Meteor HPC est une bibliothèque dédiée à la simulation numérique haute performance pour résoudre des problèmes physiques complexes. Elle permet de modéliser des flux, des conditions aux limites et des erreurs numériques dans des environnements périodiques ou non. Utilisée en recherche scientifique, elle facilite l'analyse de schémas numériques et l'optimisation de méthodes de calcul pour des applications en physique, ingénierie ou mathématiques appliquées.

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.

HPC_ASTRICS est un projet dédié au calcul haute performance (HPC) et à l'optimisation de calculs scientifiques. Il propose des outils pour accélérer les simulations numériques, les analyses de données et les traitements matriciels, notamment dans le domaine de la physique. Utilisé dans un cadre académique, il facilite la formation et la recherche en optimisant les performances des algorithmes.

GeoFluids est un écosystème de bibliothèques logicielles dédié à la simulation numérique des fluides géophysiques, avec une attention particulière portée aux écoulements atmosphériques. Il propose des outils modulaires et performants pour des calculs haute performance, tout en favorisant la composabilité et l'extensibilité des solutions. Les performances atteignent plusieurs gigaflops par cœur sur des CPU standards.

Outil de benchmarking et de simulation dédié à l'évaluation des performances des systèmes de calcul haute performance (HPC). Il permet de tester des méthodes numériques avancées comme les éléments spectraux finis (SEM) et les différences finies pour résoudre des équations d'ondes acoustiques en 2D et 3D. Utilisé par les chercheurs et ingénieurs pour comparer des architectures matérielles et des modèles de programmation dans un contexte scientifique.

Covfie est une bibliothèque C++ dédiée à la manipulation et à la simulation de champs vectoriels pour des applications scientifiques. Elle permet aux chercheurs et ingénieurs de modéliser des phénomènes physiques complexes, d'optimiser des calculs numériques et de comparer les performances de différentes implémentations. Utilisée dans des domaines comme la physique des particules ou l'informatique haute performance, elle facilite l'analyse et la visualisation de données vectorielles.

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.

Projet dédié à l'optimisation et au traitement avancé de données numériques et d'images, notamment pour des applications scientifiques ou techniques. Il facilite les calculs intensifs et la manipulation de grands volumes de données avec des outils performants et adaptés aux environnements haute performance.

Ce projet propose une introduction pratique au calcul haute performance (HPC) et au traitement de données scientifiques, notamment pour l'astrophysique. Il inclut des outils pour manipuler des fichiers de données, effectuer des calculs complexes comme des transformées de Fourier ou des produits de Hadamard, et évaluer des algorithmes de calibration. Destiné aux étudiants et chercheurs, il facilite l'apprentissage des méthodes numériques avancées.

SHTns est une bibliothèque haute performance dédiée aux Transformations en Harmoniques Sphériques, conçue pour les simulations numériques dans des géométries sphériques. Elle permet des calculs rapides et précis pour des applications scientifiques comme la dynamique des fluides, la magnétohydrodynamique ou l'étude des champs géophysiques. Compatible avec plusieurs langages, elle optimise les performances grâce à des techniques avancées comme le parallélisme OpenMP ou les accélérations GPU.