HPSC Lab

The HPSC SmartLab (acronym of High Performance Scientific Computing Smart Laboratory) is the Applied High-Performance Scientific Computing Research Laboratory of the “Department of Science and Technology” (DiST, http://dist.uniparthenope.it) – University of Napoli “Parthenope” – Italy (established in 2007).

HPSC SmartLab’s mission is twofold:

developing multidisciplinary computational and mathematical sciences investigations using cutting edge analytical approachs, numerical methods, scientific computing tools, innovative data analysis algorithms, advanced low-cost high performance computing platforms; enabling distributed collaborative and virtual environments by developing system software technologies and tools. Main research topics of HPSC SmartLab:

Numerical methods and scientific computing; Mathematical analysis: Parallel Computing on clusters and GPU for scientific applications; Distributed and Grid/Cloud Computing; Avanced Data Analysis; Atmospheric science models; Main scientific fields of interest are:

applied mathematics, computational mathematics, computer science, atmospheric science, computational biology and bioinformatics.

HPSC Smartlab scientific supervisor: Prof. Giulio GIUNTA giulio.giunta@uniparthenope.it

HPSC Smartlab technical coordinator: Dr. Raffaele MONTELLA raffaele.montella@uniparthenope.it

Research groups:

AMNCS : Mathematical and Numerical Analysis & Scientific Computing Group. Field: Applied and Computational Mathematics Members: Giulio Giunta (PI), Benedetta Pellacci (PI), Mariarosaraia Rizzardi, Anna Lisa Amadori, Ardelio Galletti, Livia Mercellino. On going projects: Methodologies and techniques of mathematical and numerical analysis, and scientific computing for elliptic and parabolic PDEs, inverse problems and large scale data fitting. Topics: PDE: results about existence of stationary solutions of non linear/asymptotically linear systems of Schrodinger equations, and non-symmetric solutions of elliptic problems; Integro-differential equations in population dynamics: analytical studies and numericasl methods. Inverse problems: numerical inversion of Laplace Transform for parallel computing systems; Data fitting: large scale barycentric interpolation, implicit methods for large scale surface reconstruction with RBF.

GVIRTUS: Middleware for GPU virtualization in GpGPU setting. Members: Raffaele Montella (PI), Giulio Giunta (PI), Carlo Palmieri. On going projects: Rapid: Heterogeneous Secure Multi-level Remote Acceleration Service for Low-Power Integrated Systems and Devices.

ATMO: Computational models and data analysis tools for air quality modeling and meteorological forecasting. Members: Angelo Riccio (PI), Raffaele Montella (PI), Giulio Giunta, Carlo Palmieri. On going projects: Centro Campano per la Modellistica Marina e Atmosferica, AriaSaNa.

Research

The HPSC SmartLab is currently involved in a wide range of projects in basic, applied and industrial reasearch.

Such projects are compliant with the HPSC SmartLab mission aimed to develop multidisciplinary computational science investigations using cutting edge numerical methods, innovative data analysis algorithms, advanced low-cost high performance computing platforms, new distributed collaborative and virtual computing environments.

Our multidisciplinary and often interdisplinary reasearch activities are focused on the following areas (for each area the principal investigator p.i. is reported) Scientific computing, parallel computing, numerical methods for differential equations, numerical methods for environmental modeling p.i. : Prof. Giulio Giunta

Atmospheric and climate modeling, atmospheric physics and chemistry, atmospheric data analysis p.i. : Dr.Angelo Riccio

Grid and cloud computing, advanced web applications for scientific computing p.i. : Dr. Raffaele Montella

Bioinformatics, computational biology p.i. : Dr. Romina Oliva

People working in our Department or in other departments, or even in academic depts and research labs outside our University, master and PhD students and post-docs are welcome to join HPSC SmartLab to carry out joint research activities.

Staff

HPSC SMART LAB TEAM


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Professor
Scientific computing, parallel and grid computing
ORCiD

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Professor
Scientific computing
ORCiD

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Professor
Atmospheric/climate modeling, parallel computing
ORCiD

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Assistant Prof
Grid and cloud computing
ORCiD

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Assistant Prof
Bioinformatics, computational biology
ORCiD

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Assistant Prof
Numerical methods, parallel computing
ORCiD

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Professor
Numerical methods, parallel computing
ORCid

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Professor
Mathematical analysis and modeling
ORCiD


VISITING SCHOLARS 2018 / 2019


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Visiting Scholar

Dante Domizzi
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Visiting Scholar

Projects

ripa Il Progetto ha l’obiettivo di porre le basi per la realizzazione del Parco Archeologico Urbano della Città di Napoli definendo la sua localizzazione iniziale nel sito archeologico di Piazza Municipio. Da un punto di vista concettuale, PARCO ARCHEOLOGICO URBANO DI NAPOLI si basa sull’assunto che senza conoscenza non c’è valorizzazione durevole e senza tutela non c’è patrimonio da trasmettere alle future generazioni. Uno degli obiettivi principali è, dunque, soddisfare l’esigenza di informazioni e servizi relativi al patrimonio culturale attraverso modalità che favoriscano l’innovazione dei sistemi di tutela e di valorizzazione. In tal senso, ognuno degli obiettivi di progetto intende dare vita a un’interazione di competenze e conoscenze, realizzando una soluzione sinergica a diversi bisogni del comparto culturale della regione. In sintesi le diverse competenze applicate ai BBCC si strutturano in un sistema che integra le principali funzionalità per la gestione virtuosa dell’Eredità Culturale. Perno dell’intervento è l’accrescimento e la diffusione della Conoscenza declinata come analisi agli specialisti del dominio, come diagnostica utile alla salvaguardia e divulgazione per il pubblico più ampio.
RIPA-PAUN
ripa L’obiettivo del progetto è realizzare una piattaforma di servizi che consenta di definire, controllare in near real time, prevedere e analizzare situazioni che possono mettere in pericolo gli obiettivi di performance di un operatore del trasporto marittimo. La presente proposta progettuale si colloca principalmente nell’area delle “Tecnologie dell’informazione e della comunicazione” con particolare riferimento allo studio ed all’impiego di tecnologie connesse alla generazione di componenti e sistemi integrati, avanzati e intelligenti. In questa area di indagine, si collocano infatti le attività di ricerca connesse alla Computational Intelligence utili a conferire ai sistemi componenti la piattaforma di servizi MOQAP capacità predittive e prescrittive utilizzabili in analisi ex ante, in itinere e ex post dei dati sul comportamento in mare di una nave e più in generale di una flotta.
MOQAP (Maritime Operations Quality Assurance Platform)
ripa Skilled programmers are in high demand in the European Union countries, and the key obstacle to satisfy this demand is the difficulty in learning programming. We believe a progress in this area can be attained with the combined use of automated assessment, which provides fast feedback to the students experimenting with their code, and gamification, which provides additional motivation for the students to intensify their learning effort. In our opinion, the availability of programming courses based on such an approach may not only improve the effectiveness of learning programming, but also extend the group of people feeling capable of effectively learning it. Nonetheless, up to this date, there are no available open collections of gamified programming exercises, no open interactive programming learning environment that would support such exercises, and even no open standard for the representation of such exercises, so that they could be developed in different educational institutions and shared among them.
Framework for Gamified Programming Education
ripa Lo scopo del progetto è lo sviluppo di metodologie di analisi, di algoritmi e di software HPC-GPU per la risoluzione numerica di problemi differenziali retti da equazioni differenziali di tipo frazionario con metodi meshless locali della classe RBF-FD, anche su domini di manyfold.
Responsabile scientifico del progetto: Giulio Giunta.
Partecipanti: Ardelio Galletti, Livia Marcellino, Raffaele Montella, Marzieh Raei.
RNPDA (Risoluzione numerica di problemi differenziali anomali)
ripa Lo scopo del progetto è la creazione di una infrastruttura per la raccolta e la condivisione di dati raccolti da barche da diporto, mediante una piattaforma on-board per l’acquisizione, la memorizzazione e l’elaborazione basata su tecnologie mobile off-the-shelf. I dati raccolti con tale approccio “crowdsourced” possono essere usati per migliorare previsioni di modelli operazionali di tipo meteorologico e marino attraverso metodi avanzati di assimilazione di dati. Un obiettivo concreto del progetto è la realizzazione di un prototipo di flotta di contributori volontari che usano la tecnologia sviluppata.
Responsabile scientifico del progetto: Raffaele Montella.
Partecipanti: Giulio Giunta, Livia Marcellino, Diana Di Luccio.
DYNAMO (Distributed leisure Yacht-carried sensor-Network for Atmosphere and Marine data crOwdsourcing applications)
ripa L’obiettivo del progetto è l’analisi e lo sviluppo di algoritmi numerici e del relativo software per il trattamento di dati su larga scala. Lo studio sarà rivolto principalmente all’impiego della potenza computazionale degli ambienti HPC, quali cluster di processori multi-core dotati di GPU, per la risoluzione di problemi di Calcolo Scientifico caratterizzati dall’elaborazione di una grande quantità di dati (per esempio interpolazione e approssimazione dei dati, ricostruzione di superfici, risoluzione di problemi differenziali, …). L’attività si concentrerà sullo studio delle metodologie di parallelismo opportune, che meglio si adattano alle architetture emergenti con l’impiego di librerie specifiche per il tipo di applicazioni trattate.
Responsabile scientifico del progetto: Livia Marcellino.
Partecipanti: Ardelio Galletti, Giulio Giunta, Raffaele Montella, Mariarosaria Rizzardi.
LSDAHPC Algoritmi numerici e software per il trattamento di dati su larga scala in ambienti HPC
ripa L’obiettivo del progetto è lo sviluppo di algoritmi innovativi di Calcolo Scientifico finalizzati alla risoluzione di problemi centrali nell’Analisi Numerica. I problemi affrontati riguarderanno l’interpolazione, l’approssimazione, la quadratura e alcune metodologie innovative per il calcolo accurato ed efficiente di convoluzioni. Particolare attenzione sarà rivolta all’analisi numerica dei metodi proposti e alla loro implementazione in algoritmi efficienti. Tali algoritmi saranno progettati per essere implementati in ambito HPC, e in particolare per cluster eterogenei con GPU.
Responsabile scientifico del progetto: Ardelio Galletti.
Partecipanti:Anna Lisa Amadori, Giulio Giunta, Livia Marcellino.
AIIAQ (Algoritmi innovativi per interpolazione, approssimazione e quadratura)
ripa L’obiettivo del progetto è lo sviluppo di algoritmi innovativi di Calcolo Scientifico finalizzati alla risoluzione efficiente di problemi computazionalmente critici nell’ambito della modellistica numerica, con particolare riguardo ai modelli di tipo ambientale. I problemi che si affronteranno vanno dall’interpolazione (per esempio tra dati su griglie con diverse caratteristiche) alla convoluzione, dalla risoluzione di problemi differenziali con tecniche RBF alla riduzione di dimensione di Big Data. Gli algoritmi saranno progettati per essere implementati in ambito HPC, e in particolare per cluster eterogenei con GPU.
Responsabile scientifico del progetto: Giulio Giunta.
Partecipanti:Ardelio Galletti, Livia Marcellino, Raffaele Montella, Mariarosaria Rizzardi.
ACSMN (Applicazioni avanzate di Calcolo Scientifico per la modellistica numerica)
L’attività di ricerca ha riguardato lo sviluppo e l’analisi di metodi, algoritmi e software per problemi diretti e inversi su larga scala in analisi e ricostruzione di dati, in continuità con quella svolta nel 2015. In particolare, i problemi che sono stati affrontati nell’anno 2016 sono i seguenti: aspetti matematico-computazionali relativi all’uso di filtri ricorsivi per il calcolo di convoluzioni gaussiane su larga scala; si è indagato l’uso di tali filtri sia nell’assimilazione di dati, sia nell’analisi di dati in applicazioni distribuite e in analisi delle immagini biomediche. L’interpolazione su larga scala e il collegato problema della ricostruzione di superfici; in tale attività si è affrontato il problema dell’interpolazione a tratti basata su coordinate baricentriche e di ricostruzione di curve e superfici basate sull’interpolazione con Radial Basis Functions. Applicazioni di calcolo scientifico per sistemi HPC e per cluster con acceleratori GPU; in tale attività si sono sviluppati algoritmi e software per la risoluzione del problema del flusso ottico e per l’analisi di segnali in campo biomedico.
Responsabile scientifico del progetto: Giulio Giunta.
Partecipanti: Ardelio Galletti, Livia Marcellino.
Applicazioni di Calcolo Scientifico per l’analisi di dati, l’interpolazione su larga scala e i Filtri ricorsivi
ripa Many low-power devices such as smartphones, tablets, notebooks as well as several other embedded systems can’t always cope with the increased demand for processing power, memory and storage required by modern applications in gaming, vision, security, robotics, aerospace, etc. As a result, most such applications are only executed on high-end servers.
Rapid Project
ripa Il gruppo composto dai ricercatori del macrosettore Matematica del DiST, denominato AMNCS (Analisi Matematica e Numerica, e Calcolo Scientifico), ha portato a termine nel periodo ottobre 2014 – febbraio 2016 un ampio progetto di ricerca che ha impiegato le metodologie, le tecniche e gli strumenti dell’analisi matematica, dell’analisi numerica e del calcolo scientifico per lo studio e per l’applicazione in contesti reali di varie classi di equazioni alle derivate parziali di tipo ellittico e parabolico non lineari, di problemi inversi e di fitting di dati.

In particolare, nell’ambito delle PDE, i principali risultati hanno riguardato l’esistenza di soluzioni stazionarie sia per l’equazione di Schrödinger asintoticamente non lineare 1 sia per un altro modello di equazione di Schrödinger, cioè la classe di correzioni quasi-lineari, caso più studiato nell’ambito delle nano tecnologie [2], sia la soluzione positiva in un dominio esterno [3]. Altri risultati hanno riguardato lo studio di soluzioni non simmetriche per problemi ellittici sopracritici [4], e modelli integro-differenziali in dinamica delle popolazioni [5][6].

Nell’ambito dei problemi inversi, è stata realizzata una suite software che implementa, per sistemi di calcolo paralleli, un metodo numerico per l’inversione di Trasformate di Laplace [7]. I risultati dell’uso di tale software per la risoluzione di problemi differenziali basati su ODE o PDE sono riportati in [8]. Infine è stato sviluppato un metodo per localizzare le singolarità di una funzione complessa [9].

Nell’ambito dei problemi di interpolazione, è stato sviluppato una metodologia per la ricostruzione di curve e superfici su larga scala basata sull’uso delle radial basis functions [14] e una metodologia per l’interpolazione in una e più dimensioni basata sull’uso delle coordinate baricentriche [10][11][12].

Nell’ambito delle applicazioni di HPC, è stato sviluppato un framework per il calcolo scientifico per la risoluzione del problema PDE del flusso ottico [13] e si iniziata l’analisi di tecniche di approssimazione di convoluzioni gaussiane, note come filtri ricorsivi, che possono essere particolarmente efficienti in problemi su larga scala [15][16].
Responsabile scientifico: Giulio GIUNTA
Partecipanti: Mariarosaria RIZZARDI, Anna Lisa AMADORI, Ardelio GALLETTI, Livia MARCELLINO, Benedetta PELLACCI.
AMNCS Metodologie e tecniche dell’analisi matematica e numerica e del calcolo scientifico per PDE ellittiche e paraboliche, problemi inversi, data-fitting su larga scala
ripa FACE-IT is an effort to develop a new IT infrastructure to accelerate existing disciplinary research and enable information transfer among traditionally separate fields. At present, finding data and processing it into usable form can dominate research efforts. By providing ready access to not only data but also the software tools used to process it for specific uses (e.g., climate impact and economic model inputs), FACE-IT allows researchers to concentrate their efforts on analysis. Lowering barriers to data access allows researchers to stretch in new directions and allows researchers to learn and respond to the needs of other fields.
FACE-IT A Framework to Advance Climate, Economic, and Impact Investigations with Information Technology – FACE-IT
ripa Research agreement between the Department of Science and Technology and the Prevention and Public Health Administration Operative Unit Veterinary of the Campania Region having as object development, improvement and experimentation with a software system for modeling marine pollution events based on distributed computing technologies high performance, also making use of embedded systems technologies, to mobile devices and the internet of things, with an interface advanced web and high resolution spatial domains extended to the Region Campania. As part of this project, activities have been carried out research in collaboration with RDCEP and CI. (2016 -).
MytiluSE Modelling mytilus farming System with Enhanced web technologies
ripa (Icar-Cnr, 2014-2015). The collaboration activity related to the development of a multimodal application in a smart city context was aimed at designing an app for mobile devices, support for server components, integration with wearable devices as well as the integration of all the pre-existing software components. In design terms, the effectiveness and efficiency of the development process has been maximized in order to have prototype stages functioning and consistent with the project timelines. The final result, shown and promoted on official occasions, is the application called “GENnArì (takes you around Naples)” available as a working prototype on Google Android and Apple IOS platforms using smartphones and tablets. The application implements a personalized electronic tourist guide able to optimize the user’s itineraries according to their needs, providing the necessary integration with wearable devices (smartwatch) and with tools for augmented reality. The application was completed thanks to the perfect collaboration between the design, scientific and development teams.
ORCHESTRA
ORganization of Cultural HEritage and Smart Tourism and Real-time Accessibility – ORCHESTRA
ripa Project Departmental research lines, with the Department of Sciences e Technologies (DiST, 2014-2015). Title of the research “Simulation of events extreme marine weather with the Galaxy-ES e cloud computing tools “. In the framework of this project they were carried out research activities in collaboration with RDCEP and CI.
LR2014

Software

Main software tools currently installed on LabMNCP hardware platforms are listed below:

Lectures

Course of Climatological modeling II

Prof. Rossella Ferretti

Tutor PhD. Angelo Zinzi

[20-04-2012] Introduction to WRF/WPS

[04-05-2012] Tutorial WPS

Thesis Bachelor

  • Nicola Guida

    Uno Strumento per la Creazione e Gestione di Cluster HPC per Applicazioni alle Scienze Computazionali pdf-ico

  • Roberto Di Lauro

    Sviluppo di Componenti Grid per la Condivisione di Strumenti di Acquisizione Datipdf-ico

  • Alfredo Starace

    Simulazione di Processi di Dispersione in Atmosfera Utilizzando GPU in Ambiente CUDApdf-ico

  • Rita Mele

    Simulazioni Stocastiche di Moti Collettivi “Fish-Schooling” con GPU pdf-ico

  • Ivan Osato

    Rimozione del rumore da immagini pesate in diffusione utilizzando il metodo pca locale overcomplete in ambiente GPU-CUDApdf-ico

Contacts

DSA-HPSCLAB TEAM
Name Position E-mail Phone Fax
DiST Department of Science and Technologies dist@uniparthenope.it +390815476540 +390815476514
The HSPC Lab Laboratory +390815476549
Giulio Giunta HPSC SmartLab Scientific Co-Director giulio.giunta@uniparthenope.it +390815476546
Raffaele Montella HPSC SmartLab Technical Co-Director raffaele.montella@uniparthenope.it +390815476672
Angelo Riccio riccio@uniparthenope.it +390815476613

Dipartimento di Scienze e Tecnologie
Centro Direzionale isola c4, 80143, Napoli