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La divisione ASC svolge attività di ricerca e sviluppo nel settore della Computational Science applicate al dominio del climate change. In particolare, sono affrontate le tematiche di frontiera relative all’ottimizzazione dei modelli di simulazione numerica su strutture di calcolo emergenti e all’analisi avanzata di grandi volumi di dati, nella prospettiva dell’exascale computing.

Obiettivi

  • ottimizzazione e parallelizzazione dei modelli di simulazione numerica per lo studio dei cambiamenti climatici e dei relativi  impatti;
  • progettazione ed implementazione di soluzioni open source efficienti per l’accesso, l’analisi e il mining di dati scientifici nel dominio del climate change.
Unità di RicercaTop
  • Production Platforms for Operational Services (PPOS)

    Research Unit Leader:

    Marco Mancini
  • Usable Software and Systems (USS)

    Research Unit Leader:

    Alessandra Nuzzo
  • Scientific Data Management (SDM)

    Research Unit Leader

    D'Anca Alessandro

    Obiettivi

    L’obiettivo di questa macro-attività della divisione ASC riguarda la progettazione e l’implementazione di soluzioni open source efficienti per l’accesso, l’analisi e il mining di dati scientifici nel dominio del climate change. In particolare, le attività si focalizzano sulla gestione di dati distribuiti su scala globale nell'ambito dell'iniziativa internazionale ESGF (Earth System Grid Federation), la gestione di banche dati applicata a dati scientifici con l’obiettivo di identificare nuovi modelli di storage ed efficienti librerie parallele di I/O, il knowledge discovery from data, ovvero l’analisi e il mining di dati scientifici con la finalità di estrarre nuova conoscenza da grandi volumi di dati.

    Attività

    • Gestione distribuita di dati scientifici su scala geografica
    Questa attività è fortemente integrata con altre macro-attività di ASC e le altre divisioni del CMCC. Lo scopo principale è la gestione distribuita di grandi volumi di dati su scala geografica rispettando requisiti di trasparenza, sicurezza ed efficienza. In particolare, l’attività si focalizza sulla gestione di dati distribuiti su scala globale nell'ambito dell'iniziativa internazionale ESGF (Earth System Grid Federation) mediante estensioni del componente data node inerenti il sistema di monitoraggio distribuito proattivo previsto nell’architettura del sistema.
    • Storage models e I/O parallelo applicato a dati scientifici
    Questa attività è finalizzata allo studio e alla progettazione di innovativi storage models relativi ai dati scientifici nel contesto climate change, con particolare riferimento al formato di dati NetCDF. Attraverso la definizione di questi nuovi modelli di storage per la gestione dei dati climatici (da implementare su piattaforma HPC e tramite l’adozione di paradigmi paralleli quali MPI ed OpenMP), l’attività di ricerca punta ad ottimizzare l’efficienza nell’accesso ai dati (definendo nuove primitive di l’I/O), nonché quella relativa all’occupazione dello spazio disco.
    • Knowledge Discovery from Data (KDD) applicato a dati scientifici
    Questa attività è finalizzata all’analisi di dati scientifici con l’obiettivo di estrarre conoscenza a partire da grandi volumi di dati. Sulla base delle primitive di accesso definite al precedente punto “Storage models e I/O parallelo applicato a dati scientifici”, questa attività si occupa della definizione e implementazione di nuove interfacce (operatori) di analisi (per la manipolazione dei dati) e mining (per l’estrazione della conoscenza) applicate a dati multidimensionali nel contesto climate change. La progettazione della piattaforma di KDD tiene in forte considerazione l’evoluzione dell’architettura ESGF per studiare importanti convergenze e integrazioni.
  • High End Computing (HEC)

    Research Unit Leader

    Silvia Mocavero

    Obiettivi

    L’obiettivo di questa macro-attività consiste (I) nell'ottimizzazione e parallelizzazione dei modelli numerici per la simulazione del clima (sia dei modelli climatici che di impatto); (II) nella valutazione dell’impatto che le nuove tecnologie di calcolo emergenti hanno sull’implementazione e il progetto degli attuali modelli climatici; (III) nell’innovazione dei nuclei computazionali utilizzati attraverso una loro riprogettazione a livello numerico, algoritmico e implementativo.

    Attività

    • Ottimizzazione e parallelizzazione di modelli
    Questa attività è di supporto a tutte le altre divisioni del CMCC ed è focalizzata all’impiego di tecniche di “co-design” per l’ottimizzazione dei modelli utilizzati al Centro. L’attività è anche focalizzata sull’analisi dei nuclei computazionali presenti all’interno dei modelli e sulla loro ottimizzazione su architetture ibride “multi-cores” alla luce degli impatti prestazionali relativi all’utilizzazione di compilatori ottimizzati, librerie matematiche e nuovi paradigmi paralleli.
    • Riprogettazione dei nuclei computazionali in ottica Exascale
    Questa attività è focalizzata allo studio dell’impatto delle architetture di calcolo exascale sugli algoritmi numerici utilizzati all'interno dei principali modelli climatici studiati all'interno del CMCC. In particolare, in ottica exascale vengono analizzate (I) l'ottimizzazione dei modelli accoppiati per il sistema Terra (ESM); (II) l’impiego di strutture algoritmiche parallele avanzate per la riduzione degli “overhead” di comunicazione attualmente presenti nei “dynamical cores”;  (III) la gestione ottimale di esperimenti ensemble “multimodel” e “multiemission”; (IV) la rivisitazione degli approcci di “super-parameterization” utilizzati attualmente per risolvere modelli CRM (Cloud Resolving Models) ad altissime risoluzioni; (V) la gestione ottimale del sistema di memoria e delle relative gerarchie;  (VI) la razionalizzazione delle operazioni di I/O;  (VII) la gestione della tolleranza ai guasti; (VIII) l’impiego di nuovi paradigmi di parallelizzazione per la gestione della comunicazione e sincronizzazione tra task paralleli. Questa attività è svolta  nell'ambito delle iniziative internazionali IESP (International Exascale Software Programme) ed EESI (European Exascale Software Initiative).
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ASC

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