20 ans du Groupe Calcul

Programme

lundi 03/06

09:30 10:00

La génèse du groupe Calcul

Thierry Dumont, Violaine Louvet

Dans un article de 2004, le Groupe Calcul était décrit comme "un groupe de communications et d’échanges créé au sein du département SPM du CNRS. Il a pour vocation d’être un réseau métier pour la communauté du calcul.".

Le Groupe Calcul est né en 2003. Les animateurs successifs ont organisé de nombreuses actions : des séminaires, de la formation, des études, la mise en place d'outils pour la communauté, tout en restant au plus près des besoins, et des évolutions scientifiques et technologiques. Cet exposé retrace le cheminement qui a mené à ce qu'est le Groupe Calcul aujourd'hui.

10:00 10:45

Limiter son impact environnemental.

Denis Trystram

Cet exposé part du constat que la consommation du secteur du Numérique est très grande et en forte augmentation. L'impact du secteur est de plus de 4% des émissions de CO2, sans parler des autres impacts négatifs sur l'environnement. Même si dans la communauté, il reste quelques collègues qui sont dans le déni, le gros des troupes a pris conscience que ces impacts sont bien réels. Je développerai une étude récente qui situe le domaine du calcul à haute performance dans cette problématique avec des indicateurs chiffrés. La seconde partie de l'exposé se concentrera sur un tour d'horizon des solutions possibles : une première voie est de chercher à diminuer ces impacts sur les services existants. La question est alors de savoir si ces solutions sont à la hauteur des enjeux. Je discuterai ensuite la position majoritaire de la communauté qui pense que les émissions vont compenser celles des autres domaines. Ceci est très difficile à vérifier et reste spéculatif, mais surtout, les études d’impacts sont partielles et ne comptent que la partie du calcul proprement dite, sans la matérialité ni les effets indirects ou rebonds. Je conclurai en ouvrant sur une autre voie qui promeut un Calcul intégrerant les limites planétaires à tous les stades du cycle de vie des applications, y compris lors de la phase de conception.

10:45 11:15

Pause café

11:15 12:00

L’initiative France Hybrid HPC Quantum Initiative (HQI) : le calcul quantique hybride au service de la recherche ouverte

Félix Givois, Sabine Mehr

Dans un contexte d’émergence du calcul quantique, l’initiative France Hybrid HPC Quantum Initiative (HQI) cherche à mettre à disposition pour la recherche ouverte des moyens de calculs quantiques hybrides. Vue comme une technologie d’accélération sur le modèle des GPUs, cette dernière permettrait de décharger les capacités de calcul classiques (CPU, GPU) sur des problèmes très spécifiques tels que l’optimisation combinatoire ou encore la modélisation de systèmes physiques. Au travers de son programme d’acquisition, l’initiative HQI veut héberger au Très Grand Centre de Calcul du CEA différentes technologies quantiques et les hybrider avec le supercalculateur Joliot Curie. En particulier le programme s’est doté d’un ordinateur quantique analogique se basant sur la technologie des atomes neutres ainsi que prochainement d’un ordinateur quantique digital photonique.

Félix Givois et Sabine Mehr, respectivement Ingénieur Projets Calcul Quantique et Responsable Calcul Quantique chez GENCI, présenteront l’initiative HQI sous le prisme des technologies installées et de leurs spécificités.

12:00 12:45

Hardware evolution from an HPC point of view

Georg Hager

Since the inception of the first supercomputers by Control Data and Cray in the 1960s and 1970s, high performance computing has seen a series of disruptive changes: Massively parallel computing took over from the old-school vector supercomputers, commodity components outstripped custom-made hardware, and GPUs started to dominate the top-performing systems worldwide. This talk will give an overview of this exciting evolution and highlight some important metrics that can be used to quantify how it impacts the performance of application codes.

12:45 14:15

Déjeuner

14:15 15:00

Les grands modèles de langages : enjeux théoriques et numériques

Gabriel Peyré

Les grands réseaux de neurones de type "transformers" sont au cœur de la révolution de l'IA générative. La combinaison de ce nouveau type de réseaux avec des techniques de pré-entraînement auto-supervisé a permis, en moins de quatre ans, des percées fantastiques non seulement pour la génération de textes et d'images, mais aussi pour résoudre des tâches difficiles avec très peu de supervision, voire sans supervision du tout. Ces avancées posent de nouvelles questions théoriques pour comprendre la façon dont ces transformers résolvent ces tâches, ce qu'on appelle maintenant "in-context learning" (la capacité de ces réseaux d'implémenter des algorithmes paramétrés par le début d'un texte à compléter). Elles posent aussi d'immenses difficultés en termes de coût de calcul et de mémoire, qui croissent quadratiquement avec la taille des entrées. Enfin, il faut garder à l'esprit que ces succès sont essentiellement cantonnés au langage naturel, pour lequel on peut pré-entraîner ces réseaux à prédire les mots de façon auto-régressive. L'extension de ces techniques à d'autres champs scientifiques, tels que la génomique (que je prendrai en exemple), est un problème ouvert majeur qui va stimuler la recherche dans les années à venir.

15:00 15:45

Méthodes numériques pour les équations aux dérivées partielles en grande dimension

Virginie Erlacher

Pour approcher numériquement une fonction dépendant d’un grand nombre de variables, typiquement solution d’une équation aux dérivées partielles, les méthodes numériques classiques comme la méthode des élements finis ne peuvent pas être utilisées en pratique à cause du phénomème qu’on appelle la malédiction de la dimensionalité: pour un degré de précision fixé, le nombre d’inconnues à identifier pour approcher la fonction augmente de manière exponentielle avec le nombre de variables dont celle-ci dépend! Il y a cependant de nombreux contextes applicatifs qui nécessite la résolution de problèmes de grande dimension. En chimie quantique, simulation moléculaire ou modèles de mouvements de foules, la grande dimension du problème vient du grand nombre de particules ou d'agents dans le système considéré. Dans de nombreux autres contextes, il est important de pouvoir estimer l'influence de la valeur des paramètres qui permettent de définir le modèle considéré, et la dimension des problèmes est alors très fortement liée au nombre de paramètres intervenant dans le modèle. Dans cette présentation, je présenterai plusieurs méthodes numériques dédiées à la résolution de tels problèmes en grande dimension, telles que les méthodes de tenseurs ou les méthodes à base de réseaux de neurones, certains des résultats théoriques connus sur ces méthodes ainsi que les nombreuses questions ouvertes qui se posent encore dans ce domaine.

15:45 16:15

Pause café

16:15 17:00

20 ans du Groupe Calcul : retour sur 20 ans de calcul en modélisation du climat

Marie-Alice Foujols, Nikolai Cheplagin

Dans cet exposé, nous reviendrons sur les ressources de calcul utilisées à l’IPSL pour la modélisation du climat ces 20 dernières années et illustrerons les progrès techniques et scientifiques associés. Nous tenterons d’évaluer le coût environnemental de ces simulations. Dans un second temps, nous discuterons de visions des modèles au sein des groupes de modélisation en France et en Allemagne. Nous analyserons l’articulation de facteurs d’ordre technique et sociologique qui étayent les stratégies de futurs développements.