Vous êtes ici

Intenses calculs, intenses recherches

Le Centre de Calculs Intensifs des Pays de la Loire (CCIPL) devrait intégrer en 2016 les nouveaux locaux du datacenter de l’Université de Nantes situés sur le campus de la faculté des Sciences et Techniques.

“Aujourd’hui, beaucoup de chercheurs ne peuvent plus travailler sans cela.” L’affirmation pose le cadre. Elle vient de Yann Capdeville, sismologue au Laboratoire de Planétologie et Géodynamique de Nantes (LPGN). Il co-dirige avec Florent Boucher, chercheur en chimie des solides, le CCIPL. Ce centre de calcul intensif, basé dans les locaux de la faculté des Sciences et Techniques de l’Université de Nantes pratique, comme son nom l’indique, le calcul à très hautes doses ! Pour la communauté de chercheurs de la région ligérienne, il est devenu au fil du temps un allié essentiel. “Le saut a eu lieu au milieu des années 90 lorsqu’on a commencé à concevoir des interconnexions rapides qui fonctionnaient entre les machines. Depuis le début des années 2000, le calcul intensif s’est imposé et est devenu indispensable dans de nombreux champs de recherche”, confirme Florent Boucher.
Définition : le calcul numérique intensif désigne tout simplement la capacité de puissants ordinateurs à gérer des calculs très complexes et en grandes quantités. Des nanosciences en passant par les sciences humaines, l’astrophysique ou encore la biologie, la recherche s’appuie sur des modélisations et des simulations. Le calcul intensif a permis à la recherche de travailler à des échelles encore inimaginables il y a quelques années. “Le CCIPL est un mésocentre, explique Florent Boucher. C’est-à-dire que nous travaillons avec des chercheurs de la région. Il existe des centres de calculs nationaux et des centres européens qui sont beaucoup plus puissants.” Le positionnement local d’un mésocentre permet plus de souplesse car il est dédié à un plus petit nombre d’utilisateurs et offre des services adaptés aux problématiques locales.

Le CCIPL est un “petit” mésocentre. La communauté de recherche en Pays de la Loire est moins importante que dans d’autres régions de France comme à Lyon, Grenoble et Paris. Malgré tout, le CCIPL est proche de la saturation. L’installation de nouvelles machines dans le datacenter de l’université à l’horizon 2016 et l’augmentation de la puissance permettront d’ajuster l’offre à la demande.

“Scheduler ou ordonnanceur”

Concrètement, le CCIPL est constitué de plusieurs centaines de CPU (de l’anglais Central Processing Unit, unité centrale de traitement). Plus communément nommés processeurs, chacun d’entre eux est constitué de plusieurs dizaines de cœurs, des circuits capables d’effectuer des tâches de façon autonome et en parallèle. C’est l’ensemble de ce dispositif qui constitue la force de calcul du centre.
Lorsqu’un laboratoire de recherche veut utiliser le CCIPL, il faut faire la queue, comme dans une boutique ! “On utilise ce que nous appelons un “scheduler” (du mot anglais schedule qui signifie planning) ou ordonnanceur, explique Yann Capdeville. C’est un gestionnaire de programmes auquel on soumet les calculs. Chaque projet attend son tour. Si on est un gros utilisateur, on attend un peu plus que les autres. C’est le “scheduler” qui satisfait la demande. Les calculs peuvent durer de quelques minutes à plusieurs jours.”
L’installation possède un administrateur - un humain ! - qui fait tourner la machine. Il s’assure notamment que toutes les interconnexions fonctionnent correctement et se met au service des chercheurs. Mais dans tous les cas, les équipes de recherche ont été obligées au fil du temps, de se pencher sur la question du calcul intensif pour pouvoir en exploiter les potentialités. “En tant que chercheurs, nous sommes obligés de connaître les codes de calcul et la manière dont ils peuvent se comporter avec la machine”, confirme Florent Boucher.

L’avenir ? La tendance dans le monde numérique est à une augmentation de la performance. “On parle depuis quelques années des GPU qui sont les processeurs dédiés des cartes graphiques, explique Yann Capdeville. Ils sont utilisés comme des accélérateurs de calcul : on en attendait beaucoup.” Dans la pratique, les choses sont moins évidentes : les GPU sont difficiles à programmer et les chercheurs ont parfois du mal à en tirer avantage. En plus le dispositif coûte cher à mettre en place et à faire fonctionner. L’autre tendance, qui elle a fait ses preuves, est à la densification des systèmes : avoir de plus en plus de cœurs avec de plus en plus de mémoire. Yann Capdeville : “L’idée est de rendre la mémoire du système accessible à tous les cœurs pour augmenter les capacités de traitement.” L’ogre numérique n’a pas fini de repousser les limites de la recherche.

L.Salters

 

Ajouter un commentaire