Project Description

SEED

Solutions for Energy Efficiency in the Datacenter

Le infrastrutture informatiche a elevate prestazioni computazionali (cluster per High Performance Computing) costituiscono uno strumento chiave per assicurare la competitività del sistema industriale italiano. Al contempo la tecnologia per la fabbricazione dei microprocessori ha cessato di garantire miglioramenti esponenziali da una generazione alla successiva, con la conseguenza che oggi le prestazioni computazionali dei sistemi HPC sono limitate dal consumo di potenza elettrica e dalla dissipazione termica dei processori che li compongono. Ne consegue che la sostenibilità economica e ambientale di tali apparati è legata all’efficienza energetica e di raffreddamento. Il progetto SEED ha l’obiettivo di:

– sviluppare, installare e validare dispositivi di raffreddamento per le componenti a maggior consumo energetico (CPU e GPU);
– sviluppare, installare e validare soluzioni SW per il monitoring dei consumi energetici con l’obiettivo di ridurre i consumi mantenendo al contempo una elevata efficienza di esecuzione delle applicazioni.

SEED contribuisce agli obiettivi di sostenibilità delle piattaforme informatiche e alle direttive dell’EU sul Green Computing grazie alla capacità di rendere energeticamente più efficiente l’esecuzione delle applicazioni in un datacenter.

  • Networking & Dissemination: fornitura di spazi e servizi di comunicazione per la realizzazione di eventi e attività di formazione
  • Consulenza e orientamento: Cooltech_ realizzazione delle CDU (Cooling Distribution Unit) dimensionate per il cluster di nodi
    dell’impianto pilota
  •  UniBO: Sviluppo di algoritmi e loro applicazione per l’identificazione di modelli termici compatti, volti alla
    caratterizzazione delle proprietà termiche del sistema nei diversi punti operativi; sviluppo di estensioni di Examon per l’estrazione di filigrane delle proprietà dei job, e integrazione di Examon con framework per lo sviluppo ed il mantenimento di modelli di apprendimento automatico.
    • Supporto allo sviluppo, integrazione di Examon sull’impianto pilota multinodo. Validazione dei dati collezionati da Examon per la caratterizzazione termica dell’impianto pilota multinodo.
    • Supporto alla creazione di modelli predittivi per il consumo dei job e l’integrazione in politiche di gestione dei consumi pilota multinodo
  • Leonardo
  • Gemateg
  • E4
  • Modelway
  • Cooltech

Bando: Call 4

Area: Big Data

Sotto Area: Sostenibilità & Responsabilità Sociale

Data di implementazione: 30.11.2023 – 30.05.2025