Ce projet est une plateforme dédiée à la formation pratique en intelligence artificielle, notamment pour l'entraînement de modèles de langage avancés comme ceux basés sur l'architecture Transformer. Il permet aux utilisateurs de configurer des environnements de calcul, de soumettre des jobs de formation sur des supercalculateurs, et d'analyser des jeux de données comme SQuAD pour évaluer les performances des modèles. Destiné aux étudiants et chercheurs, il facilite l'accès à des ressources de calcul haute performance.

Ce projet propose des outils pour optimiser les calculs mathématiques intensifs, notamment via des produits de Hadamard et des produits matriciels. Il inclut des implémentations de base, vectorisées et intrinsèques pour évaluer des fonctions et des opérations sur des matrices, destinées à améliorer les performances des calculs numériques dans des environnements scientifiques ou industriels.

Ce dépôt centralise des tests dédiés aux infrastructures de calcul haute performance (HPC) gérées par le CINES. Il permet d'évaluer les performances, la fiabilité et la stabilité des systèmes HPC à travers des scripts de test couvrant la mémoire, les entrées/sorties, les communications réseau et la gestion des jobs. Ces tests sont conçus pour valider et optimiser les environnements de calcul scientifique utilisés par la communauté académique et de recherche en France.

Ce projet vise à faciliter la collaboration entre les équipes de recherche et les développeurs de logiciels dans le domaine du calcul haute performance (HPC). Il organise des groupes de travail thématiques pour identifier et résoudre des défis algorithmiques et computationnels communs. Le projet produit des kits de développement (SDK) et des applications proxy permettant d'évaluer la performance et la portabilité des solutions logicielles développées dans le cadre du projet Exa-DI.

Ce projet fournit des outils et tutoriels pour développer des applications utilisant la programmation parallèle avec SyCL, notamment pour exploiter les capacités des GPU et accélérateurs. Il inclut des benchmarks pour évaluer les performances et des guides pratiques pour configurer des environnements de développement sur des machines équipées de cartes NVIDIA ou Intel. Destiné aux développeurs et chercheurs en calcul haute performance.

Ce projet développe des outils pour optimiser les performances des calculs scientifiques, notamment via des méthodes de stencil et de gestion de mémoire. Il permet de simuler des processus physiques complexes et d'évaluer l'efficacité de différentes approches algorithmiques. Les fonctionnalités incluent le benchmarking, la gestion de données en mémoire et l'analyse de performance pour des applications nécessitant une haute efficacité computationnelle.

Module spécialisé dans le calcul du score CRPS (Continuous Ranked Probability Score) entre deux ensembles de données météorologiques. Utilisé comme dépendance du projet snowtools, il permet d'évaluer la performance de modèles de prévision en comparant des ensembles de simulations. Le code est distribué sous licence libre CeCILL-C et s'intègre dans des workflows d'analyse météorologique.

Dispositif électronique portable composé de deux balises autonomes utilisant des capteurs de distance pour mesurer la vitesse de marche d'une personne. La balise d'entrée détecte le passage et transmet un signal à la balise de sortie, qui calcule la vitesse en fonction du temps écoulé et de la distance entre les deux points. Utilisé pour évaluer la mobilité, la performance ou la rééducation dans des contextes sportifs, médicaux ou de recherche.

Scalatrace est un outil dédié à l'analyse et à la simulation de performances pour les applications parallèles et distribuées. Il permet de capturer des traces d'exécution détaillées (temps écoulé, nombre d'instructions) lors de l'exécution de benchmarks HPC ou d'applications scientifiques. Ces traces peuvent ensuite être réutilisées pour simuler ou optimiser les performances sur différents environnements matériels, facilitant ainsi l'évaluation et l'amélioration des infrastructures de calcul haute performance.

Ce projet vise à optimiser la logistique de livraison en calculant les meilleurs itinéraires pour les coursiers, en gérant les ressources comme les véhicules et en évaluant les coûts et l'impact environnemental des trajets. Il permet également de suivre les performances des coursiers et d'ajuster les charges de travail en temps réel.