Ce projet propose des implémentations parallèles optimisées de l'algorithme de clustering k-means, exploitant les unités vectorielles des CPU multi-cœurs et les GPU NVIDIA. Il permet d'accélérer significativement le traitement de grands jeux de données, comme des mesures de consommation électrique ou des données de recensement, tout en garantissant une précision numérique élevée grâce à des méthodes de sommation en deux étapes.

PyHiPeRTA est une implémentation en Python d'algorithmes scientifiques dédiés à l'analyse de données haute performance, notamment pour le portage sur GPU. Ce projet vise à accélérer les calculs dans le domaine de l'astrophysique, en s'appuyant sur des bibliothèques comme NumPy pour des implémentations CPU. Il s'agit d'un prototype explorant des solutions optimisées pour le traitement intensif de données.