Eventi 2018

HPC day 2018

I Trend, le architetture, gli applicativi e i nuovi servizi disponibili per l’elaborazione dati ad alte prestazioni

Milano - 17 Aprile 2018

 

>> Elenco eventi 2018

In collaborazione con:

DLTM

Con il contributo di:

Fondazione CIMA Cineca Consiglio Nazionale delle Ricerche MHPC Università degli Studi di Genova Università di Pisa Vega_Research_Laboratories

Expo

DellEMC_OEM
 

8.45 - Registrazione dei partecipanti

9.15 - Benvenuto del chairman ed apertura dei lavori
Intervento a cura di Davide Marini, responsabile IT e del centro di Supercalcolo HPC & Cloud Computing presso Distretto Ligure delle Tecnologie Marine

9.30 - L'HPC DLTM "as a service” a supporto delle aziende
Il calcolo parallelo ad alte prestazioni (HPC) comincia a diventare un'esigenza  sempre più pressante per le aziende che vogliano stare al passo con le nuove tecnologie, che necessitano di analizzare grandi moli di dati o realizzare complesse simulazioni,  avvicinarsi all’IoT e quindi alla Fabbrica 4.0. L'intervento presenta i servizi, offerti dal DLTM, per venire incontro alla crescita delle aziende, in particolar modo le PMI, che non possono permettersi, sia in termini di know-how necessario che di Hardware e Software, gli investimenti  legati all'acquisizione e manutenzione di infrastrutture IT complesse.
Intervento a cura di Davide Marini, responsabile IT e del centro di Supercalcolo HPC & Cloud Computing presso Distretto Ligure delle Tecnologie Marine

9.55 - La sfida dei Big Data e l’Intelligenza Artificiale
Uno zettabye, indicato anche come ZB, corrisponde un numero di caratteri (o byte) uguale ad un 1 seguito da 21 zeri che è un valore molto difficile da immaginare, ma utile per misurare la quantità di dati che sarà prodotta nel 2018 a livello mondiale che ammonterà  a una ventina di zettabyte. Negli ultimi decenni stiamo assistendo a un crescente investimento da parte della nostra società nell’acquisizione di masse di dati sempre più grandi in una vastità di settori che vanno dall’industria, al web, alla smart city e all’assistenza sanitaria. La maggior parte di questi dati viene accumulata su cloud e data server e solo una piccola frazione dell'informazione in essa contenuta può essere utilizzata attraverso le tecniche ICT convenzionali. Il resto dell'informazione rischia di rimanere stivata per sempre nei silo elettronici senza essere utilizzata. Per estrarre e utilizzare l’informazione contenuta in questi big data occorre impiegare le tecniche più avanzate dell'intelligenza artificiale che sfruttano il cosiddetto machine learning o apprendimento induttivo dai dati. Gli analisti del settore indicano l’intelligenza artificiale come una grande sfida tecnologica che può aprire nuovi scenari per le imprese e che potrebbe entro il 2035 raddoppiare il tasso di crescita dell’Italia e delle altre economie sviluppate aumentando la produttività del lavoro con incrementi fino al 40%.
Intervento a cura di Ing. Alberto Cabri, socio fondatore di Vega Research Laboratories, spin-off dell'Università di Genova

10.20 - HPC, Digital Innovation Hub e Industria 4.0
Secondo la visione della Commissione Europea i DIH, digital innovation hub, costituiscono la vera e propria “porta” di accesso per le imprese al mondo di Industria 4.0 nella misura in cui mettono a loro disposizione servizi per introdurre tecnologie 4.0; sviluppare progetti di trasformazione digitale; accedere all’ecosistema dell’innovazione a livello regionale, nazionale ed europeo.  La presentazione illustrerà, attraverso storie di successo e una descrizione dei servizi, il ruolo di Cineca per stimolare l’innovazione 4.0 attraverso la collaborazione fra ricerca e imprese e la formazione delle competenze per il lavoro e la fabbrica del futuro.
Intervento a cura di Claudio Arlandini, Project Manager HPC for industry di Cineca

10.45 - HPC, Machine learning e scienze biomediche
Nell'ultimo decennio, lo sviluppo delle strumentazioni di acquisizione di dati biologici ha guidato il progresso della ricerca nelle scienze biomediche.  Questo ha però anche portato a dover fronteggiare diverse problematiche, tra le quali si annoverano gestione, stoccaggio e, soprattutto, comprensione del dato stesso. Nello specifico, la patogenesi di molte malattie è dovuta a meccanismi multifattoriali non necessariamente imputabili ad un solo evento scatenante e non facilmente rilevabili da un singolo esame clinico.  Questo ha spostato l’attenzione dei ricercatori dai metodi di statistica classica verso più moderni algoritmi di machine learning che, per loro natura, sono in grado di effettuare predizioni considerando più variabili e più tipologie di dato contemporaneamente, quali imaging, informazioni cliniche o misure molecolari. Tuttavia, le esigenze computazionali richieste da queste tecniche sono sempre maggiori e sempre più spesso richiedono l’utilizzo di strumenti di calcolo ad alte prestazioni. Ad esempio, al fine di garantire un elevato grado di robustezza statistica dei risultati è buona pratica ricorrere a tecniche di ricampionamento, le quali traggono grande beneficio dalla distribuzione del calcolo. D’altra parte, soprattutto nell'analisi di immagini mediche, è richiesta una grande quantità di operazioni algebriche, il cui tempo di esecuzione può essere drasticamente ridotto ricorrendo all'utilizzo di acceleratori. In questo intervento saranno descritti esempi pratici di applicazioni di machine learning al campo delle scienze biomediche che sfruttano strumenti di calcolo ad alte prestazioni.
Intervento a cura Annalisa Barla, Professoressa presso Università Degli Studi di Genova - DIBRIS (Dipartimento di Informatica,  Bioingegneria, Robotica e Ingegneria dei Sistemi) 
 
11.10 - Coffee Break

11.45 - Master in High Performance Computing: come colmare il divario esistente tra il mondo IT e le sfide del futuro
Il Master in High Performance Computing è un programma di specializzazione innovativo che prepara gli studenti a carriere entusiasmanti nel settore in rapida crescita dell'high performance computing (HPC), sia nel mondo accademico che nell'industria. La ricerca avanzata in molti settori - come ad esempio le biotecnologie, la fisica teorica, la matematica applicata, la biologia molecolare e molti altri - richiede sempre più spesso l'accesso a grandi risorse di calcolo scientifico e professionisti formati nel campo dell'HPC. Il Master in HPC, consapevole della carenza di personale qualificato in grado di colmare il divario esistente tra gli ambienti dinamici in IT e il mondo della ricerca e dell'industria, ha l'obiettivo di formare esperti con le competenze necessarie per affrontare al meglio le sfide del futuro. I corsi sono tenuti da esperti internazionali, provenienti sia dal mondo accademico che industriale, che insegnano le ultime applicazioni delle tecnologie e delle innovazioni nel mondo HPC. MHPC offre opportunità di carriere istantanee su scala internazionale.
Intervento a cura di Luca Heltai, direttore del Master in High Performance Computing promosso da SISSA-ICTP di Trieste

12.10 - Time constrained workflows on HPC resources
L'esecuzione di workflow complessi su risorse HPC tipicamente richiede l'accesso a grandi moli di dati, fasi di stage-in e stage-out e l’esecuzione di computazioni massicciamente parallele in modalità batch. Ognuna di queste fasi incide significativamente sul tempo necessario per produrre i risultati attesi: il puro tempo di calcolo, lo spostamento dei dati, i tempi di attesa legati alle code batch. Produrre simulazioni meteorologiche ad alta risoluzione in tempo per la diffusione dei bollettini meteo ha richiesto una attenta ottimizzazione di tutto il workflow, che è stato trasformato in pipeline concorrenti gestite tramite un workflow manager sviluppato ad hoc. L’intervento presenterà le tecniche adottate nello sviluppo del workflow manager e i benefici in termini di facilità d’uso e contrazione dei tempi di calcolo.
Intervento a cura di Emanuele Danovaro, ricercatore presso Fondazione CIMA - Centro Internazionale in Monitoraggio Ambientale 

12.35 - Tavola rotonda: Il futuro del Calcolo ad Alte Prestazioni 
Intervengono tutti i relatori

13.00 - Buffet Lunch e networking

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