Ce projet fournit des outils et des environnements configurés pour exécuter des calculs intensifs sur des clusters GPU. Il facilite la soumission de tâches de calcul scientifique, d'apprentissage automatique ou de simulation numérique via des images conteneurisées optimisées pour les architectures NVIDIA. Destiné aux chercheurs et ingénieurs, il permet d'exploiter efficacement les ressources GPU disponibles dans un cadre académique ou industriel.

Projet pédagogique dédié à l'apprentissage des techniques de calcul intensif sur GPU. Il propose des exercices pratiques pour comprendre le parallélisme, l'optimisation de code et l'utilisation des bibliothèques dédiées. Destiné aux étudiants en informatique ou aux développeurs souhaitant se former aux architectures GPU.

Ce projet propose des implémentations parallèles optimisées de l'algorithme de clustering k-means, adaptées aux architectures CPU multi-cœurs et GPU NVIDIA. Il permet d'analyser de grands volumes de données en réduisant significativement le temps de calcul grâce à des techniques de parallélisation avancées. Les utilisateurs peuvent exploiter des jeux de données réels ou synthétiques pour des applications en science des données, en apprentissage automatique ou en analyse statistique.