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SAGE

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Worldwide data volumes are exploding and islands of storage remote from compute will not scale. We will demonstrate the first instance of intelligent data storage, uniting data processing and storage as two sides of the same rich... ver más

31/08/2018

SEAGATE SYSTEMS

8M€

Presupuesto del proyecto: 8M€

Líder del proyecto

SEAGATE SYSTEMS UK LIMITED No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 12 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2018-08-31

FETHPC-1-2014: HPC Core Technologies, Programming... Scope:Specific challenge: The challenge is to achieve, by 2020, the full range of technological capa...

I+D

Cerrada hace 10 años

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12 Participantes

SEAGATE SYSTEMS

2.65M€ | Lider

UKRI

248.24K€ | Participante

CCFE

248.75K€ | Participante

Diamond

248.75K€ | Participante

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TIN2016-79637-P HACIA LA UNIFICACION DE PARADIGMAS HPC Y BIG DATA 203K€ Cerrado

Duración del proyecto: 38 meses Fecha Inicio: 2015-06-29
Fecha Fin: 2018-08-31

Líder del proyecto

SEAGATE SYSTEMS UK LIMITED No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 8M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto Worldwide data volumes are exploding and islands of storage remote from compute will not scale. We will demonstrate the first instance of intelligent data storage, uniting data processing and storage as two sides of the same rich computational model. This will enable sophisticated, intention-aware data processing to be integrated within a storage systems infrastructure, combined with the potential for Exabyte scale deployment in future generations of extreme scale HPC systems. Enabling only the salient data to flow in and out of compute nodes, from a sea of devices spanning next generation solid state to low performance disc we enable a vision of a new model of highly efficient and effective HPC and Big Data demonstrated through the SAGE project. Objectives - Provide a next-generation multi-tiered object-based data storage system (hardware and enabling software) supporting future-generation multi-tier persistent storage media supporting integral computational capability, within a hierarchy. - Significantly improve overall scientific output through advancements in systemic data access performance and drastically reduced data movements. - Provides a roadmap of technologies supporting data access for both Exascale/Exabyte and High Performance Data Analytics. - Provide programming models, access methods and support tools validating their usability, including ‘Big-Data’ access and analysis methods - Co-Designing and validating on a smaller representative system with earth sciences, meteorology, clean energy, and physics communities - Projecting suitability for extreme scaling through simulation based on evaluation results. Call Alignment: We address storage data access with optimised systems for converged Big Data and HPC use, in a co-design process with scientific partners and applications from many domains. System effectiveness and power efficiency are dramatically improved through minimized data transfer, with extreme scaling and resilience.

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