As atividades no domínio das infraestruturas de computação englobam o suporte à investigação cientifica, a participação em projetos de I&D com o objetivo de manter o LIP na linha da frente das tecnologias de informação, e a participação em infraestruturas digitais. Estas atividades são especialmente focadas na computação distribuída (grid e cloud) e nos desafios associados ao processamento massivo de dados científicos.
O LIP participa na Infraestrutura Nacional de Computação Distribuída (INCD) em parceria com o LNEC e a FCCN. A INCD é uma infraestrutura digital aprovada no âmbito do roteiro de infraestruturas estratégicas da Fundação de Ciência e Tecnologia. A INCD disponibiliza serviços de computação e armazenamento à comunidade cientifica e académica nacional, em todos os domínios, apoiando os investigadores e a sua participação em projetos nacionais e internacionais.
O LIP participa ativamente em diversas infraestruturas de computação internacionais atuando como ponto de contacto nacional, nomeadamente: Worldwide LHC Computing Grid (WLCG), European Grid Infrastructure (EGI), Iberian Grid Infrastructure (IBERGRID).
O LIP tem participado em diversos projetos de I&D no âmbito dos programas quadros da União Europeia, entre os quais se destaca os recentes EGI–ENGAGE (H2020), INDIGO-DATACLOUD (H2020), EOSC-hub (H2020), DEEP-Hybrid-DataCloud (H2020) e EOSC-synergy (H2020).
Fotos
// Research Area
Física Experimental de Partículas com aceleradoresResponsável de Grupo:
Jorge Gomes
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Software Quality Assurance in INDIGO-DataCloud Project: a Converging Evolution of Software Engineering Practices to Support European Research e-Infrastructures
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Autor(es): Pablo Orviz, Mário David, Jorge Gomes, Doina Cristina Duma, Elisabetta Ronchieri, Davide Salomoni
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Submissão: , Aceitação: , Publicação: 2020-03-08
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Referência: Orviz Fernández, P., David, M., Duma, D.C. et al. Software Quality Assurance in INDIGO-DataCloud Project: a Converging Evolution of Software Engineering Practices to Support European Research e-Infrastructures. J Grid Computing (2020). https://doi.org/10.1007/s10723-020-09509-z
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A cloud-based framework for machine learning workloads and applications
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Autor(es): Álvaro López García; Jesus Marco, Marica Antonacci, Wolfgang zu Castell, Mario David, Marcus Hardt; Lara Lloret Iglesias; Viet Tran; Germán Moltó, Marcin Plociennik, Andy S Alic, Miguel Caballer, Isabel Campos Plasencia, Alessandro Costantini, Stefan Dlugolinsky, Doina Cristina Duma, Giacinto Donvito, Jorge Gomes, Ignacio Heredia, Keiichi Ito, Valentin Kozlov, Giang SCC Nguyen, Pablo Orviz Fernandez, Zdenek Sustr, Pawel Wolniewicz
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Submissão: , Aceitação: , Publicação: 2020-01-08
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Referência: Á. L. García et al.,
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Benchmarking Deep Learning Infrastructures by Means of TensorFlow and Containers
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Autor(es): Adrian Grupp, Valentin Kozlov, Isabel Campos, Mario David, Jorge Gomes, Álvaro López García
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Submissão: , Aceitação: , Publicação: 2019-12-03
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Referência: In: Weiland M., Juckeland G., Alam S., Jagode H. (eds) High Performance Computing. ISC High Performance 2019. Lecture Notes in Computer Science, vol 11887. Springer, Cham
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EOSC-synergy D1.4 Quality Plan
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Autor(es): Jorge Gomes (LIP), Elisa Cauhé (EGI), Miguel Ángel (IFCA)
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Submissão: , Aceitação: , Publicação: 2019-11-30
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Referência: EOSC-synergy project deliverable
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André Vieira
Lisboa
Colaborador
Carlos Manuel
Lisboa
Técnico
Catarina Ortigão
Lisboa
Colaboradora
Dinis Monteiro
Lisboa
Técnico
Henrique Carvalho
Minho
Técnico
Hugo Gomes
Lisboa
Técnico
Isabel Campos
Lisboa
Investigadora
João Machado
Minho
Colaborador
João Paulo Martins
Lisboa
Investigador
João Pina
Lisboa
Investigador
Jorge Gomes
Lisboa
Investigador
José Aparício
Lisboa
Técnico
Mário David
Lisboa
Investigador
Miguel Viana
Minho
Colaborador
Nuno Ribeiro Dias
Lisboa
Técnico
Samuel Bernardo
Lisboa
Técnico
Zacarias Benta
Minho
Colaborador