{"id":2234,"date":"2025-01-22T11:07:45","date_gmt":"2025-01-22T10:07:45","guid":{"rendered":"https:\/\/numpex.org\/le-troisieme-atelier-de-co-conception-et-de-co-developpement-dexa-di-sur-lintelligence-artificielle-pour-hpcexscale\/"},"modified":"2026-08-05T15:43:22","modified_gmt":"2026-08-05T13:43:22","slug":"le-troisieme-atelier-de-co-conception-et-de-co-developpement-dexa-di-sur-lintelligence-artificielle-pour-hpcexscale","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/numpex.org\/fr\/le-troisieme-atelier-de-co-conception-et-de-co-developpement-dexa-di-sur-lintelligence-artificielle-pour-hpcexscale\/","title":{"rendered":"Le troisi\u00e8me atelier de co-conception et de co-d\u00e9veloppement d&rsquo;Exa-DI sur \u00ab\u00a0l&rsquo;intelligence artificielle pour HPC@Exscale\u00a0\u00bb."},"content":{"rendered":"<div class=\"wpb-content-wrapper\"><p>[vc_row][vc_column width=\u00a0\u00bb1\/1&Prime;][vc_column_text uncode_shortcode_id=\u00a0\u00bb583731&Prime;]<strong>Le troisi\u00e8me atelier de co-conception\/co-d\u00e9veloppement du <a href=\"https:\/\/numpex.org\/fr\/exa-di-developpement-et-integration\/\">projet Exa-DI<\/a> (D\u00e9veloppement et Int\u00e9gration) du <a href=\"https:\/\/numpex.org\/fr\/\">PEPR NumPEx<\/a> \u00e9tait d\u00e9di\u00e9 \u00e0 \u00ab\u00a0l&rsquo;Intelligence Artificielle pour HPC@Exscale\u00a0\u00bb en ciblant les deux sujets \u00ab\u00a0Image analysis @ exascale\u00a0\u00bb et \u00ab\u00a0Data analysis and robust inference @ exascale\u00a0\u00bb. Il s&rsquo;est d\u00e9roul\u00e9 les 2 et 3 octobre 2024 \u00e0 l&rsquo;<em>Espace La Bruy\u00e8re, Du C\u00f4t\u00e9 de la Trinit\u00e9<\/em> (DCT<em>)<\/em> \u00e0 Paris. <\/strong><\/p>\n<p><strong> <\/strong>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text uncode_shortcode_id=\u00a0\u00bb130128&Prime;]Cet atelier en pr\u00e9sentiel a r\u00e9uni, pendant deux jours, des membres d\u2019Exa-DI ainsi que des membres des autres projets NumPEx (Exa-MA : M\u00e9thodes et algorithmes pour l\u2019exascale, Exa-SofT : Logiciels et outils HPC, Exa-DoST : Logiciels et outils orient\u00e9s donn\u00e9es pour l\u2019exascale et Exa-AToW : Architectures et outils pour les flux de travail \u00e0 grande \u00e9chelle), des d\u00e9monstrateurs d\u2019applications (AD) issus de divers secteurs de la recherche et de l\u2019industrie, ainsi que des experts, afin de discuter des avanc\u00e9es et des orientations futures concernant l\u2019int\u00e9gration de l\u2019intelligence artificielle dans les flux de travail HPC\/HPDA \u00e0 l\u2019exascale, en se concentrant sur les deux th\u00e8mes suivants : \u00ab Analyse d\u2019images volumineuses \u00bb et \u00ab Analyse de donn\u00e9es et inf\u00e9rence robuste \u00bb.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Cet atelier est le troisi\u00e8me d\u2019une s\u00e9rie consacr\u00e9e \u00e0 la conception et au d\u00e9veloppement conjoints, dont l\u2019objectif principal est de promouvoir des strat\u00e9gies de d\u00e9veloppement conjoint de piles logicielles afin d\u2019acc\u00e9l\u00e9rer le d\u00e9veloppement \u00e0 l\u2019exascale et d\u2019am\u00e9liorer la portabilit\u00e9 des performances des applications en sciences et ing\u00e9nierie computationnelles. Cet atelier se distingue quelque peu des deux pr\u00e9c\u00e9dents en ce qu\u2019il rev\u00eat un caract\u00e8re prospectif, ax\u00e9 sur l\u2019importance croissante des flux de travail HPC\/HPDA pilot\u00e9s par l\u2019IA et coupl\u00e9s \u00e0 l\u2019IA, qui \u00e9voluent rapidement, dans les domaines de \u00ab l\u2019analyse d\u2019images volumineuses \u00e0 l\u2019exascale \u00bb et de \u00ab l\u2019analyse de donn\u00e9es (simulation, exp\u00e9riences, observation) et l\u2019inf\u00e9rence robuste \u00e0 l\u2019exascale \u00bb. Ses principaux objectifs sont, d\u2019une part, de parvenir \u00e0 une compr\u00e9hension commune des diff\u00e9rents modes de couplage de l\u2019IA dans les flux de travail HPC\/HPDA et, d\u2019autre part, d\u2019identifier conjointement les motifs d\u2019ex\u00e9cution les plus couramment rencontr\u00e9s dans les applications scientifiques afin de favoriser le co-d\u00e9veloppement de benchmarks collaboratifs sp\u00e9cifiques ou d\u2019applications de substitution permettant d\u2019\u00e9valuer\/mesurer les performances de bout en bout des flux de travail HPC\/HPDA coupl\u00e9s \u00e0 l\u2019IA et, enfin, d\u2019identifier conjointement les composants logiciels (biblioth\u00e8ques, frameworks, communication de donn\u00e9es, outils de flux de travail, couches d\u2019abstraction, environnements de programmation et d\u2019ex\u00e9cution) \u00e0 d\u00e9velopper et \u00e0 int\u00e9grer conjointement afin d\u2019am\u00e9liorer les composants critiques et d\u2019acc\u00e9l\u00e9rer leur ex\u00e9cution.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column width=\u00a0\u00bb1\/1&Prime;][vc_custom_heading uncode_shortcode_id=\u00a0\u00bb183310&Prime;]Principales sessions[\/vc_custom_heading][vc_column_text uncode_shortcode_id=\u00a0\u00bb519209&Prime;]<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Introduction et contexte<\/strong>: pr\u00e9senter les deux th\u00e8mes principaux de l&rsquo;atelier et vous pr\u00e9senter l&rsquo;action transversale GT IA au sein de NumPEx.<\/li>\n<li><strong>Pr\u00e9sentation des participantes et participants<\/strong>: Permettre aux participantes et participants de se pr\u00e9senter et de faire part de leurs int\u00e9r\u00eats.<\/li>\n<li><strong>Diff\u00e9rentes sessions<\/strong>: Ces sessions ont donn\u00e9 lieu \u00e0 des expos\u00e9s sur les d\u00e9fis \u00e0 relever et les goulots d\u2019\u00e9tranglement \u00e0 surmonter (vitesse d\u2019ex\u00e9cution, \u00e9volutivit\u00e9, volume de donn\u00e9es\u2026), sur le type, le format et le volume des donn\u00e9es actuellement \u00e9tudi\u00e9es, sur les frameworks ou les langages de programmation \u200bactuellement utilis\u00e9s (par exemple Python, PyTorch, JAX, C++, etc.) ainsi que sur les op\u00e9rations \u00e9l\u00e9mentaires typiques effectu\u00e9es sur les donn\u00e9es.<\/li>\n<li><strong>D\u00e9bats et tables rondes<\/strong>: Ces sessions ont permis aux participants de prendre part \u00e0 des d\u00e9bats et d&rsquo;\u00e9changer leurs points de vue sur les th\u00e8mes abord\u00e9s, afin de d\u00e9finir une strat\u00e9gie permettant de relever les d\u00e9fis li\u00e9s aux processus de co-conception et de co-d\u00e9veloppement.<\/li>\n<\/ul>\n<p>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column width=\u00a0\u00bb1\/1&Prime;][vc_custom_heading uncode_shortcode_id=\u00a0\u00bb148716&Prime;]Conf\u00e9renci\u00e8res et conf\u00e9renciers invit\u00e9s[\/vc_custom_heading][vc_column_text uncode_shortcode_id=\u00a0\u00bb788778&Prime;]<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/numpex.org\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2025\/01\/Vilotte_WorkshopExa-DI_IA_CP.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>Jean-Pierre Vilotte<\/strong><\/a> du CNRS, membre d&rsquo;Exa-DI, qui a pr\u00e9sent\u00e9 le contexte introductif de l&rsquo;atelier.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/numpex.org\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2025\/01\/Moreau_WorkshopExa-DI_IAG.pptx_CP.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>Thomas Moreau<\/strong><\/a> de l&rsquo;Inria, membre d&rsquo;Exa-DoST, pr\u00e9sentant la GT IA, une action transversale dans NumPEx.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/numpex.org\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2025\/01\/Liaudat_WorkshopExa-DI_IA_CP.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>Tobias Liaudat<\/strong><\/a> du CEA, sur la quantification rapide et \u00e9volutive de l&rsquo;incertitude pour l&rsquo;imagerie scientifique.<\/li>\n<li><strong><a href=\"https:\/\/numpex.org\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2025\/01\/Gratadour_WorkshopExa-DI_IA_CP.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Damien Gradatour<\/a><\/strong> du CNRS, qui aborde la question de la construction de nouveaux cerveaux pour les t\u00e9lescopes astronomiques g\u00e9ants gr\u00e2ce aux r\u00e9seaux neuronaux profonds (Deep Neural Networks).<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/numpex.org\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2025\/01\/Petiteau_WorkshopExAI_IA_CP.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>Antoine Petiteau<\/strong><\/a> du CEA, discutant de l&rsquo;analyse des donn\u00e9es pour l&rsquo;observation de l&rsquo;Univers avec les ondes gravitationnelles \u00e0 basse fr\u00e9quence.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/numpex.org\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2025\/01\/Sanchis_WorkshopExa-DI_IA_CP.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>Kevin Sanchis<\/strong><\/a> de Safran AI, sur l&rsquo;\u00e9valuation des m\u00e9thodes d&rsquo;apprentissage auto-supervis\u00e9 dans le domaine de la t\u00e9l\u00e9d\u00e9tection.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/numpex.org\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2025\/01\/Frezat_WorkshopExa-DI_IA_CP.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>Hugo Frezat<\/strong><\/a> de l&rsquo;Universit\u00e9 Paris Cit\u00e9, pr\u00e9sentant des mod\u00e8les d&rsquo;apprentissage \u00e0 l&rsquo;\u00e9chelle de la maille pour la convection turbulente en rotation.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/numpex.org\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2025\/01\/Semelin_WorkshopiExa-DI_IA_CP.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>Benoit Semelin<\/strong><\/a> de la Sorbonne Universit\u00e9, discutant de l&rsquo;inf\u00e9rence bas\u00e9e sur la simulation avec des simulations d&rsquo;hydrodynamique radiative cosmologique pour le SKA.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/numpex.org\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2025\/01\/RaffinMoreau_Workshop-ExaDI_IA_CP.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>Bruno Raffin &#038; Thomas Moreau<\/strong><\/a> de l&rsquo;Inria, pr\u00e9sentant l&rsquo;analyse bas\u00e9e sur l&rsquo;apprentissage automatique de grands r\u00e9sultats de simulation dans Exa-DoST.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/numpex.org\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2025\/01\/Tachella-WorkshopExa-DI_IA_CP.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>Juli\u00e1n Tachella<\/strong><\/a> du CNRS, pr\u00e9sentant DeepInverse : une biblioth\u00e8que PyTorch pour r\u00e9soudre des probl\u00e8mes inverses avec l&rsquo;apprentissage profond.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/numpex.org\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2025\/01\/Allys_WorkshopExa-DI_IA_CP.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>Erwan Allys<\/strong><\/a> de l&rsquo;ENS-PSL, explorant le mod\u00e8le g\u00e9n\u00e9ratif et la s\u00e9paration des composants dans un r\u00e9gime de donn\u00e9es limit\u00e9es avec la Transform\u00e9e de diffusion.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/slides.com\/eiffl\/multimodal-pretraining-for-scientific-data-oct-24\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>Fran\u00e7ois Lanusse<\/strong><\/a> du CNRS, discutant du pr\u00e9-entra\u00eenement multimodal pour les donn\u00e9es scientifiques : Vers des mod\u00e8les de grandes donn\u00e9es pour l&rsquo;astrophysique. &gt; en ligne<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/numpex.org\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2025\/01\/Kervazo-WorkshopExa-DI_IA_CP.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>Christophe Kervazo<\/strong><\/a> de Telecom Paris, abordant les m\u00e9thodes d&rsquo;apprentissage profond interpr\u00e9tables et \u00e9volutives pour les probl\u00e8mes inverses d&rsquo;imagerie.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/numpex.org\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2025\/01\/Anterrieu_WorkshopExa-DI_IA_CP.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>Eric Anterrieu<\/strong><\/a> du CNRS, explorant l&rsquo;approche bas\u00e9e sur l&rsquo;apprentissage profond en radiom\u00e9trie d&rsquo;imagerie par synth\u00e8se d&rsquo;ouverture et son impl\u00e9mentation.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/numpex.org\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2025\/01\/CIUCIU_WorkshopExa-DI_IA_CP.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>Philippe Ciuciu<\/strong><\/a> du CEA, sur l&rsquo;IRM computationnelle \u00e0 l&rsquo;\u00e8re de l&rsquo;apprentissage profond.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/numpex.org\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2025\/01\/Tremblin_WorkshopExa-DI_IA_CP.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>Pascal Tremblin<\/strong><\/a> du CEA, caract\u00e9risant les mod\u00e8les dans les simulations HPC \u00e0 l&rsquo;aide de la reconnaissance d&rsquo;images et de la cat\u00e9gorisation pilot\u00e9es par l&rsquo;IA.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/numpex.org\/wp-content\/uploads\/sites\/6\/2025\/01\/Raffin-WP3-pack-man-Oct-2024_CP.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>Bruno Raffin<\/strong><\/a> de l&rsquo;Inria, membre d&rsquo;Exa-DI, pr\u00e9sentant le Software Packaging dans Exa-DI<\/li>\n<\/ul>\n<p>[\/vc_column_text][vc_custom_heading uncode_shortcode_id=\u00a0\u00bb108488&Prime;]Conclusion et impacts[\/vc_custom_heading][vc_column_text uncode_shortcode_id=\u00a0\u00bb591693&Prime;]De nombreuses discussions int\u00e9ressantes et fructueuses ont eu lieu au cours de cet atelier prospectif. Ces discussions nous ont tout d\u2019abord permis de mieux cerner les d\u00e9fis et les goulots d\u2019\u00e9tranglement qui sous-tendent les flux de travail HPC\/HPDA bas\u00e9s sur l\u2019IA les plus couramment rencontr\u00e9s dans les d\u00e9partements de recherche. Ensuite, une premi\u00e8re s\u00e9rie de probl\u00e8mes connexes \u00e0 traiter a \u00e9t\u00e9 identifi\u00e9e ; ces probl\u00e8mes peuvent \u00eatre regroup\u00e9s en deux axes principaux : (i) le traitement d\u2019images en grands volumes, issues soit de simulations, soit d\u2019exp\u00e9riences, et (ii) l\u2019exploration d\u2019espaces de param\u00e8tres \u00e0 haute dimension et multimodaux.    <\/p>\n<p>L&rsquo;une des questions tr\u00e8s int\u00e9ressantes qui est ressortie de ces discussions concerne la pile logicielle NumPEx et, en particulier, la mani\u00e8re dont celle-ci pourrait \u00eatre \u00e9tendue au-del\u00e0 de la prise en charge des biblioth\u00e8ques classiques d&rsquo;IA\/ML (par exemple, TensorFlow, PyTorch) pour permettre l\u2019ex\u00e9cution coupl\u00e9e, simultan\u00e9e et en temps r\u00e9el de workflows d\u2019IA et de HPC\/HPDA, de mani\u00e8re \u00e0 ce que les syst\u00e8mes d\u2019IA puissent orienter ou alimenter les t\u00e2ches HPC\/HPDA, et inversement ?<\/p>\n<p>Un premier d\u00e9fi r\u00e9side dans la coexistence et la communication entre les t\u00e2ches HPC\/HPDA et celles li\u00e9es \u00e0 l\u2019IA au sein d\u2019un m\u00eame flux de travail. Cette communication est principalement entrav\u00e9e par la diff\u00e9rence entre les mod\u00e8les de programmation utilis\u00e9s en HPC (\u00e0 savoir C++, C ; et Fortran) et celles de l\u2019IA (\u00e0 savoir Python), ce qui n\u00e9cessite une gestion plus unifi\u00e9e du plan de donn\u00e9es, permettant d\u2019exposer des abstractions de donn\u00e9es de haut niveau et de masquer, tant aux simulations HPC qu\u2019aux mod\u00e8les d\u2019IA, les complexit\u00e9s li\u00e9es \u00e0 la conversion de format, au stockage et au transport des donn\u00e9es. Un deuxi\u00e8me d\u00e9fi concerne l\u2019utilisation des informations fournies par les mod\u00e8les d\u2019IA et les simulations pour identifier les motifs d\u2019ex\u00e9cution couramment observ\u00e9s dans les AD, afin de guider, d\u2019orienter ou de modifier la structure du flux de travail en d\u00e9clenchant ou en arr\u00eatant de nouvelles t\u00e2ches HPC\/HPDA. Cela implique que les syst\u00e8mes de gestion des flux de travail doivent \u00eatre capables d\u2019int\u00e9grer et de r\u00e9agir de mani\u00e8re dynamique aux entr\u00e9es provenant des mod\u00e8les d\u2019IA. Cela devrait favoriser le co-d\u00e9veloppement de nouvelles biblioth\u00e8ques, de nouveaux frameworks ou de nouveaux outils de flux de travail prenant en charge l\u2019int\u00e9gration de l\u2019IA dans les flux de travail HPC\/HPDA.    <\/p>\n<p>Par ailleurs, ces discussions ont mis en \u00e9vidence qu&rsquo;une action importante \u00e0 mener prochainement consisterait \u00e0 mettre en place une collaboration interfonctionnelle entre le d\u00e9veloppement des composants logiciels et des flux de travail, d&rsquo;une part, et leur int\u00e9gration aux technologies NumPEx dans leur ensemble, d&rsquo;autre part, ainsi qu&rsquo;\u00e0 rationaliser les flux de travail des d\u00e9veloppeurs et des utilisateurs.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Il a donc \u00e9t\u00e9 d\u00e9cid\u00e9, au cours de cet atelier, de mettre en place un groupe de travail charg\u00e9 d\u2019aborder ces diff\u00e9rentes questions et permettant, <em>\u00e0 terme<\/em>, de d\u00e9velopper une suite d\u2019applications proxy et de tests de performance communs et clairement d\u00e9finis, avec des donn\u00e9es et des indicateurs de comparaison bien identifi\u00e9s r\u00e9pondant \u00e0 ces diff\u00e9rents enjeux. Plusieurs \u00e9quipes compos\u00e9es d\u2019administrateurs de domaine et d\u2019experts ont manifest\u00e9 leur int\u00e9r\u00eat pour participer \u00e0 ce groupe de travail qui sera constitu\u00e9. Une premi\u00e8re r\u00e9union rassemblant tous les participants int\u00e9ress\u00e9s sera organis\u00e9e prochainement.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column width=\u00a0\u00bb1\/1&Prime;][vc_custom_heading uncode_shortcode_id=\u00a0\u00bb127847&Prime;]Participantes et participants[\/vc_custom_heading][vc_column_text uncode_shortcode_id=\u00a0\u00bb228853&Prime;]<\/p>\n<ul>\n<li>Jean-Pierre Vilotte, chercheur CNRS et membre d&rsquo;Exa-DI<\/li>\n<li>Val\u00e9rie Brenner, chercheuse CEA et membre d&rsquo;Exa-DI<\/li>\n<li>J\u00e9r\u00f4me Bobin, chercheur CEA et membre d&rsquo;Exa-DI<\/li>\n<li>J\u00e9r\u00f4me Charousset, CEA et membre d&rsquo;Exa-DI<\/li>\n<li>Mark Asch, enseignant-chercheur \u00e0 l&rsquo;Universit\u00e9 Picardie et membre d&rsquo;Exa-DI<\/li>\n<li>Bruno Raffin, Inria et membre d&rsquo;Exa-DI et Exa-DoST<\/li>\n<li>R\u00e9mi Baron, CEA et membre d&rsquo;Exa-DI<\/li>\n<li>Karim Hasnaoui, chercheur CNRS et membre d&rsquo;Exa-DI<\/li>\n<li>Felix Kpadonou, CEA et membre d&rsquo;Exa-DI<\/li>\n<li>Thomas Moreau, Inria et membre d&rsquo;Exa-DoST<\/li>\n<li>Erwan Allys, ENS-PSL et d\u00e9monstrateur d&rsquo;application<\/li>\n<li>Damien Gradatour, CNRS et d\u00e9monstrateur d&rsquo;application<\/li>\n<li>Antoine Petiteau, CEA et d\u00e9monstrateur d&rsquo;application<\/li>\n<li>Hugo Frezat, Universit\u00e9 Paris Cit\u00e9 et d\u00e9monstrateur d&rsquo;application<\/li>\n<li>Alexandre Fournier, Institut de physique du globe et d\u00e9monstrateur d&rsquo;application<\/li>\n<li>Tobias Liaudat, CEA<\/li>\n<li>Jonathan Kem, CEA<\/li>\n<li>Kevin Sanchis, Safran AI<\/li>\n<li>Benoit Semelin, Sorbonne Universit\u00e9<\/li>\n<li>Julian Tachella, CNRS<\/li>\n<li>Fran\u00e7ois Lanusse, CNRS<\/li>\n<li>Christophe Kervazo, Telecom Paris<\/li>\n<li>Eric Anterrieu, CNRS<\/li>\n<li>Philippe Ciuiciu, CEA<\/li>\n<li>Pascal Tremblin, CEA<\/li>\n<\/ul>\n<p>[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column width=\u00a0\u00bb1\/1&Prime;][vc_gallery el_id=\u00a0\u00bbgallery-209087&Prime; medias=\u00a0\u00bb2112,2114&Prime; gutter_size=\u00a0\u00bb3&Prime; screen_lg=\u00a0\u00bb1000&Prime; screen_md=\u00a0\u00bb600&Prime; screen_sm=\u00a0\u00bb480&Prime; single_overlay_opacity=\u00a0\u00bb50&Prime; single_padding=\u00a0\u00bb2&Prime; uncode_shortcode_id=\u00a0\u00bb737985&Prime; title=\u00a0\u00bbL&apos;\u00e9v\u00e9nement en images\u00a0\u00bb][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column width=\u00a0\u00bb1\/1&Prime;][vc_button button_color=\u00a0\u00bbaccent\u00a0\u00bb border_width=\u00a0\u00bb0&Prime; uncode_shortcode_id=\u00a0\u00bb104107&Prime; button_color_type=\u00a0\u00bbuncode-palette\u00a0\u00bb link=\u00a0\u00bburl:https%3A%2F%2Fnumpex.org%2Ffr%2Fle-deuxieme-atelier-de-co-conception-et-de-co-developpement-dexa-di-sur-block-structured-amr-exascale%2F|title:The%20first%20co-design%20and%20co-development%20workshop%20of%20Exa-DI%20%20on%20%E2%80%9CEfficient%20Discretisation%20for%20PDE%40Exascale%E2%80%9D|target:_blank|\u00a0\u00bb]Ev\u00e9nement pass\u00e9 d&rsquo;Exa-DI : l&rsquo;atelier de co-conception\/co-d\u00e9veloppement \u00ab\u00a0Efficient Discretisation for PDE@Exascale\u00a0\u00bb. 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