Le calcul intensif ou HPC
Le calcul intensif ou calcul haute performance ou encore HPC (High Performance Computing) est à la croisée des enjeux scientifiques, sociétaux et économiques de premier plan. En France, l’objectif assigné à la politique du calcul est en premier lieu de faire progresser la science au service de la connaissance grâce aux possibilités offertes par la simulation numérique, l’intelligence artificielle, le traitement de données massives computationnelles et très prochainement les technologies de calcul quantique.
Stratégique dans une perspective de souveraineté, l’utilisation de la simulation numérique et du calcul haute performance est devenue indispensable pour la recherche fondamentale et pour la recherche appliquée ainsi que dans un nombre croissant de secteurs industriels afin de favoriser l’innovation et réduire les temps de conception, de validation et de mise sur le marché d’un produit.
GENCI, en relation avec les centres de calcul, répond aux besoins des communautés scientifiques. L’acquisition, l’hébergement, la mise en service et l'exploitation en France d’une machine Exascale constitue en ce sens un enjeu majeur pour la recherche française et européenne. La candidature du consortium Jules Verne, portée par la France, a été retenue en 2023.
La simulation numérique et les supercalculateurs
Troisième pilier de la science aux côtés de la théorie et de l’expérimentation/observation, la simulation numérique est aussi un outil stratégique pour l’industrie permettant entre autres de réduire les temps de conception et de validation tout en accélérant l’innovation.
La simulation numérique ambitionne de prédire le comportement d’objets complexes ou inaccessibles parce que trop petits, trop grands, ou trop lointains dans l’espace ou le temps. Comment par exemple appréhender l’évolution du climat, le développement du prion, les instabilités de certaines supernovae ou la formation de l’univers primordial sans recours à la simulation ? La simulation numérique est utilisée dans de très nombreux domaines de la recherche scientifique et de l'ingénierie, comme par exemple la modélisation climatique, la biologie et la santé, la mécanique des fluides, les réactions chimiques, la synthèse de nouveaux matériaux et bien d'autres.
Fig. 1 : Champs de vitesse de surface modélisé. La ligne blanche représente la ligne d’échouage, la transition entre les zones de glace posées sur le socle et flottantes sur l’océan.
Les expériences en conditions réelles ou en vraie grandeur sont souvent très couteuses ou risquées. Il est ici possible de penser aux expériences sous ultra haute pression ou ultra haute température mais aussi aux cosmétiques dont l’absence de toxicité doit désormais être démontrée sans recours à l’expérimentation sur des animaux. La simulation est dès lors devenue indispensable pour concevoir et optimiser des objets complexes ou des produits interagissant avec des êtres vivants.
Le développement de la simulation numérique, pour reproduire ces expériences complexes et difficiles voire impossibles à réaliser « en laboratoire », a fortiori lorsqu'elles présenteraient un danger (simulation d’un incident industriel par exemple), coûteuses (design d’avion par exemple), de longue durée, avec de multiples paramètres (climatologie par exemple) ou encore inaccessibles à l’échelle humaine (astrophysique par exemple), a conduit à la mise au point d’un autre type de « machine à calculer » : le supercalculateur.
Concrètement, la simulation numérique consiste à exécuter un programme informatique sur cet ordinateur d'un type bien particulier. En effet, un supercalculateur, est un très gros ordinateur constitué de quelques milliers de serveurs reliés entre eux par des réseaux à très haut débit et composés de dizaines d’unités de calcul. Ils permettent d’étudier le fonctionnement et les propriétés d’un système ou d’un phénomène ainsi qu’à en prédire l’évolution, par exemple la résistance d’une plateforme pétrolière à la houle ou la fatigue d’un matériau soumis à des vibrations.
Définitions
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Le calcul intensif ou HPC
Le terme Calcul intensif (ou Calcul Haute Performance) - en anglais : High-performance computing (HPC) - désigne stricto sensu les activités de calculs réalisés sur un supercalculateur. Il forme en réalité un domaine de l'informatique désignant l'utilisation de systèmes spécifiques destinés à résoudre des problèmes complexes et exigeants en termes de calcul. Ces systèmes sont spécialement conçus pour effectuer des opérations à grande vitesse, en particulier à des fins de simulation numérique et de pré-apprentissage d’intelligences artificielles.
L'intérêt du calcul intensif pour la recherche scientifique réside dans l'importance du volume de données qu'il permet de traiter et de sa capacité à effectuer des simulations complexes en un temps réduit. Grâce au HPC, les chercheurs peuvent accélérer leurs travaux, tester des hypothèses rapidement, et obtenir des résultats plus précis. Véritabe levier d'accélération pour l'activité scientifique, le HPC ouvre la voie à de nouvelles découvertes.
En ayant recours à des supercalculateurs reposant sur des architectures parallèles avancées, les scientifiques peuvent ainsi notamment modéliser des phénomènes naturels, simuler des expériences virtuelles, analyser des séquences génétiques, étudier le comportement des matériaux à l'échelle atomique, ou encore simuler des approches multidomaines et multi-échelles de grande complexité, sans avoir recours à des expérimentations trop couteuses, inaccessibles, destructrices, polluantes, ou trop risquées.
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L’intelligence artificielle
L'intelligence artificielle (IA) se réfère à la simulation de processus cognitifs humains par des machines, en particulier des ordinateurs. L'IA vise à créer des systèmes capables d'effectuer des tâches qui nécessitent normalement l'intelligence humaine. Ces tâches peuvent inclure la résolution de problèmes, l'apprentissage, la reconnaissance de motifs, la compréhension du langage naturel, la prise de décisions, et bien d'autres.
L'IA englobe diverses techniques et approches, dont :
- L'apprentissage automatique (Machine Learning)
- L'apprentissage profond (Deep Learning)
- Le traitement du langage naturel (NLP)
- La vision par ordinateur
- La planification et la prise de décision
- Les systèmes experts
La convergence de l'intelligence artificielle (IA) et du calcul à haute performance (HPC) est devenue de plus en plus importante. Elle permet d'exploiter pleinement la puissance de calcul des supercalculateurs pour accélérer le développement et l'application de l'IA dans un large éventail de domaines, de la recherche scientifique aux entreprises et à la sécurité. Elle offre des avantages considérables en matière d'efficacité, de performance et d'innovation.
Les outils HPC peuvent constituer des accélérateurs de projets IA par la puissance de calcul qu'ils procurent, comme par exemple dans le traitement de données massives, dans le processus d'apprentissage de l'IA, dans l'entraînement des neurones profonds. L'IA peut aussi être utilisée pour l'extraction d'informations significatives lors du traitement de grandes quantités de données et l'exécution de simulations complexes. L'IA peut être utilisée pour l'optimisation de modèles de simulation et l'automatisation de tâches telles que la gestion de ressources, la planification de travaux, la surveillance de performances par exemple.
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Le calcul quantique
Pouvant être défini comme une expérience de mécanique quantique programmable à laquelle on donne un sens informatique, le calcul quantique devrait permettre de résoudre certains problèmes (e.g. chimie quantique, optimisation combinatoire) dont la complexité est hors de portée des supercalculateurs les plus puissants. Dans les prochaines décennies, le quantique pourrait contribuer à des révolutions technologiques déterminantes dans de nombreux domaines tels que le développement de nouveaux traitements médicaux, la modélisation d’agents infectieux, la captation de l’énergie solaire ou du CO2, le développement de nouveaux matériaux, ou encore l’optimisation des transports (maritime, aérien, routier).
Applications majeures
Le calcul intensif est aujourd’hui indispensable dans de très nombreux domaines académiques et industriels :
- l’environnement et le climat pour la prévision météorologique ou l’évaluation des risques naturels comme les cyclones ou les tsunamis ;
- l’automobile pour la modélisation des crash tests, de la combustion des moteurs en vue de réduire la consommation et la pollution ou encore le design aérodynamique de nouveaux véhicules ;
- l’aéronautique et le spatial pour réduire les temps de conception et de validation de certains composants ;
- la chimie, la médecine et la biologie pour mettre au point des médicaments très ciblés ;
- la physique des matériaux pour qualifier de nouveaux concepts ou mesurer leur résistance ;
- l’énergie pour optimiser la prospection pétrolière ou concevoir les installations de demain ;
- la finance pour évaluer les risques sur certains produits complexes ;
- le multimédia pour mettre au point les séquences en 3D (relief)
- l’aide à la décision en période de crise, de catastrophes naturelles (tsunami, séisme, inondation, sécheresse,..) ou de menaces biologiques, nucléaires ou chimiques