Ce projet centralise des images Singularity/Apptainer destinées à des tests d'intégration continue sur la plateforme JeanZay. Les images, converties depuis des images Docker, intègrent des dépendances essentielles comme HDF5, NetCDF, parmetis et XIOS. Elles sont optimisées pour fonctionner avec différents compilateurs (GNU, Intel, NVidia) et architectures (CPU, GPU), facilitant ainsi la reproductibilité des tests dans un environnement de calcul haute performance.

Ce dépôt centralise des tests dédiés aux infrastructures de calcul haute performance (HPC) gérées par le CINES. Il permet d'évaluer les performances, la fiabilité et la stabilité des systèmes HPC à travers des scripts de test couvrant la mémoire, les entrées/sorties, les communications réseau et la gestion des jobs. Ces tests sont conçus pour valider et optimiser les environnements de calcul scientifique utilisés par la communauté académique et de recherche en France.

Ce projet développe des outils pour le calcul scientifique parallèle utilisant MPI, notamment pour le traitement de données via FFTW3 et la gestion de fichiers en parallèle. Il inclut des bibliothèques pour l'écriture et la lecture de grands jeux de données, ainsi que des méthodes de compression adaptées aux environnements haute performance. Les applications visent à optimiser les performances des calculs intensifs dans des contextes de recherche ou d'ingénierie.

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.

CHiPS est une suite d'applications scientifiques conçue pour valider le comportement des machines en termes de performance et de précision. Elle permet aux équipes de tester et d'analyser les systèmes informatiques avant leur déploiement ou leur utilisation intensive, notamment dans des environnements de calcul haute performance comme ceux des CINES.

Projet open source dédié à la vérification de l'affinité des processus dans les environnements de calcul haute performance. Il permet de tester et valider le bon fonctionnement des bibliothèques MPI et OpenMP, notamment pour l'optimisation des performances sur des architectures parallèles comme les supercalculateurs.

Three Little Phigs HPX est un projet de simulation numérique dédié à la modélisation de collisions de particules. Il s'agit d'une implémentation spécifique utilisant la bibliothèque HPX pour des calculs haute performance. Ce projet vise principalement les chercheurs et ingénieurs en physique ou en dynamique des fluides souhaitant tester des scénarios de collision dans un environnement contrôlé.

XKBlas est une bibliothèque de calcul matriciel haute performance conçue pour les serveurs multi-GPU. Il s'agit d'une alternative à la bibliothèque BLAS standard, offrant des performances supérieures, en particulier lorsque les dimensions des matrices deviennent plus petites. XKBlas a été testé sur des machines Linux avec jusqu'à 8 GPU NVIDIA et certaines GPU AMD.

Ce projet fournit des tests et des définitions pour valider des logiciels de calcul scientifique comme FDMNES. Il permet d'évaluer les performances et la stabilité de ces outils sur des clusters de calcul haute performance, notamment ceux du ESRF et du GSI. Les configurations matérielles variées permettent d'analyser l'adéquation entre les logiciels et les infrastructures.

Ce projet automatise le benchmarking des performances des environnements HPC basés sur Guix, notamment pour les clusters comme Plafrim. Il exécute des tests de bande passante MPI entre nœuds, compare différentes configurations (MPI, réseaux) et stocke les résultats dans une base de données. Les données sont ensuite analysées pour détecter des régressions et visualisées sous forme de graphiques. L'objectif est d'optimiser les performances des infrastructures de calcul haute performance.