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.

Le projet hello-mpi vise à faciliter le développement et l'exécution d'applications parallèles sur des clusters de calcul haute performance. Il offre des fonctionnalités de gestion de workflows, d'optimisation de performances et de simulation de calculs distribués, permettant aux utilisateurs de tirer parti des ressources de calcul offertes par les clusters MPI.

Le projet kmama est une solution dédiée à la gestion et au déploiement de services géophysiques dans un environnement Kubernetes. Il permet d'automatiser la mise en production de ressources et d'orchestrer des clusters de calcul pour optimiser les performances et la disponibilité des services.

Ce projet permet d'associer et de dispatcher correctement les tâches sur un cluster de calcul en utilisant les identifiants de processeurs fournis par OAR et ceux des nœuds machines. Il vise à optimiser l'utilisation des ressources CPU en garantissant une allocation précise et efficace des tâches de calcul, améliorant ainsi les performances globales du cluster.

Schlouder est une solution logicielle conçue pour faciliter l'interfaçage entre une infrastructure cloud compatible EC2 et un planificateur de tâches comme SLURM. Elle permet d'automatiser la gestion des ressources informatiques, d'optimiser l'utilisation des clusters de calcul et de simplifier le déploiement de charges de travail batch. L'outil s'adresse principalement aux administrateurs système et aux chercheurs en calcul haute performance.

EASEA est une plateforme open source dédiée à la spécification et à l'exécution d'algorithmes évolutifs. Elle permet aux chercheurs de concevoir facilement des algorithmes d'optimisation pour résoudre des problèmes scientifiques variés (continus, discrets, combinatoires, etc.). Grâce à son modèle d'îlots embarqué, elle exploite des ressources distribuées (clusters, cloud, GPGPU) pour accélérer les calculs, offrant des gains de performance significatifs.

Ensemble d'outils lié à OAR et au calcul en particulier, permettant d'optimiser la gestion de ressources et de tâches sur un cluster, de résoudre des problèmes de connexion inter-machine pour les jobs MPI et de lancer des milliers de petits jobs séquentiels en parallèle.

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.

Batsim est un simulateur de tâches et de ressources pour les environnements de calcul haute performance. Il permet de modéliser et d'analyser le comportement des machines, des tâches et des workflows dans des clusters informatiques. L'outil est utilisé pour évaluer des politiques d'ordonnancement, optimiser l'utilisation des ressources et réduire la consommation énergétique des infrastructures.

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.