MRI: Track 1 Acquisition of an HPC Cluster for Artificial Intelligence, Machine Learning, Scientific Computing, and Interdisciplinary Research

MRI:第一轨道收购用于人工智能、机器学习、科学计算和跨学科研究的 HPC 集群

基本信息

  • 批准号:
    2320735
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 100万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2023
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2023-10-01 至 2026-09-30
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

A high-performance computing (HPC) cluster is being built through a collaborative endeavor to support computation- and data-intensive applications at Hofstra University, Adelphi University, and Nassau Community College. The cluster will provide an environment that enables faculty and students to engage in computer-related teaching, learning, and research activities that were not previously feasible in an academic setting for a variety of disciplines. All of the major users who conduct research on the HPC cluster will leverage its capabilities to address long-standing questions in their fields to advance knowledge and explore creative, potentially transformative concepts with this cutting-edge technology.The utility of a high-performance computing cluster to the science, technology, engineering, and mathematics fields is critical and will support the research and teaching of more than twenty major users of the equipment, being an interdisciplinary and collaborative group of faculty spread across six departments at Hofstra University, Adelphi University, and Nassau Community College. The impact of an on-site HPC cluster for research is exemplified by some of the main areas of research to be addressed, including 1) revealing the structural impact of electron solvation on molecules, 2) modeling acceptor-acceptor interactions in p-doped semiconductors in support of acceptor-spin-based quantum computation, 3) artificial neural network and accelerator co-design using evolutionary algorithms, and 4) autonomous wound closure employing advanced magnetic technology in the form of “printable” magnets.From biology, physics, and chemistry to computer science and engineering, the multidisciplinary utility of a HPC cluster is vital to continued exploration and advancement. Each major user of the HPC cluster will involve undergraduate students in computer laboratory experiments, and laboratory classes will be able to model and simulate systems that were impossible previously. The outreach of the HPC cluster will also include high school student research and teaching experiences through the Hofstra University Summer Science Research Program. Some of the projects conducted by the major users will be converted into course-based undergraduate research experiences.The HPC cluster will be maintained through the course of the grant and thereafter in the Science and Innovation Center at Hofstra University. The website for the HPC cluster will be www.hofstra.edu/starhpc and will be updated regularly with information pertaining to research projects, major users, and class curriculum involving the HPC cluster. A detailed explanation of the HPC cluster, the information needed to use the HPC Cluster, and how to become a user will be provided on the website.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
霍夫斯特拉大学、阿德尔菲大学和拿骚社区学院正在共同努力构建一个高性能计算 (HPC) 集群,以支持计算和数据密集型应用程序。该集群将为教师和学生提供一个参与的环境。所有在 HPC 集群上进行研究的主要用户都将利用其功能来解决其领域中长期存在的问题。领域以推进知识和利用这种尖端技术探索创造性的、具有潜在变革性的概念。高性能计算集群在科学、技术、工程和数学领域的实用性至关重要,并将支持该计算集群的二十多个主要用户的研究和教学现场 HPC 集群对研究的影响体现在一些需要解决的主要研究领域。 ,包括 1)揭示电子溶剂化对分子的结构影响,2) 对 p 掺杂半导体中的受体-受体相互作用进行建模,以支持基于受体自旋的量子计算,3) 使用进化算法进行人工神经网络和加速器协同设计,以及 4)采用“可打印”磁体形式的先进磁性技术自动闭合伤口。从生物学、物理和化学到计算机科学和工程学,HPC 集群的多学科实用性对于每个主要用户的持续探索和进步至关重要。 HPC 集群将让本科生参与计算机实验室实验,实验室课程将能够对以前不可能实现的系统进行建模和模拟。HPC 集群的推广范围还将包括高中生通过霍夫斯特拉大学暑期科学进行的研究和教学经验。研究计划。主要用户进行的一些项目将转化为基于课程的本科生研究经验。HPC 集群将在资助期间以及之后在霍夫斯特拉大学科学与创新中心的网站上进行维护。 HPC 集群将是www.hofstra.edu/starhpc 并将定期更新有关 HPC 集群的研究项目、主要用户和课程的信息。 HPC 集群的详细说明、使用 HPC 集群所需的信息以及如何使用。成为用户将在网站上提供。该奖项反映了 NSF 的法定使命,并通过使用基金会的智力价值和更广泛的影响审查标准进行评估,被认为值得支持。

项目成果

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  • 通讯作者:
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