Première assemblée générale de NumPEx
Réunissant 130 chercheurs, ingénieurs et partenaires à Inria Saclay, l’assemblée générale 2025 de NumPEx a constitué une étape importante pour le futur de notre programme de recherche.
Pendant deux jours, les participantes et participants ont pris part à des discussions, ateliers et conférences exposant un panorama des défis liés à une informatique Exascale à grande échelle. La première journée a notamment été marquée par l’annonce en direct que la France avait été sélectionnée pour accueillir l’une des IA Factories.
Cette assemblée générale a également été l’occasion d’introduire YoungPEx à l’ensemble de la communauté du programme à travers une présentation et un de ses premiers ateliers. YoungPEx est une nouvelle initiative visant à favoriser la collaboration entre les jeunes chercheurs et chercheuses, doctorantes et doctorants, post-doctorantes et post-doctorants, ingénieures et ingénieurs et personnels permanents bénévoles. Elle servira à former un réseau dynamique pour l’échange de connaissances et la collaboration interdisciplinaire au sein des communautés HPC et IA.
Nous avons également eu le plaisir d’accueillir les programmes de recherche TRACCS et Cloud, qui ont présenté des collaborations en cours et potentielles avec NumPEx.
Avec cette première assemblée générale, NumPEx renforce sa communauté et poursuit sa route vers l’Exascale et bien au-delà.
© PEPR NumPEx
Le troisième atelier de co-conception et de co-développement d'Exa-DI sur "l'intelligence artificielle pour HPC@Exscale".
Le troisième atelier de co-conception/co-développement du projet Exa-DI (Développement et Intégration) du PEPR NumPEx était dédié à « l’Intelligence Artificielle pour HPC@Exscale » en ciblant les deux sujets « Image analysis @ exascale » et « Data analysis and robust inference @ exascale ». Il s’est déroulé les 2 et 3 octobre 2024 à l’Espace La Bruyère, Du Côté de la Trinité (DCT) à Paris.
This face-to-face workshop brought together, for two days, Exa-DI members, members of the other NumPEx projects (Exa-MA: Methods and Algorithms for Exascale, Exa-SofT: HPC Software and Tools, Exa-DoST: Data-oriented Software and Tools for the Exascale and Exa-AToW: Architectures and Tools for Large-Scale Workflows), Application demonstrators (ADs) from various research and industry sectors and Experts to discuss advancements and future directions for integration of Artificial Intelligence into HPC/HPDA workflows at exascale targeting the two topics, “Large image analysis” and “Data analysis and robust inference”.
This workshop is the third co-design/co-development workshops in the series whose main objective is to promote software stack co-development strategies to accelerate exascale development and performance portability of computational science and engineering applications. This workshop is a little different from the previous two in that it has a prospective character targeting the increasing importance of rapidly evolving AI-driven and AI-coupled HPC/HPDA workflows in “Large images analysis @ exascale” and “Data analysis (simulation, experiments, observation) & robust inference @ exascale”. Its main objectives are first to co-develop a shared understanding of the different modes of coupling AI into HPC/HPDA workflows, second to co-identify execution motifs most commonly found in scientific applications in order to drive the co-development of collaborative specific benchmarks or proxy apps allowing to evaluate/measure end-to-end performance of AI-coupled HPC/HPDA workflows and finally, to co-identify software components (libraries, frameworks, data communication, workflow tools, abstraction layers, programming and execution environments) to be co-developed and integrated to improve critical components and accelerate them.
Principales sessions
- Introduction and Context: Setting the stage for the workshop’s two main topics as well as presenting the GT IA, a transverse action in NumPEx.
- Attendees Self-Introduction: Allowing attendees to introduce themselves and their interests.
- Various Sessions: These sessions featured talks on the challenges to tackle and bottlenecks to overcome (execution speed, scalability, volume of data…), on the type, the format and the volume of data currently investigated, on the frameworks or programming languages currently used (e.g. python, pytorch, JAX, C++, etc..) and on the typical elementary operations performed on data.
- Discussions and Roundtables: These sessions provided opportunities for attendees to engage in discussions and share insights on the presented topics in order to determine a strategy to tackle the challenges in co-design and co-development process.
Conférencières et conférenciers invités
- Jean-Pierre Vilotte du CNRS, membre d’Exa-DI, qui a présenté le contexte introductif de l’atelier.
- Thomas Moreau de l’Inria, membre d’Exa-DoST, présentant la GT IA, une action transversale dans NumPEx.
- Tobias Liaudat du CEA, sur la quantification rapide et évolutive de l’incertitude pour l’imagerie scientifique.
- Damien Gradatour du CNRS, qui aborde la question de la construction de nouveaux cerveaux pour les télescopes astronomiques géants grâce aux réseaux neuronaux profonds (Deep Neural Networks).
- Antoine Petiteau du CEA, discutant de l’analyse des données pour l’observation de l’Univers avec les ondes gravitationnelles à basse fréquence.
- Kevin Sanchis de Safran AI, sur l’évaluation des méthodes d’apprentissage auto-supervisé dans le domaine de la télédétection.
- Hugo Frezat de l’Université Paris Cité, présentant des modèles d’apprentissage à l’échelle de la maille pour la convection turbulente en rotation.
- Benoit Semelin de la Sorbonne Université, discutant de l’inférence basée sur la simulation avec des simulations d’hydrodynamique radiative cosmologique pour le SKA.
- Bruno Raffin & Thomas Moreau de l’Inria, présentant l’analyse basée sur l’apprentissage automatique de grands résultats de simulation dans Exa-DoST.
- Julián Tachella du CNRS, présentant DeepInverse : une bibliothèque PyTorch pour résoudre des problèmes inverses avec l’apprentissage profond.
- Erwan Allys de l’ENS-PSL, explorant le modèle génératif et la séparation des composants dans un régime de données limitées avec la Transformée de diffusion.
- François Lanusse du CNRS, discutant du pré-entraînement multimodal pour les données scientifiques : Vers des modèles de grandes données pour l’astrophysique. > en ligne
- Christophe Kervazo de Telecom Paris, abordant les méthodes d’apprentissage profond interprétables et évolutives pour les problèmes inverses d’imagerie.
- Eric Anterrieu du CNRS, explorant l’approche basée sur l’apprentissage profond en radiométrie d’imagerie par synthèse d’ouverture et son implémentation.
- Philippe Ciuciu du CEA, sur l’IRM computationnelle à l’ère de l’apprentissage profond.
- Pascal Tremblin du CEA, caractérisant les modèles dans les simulations HPC à l’aide de la reconnaissance d’images et de la catégorisation pilotées par l’IA.
- Bruno Raffin de l’Inria, membre d’Exa-DI, présentant le Software Packaging dans Exa-DI
Conclusion et impacts
Many interesting and fruitful discussions took place during this prospective workshop. These discussions allowed us first to progress in understanding the challenges and bottlenecks underpinning AI-driven HPC/HPDA workflows most commonly found in the ADs. Then, a first series of associated issues to be addressed have been identified and these issues can be gathered in two mains axes: (i) image processing of large volumes, images resulting either from simulations or from experiments and (ii) exploration of high-dimensional and multimodal parameter spaces.
One of the very interesting issues that emerged from these discussions concerns the NumPEx software stack and in particular, how could the NumPEx software stack be increased beyond support for classic AI/ML libraries (e.g. TensorFlow, PyTorch) to support concurrent real time coupled execution of AI and HPC/HPDA workflows in ways that allow the AI systems to steer or inform the HPC/HPDA task and vice versa?
A first challenge is the coexistence and communication between HPC/HPDA and AI tasks in the same workflows. This communication is mainly impaired by the difference in programming models used in HPC (i.e., C++, C; and Fortran) and AI (i.e., Python) which requires a more unified data plane management in which high-level data abstractions could be exposed and to hide from both HPC simulations and AI models the complexities of the format conversion and data storage and data storage and transport. A second challenge concerns using the insight provided by the AI models and simulations for identifying execution motifs commonly found in the ADs to guide, steer, or modify the shape of the workflow by triggering or stopping new HPC/HPDA tasks. This implies that the workflow management systems must be able to ingest and react dynamically to inputs coming from the AI models. This should drive the co-development of new libraries, frameworks or workflow tools supporting AI integration into HPC/HPDA workflows.
In addition, these discussions highlighted that an important upcoming action would be to build cross-functional collaboration between software and workflow components development and integration with the overall NumPEx technologies and streamline developer and user workflows.
It was therefore decided during this workshop the set-up of a working group addressing these different issues and allowing in fine the building of a suite of shared and well specified proxy-apps and benchmarks, with well-identified data and comparison metrics addressing these different issues. Several teams of ADs and experts have expressed their interest in participating in this working group that will be formed. A first meeting with all interested participants will be organized shortly.
Participantes et participants
- Jean-Pierre Vilotte, chercheur CNRS et membre d’Exa-DI
- Valérie Brenner, chercheuse CEA et membre d’Exa-DI
- Jérôme Bobin, chercheur CEA et membre d’Exa-DI
- Jérôme Charousset, CEA et membre d’Exa-DI
- Mark Asch, enseignant-chercheur à l’Université Picardie et membre d’Exa-DI
- Bruno Raffin, Inria et membre d’Exa-DI et Exa-DoST
- Rémi Baron, CEA et membre d’Exa-DI
- Karim Hasnaoui, chercheur CNRS et membre d’Exa-DI
- Felix Kpadonou, CEA et membre d’Exa-DI
- Thomas Moreau, Inria et membre d’Exa-DoST
- Erwan Allys, ENS-PSL et démonstrateur d’application
- Damien Gradatour, CNRS et démonstrateur d’application
- Antoine Petiteau, CEA et démonstrateur d’application
- Hugo Frezat, Université Paris Cité et démonstrateur d’application
- Alexandre Fournier, Institut de physique du globe et démonstrateur d’application
- Tobias Liaudat, CEA
- Jonathan Kem, CEA
- Kevin Sanchis, Safran AI
- Benoit Semelin, Sorbonne Université
- Julian Tachella, CNRS
- François Lanusse, CNRS
- Christophe Kervazo, Telecom Paris
- Eric Anterrieu, CNRS
- Philippe Ciuiciu, CEA
- Pascal Tremblin, CEA
Valérie Brenner
Appel à projets "Numérique pour l'Exascale"
Le programme NumPEx lance son premier appel à projets destiné à soutenir des avancées dans le domaine du calcul haute performance (HPC), de l’analyse de données haute performance (HPDA) et de l’intelligence artificielle (IA). Ce programme de recherche France 2030 vise à développer des logiciels capables d’exploiter les futures machines exascales et à préparer les principaux codes d’application scientifiques et industriels.
Cet appel s’articule autour de trois axes :
- Méthodes, algorithmes et logiciels émergents en IA pour le calcul scientifique et HPC pour l’IA.
- Modèles de programmation adaptés aux architectures accélérées.
- Workflows pour l’analyse des données scientifiques, avec le projet SKA comme cas d’usage.
Cet appel à projets est doté d’un budget de 4 millions d’euros. Il financera 1 à 2 projets par axe, pour une durée maximale de 48 mois.
Le montant de l’aide demandée devra être d’un montant minimum de 500 k€ et d’un montant maximum de 1 M€ suivant le thème du projet.
Un même responsable du projet ne pourra être porteur que d’un seul projet du PEPR, y compris les projets ciblés.
Date limite de candidature : 14 avril 2025 (11h00 CET).
La réunion annuelle 2024 d'Exa-DoST
The second annual meeting of the NumPEx Exa-DoST project took place at Inria, in Rennes, on 18-19 September 2024. This two days were an opportunity to share the first outcomes of the projet and discuss the upcoming research.
The Exa-DoST project is one of the five targeted projects of the NumPEx program, focusing on the challenges posed by data storage, processing, and analytics in the context of the emergence of Exascale Computing in Europe. The goal is to leverage innovative storage technologies and support complex hybrid workflows involving simulation, analytics, and learning, running at extreme scales across supercomputers interconnected to Clouds and Edge-based systems.
The second annual meeting of the Exa-DoST project took place at Inria, in Rennes, on 18-19 September 2024. It gathered participants in the project (scientists, engineers, students) with the goal of providing a common, shared vision on the project’s objectives, activities, and strategy. It also included specific workshops focused on identifying challenging application requirements in terms of data storage and analytics. For the first time, members of the ExaDoST Scientific Advisory Committee and of the Industrial and Technology Advisory Committee attended a global Exa-DoST meeting.
Mercredi 18 septembre 2024
La première journée a été consacrée à des présentations donnant un aperçu des objectifs et des activités du projet dans les différents domaines spécifiques couverts par les work packages techniques. Ces présentations ont été suivies d’une discussion sur la manière dont les activités réalisées dans le cadre de ces work packages (WP) pouvaient interagir entre elles.
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- Introduction à NumPEx et Exa-DoST
par Gabriel Antoniu, chercheur Inria et co-leader Exa-DoST
et Julien Bigot, chercheur CEA et co-leader Exa-DoST - Objectifs et état d’avancement des work packages :
- WP1 – Stockage et E/S
par Francieli Boito, chercheur à l’Inria et responsable du WP Exa-DoST
et François Tessier, chercheur à l’Inria et responsable du WP Exa-DoST - WP2 – Traitement in situ
Par Yushan Wang, chercheur au CEA et responsable du WP Exa-DoST
et Laurent Colombet, chercheur au CEA et responsable du WP Exa-DoST - WP3 – ML-based analytics
par Thomas Moreau, chercheur à l’Inria et responsable du WP Exa-DoST
et Bruno Raffin, chercheur à l’Inria et responsable du WP Exa-DoST - WP4 – Application illustrator :
par Virginie Grandgirard, chercheur au CEA et responsable du WP Exa-DoST
et Damien Gratadour, professeur à l’Université Paris Cité et responsable du WP Exa-DoST.
- WP1 – Stockage et E/S
- Introduction à NumPEx et Exa-DoST
- Session sur l’interaction inter-WP
animée par Gabriel Antoniu et Julien Bigot
Jeudi 19 septembre 2024
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- Introduction to the parallel brainstorming sessions
by Julien Bigot - Session on Codex
by Laurent Colombet - Session on Gysela
by Virginie Grandgirard - Session on SKA
by Laurent Colombet
- Introduction to the parallel brainstorming sessions
The participants found the exchanges particularly fruitful and decided to continue this work through a series of online and physical meetings.
Participantes et participants
- Gabriel Antoniu, Inria and Exa-DoST leader
- Rosa Badia, BSC and board member of Exa-DoST
- Thomas Badts, Inria
- Andres Bermeo Marinelli, Inria and member of Exa-DoST
- Julien Bigot, CEA and Exa-DoST leader
- Francieli Boito, Inria and Exa-DoST WP leader
- Silvina Caino-Lores, Inria and member of Exa-DoST
- Damien Chapon, CEA and member of Exa-DoST
- Laurent Colombet, CEA and Exa-DoST WP leader
- Almuhisen Feda, CEA and member of Exa-DoST
- Chiara Ferrari, Observatoire de la Côte d’Azur and Board member of Exa-DoST
- Virginie Grandgirard, CEA and Exa-DoST WP leader
- Damien Gratadour, Université Paris Cité and Exa-DoST WP leader
- Gabriel Hautreux, CINES and board member of Exa-DoST
- Nicolas Lardjane, CEA and board member of Exa-DoST
- Pierre-François Lavallée, CNRS and board member of Exa-DoST
- Jakob Luettgau, Inria and member of Exa-DoST
- Benoit Martin, CEA and member of Exa-DoST
- François Mazen, Kitware and board member of Exa-DoST
- Yann Meurdesoif, CEA and board member of Exa-DoST
- Dorian Midou, CEA and member of Exa-DoST
- Shan Mignot, CNRS and member of Exa-DoST
- Julien Monniot, Inria and member of Exa-DoST
- Thomas Moreau, Inria and Exa-DoST WP leader
- Sai Narasimhamurthy, ParTec and board member of Exa-DoST
- Etienne Ndamlabin, Inria and member of Exa-DoST
- Jean-Francois Nezan, INSA
- Thomas Noël, ANR and Exa-DoST point of contact
- Kevin Obrejan, CEA and member of Exa-DoST
- Guillaume Pallez, Inria and member of Exa-DoST
- Lucas Pernollet, CEA and project manager of NumPEx
- Cédric Prigent, Inria and member of Exa-DoST
- Abhishek Purandare, Inria and member of Exa-DoST
- Bruno Raffin, Inria and Exa-DoST WP leader
- Stéphane Requena, Genci and board member of Exa-DoST
- Kento Sato, Riken and board member of Exa-DoST
- Frederic Suter, CNRS and board member of Exa-DoST
- François Tessier, Inria and Exa-DoST WP leader
- Sunrise Wang, Observatoire de la Côte d’Azur
- Yushan Wang, CEA and Exa-DoST WP leader
© Lucas Pernollet
2023 Rapport annuel d'Inria : NumPEx, un programme visant à renforcer les capacités de calcul exascale
Publié en juin dernier, le rapport annuel de l’Institut national de recherche en sciences et technologies du numériques (Inria) nous offre un panorama des actions et résultats de recherche de leurs équipes et laboratoires. Désigné en 2024 comme le coordinateur de l’Agence de programmes « Numérique logiciel », Inria est un acteur incontournable de la recherche française en sciences informatiques. Inria œuvre pour inscrire la France dans la dynamique européenne via la recherche et l’innovation de ses équipes-projets et des collaborations avec les autres organismes de recherche.
Parmi les temps forts d’Inria en 2023, nous retrouvons un panel des programmes de recherche France 2030 co-pilotés par Inria, dont fait partie NumPEx !
Retrouvez-nous page 10 du rapport annuel 2023.
2023 – Rapport d’activité Inria (version française)
2023 – Annual Report Inria (version anglaise)
© Guillaume Martel / CEA
NumPEx en vedette dans le rapport annuel 2023 de GENCI
Dans le domaine de la recherche et de l’innovation, GENCI est un acteur clé dans le paysage du calcul haute performance (HPC) en France. Créée en 2007, elle a pour mission de mettre à la disposition de la communauté scientifique française des ressources de calcul intensif parmi les plus puissantes au monde, notamment les supercalculateurs Jean Zay, Joliot Curie et Adastra. Ces ressources permettent aux scientifiques d’effectuer des simulations numériques complexes et d’analyser des volumes massifs de données, ce qui est crucial pour les avancées dans divers domaines tels que la climatologie, la physique des particules, la biologie et bien d’autres encore.
Récemment, GENCI a publié son rapport d’activité 2023, et l’un des faits marquants de l’année a été le lancement de NumPEx !
Retrouvez NumPEx à la page 20 du rapport d’activité 2023 du GENCI.
2023 – Annual Report GENCI (version anglaise)
2023 – Rapport d’activité GENCI (version française)
© Cyril FRESILLON / IDRIS / CNRS Images
L'édition 2024 du Workshop d'InPEx
Le Barcelona Supercomputing Center et NumPEx ont eu le plaisir de réunir la communauté InPEx à Sitges, en Espagne. Du 17 au 19 juin, le workshop a rassemblé une centaine d’experts en calcul haute performance venant d’Europe, du Japon et des États-Unis.
Cet événement était l’occasion parfaite pour discuter de l’état de l’art, des projets et des programmes sur l’Exascale et post-Exascale, de présenter les dernières réalisations des groupes de travail InPEx depuis l’édition précédente du workshop et de travailler ensemble sur les prochaines étapes d’InPEx.
Si vous souhaitez en savoir plus, toutes les présentations sont disponibles sur le site web de l’InPEx.
Crédit photo : Corentin Lefevre/Neovia Innovation/Inria
Le premier atelier du groupe de travail NumPEx Accelerator
On June 12-13th 2024, the Accelerator working group held the workshop « Programmation GPU » to take a first review of the current situation.
Cet atelier a été l’occasion idéale d’avoir une vue d’ensemble des différentes approches actuellement disponibles pour une utilisation efficace des GPU, y compris la programmation directe, les bibliothèques, les cadres et les méthodes basées sur les tâches.
L’atelier a permis aux participants de repartir avec une compréhension claire des avantages et des inconvénients de chaque approche et de bénéficier d’idées et d’expériences avec différents codes dans le cadre de ces approches.
Vous trouverez ci-dessous tous les documents de présentation et les enregistrements vidéo de la journée, qui s’est déroulée en français.
Introduction et contexte
Both presented by Samuel Thibault, professor at Université de Bordeaux
Overview of GPU approaches
- Approche framework: Arcane, API accélérateur
Gilles Grospellier, CEA researcher - Approche bibliothèque: GPU Programming through external scientific libraries
Florent Pruvost, Inria researcher - Approche langage: Kokkos / OpenMP
Julien Bigot, CEA researcher - Approche tâches, StarPU
Samuel Thibault, professor at Université de Bordeaux
Session Retex : retour d'information et expériences
- Retex – Approche tâches pour l’algèbre linéaire GPU + distribué
Antoine Jego, professeur à la Sorbonne Université - Retex – Approche tâches pour l’algèbre linéaire GPU + I/O, out-of-core, composition (Chameleon)
Florent Pruvost, chercheur à l’Inria - Retex – Approche OpenACC : YALES2
Vincent Moureau, chercheur au CNRS - Retex – Approche OpenACC : Portage d’un code Fortran CFD HPC vers (AVBP)
Joeffrey Legaux, ingénieur au CERFACS - Retex – Approche Kokkos : Dyablo, Un nouveau code AMR agnostique pour Exascale utilisant Kokkos
Arnaud Durocher, chercheur et ingénieur au CEA - Retex – Rust et OpenCL pour le portage GPU (minicl)
Philippe Helluy, professeur à l’Université de Strasbourg
Contributions au programme NumPex et appel à propositions
- Contributions prévues au sein du PEPR NumPEx
Samuel Thibault, professeur à l’Université de Bordeaux - Brainstorming sur l’appel à propositions du GPU
Image de titre : © George Kedenburg / Unsplash
NumPEx se lance dans l'action avec un programme ambitieux à Perros-Guirrec
Au cours d'une série de sessions dynamiques organisées du26 au28 juin dans la charmante ville de Perros-Guirrec, NumPEx s'est lancé dans un événement de lancement intensif, préparant le terrain pour un voyage transformateur dans le domaine du calcul Exascale. Dirigeants, experts et collaborateurs se sont réunis pour se pencher sur un programme riche en enseignements.tions, des ateliers et des initiatives de collaborainitiatives de collaborations.
Le coup d'envoi a commencé par une introduction détaillée, soulignant les objectifs et l'importance du programme NumPEx, qui vise à établir une vision commune et à encourager la collaboration pour mettre en œuvre une pile logicielle cohérente et les processus connexes d'ici 2025, au bénéfice non seulement de la France mais aussi de l'Europe, en préparation de la machine Exascale. Des personnalités telles que Jérôme Bobin, Michel Dayde et Jean-Yves Berthou ont expliqué les objectifs et la structure organisationnelle du programme. Les membres du conseil d'administration ont partagé leurs points de vue sur la vision et les feuilles de route Exascale :
Vision et feuille de route Exascale de GENCI :
- Présentation du rôle et des missions de GENCI, y compris l'hébergement du projet Exascale pour EuroHPC.
- Partenariat avec EuroHPC et d'autres acteurs dans le cadre de l'initiative européenne en matière de calcul intensif, en s'appuyant sur PRACE et GEANT.
- Présentation du consortium Jules Verne, mettant en avant les partenariats internationaux et industriels.
- Vision de la machine européenne Exascale : relever les défis sociétaux, encourager l'innovation et mettre l'accent sur la convergence HPC/IA centrée sur les données.
- Plans de collaboration avec NumPEx, y compris l'élaboration d'un programme fonctionnel, le développement de références et la promotion du produit.
Vision et feuille de route Eviden Exascale :
- L'approche complexe d'Eviden implique des technologies HPC, HPDA, IA et quantiques, avec un accent sur les composantes souveraines et européennes.
- Participation au processeur intégré européen pour les machines Exascale (SiPearl) et collaboration à divers projets technologiques.
- Collaboration avec le CEPP pour le soutien des applications et la participation à des projets technologiques liés à Exascale, à la quantique, à l'informatique en nuage, etc.
Écosystème national et européen :
- Introduction d'EUPEX, un projet de 4 ans avec un budget similaire à NumPEx, visant à déployer un système modulaire Exascale en utilisant l'architecture OpenSequana.
- Collaboration avec NumPEx, possibilité de partager des expériences et des résultats, et exploration d'une diffusion commune.
- Présentation de Data Direct Network (DDN) avec un accent sur l'IA et le système de fichiers parallèles Lustre, soulignant les défis et l'importance de comprendre les applications NumPEx.
L'après-midi s'est poursuivie par une visite des cinq projets (PC) du programme NumPEx :
- Exa-MA, qui vise à concevoir des algorithmes et des méthodes numériques évolutifs pour les prochaines machines exascales. Dirigé par Christophe Prudhomme (Université de Strasbourg) et Hélène Barucq (Inria).
- Exa-Soft, pour développer une pile logicielle cohérente, portable, efficace et résistante pour l'exascale. Dirigé par Raymond Namyst (Inria) et Alfredo Buttari (CNRS - Centre national de la recherche scientifique).
- Exa-DoST, pour relever les défis liés aux données, notamment le stockage, les E/S, le traitement in situ et l'analyse intelligente, dans les superordinateurs exascales. Dirigé par Gabriel Antoniu (Inria) et Julien Bigot (CEA).
- Exa-ATOW, pour traiter les flux de travail à grande échelle impliquant des machines exascales. Dirigé par François Bodin (Université de Rennes), Mark Asch (Université de Picardie Jules Verne (UPJV)), et Thierry Deutsch (CEA).
- Exa-DI, pour assurer la co-conception transversale et la productivité des logiciels pour les supercalculateurs exascales. Dirigé par Jean-Pierre Vilotte (CNRS) et Valérie Brenner (CEA).
La journée s'est terminée en mettant l'accent sur les efforts de collaboration entre NumPEx et d'autres initiatives, notamment en ce qui concerne le développement d'étalons, les liens entre les logiciels et le matériel, et l'objectif global de se préparer aux défis de l'ère Exascale.
La deuxième journée a débuté par un jogging matinal revigorant le long du bord de mer, donnant un ton dynamique à une journée remplie d'ateliers thématiques. Les participants ont participé à des discussions ciblées sur les synergies énergétiques, l'intégration du GPU, les applications, la coconception, le genre, la diversité et l'équité, l'intégration de la production de logiciels, la formation, la résilience, les collaborations internationales et l'intelligence artificielle. Des ateliers thématiques, animés par des experts du domaine, ont favorisé la collaboration au sein de groupes plus restreints, soulignant l'engagement du programme en faveur d'une approche transversale des défis de l'Exascale.
Le dernier jour a commencé par une synthèse des résultats de l'atelier, soulignant la profondeur des discussions dans chaque domaine thématique. Les animateurs des ateliers ont consolidé leurs connaissances, offrant une vue panoramique des défis et des opportunités. Voici un aperçu des principales idées et actions stratégiques discutées lors de ces ateliers :
Atelier sur les accélérateurs de GPU
Lors d'un atelier consacré aux accélérateurs de GPU, les experts ont souligné le rôle essentiel des unités de traitement graphique (GPU) dans la réalisation d'un calcul à grande échelle. Étant donné que 90 à 99 % des performances des grandes machines sont attribuées à l'accélération des GPU, l'atelier a mis en évidence la nécessité pour les applications d'explorer le potentiel de ces puissants processeurs. Parmi les défis abordés figurent les nouveaux paradigmes de programmation, la portabilité du code, la gestion des données et le paysage matériel induit par les jeux et l'intelligence artificielle. L'atelier a présenté un plan complet, comprenant des ateliers futurs, des documents d'analyse, des tutoriels, des hackathons et des exemples de mini-applications portées avec succès.
Atelier sur l'énergie
L'atelier sur l'énergie s'est concentré sur la réalisation d'un calcul Exascale dans une limite de consommation d'énergie de 20 MW. Les experts se sont penchés sur les dimensions environnementales, scientifiques, techniques et sociétales, fournissant une feuille de route pour la communauté HPC. Les principaux défis identifiés sont la modélisation de la consommation des systèmes, les outils de mesure en temps réel, la hiérarchisation des ressources en fonction de l'impact sociétal et l'impact environnemental plus large des activités de recherche. Le plan d'action prévoit l'élaboration d'un modèle de performance et de consommation, de stratégies d'optimisation, d'outils pour les utilisateurs et le développement de liens avec des entités externes afin d'intégrer des considérations énergétiques.
Séminaire sur l'équité entre les sexes et la diversité
Le plan d'action comprend l'établissement d'un code de conduite, l'évaluation de la répartition des sexes, la création d'une plateforme web pour les ressources, des initiatives d'éducation et de formation, des programmes de sensibilisation et de vulgarisation, ainsi qu'un engagement en faveur de l'accessibilité et de la reconnaissance. NumPEx vise à créer un avenir inclusif et collaboratif, en invitant toutes les parties prenantes à contribuer aux initiatives.
Atelier sur l'IA
L'atelier sur l'IA a exploré l'intersection critique du calcul intensif et de l'IA, en abordant les défis et en esquissant un plan stratégique pour une exploration collaborative. Les principales discussions ont porté sur les outils d'aide à la décision pour les applications d'IA dans le domaine du calcul intensif, l'optimisation des temps d'exécution des modèles d'IA et la convergence des utilisations du calcul intensif et de l'IA. Le plan d'action prévoit la création d'un groupe de travail sur l'IA, l'organisation d'ateliers transversaux et l'élaboration d'éléments fondamentaux pour un avenir convergent.
Atelier sur les stratégies de formation
L'atelier sur les stratégies de formation a abordé les complexités de la formation dans le contexte de l'ère exascale qui s'annonce. Les discussions ont porté sur la portée et les sujets des programmes de formation, la création de modèles de formation durables et les considérations économiques dans les initiatives de formation. L'atelier a mis l'accent sur des initiatives de formation collaboratives et inclusives afin de préparer la communauté scientifique aux défis et aux opportunités de l'informatique exascale.
Atelier sur les collaborations internationales
L'atelier sur les collaborations internationales s'est concentré sur l'identification des défis et la définition d'objectifs pour des cadres de collaboration renforcés à l'échelle européenne et mondiale. Les discussions ont porté sur les défis scientifiques et technologiques, la conception et le développement de la pile logicielle exascale et les plans d'action stratégiques. La feuille de route esquissée comprend l'organisation d'ateliers, l'échange d'idées et d'expériences et le renforcement des collaborations avec des entités internationales.
Atelier d'intégration des centres nationaux
L'atelier d'intégration des centres nationaux visait à aligner NumPEx sur les infrastructures HPC, en mettant l'accent sur les éléments opérationnels entre les centres de calcul et les projets ciblés par NumPEx. Les discussions ont porté sur l'évaluation opérationnelle, la cybersécurité, le profilage professionnel et la traçabilité. L'atelier a établi un plan de vidéoconférences régulières, garantissant une communication et une collaboration continues.
Atelier de production de logiciels
L'atelier sur la production de logiciels s'est concentré sur la rationalisation des pratiques de développement de logiciels dans le domaine du calcul intensif. Parmi les défis abordés, citons la réduction des cloisonnements, l'application des bonnes pratiques et l'amplification de l'impact. Les idées et les conclusions ont mis en évidence les diverses pratiques de développement, les modèles de durabilité et le déploiement de l'intégration continue et de la certification. L'engagement de NumPEx à faire progresser les pratiques de production de logiciels vise à favoriser l'innovation, la collaboration et le développement durable dans le domaine du calcul intensif.
Atelier sur la résilience Exascale
L'atelier "Exascale Resilience Workshop" a permis d'aborder les complexités liées au déploiement d'applications exascales. Les discussions ont porté sur les différentes approches des PC NumPEx, les principaux défis et les choix stratégiques. Le plan d'action comprend l'énumération et l'analyse des besoins en matière d'applications, l'analyse des obstacles à l'adoption par les bibliothèques et l'examen minutieux des solutions internationales. NumPEx vise à encourager les solutions collaboratives pour améliorer la résilience des applications à l'échelle mondiale.
Applications et atelier de co-conception
L'atelier sur les applications et la co-conception a encouragé les stratégies de co-développement pour le développement d'applications avancées. Les discussions ont porté sur les défis de la co-conception, les questions clés pour l'exploration collective, l'établissement de liens et les initiatives de durabilité. L'atelier a préparé le terrain pour les prochains ateliers sur les projets de codéveloppement, en mettant l'accent sur la collaboration et l'innovation.
Alors que les dirigeants font leurs adieux à Perros-Guirrec, NumPEx se prépare à transformer les visions et les idées partagées en actions tangibles dans le domaine du calcul Exascale. Le coup d'envoi a marqué le début d'une collaboration et NumPEx est prêt à prendre la tête de l'innovation scientifique.
Pour connaître les dernières mises à jour et l'état d'avancement du programme NumPEx, consultez notre section "Actualités". Le voyage vers Exascale a commencé, et NumPEx est à l'avant-garde de cette expédition pionnière.
Qu'est-ce que l'exascale ?
Dans le monde d’aujourd’hui, l’information est devenue une ressource essentielle. Des quantités massives de données sont produites chaque jour, à partir de diverses sources telles que les réseaux sociaux, les capteurs, les simulations scientifiques et bien d’autres encore. Pour traiter efficacement ces données et relever les défis complexes de notre époque, il est essentiel de disposer de puissantes capacités informatiques.
C’est là que l’exascale entre en jeu. Exascale est une mesure de la puissance de calcul qui représente un trillion (10^18) d’opérations en virgule flottante par seconde, ou un million de milliards de calculs par seconde. Ces performances sont tout simplement stupéfiantes et dépassent de loin celles de tous les superordinateurs existants.
Découvrez l’exascale : La puissance de calcul du futur
La course à l’exascale :
Depuis les premiers ordinateurs électroniques, la puissance de calcul des machines a augmenté de manière exponentielle grâce à l’évolution des technologies. Les demandes de calcul devenant de plus en plus complexes, les chercheurs et les ingénieurs se sont fixé pour objectif d’atteindre l’exascale. Cela a donné lieu à une véritable course à l’innovation dans le domaine des supercalculateurs.
Défis technologiques :
Pour atteindre l’exascale, il ne suffit pas d’augmenter la vitesse des processeurs. Cela nécessite une approche multidimensionnelle qui intègre plusieurs domaines de recherche. L’un des principaux défis consiste à concevoir des processeurs plus économes en énergie, capables de traiter des milliards de calculs tout en minimisant la consommation d’énergie.
En outre, l’architecture des superordinateurs doit être repensée pour exploiter pleinement les performances des processeurs. Les architectures parallèles et distribuées, ainsi que l’utilisation de processeurs spécialisés tels que les accélérateurs graphiques (GPU), jouent un rôle clé dans la réalisation de l’exascale.
Applications Exascale :
L’exascale ouvre la voie à de nombreuses possibilités dans divers domaines. Dans le domaine de la science et de la recherche, elle permettra des simulations plus précises et plus rapides, ce qui favorisera des avancées significatives dans des domaines tels que la recherche médicale, la météorologie, la physique des matériaux, l’astrophysique et bien d’autres encore.
Exascale est également essentiel pour le développement de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique. Les modèles d’apprentissage profond, qui nécessitent des quantités massives de données et de calculs, pourront être formés beaucoup plus rapidement, ce qui permettra des avancées plus rapides dans ces domaines.
