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.

Projet pédagogique visant à démocratiser l'accès aux supercalculateurs via un MOOC (Massive Open Online Course). Il propose une formation structurée en trois semaines pour maîtriser les bases du calcul haute performance, l'optimisation des ressources et la programmation parallèle avec OpenMP et MPI. Destiné aux chercheurs, industriels et étudiants, ce projet vise à renforcer les compétences locales en calcul scientifique et à faciliter l'utilisation des infrastructures régionales.

Bibliothèque logicielle dédiée à l'optimisation et à l'accélération de calculs scientifiques intensifs. Elle propose des fonctions avancées pour le traitement parallèle de données, notamment des opérations vectorielles et matricielles. Utilisée principalement dans le domaine de la physique des particules et de l'astrophysique pour des simulations et analyses de données à haute performance.

Ce projet propose des outils et méthodes pour optimiser les calculs intensifs sur GPU, notamment dans le domaine de la simulation scientifique. Il inclut des bibliothèques et frameworks dédiés à l'accélération des traitements parallèles, ainsi que des ressources pédagogiques pour former les utilisateurs à ces technologies. Destiné aux chercheurs et ingénieurs, il facilite la mise en œuvre de solutions haute performance pour des applications variées.

Ce projet propose une approche avancée pour la conteneurisation d'applications scientifiques, notamment dans le domaine du calcul haute performance (HPC). Il permet aux chercheurs et ingénieurs de créer des environnements reproductibles et isolés pour exécuter des logiciels complexes comme OpenMPI ou R, tout en garantissant une intégration optimale avec les infrastructures de calcul existantes. Les conteneurs Singularity facilitent le partage de configurations entre équipes et assurent une exécution performante des applications sans surcharge système.

Le projet cmiisr vise à étudier et simuler la propagation du bruit dans l'aéronautique en utilisant des méthodes de calcul haute-performance. Il permet d'analyser des données de vol pour proposer des solutions d'atténuation du bruit.

Kokkos est un écosystème de bibliothèques C++ conçu pour permettre aux développeurs de créer des applications performantes et portables sur diverses architectures de calcul haute performance. Il offre des abstractions pour l'exécution parallèle du code et la gestion des données, en ciblant des plateformes comme les GPU (CUDA, HIP, SYCL), les CPU multi-cœurs (OpenMP, threads C++) et les systèmes distribués (HPX). Utilisé dans la recherche et l'industrie, il simplifie le développement tout en maximisant les performances.

Haiku est une bibliothèque d'interface matérielle de rendu conçue pour faciliter la création de prototypes de recherche en calcul général sur GPU (GPGPU). Elle permet aux développeurs de concevoir des applications graphiques performantes et multiplateformes, en offrant un accès simplifié aux fonctionnalités avancées des API graphiques comme Vulkan. Idéale pour les projets nécessitant un rendu haute performance ou des expérimentations en informatique graphique.

OneAPI est une initiative open source visant à simplifier le développement d'applications performantes sur différentes architectures matérielles (CPU, GPU, FPGA). Elle permet aux développeurs de créer des logiciels portables et optimisés sans dépendre d'un seul fournisseur ou langage spécifique, favorisant ainsi l'innovation et l'efficacité dans le calcul haute performance et l'intelligence artificielle.

Plateforme de calcul haute performance (HPC) mutualisée entre l'IPGP et l'APC, dédiée à la recherche scientifique. Elle permet aux chercheurs d'accéder à des ressources de calcul intensif (298 téraflops en pic), à un stockage haute performance (plus de 130 To) et à des formations spécialisées. Le projet vise à optimiser les capacités matérielles et logicielles pour répondre aux besoins évolutifs des laboratoires.