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Annual Report 2016

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Cursos y eventos

miércoles 13/09/2017 11:29

Nova: Outono Computacional en Compostela

Tras o rotundo éxito colleitado polo Euro-Par 2017, 23rd International European Conference on Parallel and Distributed Computing, que reuniu a perto de 300 investigadores en computación avanzada na Universidade de Santiago de Compostela, este outono ven cargado de eventos que prometen tornar Compostela nunha autentica capital computacional europea.

  • 28 de setembro: A Rede Española de Supercomputación celebra a sua 11th RES Users' Conference. A RES organiza esta edición dá sua reunión anual de usuarios científicos de supercomputación en Compostela dá man do CESGA. Esta edición contará coa participación de Carmen Vela, Secretaria de Estado de I+D+i e Francisco Conde, Conselleiro de Economía, Emprego e Industria. Neste evento daranse cita máis de 100 investigadores, todos eles usuarios intensivos de supercomputación, dás áreas de Química e Ciencia de Materiais, Biomedicina e Ciencias da Vida, Matemáticas, Física e Enxeñaría, e Astronomía, Espazo e Ciencias dá Terra.
  • 29 de setembro: 6th HPC Advisory Council Network of Expertise, 6th Annual Spain Conference  Este evento ten como obxectivo promover a interacción entre as empresas e as organización que traballan en tecnoloxías HPC cos usuarios finais, e abrangue un amplo rango de intereses e temáticas como Deep Learning, Machine Learning, Exascale Era, Big Data, etc.
  • 19 de outubro: O CITIUS organiza a Machine Learning Workshop Galicia 2017 Tras o éxito colleitado pola anterior edición, organizada polo CESGA, con 25 ponencias e na que participaron máis de 100 investigadores e empresas, o CITIUS asume o reto de dar continuidade a este evento que pretende convertirse en referencia entre a industria e a comunidade investigadora nestas tecnoloxías.

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CESGA

lunes 11/09/2017 13:25

Deep Learning is a powerful tool for industry and other sectors that benefits from large datasets and computing capacity during the design and training steps. CESGA’s FinisTerrae HPC infrastructure can reduce enormously the time to solution thanks to its parallel capabilities and the availability of fast and large storage. As a demonstration of these benefits, CESGA has published a white paper (as a technical report) with a successful industrial case of the benefits of High Performance Computing on Machine and Deep Learning applications. The report is based on an use case from the experiment 707: "Cyber-Physical Laser Metal Deposition (CyPLAM)" developed under the framework of the Fortissimo 2 project (H2020). This experiment has demonstrated the possibilities of this technology for complex high-tech industrial technologies control and monitoring. The Machine Learning model has been developed by AIMEN Technology Centre and tested at EMO manufacturing plant in Slovenia.

In this experiment, a hyper-parametric search the best Convolutional Neural Network model, for a monitoring system of Laser Metal Deposition (LMD) based on Medium Wavelength Infrared (MWIR) images, was conducted on the FinisTerrae II (FT2) infrastructure using the Google’s Machine Learning API Tensorflow. Thanks to the use of HPC this search could be reduce from 40 days of computation to less than 70 hours.

The report can be download from: https://www.cesga.es/es/investigacion/Research_technical_reports

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Empleo

lunes 04/09/2017 10:55

Nova: Oferta de empleo

Se ofrece contrato temporal para realización de proyecto específico de investigación SV10 de duración estimada: 6 meses prorrogable a 12 meses.

Titulación requirida: Nivel 2 (Grado) según el Marco Español de cualificaciones para la Educación Superior recogido en el Real Decreto 1027/2011 de 15 de julio o cualquiera otra equivalente de planes anteriores, en alguna de las siguientes áreas: Ingeniería, Informática, Física o Matemáticas.

Consuelte la oferta

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Cursos y eventos

lunes 04/09/2017 09:00

The HPC user's requirements are exploding, as more scientific domains demand HPC resources. Different communities need different compilers, libraries, visualization tools, languages and runtimes. Some of the newcomers are still learning about the particularities of HPC environments, and struggling to focus on their science rather than on technical difficulties. At the same time, supercomputing architectures are becoming increasingly complex, with heterogeneity becoming common place at multiple levels. Providing a user-friendly environment for a wide user spectrum is a significant burden for support groups. In this talk, we'll learn about JSC's efforts -ranging from efficiently deploying software in a comprehensible user environment, to visualization strategies, tools and plans- to help users focus on their science.

Ponente: Damian Álvarez (Forschungszentrum Juelich GmbH).

Ponente: Damian Álvarez (Forschungszentrum Juelich GmbH).

Fecha: 4 de septiembre de 2017 a las 11:00h.
Lugar: Sala de presentaciones CESGA, Santiago de Compostela.

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CESGA

lunes 31/07/2017 12:16

Nova: MACHINE LEARNING: NUEVO SERVICIO PARA INSTITUCIONES Y EMPRESAS

CESGA apoya a la comunidad de Machine Learning con un nuevo servicio para instituciones y empresas

Las tecnologías de aprendizaje máquina (Machine Learning) son un referente actual en todo tipo de sectores, desde TIC a la industria manufacturera. Estas tecnologías son una de las herramientas preferidas en la actualidad para extraer el máximo provecho de los datos que se están produciendo. Entre otras cosas permiten el análisis de videos en tiempo real para extraer información útil, la identificación de objetos en imágenes o el procesado de series temporales para conocer las posibilidades de que una máquina falle próximamente. Las posibilidades son innumerables.

Sin embargo, las técnicas más modernas (como el llamado Deep Learning) necesitan para obtener su máximo rendimiento grandes volúmenes de datos y una gran capacidad de computación. Esta se puede obtener tanto por el uso simultáneo de muchos procesadores o utilizando GPUs. Sin embargo, el uso de un solo ordenador limita mucho las posibilidades, tanto en los tamaños de los modelos como en la búsqueda de los parámetros adecuados de estos. Por este motivo, el CESGA quiere apoyar a empresas, instituciones e investigadores en su trabajo de definición de algoritmos de Machine Learning poniendo a su disposición las capacidades computacionales del Finis Terrae II.

El nuevo servicio de Finis Terrae II para Machine Learning incluye la disponibilidad de los entornos de desarrollo de Machine Learning más utilizadas por la comunidad, adaptadas a la arquitectura del computador para obtener el máximo rendimiento. Así, están disponibles: Tensorflow, Caffee, Torch, Theano, Caffe2 y CNTK. Además del acceso a estos entornos, el personal de soporte del CESGA puede ayudarle en la ejecución eficiente de sus procesos de entrenamiento de nuevos modelos. La infraestructura se complementa con el acceso compartido de una gran capacidad de almacenamiento (de centenares de TBs) para tener acceso a todos los datos necesarios para el entrenamiento.

Gracias a las capacidades computacionales del Finis Terrae II, es posible desarrollar modelos de Deep Learning más complejos y competitivos, acelerar su entrenamiento,  realizar búsquedas de los modelos que mejor se ajusten a sus datos, o encontrar los parámetros que permiten un entrenamiento más eficaz. Todo ello en un entorno rápido y eficaz.

Si quiere saber más sobre las capacidades de este nuevo servicio, no dude en ponerse en contacto con el departamento de aplicaciones a través del correo electrónico aplicaciones[AT]cesga.es, en donde estaremos encantados de escuchar sus necesidades y ayudarle a poner en funcionamiento sus propuestas. 

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