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.

Ce projet permet d'exécuter des opérations de calcul matriciel sur des cartes graphiques compatibles CUDA. Il est conçu pour accélérer les traitements intensifs de données numériques, notamment dans des domaines comme la simulation scientifique, l'analyse de données ou le machine learning. Le code source fourni permet de compiler et d'exécuter des additions de matrices en exploitant la puissance parallèle des GPU.

Ce projet fournit un conteneur CentOS-7 préconfiguré avec Miniconda et CUDA 9.2 pour accélérer les calculs GPU sur des nœuds dédiés (K80, M40, P100). Il permet d'exécuter des applications scientifiques ou d'apprentissage profond sans problème de compatibilité kernel. Utilisable sur des infrastructures HPC comme TARS, il facilite le déploiement et l'optimisation des ressources pour des tâches intensives en calcul.