Calcul : expliciter l'offre de calcul française et européenne et comment l'implémenter
FRIGERIO, Jean-Marc
Pleiade, from patterns to models in computational biodiversity and biotechnology [PLEIADE]
Pleiade, from patterns to models in computational biodiversity and biotechnology [PLEIADE]
FRIGERIO, Jean-Marc
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Pleiade, from patterns to models in computational biodiversity and biotechnology [PLEIADE]
Langue
fr
Article de revue
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Cahier des Techniques de l'INRA. 2018p. 6 p.
INRA
Résumé
Le monde académique français et européen offre à l'ensemble des équipes de recherche et d'enseignement un accès à une diversité d'infrastructures pour le calcul hautes performance ou hautement distribué, différenciées selon ...Lire la suite >
Le monde académique français et européen offre à l'ensemble des équipes de recherche et d'enseignement un accès à une diversité d'infrastructures pour le calcul hautes performance ou hautement distribué, différenciées selon les besoins croissants liés à l'émergence des nouveaux domaines d'application du calcul. Il est classique de distinguer trois types d'infrastructures : en HPC (high performance computing, avec forte parallélisation) : (i) les centres nationaux, administrés par GENCI, qui offre des machines avec plusieurs dizaines de milliers de coeurs, au niveau dit Tier 1 (ii) les centres régionaux, appelés mésocentres, qui pavent le territoire, et offrent des machines avec plusieurs milliers de coeurs, au niveau dit Tier 2, avec des chartes souvent propre à chaque mésocentre et (iii) en HTC (high Throughput computing) la grille de EGI (european grid infrastructure) qui élargit ses services au cloud et permet de distribuer un calcul sur un réseau de clusters. Après avoir rappelé quelques notions simples sur les parallélisations possibles d'un calcul, nous présentons les différents modes d'accès à ses infrastructures, ainsi que des indications pour le choix vers telle ou telle infrastructure en fonction de la nature et de la taille du problème posé. Enfin, ce paysage est en train d'évoluer rapidement par l'arrivée de besoins massifs en calcul et données liés au « deep learning » qui demande à la fois du calcul intensif et un accès rapide à de très grandes bases de données, avec des architectures dédiées.< Réduire
Mots clés
Calcul scientifique calcul intensif infrastructures de calcul parallélisation données massives
Calcul scientifique
calcul intensif
infrastructures de calcul
parallélisation
données massives
Origine
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