Ce projet propose des ressources pédagogiques pour maîtriser les bases du calcul haute performance (HPC). Il couvre l'utilisation des superordinateurs, l'optimisation de code, le profilage de performances et le déverminage. Des exercices pratiques et des tutoriels détaillés accompagnent les apprenants dans la compréhension des outils comme Slurm, Guix ou LIKWID. Destiné aux débutants comme aux utilisateurs intermédiaires, il s'appuie sur des cas concrets pour faciliter l'apprentissage des bonnes pratiques en environnement HPC.

Ce projet analyse la saisonnalité des charges de travail et de l'usage des systèmes IT dans les datacenters. Il étudie les données de six workloads HPC et de la charge Wikipedia pour identifier des motifs saisonniers, caractériser les pics d'activité et comparer différentes méthodes de prévision. Les résultats permettent d'optimiser la planification des ressources et d'anticiper les besoins en infrastructure.

Ce projet fournit une documentation et un support aux utilisateurs des infrastructures de calcul haute performance (HPC) de l'Observatoire de la Côte d'Azur. Il cible spécifiquement les utilisateurs des clusters Licallo et Lagrange, en offrant des ressources techniques et des guides pour optimiser l'utilisation des ressources de calcul.

GROG est un générateur générique de charges de travail conçu pour créer des jeux de données de tâches destinées à l'évaluation de systèmes de planification. Il s'appuie sur des modèles inspirés de données réelles issues de Google et permet de simuler des environnements cloud ou HPC. Les traces générées sont compatibles avec des simulateurs comme Batsim, facilitant ainsi l'analyse et l'optimisation des systèmes de gestion de ressources.

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.

OARpy est une solution open source dédiée à la gestion et à l'orchestration des jobs dans des environnements de calcul haute performance (HPC). Il permet aux administrateurs système et aux chercheurs de planifier, suivre et optimiser l'utilisation des ressources informatiques au sein de grappes de calcul.

Plateforme web française dédiée à la génération de cartes de bruit stratégiques pour les infrastructures routières et ferroviaires. Elle centralise les données environnementales dans le respect du standard COVADIS et utilise le moteur de calcul NoiseModelling pour produire des indicateurs de bruit conformes à la directive européenne. La solution permet aux autorités publiques de répondre aux obligations légales de cartographie du bruit tout en optimisant les ressources de calcul via des infrastructures HPC comme Slurm.

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.

App Slurm est un environnement dédié à la gestion et à l'optimisation des serveurs Slurm, une solution open source pour l'ordonnancement de tâches dans les environnements de calcul haute performance (HPC). Il facilite la configuration et l'administration des ressources pour les calculs scientifiques et techniques.

Pufferscale est un outil conçu pour gérer la charge de travail et optimiser l'utilisation des ressources informatiques dans les clusters HPC. Il permet un redimensionnement dynamique de la capacité de calcul grâce à un équilibrage de charge pour les services de données, contribuant ainsi à des performances améliorées et une meilleure gestion des ressources.