Exa-MA : Méthodes et algorithmes pour Exascale

Intro

Il existe un nombre croissant de problèmes pour lesquels les expériences sont impossibles, dangereuses ou extrêmement coûteuses.

Le calcul à l’échelle extrême permet de résoudre des modèles prédictifs beaucoup plus précis et d’analyser des quantités massives de données grâce à l’IA.
La combinaison de la modélisation prédictive avec les données, associée à l’apprentissage automatique et aux stratégies d’IA, peut créer de nouvelles opportunités dans le domaine scientifique.
En particulier, passer de l’humain dans la boucle à une conception, une découverte ou une évaluation hybrides basées sur l’humain et l’intelligence artificielle.

Cependant, plusieurs défis scientifiques et techniques doivent être relevés pour exploiter les capacités de calcul exascales.
Ces goulets d’étranglement ont un impact profond sur les méthodes et les algorithmes à tous les niveaux de la chaîne d’outils de simulation :

  • (i) éviter la communication,
  • (ii) grain parallèle adaptatif et plus intensif en calcul au niveau des nœuds,
  • (iii) la gestion du matériel hétérogène et des représentations de données, et
  • (iv) l’auto-paramétrage.

Le projet Exa-MA se concentre sur les aspects Exascale des méthodes numériques, en garantissant leur adaptabilité au matériel existant et à venir.
De plus, il s’agit d’un projet transversal, proposant des méthodes et des outils où la modélisation, les données et l’IA, à travers les algorithmes, sont centrales.

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