
EuroCC Portugal
O projeto EuroCC – Centro Nacional de Competência em HPC – co-financiado pela parceria EuroHPC Joint Undertaking – estabelecerá uma rede de Centros Nacionais de Competência em Computação de Alto Desempenho na Europa, disponibilizando uma ampla oferta de serviços adaptada às respectivas necessidades nacionais da indústria, academia e das administração pública.
A FCT é a coordenadora nacional do EuroCC Portugal, onde se incluem 6 parceiros. Este centro de competências distribuído criará pontos de acesso e apoio à Computação de Alto Desempenho (HPC), Análise de Dados de Alto Desempenho (HPDA) e Inteligência Artificial (IA). As 6 entidades parceiras deste projeto são:
Para mais informações sobre o EuroCC Portugal, consulte:
Outros projetos co-financiados:
BigHPC | COMPETE2020/UTAustin: A Management Framework for Consolidated Big Data and High-Performance Computing | MACC, LIP, UTA, TACC, Wavecom |
HPC+HPDA | ERASMUS+, ref. 2019-1-PT01-KA103-060660: High Performance Computing and High Performance Data Analytics. It enables outgoing mobility of students, academic and non-academic staff of the consortium university partners to programme countries. | UÉvora, UCoimbra e outros |
SPARCITY | H2020-JTIEuroHPC-2019-1, ref. 956213: An Optimization and Co-Design Framework for Sparse Computation | INESC-ID |
exaFOAM | H2020-JTIEuroHPC-2019-3, ref 956416: Exploitation of Exascale Systems for Open-Source Computational Fluid Dynamics by Mainstream Industry | UMinho e outros |
RISC2 | H2020 FETHPC: A network for supporting the coordination of High-Performance Computing research between Europe and Latin America | UCoimbra, INESCTEC e outros |
SENTINEL | NORTE2020: Novel injectable biosensor for continuous remote monitoring of cancer patients at high-risk of relapse | Stemmatters, LIN, UMinho, CCA, UTA |
PAStor | UTAustin Portugal, ref: UTA-EXPL/CA/0075/2019: Programmable and Adaptable Storage for AI-oriented HPC Ecosystems. URL do projeto | INESCTEC, MACC, UTA, TACC |
ACT-PM | UTAustin Portugal, ref: UTA-EXPL/CA/0080/2019: Automating Crash-Consistency Testing for Persistent Memory | INESCTEC, INESC-ID, UTA |
STREACKER | UTAustin Portugal, ref: UTAP-EXPL/CA/0065/2017: Skeletal Tracking Enhanced with Anatomically Correct Kinematics for Exergames and Rehabilitation. URL do projeto | INESC-ID, UTA, HFF-EPE, IDMEC |