Tecnologías energéticamente eficientes en HPC ( HORIZON-EUROHPC-JU-2023-ENERGY-04-01)

Título:

Tecnologías energéticamente eficientes en HPC ( HORIZON-EUROHPC-JU-2023-ENERGY-04-01)

Categoría temática:

Economía, Empresa, Empleo y Energia

Programa:

PROGRAMA MARCO DE INVESTIGACIÓN E INNOVACIÓN «HORIZONTE EUROPA» - HORIZONTE EUROPA

Descripción y objetivos:

Resultado esperado :Eficiencia energética significativamente mejorada con un mayor rendimiento general y utilización de supercomputadoras.Una comunidad de usuarios en general más competente y consciente de la energía.Métricas comunes confiables para medir la eficiencia de las supercomputadoras y permitir una comparación detallada entre supercomputadoras y centros de datos para optimizar las operaciones.Un depósito de datos común que contiene el conjunto completo de datos operativos colectivos de todos los centros HPC participantes y otros datos relevantes (por ejemplo, archivos de entrada de aplicaciones proporcionados por los usuarios).Una pila de software europea holística y modular de componentes interoperables con interfaces bien definidas y bien documentadas, que cubre la gestión de cargas de trabajo dinámicas y conscientes de la energía, el monitoreo y el análisis de datos implementados en entornos de producción de prexaescala y exaescala.Una solución dinámica de gestión de cargas de trabajo respaldará Operación restringida, en particular debido a la limitación de energía en diferentes niveles (global, trabajo y nivel de nodo).maleabilidad en todas las capas de la pila de software con soporte para diferentes cargas de trabajo al mismo tiempo (rígidas, moldeables, maleables, etc.), vinculadas al sistema de monitoreo y al sistema de administración de energía en diferentes nivelesProgramación conjunta de cargas de trabajo que comparten recursos heterogéneos en el mismo nodo de la manera más eficiente con mecanismos efectivos de creación de perfiles y monitoreo, por ejemplo, para combinar de manera eficiente cargas de trabajo vinculadas a CPU, memoria, red y E/S en el mismo nodo. Una solución de monitoreo integral que recopila todos los datos operativos relevantes para identificar el uso ineficiente de los recursos, por ejemplo, cuellos de botella en el rendimiento, congestión, interacción adversa de cargas de trabajo, configuraciones de trabajos y aplicaciones, consumo de energía, preferiblemente utilizando estándares abiertos como Power API. La solución de monitoreo debe proporcionar una medida cuantitativa de los gastos generales en los que incurre y aplicar medidas para minimizarlos.Un marco de análisis de datos avanzado para el análisis de datos operativos, vinculado a la solución de monitoreo, capaz de procesar todos los datos relevantes, como datos de monitoreo, entradas de usuarios, guiones de trabajo y definiciones de flujo de trabajo a exaescala, aprovechando las oportunidades emergentes de enfoques novedosos para la toma de decisiones inteligentes, como IA generativa, aprendizaje profundo, etc.Una solución basada en datos e inteligencia artificial para correlacionar la carga de trabajo actual del sistema, la programación, la asignación de recursos, la configuración del trabajo, la entrada de aplicaciones, etc., con el rendimiento y la eficiencia energética. La solución (a) proporcionará la información relevante a la solución de gestión de carga de trabajo y (b) ayudará a los usuarios con la preparación y selección de ejecutables, la configuración de los parámetros del trabajo y la entrada de aplicaciones específicas, para optimizar la producción de I+D por vatio de energía consumida.Integración total de las soluciones de monitoreo y análisis de datos operativos en la pila de software de gestión de carga de trabajo para guiar la programación, asignación de recursos, configuración de trabajos y aplicaciones.Equipos de desarrolladores competentes en las organizaciones participantes con la capacidad de mantener y desarrollar aún más la pila de software.Comentarios sobre requisitos futuros y nuevas capacidades para una mejor gestión del hardware con respecto al monitoreo de energía y la administración de energía en diferentes capas tecnológicas (sistema, nodo, placa, chip, etc.)Soluciones de calidad de producción instaladas en supercomputadoras EuroHPC, dentro de un ecosistema de servicios en torno a la solución implementada para garantizar un funcionamiento y soporte confiables. Alcance :La acción establecerá e implementará una iniciativa estratégica de I+i que contribuya al desarrollo de tecnología de software HPC innovadora integrada con métricas de monitoreo de energía entre capas diseñadas para supercomputadoras de exaescala y postexaescala. La acción garantizará un marco común para la implementación manteniendo una hoja de ruta de I+i con un cronograma crítico, puntos de control y entregables para regir las actividades necesarias.Las propuestas deben proporcionar una visión holística de toda la pila de software consciente de la energía, incluida una solución dinámica de gestión de recursos y cargas de trabajo para HPC consciente de la energía, un marco integral de monitoreo y elaboración de perfiles que se adhiera a un formato de datos común. Los participantes deben comprometerse a trabajar hacia un estándar y una solución comunes para abordar los desafíos de la eficiencia energética, el monitoreo y la programación de recursos a exaescala. Todos los centros de HPC participantes deberían adoptar gradualmente la solución común una vez que se haya alcanzado el nivel de calidad requerido, que debería medirse mediante KPI adecuados. La solución desarrollada debe integrar una solución avanzada de análisis de datos que proporcione la base para decisiones inteligentes automatizadas sobre programación, asignación dinámica de recursos y configuración de trabajos y aplicaciones. La solución basada en datos debería proporcionar capacidades mucho más allá del estado del arte, considerando los desarrollos recientes en los campos del modelado y la optimización, la ciencia de datos, el aprendizaje profundo y la IA generativa. Además, la solución debe identificar las entradas de los usuarios y las aplicaciones que resultan en un uso ineficiente de los recursos para proporcionar comentarios automatizados sobre el uso óptimo de los recursos.En general, el enfoque perseguido sigue los principios de modularidad, interoperabilidad, compatibilidad entre plataformas (evitar la dependencia del proveedor y prepararse para nuevas arquitecturas como el hardware basado en RISC-V), extensibilidad (por ejemplo, mediante complementos) y apertura (por ejemplo, mediante licencias permisivas). ). Otro principio de diseño importante debería ser un bajo impacto en el rendimiento del sistema con una sobrecarga insignificante en los nodos informáticos. En consecuencia, la definición de interfaces y documentación del software debería recibir una atención proporcionada en el plan de trabajo, que también debería reflejarse en los correspondientes KPI cuantitativos. Cuando corresponda, las propuestas deben tener en cuenta la evolución de otras actividades relacionadas fuera del ecosistema EuroHPC cuando sea pertinente, por ejemplo, los esfuerzos de los foros HPC-PowerStack y PowerAPI.Todos los componentes de software importantes deben estar sujetos a un proceso de planificación y documentación profesional, que incluya al menos la especificación de los requisitos del software, la descripción del diseño del software, la verificación y validación del software, así como la documentación del usuario y del desarrollador para cada componente de software desarrollado.Las propuestas deben indicar, para cada centro HPC participante, el consumo de energía actual con respecto al rendimiento actual y la cartera de aplicaciones (en promedio, expresado en Gflops/Watt) y una reducción general estimada del consumo de energía al final de la acción cuando Se espera que la pila de software se utilice en producción.Si bien la pila de software resultante generalmente debería brindar soporte para aplicaciones y flujos de trabajo maleables, el alcance de la iniciativa está delimitado por el software del sistema, como el sistema operativo, por un lado, y, por otro, los límites del software y las aplicaciones del espacio de usuario. incluyendo, por ejemplo, modelos de programación, bibliotecas de software y aplicaciones.La selección de la pila de software debe evitar elementos duplicados o redundantes. En la propuesta debe incluirse una lista indicativa de los componentes de software previstos explicando su función específica. La Empresa Común proporciona un modelo específico a tal efecto. Los socios individuales podrán utilizar soluciones alternativas que se superpongan con el papel o las responsabilidades de un componente en la implementación de referencia consolidada, pero no se pondrán recursos a disposición para actividades vinculadas a dichos componentes dentro de esta acción. Sin embargo, se debe invitar a los participantes a utilizar la plataforma de integración continua de forma gratuita para integrar sus soluciones personalizadas como alternativa en la pila de software común.Todo el software y la documentación desarrollados deben estar disponibles en un único repositorio de software utilizando un sistema de control de versiones de última generación que proporcione información sobre el historial de desarrollo y sea accesible al menos para todos los miembros del consorcio, la autoridad financiadora y los revisores externos. Se deben aplicar medidas para la integración continua que verifiquen las dependencias entre paquetes de software antes de la implementación. Los requisitos establecidos en la convocatoria deben quedar reflejados en la propuesta así como en los entregables e hitos correspondientes. El plan de trabajo debe prever actualizaciones de los entregables cuando sea necesario.RequisitosRequisitos generales, interoperabilidad, armonización y estandarización:Desarrollar una visión común y una hoja de ruta tecnológica hacia un marco de gestión de recursos y programación integrado y modular, que incluya una pila de software común y completa (una selección de un conjunto de componentes existentes y por desarrollar que proporcionen funcionalidades que no se superpongan) que cumpla mejor con los requisitos de todos los operadores de HPC participantes.Mantener una hoja de ruta de desarrollo estratégico detallada para la acción, anticipando la evolución futura de las arquitecturas HPC y la creciente heterogeneidad, incluidas las tecnologías emergentes como los recursos de computación cuántica. Deben identificarse y abordarse las nuevas oportunidades que ofrecen los sistemas de exaescala (por ejemplo, la carga de trabajo estadístico y el comportamiento del usuario) y los avances en las tecnologías basadas en datos (por ejemplo, la IA).Definir estándares y formatos de datos comunes para la recopilación e intercambio de datos recopilados de las supercomputadoras para análisis de datos operativos y de aplicaciones. Tanto los aspectos técnicos como los legales deberían abordarse ya en la propuesta y no aplazarse para un momento posterior o el acuerdo de consorcio. Cuando sea necesario, los operadores de HPC participantes deberían elaborar e implementar una modificación adecuada de, por ejemplo, los términos y condiciones generales para los usuarios de supercomputadoras. Se debe compartir y poner a disposición de la I+D europea un máximo de datos, sujeto a una declaración de confidencialidad individual por parte de cada analista de datos y de conformidad con la legislación aplicable según sea necesario. Las restricciones de acceso a datos específicos (por ejemplo, datos de usuarios, proveedores) deben estar específica y debidamente justificadas.Definir un enfoque común para desinfectar los conjuntos de datos compartidos cuando lo requiera la legislación aplicable.Definir un mecanismo para agrupar datos operativos de todos los centros HPC participantes para análisis en un repositorio de datos común.Desarrollar métricas de rendimiento y consumo de energía, respaldadas por los datos operativos recopilados, en diferentes niveles (por ejemplo, rendimiento de aplicaciones y flujos de trabajo, rendimiento global, latencias de cola, congestión de red e interacciones de cargas de trabajo).Proporcionar recomendaciones sobre datos operativos adicionales y requisitos para los datos de sensores necesarios (por ejemplo, de perfiles sistemáticos, experimentos de carga de trabajo o sensores sobre el uso y ocupación de un solo componente) para llenar vacíos y mejorar el conocimiento y la inteligencia sobre las operaciones del sistema y la retroalimentación sobre el desarrollo de software.Contribuir a los esfuerzos relevantes de estandarización y coordinación.Establecer un repositorio de software común aplicando las mejores prácticas para la integración continua de todos los componentes desarrollados dentro de la acción (posiblemente utilizando una solución implementada por otro proyecto EuroHPC JU, si está disponible).Definir un catálogo de criterios específicos y estándares de calidad que las soluciones desarrolladas deben cumplir antes de ser incluidas en (a) un entorno de preproducción (b) en el entorno de supercomputación de producción en funcionamiento en los centros HPC participantes ("prueba de aceptación"). Las especificaciones deben ser lo suficientemente detalladas para proporcionar orientación para la implementación técnica y garantizar que los centros HPC participantes adopten las soluciones en sus entornos de producción. Se espera que los centros HPC que participan en una propuesta asuman los respectivos compromisos de implementación, sujeto a la condición de que se cumplan todos los requisitos previamente definidos.Defina las funciones y responsabilidades de cada componente de software (interacción egwrt con hardware), requisitos funcionales, interfaces con el resto de la pila de software en estrecha colaboración con los expertos técnicos competentes.Definir métricas que incluyan el desglose por aplicación, rendimiento, disponibilidad, etc. y los KPI cualitativos y cuantitativos correspondientes para impulsar los desarrollos hacia los objetivos.Definir KPI efectivos sobre retroalimentación, coordinación y flujo de información entre las diferentes áreas técnicas y grupos de desarrolladores, incluidas medidas de mitigación en caso de que no se cumplan los objetivos.Recopile y analice los comentarios de los usuarios y la respuesta del sistema para evaluar cómo el sistema inteligente de gestión de recursos ha afectado las cargas de trabajo, la producción científica y la productividad de los usuarios. Monitoreo y análisis de datos.Recopile toda la información relevante del hardware y el software del sistema para permitir un monitoreo efectivo del consumo de energía en diferentes niveles (sistema, trabajo, nodo, unidad de procesamiento).Implementar mecanismos para agrupar datos operativos de todos los centros HPC participantes, como métricas de desempeño laboral, disponibilidad, estado del sistema, consumo de energía, actividades de los usuarios, comportamiento de las aplicaciones y la carga de trabajo, etc., en un repositorio común que tenga en cuenta los aspectos técnicos y legales.Proporcionar acceso al repositorio común de datos, al menos a las acciones de EuroHPC. Los datos deberían estar disponibles para la investigación sobre una gestión de recursos más eficiente, por ejemplo, para explorar enfoques de programación dinámica tolerantes a fallos y basados ​​en datos/IA.Proporcionar una solución basada en datos e inteligencia artificial para recopilar información sobre el estado y el rendimiento del sistema, identificar sus síntomas y luego diagnosticar, anticipar, predecir e identificar posibles fallas de componentes, anomalías, corrupción silenciosa de datos, errores de ráfaga, etc. con un informe detallado del estado del sistema y los componentes. y análisisMonitorear, perfilar y tomar huellas digitales de aplicaciones y flujos de trabajo para identificar patrones de uso característicos, detectar código ineficiente (por ejemplo, no usar bibliotecas numéricas optimizadas, indicadores de compilador incorrectos), configuración y ejecución de trabajos a nivel de usuario y sistema (afinidad y ubicación de procesos, competencia con otras cargas de trabajo por recursos, entradas de aplicaciones inapropiadas)Desarrollar una solución para responder a configuraciones de trabajo y entradas de aplicaciones ineficientes lo antes posible (por ejemplo, impedir que se programe, inicie o complete un trabajo) y proporcionar retroalimentación automatizada a los usuarios) integrada en el sistema de gestión de carga de trabajo.Basándose en la inteligencia del análisis de datos de entrada operativos y de aplicaciones, la solución de análisis debe identificar la decisión de asignación de recursos y programación más eficiente (energéticamente) teniendo en cuenta el estado respectivo del sistema.Integrate the monitoring and data analytics solution with the other layers of the software stack to provide the best possible information for an efficient dynamic scheduling and resource management as well as an improved lifecycle management, for example by optimizing hardware operation parameters to increase the lifespan of components. Dynamic resource managementDevelop and deploy a hierarchical workload management solution with intelligent scheduling capabilities for heterogeneous systems, available in production and tightly integrated with the advanced monitoring and analysis systemImplement a dynamic scheduling functionality on heterogeneous resources, including a global workload scheduler and resource manager, a job level manager and a physical node manager support different types of workloads (rigid, mouldable, malleable etc.)Ensure as far as possible a programming model agnostic solution to avoid vendor lock inImplement support for co-location/oversubscription on heterogeneous resources at the node and system level (e. g. oversubscription of nodes or islands), optimising energy efficiency and system utilisation by taking into the specific characteristics of CPU-, memory-, network- and I/O bound workloadsDevelop resource allocation and scheduling policies taking into account energy consumption, optimal usage and throughput, power capping at different levels (global, job, node,…)Link the monitoring and analytics solution to the resource manager to support AI driven and dynamic resource allocation and smart (co-)scheduling of workloadsImplement support for response to and operation under power constraint, linking the concepts of dynamic scheduling, co-location and power managementOptimise global resource management policies for increased performance, throughput and energy efficiencyTest and optimise resource management from simulation to a real operational environment with user access (e. g. using an island of a supercomputer with the relevant heterogeneous hardware components)Test and optimise the overall system performance and dynamic adjustment of e. g. hardware parameters for individual applications, workflow and user behaviourScale-up to exascale in a production environment Consortium composition and project managementProposals are expected to present a detailed work breakdown in their software development plan with a professional implementation and management following industrial standards. Besides the required track record of each consortium member in the respective field, also the management team should demonstrate the relevant competences. To this end, the consortium is expected to appoint a general manager, with the respective professional competence and experience for the implementation, monitoring and management of complex software development projects. The management team is expected to work closely together with funding authority, reporting any (anticipated) changes in the roadmap and timeline without undue delay.The consortium must include all required competences and operational capacity to perform the proposed work and to achieve the objectives set out by the call. In particular, the participation of HPC centres is critical for the required deployment of the solution in a production environment.The participation of private companies, e. g. offering professional services for HPC is highly encouraged. However the software used and developed within a proposal should offer a permissive licencing model. Exceptions should be duly justified and reviewed on a regular basis during the implementation of the work. A data sheet for each significant software component should be provided according to the application template documents[1].HPC centres that participate in the action must commit toContribute to the definition of the solutions developed by the action through specifications and requirements justified by their individual operational constraintsImplement the common standards and interoperability requirements defined and adopted by the consortium during the projectProvide all required data for the common data repository and within the applicable legislation. If operational or user generated data, e. g. application input, cannot be provided due to legal or contractual agreements, this must be notified and duly justified to the coordinator who will inform the granting authority. A sanitised dataset must be provided in such case.Deploy the developed solutions to the production environment as soon as the solution has passed the common acceptance criteria defined by the consortium. Where technically possible, individual modules should be deployed as early as possible and before the implementation of entire software stack has been completed. If a participating HPC centre deviates from the reference solution defined in the proposal, e. g. by replacing a module with an alternative solution, this should be explained and justified in the respective deliverable and progress report. The participation of HPC centres requires that all legal aspects related to the sharing of data must be clarified and sufficiently detailed evidence on the ability to share all relevant data must be provided to the granting authority before the signature of the grant agreementProposals should also clearly demonstrate that all partners in the consortium have a significant and justified role, including appropriate deliverables under their responsibility which cover the specific contributions of each partner. All participants in the action should contribute at least 5% of the total personnel resources, limiting the total consortium size to a maximum of 20 participants. Additionally, the contribution of each partner participating in the implementation of a particular technical area identified in the call (workload manager, monitoring framework, data driven analytics) should not be less than 2 full-time equivalents (FTEs). The consortium is required to establish an effective management structure with clear responsibilities and well defined reporting lines without boundaries across different participating organization. Moreover, the proposal should, in cooperation with the EuroHPC JU, develop and implement a mechanism for the efficient monitoring by the funding authority with meaningful progress reporting at least on a monthly basis. The status of the implementation should be available to the competent funding authority and every participant in the project at any time, e. g. via an issue tracking and ticketing system, dashboard, backlog, results from automated testing and similar as provided by standard continuous integration solutions.Additional mandatory KPIsNumber of deployed components from common software stack with breakdown by pre-production, production environment and per HPC systemTest coverage for the developed components and APIsResource utilization and energy efficiency improvement of the solution on a per-job and workload basis The JU considers that proposals requesting a contribution from the EU of up to EUR 20 million and a duration of 4 years would allow this specific challenge to be addressed appropriately. Nonetheless, this does not preclude submission and selection of proposals requesting another duration or other amounts. Only one proposal will be selected.Background:The operation of supercomputers consumes a considerable amount of energy. Modern exascale class supercomputers reach electricity intakes of more than 20MW. Besides technical challenges associated to stable electricity supply, infrastructure or heat dissipation, also the economic and environmental aspects are of outstanding importance in the context of energy efficiency. Without effective measures for energy efficient technology and HPC operations, costs for the operation of supercomputers may become prohibitively expensive and impact availability and use of HPC infrastructure.In line with its mission[2] and strategic programme[3], the EuroHPC JU addresses energy efficiency and environmental sustainability across the entire HPC technology stack, for example through low-power hardware technology, dynamic power-saving and re-use techniques like advanced cooling and heat recycling. While the challenge of energy efficiency has many dimensions across the entire value chain of HPC, the relevant metrics for the EuroHPC infrastructure can be broadly defined as R&D output per Watt. Hence improving the amount and quality of R&D output per Watt is a central objective in the JU’s ambition towards a more energy efficient HPC ecosystem in Europe.Currently perhaps the largest potential for improving energy efficiency is available in the areas of user competence and the responsible use of resources, algorithms and applications, and system operation. The JU addresses these areas with several initiatives such as the EUROCC 2 (user competence), Inno4Scale (algorithms), Centres of Excellence in HPC applications (applications) and the REGALE, DEEP and SEA projects (system software). However so far, the JU has achieved limited harmonisation and uptake of a common software stack for a more energy efficient system operation of the EuroHPC supercomputers, which is critical to address the cross-cutting topic of energy efficient HPC operation in a coherent manner.The beginning of the exascale supercomputing era with compute nodes of increasing size and heterogeneous system architectures offers unprecedented opportunities to develop intelligent scheduling mechanisms for an improved global throughput and overall energy efficiency. Recent developments in advanced modelling, deep learning and generative AI may provide the required intelligence for smart scheduling, workload configurations and user assistance to optimise performance and energy efficiency. In this regard, the availability of a comprehensive data set is a key requirement for the development of advanced techniques for energy aware and energy efficient supercomputing. The EuroHPC JU has put in place one of the largest supercomputing infrastructures in the world, which offers a unique opportunity to place Europe at the forefront of intelligent data driven and energy efficient HPC operation.[1] Only software components which are owned or controlled by the consortium members are eligible. This may include software owned by third parties which is provided under a permissive license. In such a case the consortium must demonstrate in the proposal the ability to develop the software independently of the owner.[2] Council Regulation (EU) 2021/1173 of 13 July 2021 on establishing the European High Performance Computing Joint Undertaking and repealing Regulation (EU) 2018/1488,http://data.europa.eu/eli/reg/2021/1173/oj[3] EuroHPC JU Decision No 8/2023https://eurohpc-ju.europa.eu/system/files/2023-06/Decision%2008_2023_%20Amendment%20MASP%202021-2027_0.pdf General conditions1. Admissibility conditions: described in Annex A and Annex E of the Horizon Europe Work Programme General AnnexesThe page limit of the application is 100 pages.Proposal page limits and layout: described in Part B of the Application Form available in the Submission System2. Eligible countries: described in Annex B of the Work Programme General AnnexesA number of non-EU/non-Associated Countries that are not automatically eligible for funding have made specific provisions for making funding available for their participants in Horizon Europe projects. See the information in the Horizon Europe Programme Guide.3. Other eligibility conditions: described in Annex B of the Work Programme General Annexes4. Financial and operational capacity and exclusion: described in Annex C of the Work Programme General Annexes5. Evaluation and award: Award criteria, scoring and thresholds are described in Annex D of the Work Programme General Annexes Submission and evaluation processes are described in Annex F of the Work Programme General Annexes and the Online Manual The granting authority can fund a maximum of one project. Indicative timeline for evaluation and grant agreement: described in Annex F of the Work Programme General Annexes 6. Legal and financial set-up of the grants: described in Annex G of the Work Programme General Annexes Additional mandatory deliverables:Software requirements specification for each software componentSoftware design description for each software componentSoftware verification and validation for each software componentIntelligent scheduling and resource management solution deployed to test environmentSoftware stack deployed to pre-production system(s) and stable under real user workloadsSolution deployed and in production at first supercomputing centreDetailed progress report at least every 6 months with appropriate breakdown e. g. by software component and developer team, including specific KPIs defined by the project manager and the developer team Where justified, the grant agreement shall provide for the right for the EuroHPC JU to object to transfers of ownership of results, or to grants of an exclusive licence regarding results, if: (a) the beneficiaries which generated the results have received Union funding; (b) the transfer or licensing is to a legal entity established in a non-associated third country; and (c) the transfer or licensing is not in line with Union interests.Beneficiaries will be subject to the additional exploitation obligations requiring that first exploitation of the results takes place in the European Union and the Participating States of the EuroHPC Joint Undertaking. Applicants must acknowledge this requirement in the proposal and Annex I to the Grant Agreement.As an exception from General Annex G of the Horizon Europe Work Programme, the EU-funding rate for eligible costs in grants awarded by the JU for this topic will be up to 50% of the eligible costs. In case a Participating State decided to entrust the EuroHPC Joint Undertaking with the management of its national contributions, this funding rate will be increased by the additional national funding rate for the eligible entities of this country.Specific conditions7. Specific conditions: described in the EuroHPC JU Work Programme for the year 2023: EuroHPC JU Decision No 42/2023 DocumentsCall documents:Standard application form — call-specific application form is available in the Submission SystemStandard application form (HE RIA, IA)Standard evaluation form — will be used with the necessary adaptationsStandard evaluation form (HE RIA, IA)MGAHE General MGA v1.0HE Unit MGA v1.0 Additional documents:HE Main Work Programme 2023–2024 – 1. General IntroductionHE Main Work Programme 2023–2024 – 3. Research InfrastructuresHE Main Work Programme 2023–2024 – 7. Digital, Industry and SpaceHE Main Work Programme 2023–2024 – 13. General AnnexesHE Programme GuideHE Framework Programme and Rules for Participation Regulation 2021/695HE Specific Programme Decision 2021/764EU Financial RegulationRules for Legal Entity Validation, LEAR Appointment and Financial Capacity AssessmentEU Grants AGA — Annotated Model Grant AgreementFunding & Tenders Portal Online ManualFunding & Tenders Portal Terms and ConditionsFunding & Tenders Portal Privacy Statement

Acciones previstas:

Esta convocatoria cubre los siguientes temas:

Organizaciones que pueden participar:

Abierto para entidades legalmente constituidas y localizadas en alguna de las zonas de actuación de cualquiera de los siguientes tipos:

• Cualquier tipo de organización

Zonas de actuacion:

• Las entidades u organizaciones que participen deberán disponer de su sede social en el ámbito geográfico siguiente:
  • Unión Europea (UE)

Financiacion comunitaria:

La previsión de financiación comunitaria disponible para la convocatoria de propuestas es:

• Presupuesto global: 20000000 €

Fechas a tener en cuenta:

• 2023-11-07 01:00:00 : Fecha inicio de presentación de propuestas
• 2024-02-07 18:00:00 : Fecha límite de presentación de propuestas

Dirección general responsable:

• Dirección General de Investigación: Place Madou, 1, 1210 - Saint-Josse-Ten-Noode
• Dirección General de Investigación: Rue de Champ de Mars, 21, 1050 - Bruxelles
• Dirección General de Investigación: Square de Meeûs, 8, 1050 - Bruxelles

convocatoria:

Para más información visita la página web de la convocatoria

Convocatorias Relacionadas:

• Convocatoria de propuestas para la instalación, integración y desarrollo de procesos ( HORIZON-Chips-2024-RIA-CPL-5)
• El servicio Galileo PRS para casos de uso autorizados por el gobierno ( HORIZON-EUSPA-2023-SPACE-01-44)
• Categoría de innovadores en ascenso ( HORIZON-EIC-2024-PRIZE-EPWI-RisingInnovatorsPrize)
• Categoría Mujeres Innovadoras ( HORIZON-EIC-2024-PRIZE-EPWI-WomenInnovatorsPrize)
• Premio Horizon-EIT-2024-EPWI-MujeresLiderazgo ( HORIZON-EIT-2024-WomenInnovatorsPrize)
• Categoría de iniciativa de adquisiciones de innovación (incluida la implementación) ( HORIZON-EIC-2024-PRIZE-EIPA-IPI)
• Un enfoque urbano para reducir la mortalidad cardiovascular en Europa ( HORIZON-JU-IHI-2024-08-01-two-stage)
• Nuevos criterios de valoración para la osteoartritis (OA) mediante la aplicación de Big Data Analytics ( HORIZON-JU-IHI-2024-08-02-two-stage)
• Modelar mecanismos regulatorios de zona de pruebas y permitir su implementación para respaldar la innovación revolucionaria ( HORIZON-JU-IHI-2024-08-03-two-stage)
• Criterios de valoración de estudios clínicos centrados en el paciente derivados mediante tecnologías de salud digital ( HORIZON-JU-IHI-2024-08-04-two-stage)