NumPEx

SC 26 : Conférence internationale sur le calcul haute performance

Le SC26 est le lieu où la communauté HPC se réunit pour faire progresser la technologie et la recherche, éclairer et autonomiser chacun, éliminer les obstacles à l'égalité des chances et tracer la voie de l'impact de l'informatique dans le monde.


NumPEx Webinar Scaling inverse problem

1er webinaire : Mise à l'échelle de la résolution de problèmes inverses sur plusieurs nœuds et GPU à l'aide d'une API simple

🚀 À noter dans vos agendas : nouvelle série de webinaires mensuels !

Nous lançons une série de webinaires mensuels. Rejoignez-nous donc chaque dernier lundi du mois, de 13 h 30 à 14 h 30 (CEST) ! La première session, intitulée « Évolutivité de la résolution de problèmes inverses sur plusieurs nœuds et GPU grâce à une API simple », sera animée par Benoît Malézieux en septembre.

🔶 Mise à l'échelle de la résolution de problèmes inverses sur plusieurs nœuds et GPU grâce à une API simple
📅 28 septembre 2026, de 13 h 30 à 14 h 30 (CEST)
💻 En ligne (Zoom) : https://us02web.zoom.us/j/82780507411?pwd=elcVkHIft8Oxjzk2XIr9HkcPyj5NmC.1#success
(Veuillez cliquer sur ce lien depuis la publication sur LinkedIn afin de vous assurer de rejoindre correctement la visioconférence Zoom)
✅ Accès gratuit — aucune inscription requise

Vous souhaitez en savoir plus ? Les pipelines d'imagerie scientifique s'appuient de plus en plus sur les réseaux neuronaux, mais l'entraînement de ces modèles sur des images et des volumes à grande échelle reste un défi en raison de contraintes informatiques et techniques. Cette session présentera un cadre distribué, intégré à la bibliothèque open source DeepInv, permettant un entraînement et une inférence fluides sur plusieurs GPU et nœuds grâce à une API conviviale. Nous démontrerons son efficacité sur des problèmes inverses à grande échelle, où chaque échantillon de données contient des centaines de millions de pixels ou de voxels.
Une occasion unique d’explorer des solutions de pointe pour le calcul scientifique évolutif !


AISSAI / NumPEx - 1/4 - Modèles fondamentaux pour la science - Convergence IA/HPC

La première conférence AISSAI - SCOPE : « La science à la croisée de l’IA et du calcul exascale » — l’événement d’ouverture du trimestre AISSAI du CNRS consacré à la convergence entre le calcul haute performance (HPC) et l’IA ! Ce trimestre bénéficie d’un soutien important de la part de NumPEx. Si vous travaillez sur l’IA appliquée au calcul scientifique, les simulations basées sur l’IA ou l’avenir des piles logicielles de calcul haute performance (HPC), c’est le moment idéal pour nouer des contacts, échanger et façonner l’avenir !


Trans Numériques 2026

Le PEPR NumPEx était fier de participer à la première édition des Trans Numériques ! Treize PEPR se sont réunis du 2 au 5 février au Couvent des Jacobins à Rennes pour partager les avancées scientifiques et les défis liés à la performance, la sécurité, la frugalité et l'impact sociétal du continuum numérique.


Webinaire - AAP « Numérique pour l'Exascale »

NumPEx lance son premier appel à projets afin de soutenir les avancées dans les domaines du calcul haute performance, de l'analyse de données haute performance et de l'intelligence artificielle. Notre programme de recherche « France 2030 » vise à développer des logiciels capables de faire fonctionner les futures machines exascale, ainsi qu'à préparer les principaux codes d'application scientifiques et industriels.

Cet AAP vous intéresse ? Ce webinaire est fait pour vous.


Atelier inter-PEPR « Quand l'IA et le calcul haute performance (HPC) rencontrent la science des matériaux »

La journée « Inter-PEPR », organisée conjointement par les PEPR DIADEM, PEPR AI et PEPR NumPEx, se tiendra le 18 novembre 2024 au Centre de l’Intelligence Artificielle de la Sorbonne (SCAI), Espace Forum, situé au 4, place Jussieu, 75005 Paris. Cet événement a pour objectif de mettre en avant des travaux de recherche prometteurs à la croisée de la science des matériaux, de l'intelligence artificielle et du calcul haute performance.

Le programme est disponible ici


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