Peta-5: A National Facility for Petascale Data Intensive Computation and Analytics
Peta-5:千万亿级数据密集型计算和分析的国家设施
基本信息
- 批准号:EP/P020259/1
- 负责人:
- 金额:$ 637.13万
- 依托单位:
- 依托单位国家:英国
- 项目类别:Research Grant
- 财政年份:2016
- 资助国家:英国
- 起止时间:2016 至 无数据
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
The Peta-5 proposal from the University of Cambridge brings together 15 world-leading HPC system and application experts from 10 different institutions to lead the creation of a breakthrough HPC and data analytics capability that will deliver significant National impact to the UK research, industry and health sectors.Peta-5 aims to make a significant contribution towards the establishment and sustainability of a new EPSRC Tier 2 HPC network. The Cambridge Tier 2 Centre working in collaboration with other Tier 1, Tier 2 and Tier 3 stakeholders aims to form a coherent, coordinated and productive National e-Infrastructure (Ne-I) ecosystem. This greatly strengthened computational research support capability will enable a significant increase in computational and data centric research outputs, driving growth in both academic research discovery and the wider UK knowledge economy. The Peta-5 system will be one of the largest heterogeneous data intensive HPC systems available to EPSRC research in the UK. In order to create the critical mass in terms of system capability and capacity needed to make an impact at National level Cambridge have pooled funding and equipment resources from the University, STFC DiRAC and this EPSRC Tier 2 proposal to create a total capital equipment value of £11.5M; the request to EPSRC is £5M. The University will guarantee to cover all operational costs of the system for 4 years from the service start date, with the option to run for a fifth year to be discussed. Cambridge will ensure that 80% of the EPSRC funded element of Peta-5 is deployed on EPSRC research projects, with 65% of the EPSRC funded element of Peta-5 being made available to any UK EPSRC funded project free of charge by use of a light weight resource allocation committee, 15% going to Cambridge EPSRC research and 20% being sold to UK industry to drive the UK knowledge economy. The Peta-5 system will be the most capable HPC system in operation in the UK when it enters service in May 2017. In total Peta-5 will provide 3 petaflops (PF) of sustained performance derived from 3 heterogeneous compute elements, 1PF Intel X86, 1PF Intel KNL and 1PF NIVIDIA Pascal GPU (Peta-1) connected via a Pb/s HPC fabric (Peta-2) to an extreme I/O solid state storage pool (Peta-3), a petascale data analytics (Machine Learning + Hadoop) pool (Peta-4) and a large 15 PB tiered storage solution (Peta-5), all under a single execution environment. This creates a new HPC capability in the UK specifically designed to meet the requirements of both affordable petascale simulation and data intensive workloads combined with complex data analytics. It is the combination of these features which unlocks a new generation of computational science research.The core science justification for the Peta-5 service is based on three broad science themes: Materials Science and Computational Chemistry; Computational Engineering and Smart Cities; Health Informatics. These themes were chosen as they represent significant EPSRC research areas, which demonstrate large benefit from the data intensive HPC capability of Peta-5. The service will clearly be valuable for many other areas of heterogeneous computing and Data Intensive science. Hence a fourth horizontal thematic of "Heterogeneous - Data Intensive Science" is included. Initial theme allocation in the RAC will be: Materials 30%, Engineering 30%, Health, 20%, Heterogeneous - Data Intensive 20%. The Peta-5 facility will drive research discovery and impact at national level, creating the largest and most cost effective petascale HPC resource in the UK, bringing petascale simulation within the reach of a wide range of research projects and UK companies. Also Peta-5 is the first UK HPC system specifically designed for large scale machine learning and data analytics, combining the areas of HPC and Big Data, promising to unlock both knowledge and economic benefit from the Big Data revolution.
剑桥大学的 Peta-5 提案汇集了来自 10 个不同机构的 15 名世界领先的 HPC 系统和应用专家,领导创建突破性的 HPC 和数据分析能力,这将为英国研究、工业和商业领域带来重大的国家影响。 Peta-5 旨在为新的 EPSRC Tier 2 HPC 网络的建立和可持续性做出重大贡献。剑桥 Tier 2 中心与其他 Tier 1、Tier 2 和 Tier 3 利益相关者合作,旨在形成一个协调一致的网络。 ,协调和高效的国家电子基础设施(Ne-I)生态系统大大增强了计算研究支持能力,将显着增加以计算和数据为中心的研究成果,推动学术研究发现和更广泛的英国知识经济的增长。 -5 系统将成为英国 EPSRC 研究可用的最大的异构数据密集型 HPC 系统之一,为了在国家级产生影响所需的系统能力和容量方面创造临界质量,剑桥大学已经汇集了资金和设备。来自大学的资源, STFC DiRAC 和 EPSRC Tier 2 提案旨在创建总资本设备价值 1150 万英镑;大学将保证承担该系统自服务开始之日起 4 年内的所有运营成本。剑桥大学将讨论运行第五年的选项,确保 Peta-5 的 EPSRC 资助部分的 80% 部署在 EPSRC 研究项目上,其中 EPSRC 资助的部分的 65% 用于项目。 Peta-5 通过轻量级资源分配委员会免费提供给任何英国 EPSRC 资助的项目,其中 15% 将用于剑桥 EPSRC 研究,20% 将出售给英国工业界以推动英国知识经济 5 系统。于 2017 年 5 月投入使用时,将成为英国运行中功能最强大的 HPC 系统。 Peta-5 总共将提供来自 3 个异构计算元素的 3 petaflops (PF) 持续性能, 1PF Intel X86、1PF Intel KNL 和 1PF NIVIDIA Pascal GPU (Peta-1) 通过 Pb/s HPC 结构 (Peta-2) 连接到极限 I/O 固态存储池 (Peta-3),这是一种千兆级数据分析(机器学习 + Hadoop)池 (Peta-4) 和大型 15 PB 分层存储解决方案 (Peta-5),全部位于单一执行环境下,这创建了一个新的 HPC。英国的这项功能专门设计用于满足负担得起的千万亿级模拟和数据密集型工作负载以及复杂数据分析的要求。正是这些功能的结合开启了新一代计算科学研究。千万亿级的核心科学理由。 5 服务基于三个广泛的科学主题:材料科学、计算工程和智能城市;选择这些主题是因为它们代表了 EPSRC 的重要研究领域,证明了其数据密集型 HPC 能力的巨大优势。 Peta-5 显然对异构计算和数据密集型科学的许多其他领域很有价值,因此 RAC 中的第四个横向主题是:材料 30%。 、工程 30%、健康 20%、异构 - 数据密集型 20% Peta-5 设施将推动国家层面的研究发现和影响,创造最大且最具成本效益的设施。英国的 petascale HPC 资源,使众多研究项目和英国公司能够进行 petascale 模拟,而且 Peta-5 是英国第一个专为大规模机器学习和数据分析而设计的 HPC 系统,结合了 HPC 领域。和大数据,承诺从大数据革命中释放知识和经济利益。
项目成果
期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
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- 发表时间:2019
- 期刊:
- 影响因子:3.7
- 作者:Abderrahaman-Elena N
- 通讯作者:Abderrahaman-Elena N
Electronic structure of chromium trihalides beyond density functional theory
- DOI:10.1103/physrevb.104.155109
- 发表时间:2021-10-05
- 期刊:
- 影响因子:3.7
- 作者:Acharya, Swagata;Pashov, Dimitar;Katsnelson, Mikhail, I
- 通讯作者:Katsnelson, Mikhail, I
Electronic Origin of Tc in Bulk and Monolayer FeSe
- DOI:10.3390/sym13020169
- 发表时间:2019-08
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Swagata Acharya;D. Pashov;François Jamet;M. Schilfgaarde
- 通讯作者:Swagata Acharya;D. Pashov;François Jamet;M. Schilfgaarde
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- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:5.6
- 作者:A.S.F. Silva P
- 通讯作者:A.S.F. Silva P
Electronic Structure Correspondence of Singlet-Triplet Scale Separation in Strained Sr2RuO4
- DOI:10.3390/app11020508
- 发表时间:2020-11
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Swagata Acharya;D. Pashov;Elena Chachkarova;M. Schilfgaarde;C. Weber
- 通讯作者:Swagata Acharya;D. Pashov;Elena Chachkarova;M. Schilfgaarde;C. Weber
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