Repex est un framework minimaliste, composé d'un seul fichier bash, permettant de faciliter l'exécution d'expériences informatiques répétables, en particulier dans les environnements de calcul haute performance et potentiellement dans le domaine du machine learning. Il s'occupe de créer un répertoire pour chaque exécution d'expérience, de copier les fichiers d'entrée, de sauvegarder les dépendances logicielles et environnementales, ainsi que de suivre l'exécution de l'expérience.

Ce projet consiste en un dépôt de code source contenant des recettes Singularity pour créer des conteneurs d'analyse de données biologiques. Il permet de construire un conteneur avec une distribution Micromamba spécifique, des outils de machine learning et des dépendances CUDA pour le calcul haute performance.

Distem est une plateforme d'émulation de systèmes distribués. Elle permet de transformer un cluster homogène en un environnement expérimental où les nœuds ont des performances différentes et sont connectés via une topologie de réseau complexe. Idéal pour les recherches sur le Cloud, le P2P, le calcul à haute performance ou les systèmes Grid.

Inria est l'Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique. Il mène des recherches avancées en intelligence artificielle, calcul haute performance, cybersécurité, robotique et sciences des données. L'institut travaille à l'innovation technologique pour répondre aux enjeux sociétaux et industriels, tout en promouvant l'accès ouvert aux résultats scientifiques et en accompagnant la formation des chercheurs et des professionnels du numérique.

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.

Ce projet vise à comparer l'efficacité de plusieurs langages de programmation dans le cadre d'un cas d'utilisation en calcul haute performance (HPC), en mesurant le temps et l'énergie consommés.

NabLab est un environnement industriel complet pour le calcul scientifique et le calcul haute performance basé sur Eclipse. Il permet la simulation de systèmes physiques, la modélisation de données scientifiques et l'analyse de données numériques.

OrangeFS est un système de fichiers distribué conçu pour le calcul haute performance (HPC) et les environnements de big data. Il permet le partage et la gestion de fichiers à grande échelle, ainsi que l'optimisation de l'accès aux données pour les clusters HPC.

Paddle est un outil de décomposition de domaine parallèle pour la résolution de systèmes d'équations linéaires. Il permet d'améliorer les performances de la résolution de ces systèmes en les divisant en sous-domaines et en les distribuant sur plusieurs processeurs. Paddle est particulièrement utile dans le cadre du calcul scientifique et de l'ingénierie à haute performance.

MPC (Multi-Processor Computing) est une bibliothèque de calcul parallèle qui prend en charge MPI, OpenMP et PThread. Elle permet de tirer parti de la puissance de calcul de plusieurs processeurs en gérant la topologie des processeurs et en offrant un support pour Infiniband et d'autres réseaux haute performance.