Ce projet fournit un kit de développement pour optimiser et accélérer les applications haute performance (HPC) sous CentOS 7. Il inclut des outils et bibliothèques pour faciliter l'intégration d'APIs, améliorer les performances des calculs intensifs et simplifier le déploiement dans des environnements de calcul scientifique ou industriel.

Ce projet fournit des outils pour créer et déployer des images Singularity des pipelines scientifiques du LSST (Large Synoptic Survey Telescope). Il permet de transformer des images Docker officielles en conteneurs Singularity, facilitant ainsi leur utilisation dans des environnements de calcul intensif comme ceux du CERN ou des centres de données astronomiques. Les images générées sont déployées sur des infrastructures dédiées pour une utilisation par la communauté scientifique.

Ce projet fournit des outils pour créer et déployer des images conteneurisées des pipelines scientifiques du LSST (Large Synoptic Survey Telescope). Il permet de transformer des images Docker officielles en images Apptainer, facilitant ainsi leur utilisation dans des environnements de calcul intensif comme ceux du CERN ou des centres de données dédiés à l'astronomie. Les images générées sont déployées sur des infrastructures partagées pour une utilisation collaborative par la communauté scientifique.

Ce projet fournit des outils de calcul pour déterminer la sensibilité et le rapport signal/bruit (SNR) du détecteur d'ondes gravitationnelles LISA, développé dans le cadre d'une mission de l'Agence Spatiale Européenne (ESA). Il s'appuie sur des données techniques et des exigences scientifiques définies pour garantir la précision des mesures.

Ce projet fournit des outils dédiés à l'analyse de données de diffraction des rayons X (XRPD) et au calcul de fonctions de distribution de paires (PDF). Il permet d'automatiser le traitement complet des données, depuis l'intégration des motifs XRPD jusqu'à la génération de fichiers de résultats exploitables. Les workflows proposés facilitent la configuration, l'exécution et l'export des données en formats standardisés comme NeXus (HDF5) ou ASCII, adaptés aux besoins des instruments scientifiques.

Ce projet fournit des outils pour empaqueter et déployer des versions officielles d'Apptainer, un système de conteneurs pour les environnements scientifiques. Il permet de créer des images prêtes à l'emploi et de les distribuer via un dépôt centralisé accessible via CVMFS. Les scripts automatisent le processus de packaging et de déploiement pour les centres de calcul comme ceux du CNRS ou de l'IN2P3.

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.

Outil backend dédié au calcul et à la visualisation de figures de mérite (FoM) pour la mission spatiale LISA. Il permet d'évaluer les performances scientifiques de LISA en fonction de ses configurations de bruit et de mission. Le projet fournit des notebooks et des données précomputées pour faciliter l'analyse et la compréhension des résultats par la communauté scientifique.

Ce projet propose un dépôt de paquets logiciels non libres dédiés au calcul haute performance (HPC) pour la plateforme GNU Guix. Il permet aux chercheurs et praticiens HPC d'accéder à des outils scientifiques essentiels, tout en étendant les fonctionnalités des paquets officiels de Guix. Bien que ces logiciels ne respectent pas les principes du logiciel libre, ils sont fournis pour répondre à des besoins spécifiques en recherche scientifique.

Outil dédié à l'intégration et au traitement de données de diffraction pour des détecteurs de type Pilatus, notamment utilisé sur la ligne ID15A de l'ESRF. Il permet d'analyser des scans expérimentaux en exploitant des ressources GPU pour accélérer les calculs. Le projet facilite l'extraction et la visualisation de données scientifiques complexes issues d'expériences de diffraction, en fournissant des fonctionnalités adaptées aux besoins des chercheurs en physique et science des matériaux.