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SUMMARY:Evolutions des supercalculateurs et de leurs programmations\, par Serge G. Petiton
DESCRIPTION:Thème de la séance : \nDes machines « exascale »\, c’est-à-dire exécutant un milliard de milliard d’opérations par seconde (10 puissance 18) sont désormais disponibles\, utilisant  plusieurs arithmétiques de précision différentes\, et utilisant des architectures différentes. \nLa liste des pays et entreprises ayant construit de telles architectures est très limitée : ce sont principalement\, pour l’instant\, les USA\, le Japon et la Chine. La complexité de ces machines\, qui peuvent comporter plusieurs millions de cœurs de calcul et des dizaines de milliers d’accélérateurs spécialisés impose également de faire évoluer en permanence la manière de les programmer. \nL’orateur a rappelé les grands domaines d’application de ces machines\, et les enjeux scientifiques\, économiques et géopolitiques associés. \nCertains paradigmes d’exécution et de programmation sont réhabilités\, tels que les modèles de flux de données et le parallélisme de données sans mémoire partagée. L’orchestration d’autant de ressources nécessite potentiellement deux niveaux de programmation supplémentaires : les graphes de tâches\, au niveau supérieur\, et du calcul réparti sur chaque processeur\, au niveau inférieur. En outre\, de nouvelles applications arrivant à maturité\, après la convergence du big data et du HPC vers l’apprentissage automatique et l’IA\, génèrent un calcul post-exascale qui redéfinira certains paradigmes de programmation et de développement d’applications. Les applications brain scales\, principalement issues de l’apprentissage automatique et de l’IA\, manipulent de nombreux graphes gigantesques qui conduisent à des problèmes d’algèbre linéaire non symétriques très « creux ». \nDans cet exposé\, après un panorama de l’évolution récente de certains paradigmes de programmation et de machines les utilisant\, l’auteur a passé en revue certains résultats obtenus pour l’algèbre linéaire dans le cadre de méthodes itératives et de méthodes d’apprentissage automatique sur la machine numéro 1 du classement mondial des supercalculateurs pour ces sujets\, le Fugaku de Fujitsu . En guise de conclusion\, il a discuter de l’évolution potentielle à laquelle nous devrions être confrontés pour pouvoir combiner la computational science\, la science des données et l’apprentissage automatique sur les futurs clusters et supercalculateurs les plus performants. \nL’orateur : \nSerge Petiton est professeur à l’université de Lille\, membre du Centre de Recherche en Informatique\, Signal et Automatisme de Lille (CRISTAL). Il a participé à de nombreuses initiatives nationales autour du calcul intensif en France\, depuis 1986\, et fut responsable de plusieurs projets Franco-Japonais sur le sujet. Il collabore actuellement principalement avec le RIKEN à Kobé et le LBNL à Berkeley.
URL:https://institutbull.fr/event/lactualite-mondiale-des-supercalculateurs
LOCATION:Pôle Universitaire Léonard de Vinci\, 2 avenue Léonard de Vinci\, Courbevoie\, 92400\, France
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