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ARQUITECTURAS HETEROGENEAS EMERGENTES: APRENDIZAJE AUTOMATICO Y EFICIENCIA ENERG...

ARQUITECTURAS HETEROGENEAS EMERGENTES: APRENDIZAJE AUTOMATICO Y EFICIENCIA ENERGETICA ESTE PROYECTO SE ENMARCA EN EL AMBITO DE LA COMPUTACION DE ALTAS PRESTACIONES (HPC), EL APRENDIZAJE AUTOMATICO (ML) Y PROPONE EXPLOTAR LAS VENTAJAS DE UNA APROXIMACION INTEGRADA PARA CONTRIBUIR A LA EFICIENCIA ENERGETICA Y A LA RE... ver más

01/01/2021

ULL

112K€

Presupuesto del proyecto: 112K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE LA LAGUNA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 679

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2021-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE LA LAGUNA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 679

Presupuesto del proyecto 112K€

Descripción del proyecto ESTE PROYECTO SE ENMARCA EN EL AMBITO DE LA COMPUTACION DE ALTAS PRESTACIONES (HPC), EL APRENDIZAJE AUTOMATICO (ML) Y PROPONE EXPLOTAR LAS VENTAJAS DE UNA APROXIMACION INTEGRADA PARA CONTRIBUIR A LA EFICIENCIA ENERGETICA Y A LA REDUCCION DEL IMPACTO MEDIOAMBIENTAL. LA HPC HA INCLUIDO LA EFICIENCIA ENERGETICA EN SU AGENDA COMO UN OBJETIVO PRIORITARIO DESDE EL MOMENTO EN QUE EL CONSUMO ENERGETICO SE CONVIERTE EN UNA BARRERA LIMITANTE A SU CRECIMIENTO. POR OTRA PARTE, LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (AI) A TRAVES DEL ML ESTA APORTANDO MODELOS QUE INCORPORAN LA SOSTENIBILIDAD COMO UNO DE SUS PARAMETROS EN LA SOLUCION FINAL. LA LEY DE MOORE Y EL ESCALADO DENNARD PARECEN HABER LLEGADO AL FIN DE SU VIGENCIA CON LAS ULTIMAS TECNOLOGIAS DE FABRICACION DE TRANSISTORES. YA NO ES POSIBLE DOBLAR CADA DOS AÑOS EL NUMERO DE TRANSISTORES MANTENIENDO EL CONSUMO ENERGETICO DE LOS CHIPS. ESTA CIRCUNSTANCIA HA DADO LUGAR A LA APARICION DE NUEVAS ARQUITECTURAS DEL PROCESADOR QUE CONTINUAN EVOLUCIONANDO Y HACEN CADA VEZ MAS COSTOSO, Y A VECES PERJUDICAN, EL RENDIMIENTO DE LAS APLICACIONES CIENTIFICAS. SE HACE NECESARIO REVISAR LA PROGRAMACION DE ESTOS CODIGOS PARA OBTENER EL PARALELISMO Y RENDIMIENTO OPTIMOS.EN LA ULTIMA DECADA SE HA PRODUCIDO UNA CONVERGENCIA DE LA HPC, LA COMPUTACION EN LA NUBE Y EL PROCESADO MASIVO DE DATOS. LA COMBINACION DE ESTAS TECNOLOGIAS HA PRODUCIDO UN IMPACTO SIGNIFICATIVO EN LA SOCIEDAD A TRAVES DEL USO DE ESTAS TECNOLOGIAS EN SERVICIOS DE INTERNET AMPLIAMENTE UTILIZADOS. LOS DISPOSITIVOS DE LA INTERNET DE LAS COSAS (IOT), EL HARDWARE ESPECIFICO DE DOMINIO (ASIC - APPLICATION-SPECIFIC INTEGRATED CIRCUIT) COMO LAS GPUS, TPUS, NPUS, VPUS, NNPS, ETC., LAS REDES DE COMUNICACION, LA COMPUTACION EN EL BORDE (\TEXTIT{EDGE COMPUTING}) Y LOS SISTEMAS EN LA NUBE ESTAN CONTRIBUYENDO A ESTE FENOMENO DE FORMA NOTABLE. MUCHOS DE ESTOS DISPOSITIVOS YA INCORPORAN PROCESADORES DE VARIOS NUCLEOS (MULTICORE) Y ACELERADORES QUE LOS ASEMEJAN DESDE EL PUNTO DE VISTA ARQUITECTONICO A UN NODO DE COMPUTO HPC, CON LA VENTAJA DE REDUCIR EL CONSUMO ENERGETICO Y EL PRECIO DE MANERA SIGNIFICATIVA.EN EL AMBITO DE LA AI, LA INTRODUCCION DE MEJORAS EN EL ENTRENAMIENTO Y EN EL APRENDIZAJE PARA OBTENER AVANCES EN LOS MODELOS CONLLEVA CRECIMIENTO EN EL CONSUMO DE RECURSOS COMPUTACIONALES, QUE A SU VEZ TIENE IMPACTO EN EL CONSUMO ENERGETICO. LOS CENTROS DE DATOS REPRESENTAN UN ELEVADO PORCENTAJE DEL CONSUMO MUNDIAL DE ELECTRICIDAD Y UNA PARTE IMPORTANTE DE ESTE ES CONSECUENCIA DE LOS CALCULOS INTENSIVOS ASOCIADOS A LAS ETAPAS DE ENTRENAMIENTO DE LOS MODELOS ML. ASISTIMOS A LA OFERTA DE SERVICIOS EN LA NUBE QUE PROPORCIONAN MODELOS BASADOS EN ML, EN LOS QUE NO SE CUANTIFICA EL IMPACTO MEDIOAMBIENTAL DERIVADO DE SU CREACION Y ENTRENAMIENTO.EL PROYECTO HEAMLEE ABORDA LA NECESIDAD DE REDISEÑAR LA CREACION DE MODELOS DE ML DE MODO QUE SU PROCESO DE PRODUCCION SEA SOSTENIBLE. PRETENDEMOS IMPULSAR EL DESARROLLO DE TECNOLOGIAS DE LA AI, EN CONCRETO MODELOS DE ML ASI COMO METODOS DE PROGRAMACION Y EXPLOTACION DE LAS ARQUITECTURAS, QUE MINIMICEN EL CONSUMO ENERGETICO Y CONLLEVEN POR TANTO UN MENOR IMPACTO AMBIENTAL. NOS PROPONEMOS ASIMISMO DESARROLLAR MODELOS DE ML PARA PROBLEMAS DE MOVILIDAD SOSTENIBLE O LOS LIGADOS A LA DETECCION DE EVENTOS CLIMATICOS. DOS PROBLEMAS DE GRAN IMPACTO SOCIAL Y DE INTERES EN EL AMBITO DE LA TRANSICION ECOLOGICA. PERSEGUIMOS, POR TANTO, CONSTRUIR SOLUCIONES SOSTENIBLES CON UNA HPC Y UNA AI VERDES. PRENDIZAJE AUTOMATICO\EDGE COMPUTING\IOT\EFICIENCIA ENERGETICA\COMPUTACION DE ALTAS PRESTACIONES

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