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CNIO15-EE-3845

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Clúster SMP de Análisis HPC

El equipamiento solicitado es un clúster computacional para computación distribuida tradicional, computación big data en disco e in-memory analytics, con imagen única de sistema y capacidad de computación, conectividad y almacenam... ver más

01/01/2015

FUNDACION SECTOR P...

184K€

Presupuesto del proyecto: 184K€

Líder del proyecto

FUNDACION SECTOR PUBLICO ESTATAL CENTRO NACIO... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5 | 18M€

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2015-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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FUNDACION SECTOR PUBLICO ESTATAL CENTRO NACIO... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5 | 18M€

Presupuesto del proyecto 184K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto El equipamiento solicitado es un clúster computacional para computación distribuida tradicional, computación big data en disco e in-memory analytics, con imagen única de sistema y capacidad de computación, conectividad y almacenamiento suficiente para las necesidades del CNIO compuesto por: -Sistema SMP de memoria compartida con al menos 16 sockets x86 o similar de última generación, mínimo 200 cores de computación-Al menos 2TB de memoria compartida DDR4 2133 MHz para in-memory analytics-Conectividad interna y externa mínimo 10Gbit-Sistema de almacenamiento JBOD con conexión SAS hacia el servidor, 100TB mínimo para scratch/Hadoop-Instalable en rack estándar del CNIO (44U)Las nuevas tecnologías de caracterización molecular masiva, y en especial la secuenciación de nueva generación, están produciendo datos a una escala sin precedentes, poniendo el foco en el procesamiento, el análisis y la visualización de los datos, y no solamente en su generación,Para llevar a cabo estas tareas se necesitan soluciones computacionales más eficientes y avanzadas, y capaces de implementar nuevas tecnologías de computación que se han desarrollado en otros entornos de analítica de datos a gran escala, Estas tecnologías incluyen, junto con la computación de alto rendimiento (HPC), nuevos paradigmas como las bases de datos no relacionales, procesamiento distribuido de big data (Apache Hadoop), in-memory analytics (Spark) y soluciones elásticas de nube híbrida

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