CNRS, CEA, INRIA: Développement de kits logiciels pour applications exascale

Contexte Stratégique : CNRS, CEA, INRIA

Service / Projet concerné : Programme PEPR NumPEx – Projet Exa-DI

Enjeux de Transformation : Développement et déploiement de méthodes numériques et composants logiciels pour les futures machines exascale européennes, avec un focus sur la performance, la portabilité et l’intégration de l’IA dans le calcul scientifique haute performance.

Enjeu Majeur Identifié : Accélérer le développement d’applications exascale performantes et portables intégrant IA/HPC.

Indice clé : « …accélérer le développement d’applications exascale en mettant à disposition des « kits de développement » basés sur la pile logicielle NumPEx… »

Source de l’Opportunité : Consulter l’offre originale

Analyse de l’Opportunité Commerciale

La Douleur (Pain Point)

Difficulté à concevoir des applications exascale performantes, portables et intégrant efficacement l’IA dans un environnement HPC complexe.

Élément déclencheur : « …Lancé en 2023 pour une durée de 6 ans, le PEPR NumPEx « Numérique haute Performance pour l’Exascale » contribue à la conception et au développement des méthodes numériques et des composants logiciels… »

L’Accroche (Hook)

Fournissez des solutions logicielles agiles et optimisées qui facilitent le développement, la portabilité et la scalabilité des applications exascale, tout en intégrant les dernières avancées en IA.

Le Sésame (Door Opener)

Comment envisagez-vous d’améliorer la portabilité et la performance de vos applications exascale tout en intégrant les capacités IA/HPC ?

Analyse BANT Détaillée

Besoin: Critique
Le projet vise explicitement à accélérer le développement d’applications exascale avec des contraintes fortes de performance et portabilité.

Autorité: Directeurs de projets HPC et IA au CNRS, CEA, INRIA
Le pilotage est assuré par ces organismes, responsables des choix technologiques et des financements.

Échéance: Moyen Terme (1-3 ans)
Le programme PEPR NumPEx est lancé en 2023 pour une durée de 6 ans, avec des livrables itératifs.

Budget: Confirmé
Financement gouvernemental dédié au programme PEPR NumPEx.

Technologies, Solutions & Plateformes

Python
C/C++
Fortran
IA / Machine Learning
Programmation parallèle (GPU, multi-threading)
git
github
cmake
docker
spack
gtest
ctest
Méthode Agile

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Focus Sur

Conseil Départemental des Bouches-du-Rhône: Déploiement de cas d’usage IA pour la transformation des services publics (Potentiel à Court Terme)

Ville de Maisons-Alfort: Modernisation du processus de recrutement RH (Potentiel à Court Terme)

CNMSS – DSI: Modernisation de l’architecture data et valorisation des données (Potentiel à Court Terme)

Direction de programme IA (DPIA) du Ministère: Développement et fine-tuning de modèles IA adaptés au secteur public (Potentiel à Court Terme)

Institut d’Astrophysique de Paris (IAP): Intégration de solutions d’IA et calcul haute performance pour l’analyse cosmologique

Institut de Biologie Structurale (IBS): Développement d’un pipeline IA pour la conception protéique

Direction Générale des Entreprises (DGE): Structuration d’un réseau d’ambassadeurs IA pour l’accompagnement des entreprises et administrations (Potentiel à Court Terme)

SNE (Service National de l’Enquête, Direction Générale de la Concurrence, de la Consommation et de la Répression des Fraudes – DGCCRF): Déploiement de solutions IA et data science pour l’enquête et la protection des consommateurs (Opportunité Urgente)