Distributed Computing Library (dislib)

dislib encapsula els algoritmes clàssics d'aprenentatge automàtic i d'aprenentatge profund en una abstracció de matriu distribuïda; en temps d'execució, PyCOMPSs particiona les dades i distribueix tasques sobre recursos heterogenis de HPC o de núvol, gestionant de manera transparent conjunts de dades que superen els pressupostos de memòria per node. Això ofereix la portabilitat d'"escriure una vegada, executar-se a qualsevol lloc" destacada per la tendència del model de programació de HPC.

Analítica astrofísica, fluxos de treball de dinàmica molecular, computació urgent per a riscos naturals, fabricació de bessons digitals, enginyeria de característiques a gran escala, entrenament de xarxes neuronals distribuïdes.

Centres de supercomputació nacionals i regionals que necessiten piles d'aprenentatge automàtic (ML) fàcils d'utilitzar; Proveïdors de núvol d'alta capacitat (HPC) que agrupen serveis de ciència de dades gestionats; R+D industrial (automàtica, farmacèutica, energètica) que construeixen canals d'IA i simulació; Proveïdors de programari independents que afegeixen ML distribuït als productes existents.