviluppare soluzioni molto innovative che possono essere poi replicate sul mercato.
L’ente principale, che si occupa di finanziare e sostenere una gran parte di questi progetti è la European High Performance Computing Joint Undertaking (EuroHPC JU), con sede in Lussemburgo. Questo ente si occupa di coordinare gli sforzi e gestire le risorse dei vari Paesi Europei con l’obiettivo di fare dell’Europa il leader mondiale del Supercalcolo.
All’interno di EuroHPC JU, E4 è attualmente coinvolta in 10 progetti.
La crescente necessità di elaborare set di dati estremamente grandi è oggi uno dei principali fattori trainanti per la creazione di sistemi HPC exascale. Tuttavia, le gerarchie di storage flat presenti nelle architetture HPC classiche non soddisfano più i requisiti di prestazione richiesti delle applicazioni di elaborazione dati.
L’obiettivo principale del progetto ADMIRE è proprio quello di stabilire un controllo, creando uno stack di I/O attivo che regoli dinamicamente i requisiti di calcolo e storage attraverso un coordinamento globale intelligente, malleabilità di calcolo e I/O, e la pianificazione delle risorse lungo tutti i livelli di gerarchia dello storage. Per raggiungere questo obiettivo, il progetto svilupperà un framework software-defined basato sui principi di monitoraggio e controllo scalabili, controllo separato e percorsi dei dati e l’orchestrazione di componenti e applicazioni chiave del sistema, attraverso punti di controllo incorporati.
All’interno del progetto, E4 si occuperà dello sviluppo dell’applicazione Software Heritage (SH), dei test, della distribuzione e della profilazione del SH e fornirà l’accesso ai partner di ADMIRE al suo Cluster ARMIDA.
La crescente necessità di elaborare set di dati estremamente grandi è oggi Random Power sfrutta le proprietà quantistiche dei semiconduttori per generare un flusso praticamente infinito di bit casuali che alimentano i sistemi di sicurezza informatica.
Durante la fase I del progetto ATTRACT il consorzio, composto da due enti di ricerca e due società, ha progettato, prodotto, commissionato e pienamente qualificato una scheda small form factor integrando un generatore di bit singolo.
Ora, il consorzio include RaP!, una società scorporata dai partner originali, ed è stato ampliato per integrare team con conoscenze e competenze complementari provenienti da altri progetti ATTRACT e oltre, con l’obiettivo di sviluppare una piattaforma di True Random Bit Generators.
E4 si occuperà dello sviluppo e implementazione di una Randomness farm: la Randomness Farm si basa su un hardware che incorpora più generatori in un’architettura scalabile, per uso infrastrutturale. L’hardware è completato da uno sviluppo software personalizzato per garantire una trasmissione sicura del flusso di bit, funzionalità avanzate in tempo reale e una serie di servizi per massimizzare l’adozione della tecnologia.
DYNAMOS sviluppa laser veloci (1 ns) e ampiamente sintonizzabili (>110 nm), modulatori elettro-ottici ad alta efficienza energetica (~ fJ/bit), a banda larga (100 GHz) e broadcast-and-select ad alta velocità (1 ns) commutatori di pacchetto come circuiti integrati fotonici (PIC). DYNAMOS soddisfa gli obiettivi di risultato attesi e l’ambito di richiesta proponendo lo sviluppo di PIC a bassa energia (pochi pJ/bit), che sono integrati in sottosistemi modulari e scalabili e successivamente utilizzati per dimostrare nuove reti di data center con una latenza inferiore al microsecondo altamente deterministica per consentono la massima riduzione della congestione, la larghezza di banda a bisezione completa (minore congestione) e la qualità del servizio garantita, riducendo al contempo il costo per Gbps. La rete proposta offre la riconfigurazione a commutazione di circuito ottico e la larghezza di banda a bisezione completa garantita (senza contese), consentendo a qualsiasi nodo computazionale di comunicare con qualsiasi altro nodo a piena capacità. DYNAMOS co-sviluppa l’intero ecosistema di transceiver, switch e reti per aumentare le prestazioni complessive e ridurre il costo totale dello scambio di dati, invece di concentrarsi sul miglioramento dei singoli collegamenti ottici o interfacce.E4 è il leader del lavoro “Network & system demos”. E4 formalizzerà l’insieme delle attività di integrazione e dimostrazione al fine di mostrare sistematicamente la capacità dei dispositivi, l’architettura e il controllo della rete, le tecnologie per raggiungere gli obiettivi di scalabilità della rete di sistema, efficienza energetica relativa alla rete, latenza della rete, rete in tutto, calcolo distribuito prestazione del compito. E4 mirerà a combinare le schede madri di calcolo con la scheda di interfaccia DYNAMOS e lo switch ottico.e controllo scalabili, controllo separato e percorsi dei dati e l’orchestrazione di componenti e applicazioni chiave del sistema, attraverso punti di controllo incorporati.
L’European Processor Initiative (EPI) è uno dei principali progetti europei e ha come obiettivo il raggiungimento dell’autonomia strategica europea in ambito HPC, nelle tecnologie dei chip e nelle infrastrutture. Il progetto ha completato la sua prima fase triennale (2018-2021), fornendo tecnologie all’avanguardia per la sovranità europea come il Rhea General-Purpose Processor (GPP). EPI si concentra sulle tecnologie di processore basate sulle architetture ARM e RISC-V.
E4 contribuirà alla progettazione e costruzione della EPAC Test Chip Daughter Board PCIe, per la RHEA Reference Platform. Non appena questo prototipo sarà pronto per gli sviluppatori, E4 si occuperà anche della sua gestione e amministrazione.
EUPEX ha l’obiettivo di sviluppare la prima piattaforma europea per HPC, raccogliendo e integrando le tecnologie europee dall’architettura di sistema, al processore, al software di sistema e agli strumenti di sviluppo, fino alle applicazioni. La piattaforma EUPEX sarà progettata per essere aperta, scalabile e flessibile. EUPEX mira a sostenere un ecosistema imprenditoriale europeo emergente e vivace attorno alla tecnologia HPC europea, affrontando settori correlati come Intelligenza Artificiale e Big Data Analytics.
E4 contribuirà alla progettazione, costruzione e validazione della blade GPU, alla costruzione del cluster GPP/GPU e al co-design dei processori EPI di seconda generazione.
La fluidodinamica computazionale (CFD) è diventata una tecnologia matura nella progettazione ingegneristica, contribuendo fortemente alla competitività industriale e alla sostenibilità in un’ampia gamma di settori (ad esempio trasporti, produzione di energia, prevenzione dei disastri). La crescita futura dipende dallo sfruttamento di architetture HPC parallele in modo massiccio; tuttavia, ciò è attualmente ostacolato dai colli di bottiglia del ridimensionamento delle prestazioni. L’ambizioso progetto exaFOAM mira a superare questi limiti attraverso lo sviluppo e la convalida di una serie di miglioramenti algoritmici. Saranno sviluppati miglioramenti lungo l’intera catena di processo CFD (preelaborazione, simulazione, I/O, post-elaborazione).
All’interno di ExaFOAM, E4 guida la valutazione delle prestazioni di micro-benchmark su architetture omogenee ed eterogenee. Inoltre, E4 si occupa di analisi delle prestazioni e modellazione di casi d’uso industriali su architetture rilevanti.
Oggi la rivoluzione digitale sta avendo un impatto drammatico sull’industria farmaceutica e sull’intero sistema sanitario.
L’utilizzo del machine learning, delle simulazioni su scala estrema e dell’analisi dei big data, nel processo di progettazione e sviluppo dei farmaci, offre un’eccellente opportunità per ridurre il rischio di investimento e il tempo per la brevettazione, migliorando di conseguenza il tempo di risposta per il paziente.
LIGATE mira a integrare e co-progettare i migliori componenti open source europei, insieme alle proprietà intellettuali europee (il cui sviluppo è già stato cofinanziato da precedenti progetti Horizon 2020). Sosterrà l’Europa a mantenere la leadership mondiale sulle soluzioni CADD (Computer-Aided Drug Design), sfruttando i supercomputer di fascia alta di oggi e le risorse exascale di domani, promuovendo allo stesso tempo la competitività europea in questo campo. Il progetto migliorerà la tecnologia CADD della piattaforma EXSCALATE, dedicata alla scoperta di nuovi farmaci.
Il ruolo di E4 all’interno del progetto è raccogliere i requisiti e le specifiche dalle diverse parti interessate, in particolare imprese e centri HPC, per l’evoluzione dei sistemi HPC e delle infrastrutture EuroHPC.
Altri compiti riguardano la definizione del piano di configurazione e integrazione per la piattaforma Exascale CADD; l’espansione delle applicazioni (ad es. Gromacs, Ligen) per indirizzare cluster di GPU; il miglioramento dell’efficienza energetica con misurazioni più accurate e lo sviluppo di modelli per il cluster.
Il machine learning può aiutare a migliorare la modellazione meteorologica, per fronteggiare la minaccia del cambiamento climatico. Il progetto MAELSTROM nasce in quest’ottica, con l’obiettivo di migliorare l’architettura dei computer europea, al fine di valutare gli impatti futuri sul clima. In particolare, porterà avanti dei progetti per la creazione di sistemi di calcolo con prestazioni applicative ed efficienza energetica ottimali, con framework software per ottimizzare l’usabilità e l’efficienza del training per il machine learning su larga scala, e con applicazioni di machine learning su larga scala per il dominio delle scienze meteorologiche e climatiche. All’interno del progetto, E4 ha il compito di fornire circa venti diverse configurazioni hardware (comprese piattaforme accelerate) per lo sviluppo e il test degli strumenti di machine learning e per fornire l’accesso a diverse architetture e tecnologie di storage, la cui configurazione sarà il risultato di un processo di co-design.
Il Centro di Eccellenza MaX aprirà la strada alla transizione verso e oltre le tecnologie exascale, portando i codici comunitari open source di maggior successo e più ampiamente utilizzati nelle simulazioni quantistiche di materiali su exascale, adottando una strategia di sviluppo software sostenibile, per affrontare le improvvise interruzioni tecnologiche attese nei prossimi anni.
All’interno di MaX, E4 ha il ruolo di creare un network con potenziali utenti di codici, acquisire visibilità nella community della scienza dei materiali, acquisire conoscenze sulle tecniche di ottimizzazione dei codici e ottenere informazioni dettagliate sulle prestazioni dei codici su un ampio numero di piattaforme.
Il progetto REGALE ha l’obiettivo di spianare la strada alle applicazioni HPC di prossima generazione per i sistemi exascale. A tal fine, il progetto definisce un’architettura aperta, costruisce un prototipo di sistema e incorpora in questo sistema un elevato grado di sofisticatezza, al fine di dotare i sistemi di supercalcolo dei meccanismi e delle politiche per l’utilizzo efficace delle risorse e l’esecuzione di applicazioni complesse.
E4 contribuirà alla raccolta dei requisiti e alla co-progettazione di prototipi su piccola scala per lo sviluppo e il test delle applicazioni. I nostri sistemi saranno utilizzati anche come piattaforme di valutazione sempre su piccola scala. Infine, E4 integrerà all’interno del prototipo creato da REGALE il pulp-controller per la gestione dei consumi, in collaborazione con l’Università di Bologna.
Per ottenere prestazioni elevate e una migliore efficienza energetica sui sistemi di calcolo exascale del prossimo futuro, è necessario colmare un divario tecnologico.
TEXTAROSSA nasce con questo obiettivo, applicando un approccio di co-design a soluzioni HPC eterogenee, supportato dall’integrazione e dall’estensione di IP, di modelli di programmazione e di strumenti, derivati da progetti di ricerca europei guidati dai suoi partner. Le tecnologie sviluppate da Textarossa saranno testate sui veicoli di sviluppo integrato (IDVs), che rispecchiano ed estendono l’architettura basata su ARM64 della European Processor Initiative e un testbed OpenSequana. Per guidare lo sviluppo tecnologico e valutare l’impatto delle innovazioni proposte, TEXTAROSSA utilizzerà un numero selezionato ma rappresentativo di dimostratori HPC, HPDA e AI che coprono domini HPC impegnativi come kernel numerici generici, fisica delle alte energie (HEP), Oil & Gas, modellazione climatica e domini emergenti come High Performance Data Analytics (HPDA) e High Performance Artificial Intelligence (HPC-AI). E4 ha il compito di sviluppare un veicolo di sviluppo integrato eterogeneo basato su piattaforma ARM e su acceleratori (es. FPGA).
L’obiettivo generale di TRISTAN è espandere, maturare e industrializzare l’ecosistema RISC-V europeo in modo che sia in grado di competere con le alternative commerciali/proprietarie esistenti. Ciò sarà ottenuto sfruttando la comunità Open-Source per guadagnare in produttività e qualità. Questo obiettivo sarà raggiunto definendo una strategia europea per i progetti basati su RISC-V che includa la creazione di un archivio di elementi costitutivi di qualità industriale da utilizzare per i progetti SoC in diversi domini applicativi (ad esempio automobilistico, industriale, ecc.). L’approccio TRISTAN è olistico e copre sia gli strumenti di automazione della progettazione elettronica (EDA) che l’intero stack software. L’ampio consorzio esporrà un gran numero di ingegneri alla tecnologia RISC-V, che rafforzerà ulteriormente l’adozione. Questo ecosistema garantirà un’alternativa sovrana europea agli attori commerciali/proprietari esistenti.E4 svilupperà un dimostratore basato su FPGA commerciale e un chip di prova. Il dimostratore sarà adatto per applicazioni industriali, caratterizzato da un ingombro ridotto RISCV e includendo il software di sistema. Il chip di prova è costruito utilizzando i metodi TRISTAN EDA. E4 prevede di industrializzare e rendere disponibile come prodotto standard una versione successiva del prototipo industriale sviluppato nel progetto.
