Pré-publication, Document de travail
ParSys
Systèmes Parallèles – ParSys
Thèmes de recherche
L’activité de l’équipe implique également l’utilisation des architectures parallèles à la pointe de l’état de l’art pour obtenir une performance optimale des codes développés en vue des futures plate-formes exascales. De plus, en s’inspirant des phénomènes naturels, efficaces et robustes, l’équipe étudie des algorithmes distribués naturels pour concevoir des solutions performantes pour les réseaux émergents, et même pour développer des circuits distribués robustes dans des consortiums de cellules bactériennes, à des fins informatiques ou médicales (ordinateurs biologiques, médicaments intelligents, etc.).
Les principaux défis concernant les algorithmes étudiés dans l’équipe ParSys sont : l’optimisation des performances, le passage à l’échelle et l’équilibrage de charge, la tolérance aux défaillances et l’économie d’énergie.
Les applications (allant du calcul scientifique, quantique et de l’analyse de données aux protocoles réseaux en passant par les circuits micro-biologiques) répondent à des besoins industriels ou scientifiques essentiels et font l’objet de coopérations industrielles avec notamment ATOS-Bull, Total, et EdF.
Coordination
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Algorithmes, apprentissage et calcul
ParSys
Vialle Stephane
Professeur
Responsable de l'équipe ParSys
Publications récentes
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Poster de conférence
Filippo Gatti, Fanny Lehmann, Hugo Gabrielidis, Michaël Bertin, Didier Clouteau, et al.. Deep learning generative strategies to enhance 3D physics-based seismic wave propagation: from diffusive super-resolution to 3D Fourier Neural Operators.. European Geophysical Union General Assembly 2024, Apr 2024, Vienna, Austria. 2024, ⟨10.5194/egusphere-egu24-2443⟩. ⟨hal-04534286⟩
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Communication dans un congrès
Hugo Gabrielidis, Filippo Gatti, Stéphane Vialle. Génération conditionnelle et inconditionnelle de signaux sismiques à l’aide de modèles de diffusion.. CSMA 2024 16ème Colloque National en Calcul des Structures, Association Calcul des Structures et Modélisation (CSMA), May 2024, Presqu’île de Giens (Var) Giens (Var), France. ⟨hal-04531795⟩
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Pré-publication, Document de travail
Marc Baboulin, Simplice Donfack, Oguz Kaya, Theo Mary, Matthieu Robeyns. Mixed precision randomized low-rank approximation with GPU tensor cores. 2024. ⟨hal-04520893⟩
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Article dans une revue
Christine Eisenbeis, Maxence Guesdon. Syndicalisme et numérisation, association ou dissociation?. Les Cahiers de l’atelier, 2018. ⟨hal-01963096⟩
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Article dans une revue
Christine Castejon, Christine Eisenbeis. « Sur la santé au travail nous ne renoncerons pas ! ». Regards Croisés. Revue franco-allemande d’histoire de l’art et d’esthétique, 2018, dossier “Santé au travail, l’activité en question”, 27, pp 29–31. ⟨hal-01963134⟩
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Autre publication scientifique
Christine Eisenbeis, Hélène Gispert. Quand le temps nous manque : le droit au refus. Mensuel du Snesup, 2019, pp.1. ⟨hal-02427530⟩
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Article dans une revue
Daniel Etiemble, Lionel Lacassagne. Jeux d’instructions : extensions SIMD et extensions vectorielles. Techniques de l’Ingénieur, 2020, pp.H1202 v1. ⟨10.51257/a-v1-h1202⟩. ⟨hal-02852880⟩
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Communication dans un congrès
Fabien Dufoulon, Janna Burman, Joffroy Beauquier. Beeping a Deterministic Time-Optimal Leader Election. 32nd International Symposium on Distributed Computing, DISC 2018, Oct 2018, New Orleans, United States. pp.20:1–20:17, ⟨10.4230/LIPIcs.DISC.2018.20⟩. ⟨hal-04474974⟩
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Communication dans un congrès
Joffroy Beauquier, Janna Burman, Peter Davies, Fabien Dufoulon. Optimal Multi-broadcast with Beeps Using Group Testing. Structural Information and Communication Complexity – 26th International Colloquium, SIROCCO 2019, Jul 2019, L’Aquila, Italy. pp.66-80, ⟨10.1007/978-3-030-24922-9_5⟩. ⟨hal-04475010⟩