Programmes et équipements de recherche prioritaires - PEPR
Le numérique pour Exascale
NumPEx est un programme français dédié à l'Exascale.
Le calcul à haute performance (HPC), l’analyse de données à haute performance (HPDA) et l’intelligence artificielle (IA) posent des défis importants dans les domaines scientifique, sociétal, économique et éthique. Ces technologies, y compris la modélisation et l’analyse de données, sont des outils d’aide à la décision essentiels pour répondre aux enjeux sociétaux et à la compétitivité de la recherche et du développement français. Les ressources numériques, essentielles dans les domaines de la science et de l’industrie, exigent un matériel informatique très performant. Le HPC permet une modélisation avancée, tandis que le HPDA traite des données hétérogènes et massives. La solution à l’explosion de la demande réside dans les futurs ordinateurs « exascale », une nouvelle génération dotée de capacités extraordinaires.
Dans ce contexte, le programme français Numérique pour l’Exascale (NumPEx), financé dans le cadre du Plan d’Investissement France 2030 et piloté par le CEA, le CNRS et l’Inria, vise à concevoir et développer les composants logiciels qui équiperont les futures machines exascales. NumPEx fournira des méthodes numériques, des logiciels et des formations de niveau Exascale, permettant à la France de rester un des leaders dans le domaine. Il contribuera à combler le fossé entre le développement de logiciels de pointe et les domaines d’application afin de préparer les principaux codes d’application scientifiques et industriels à exploiter pleinement les capacités de ces machines. Les domaines d’application du programme NumPEx comprennent, entre autres, les prévisions météorologiques et le climat, l’aéronautique, l’automobile, l’astrophysique, la physique des hautes énergies, la science des matériaux, la production et la gestion de l’énergie, la biologie et la santé.
Projets ciblés
NumPEx rassemble cinq projets axés sur Exascale
Ces cinq projets visent à permettre à la France et à l’Europe de relever les défis de l’Exascale :
- Coupler le calcul à haute performance, l’analyse de données massives et l’intelligence artificielle
- Accélérer la production de connaissances, en intégrant la recherche, les applications, les technologies matérielles et logicielles
Réalisation de l'émission
Collection NumPEx HAL
Vous trouverez ici nos publications scientifiques, hébergées sur HAL, avec les derniers résultats et avancées de la communauté NumPEx. Que vous soyez un chercheur, un professionnel de l’industrie ou simplement un curieux intéressé par le calcul exascale, ces publications vous donneront un aperçu de l’avenir du HPC.
118 publications
Efficient Fine-Scale Simulation of Nonlinear Hyperelastic Lattice Structures
Clément Guillet, Thibaut Hirschler, Pierre Jolivet, Pablo Antolin, Robin Bouclier
Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering · vol. 461 · p. 119202
Sharp Probabilistic Normwise Backward Error Bounds for LU Factorization
Liam Burke, El-Mehdi El Arar, Stef Graillat, Theo Mary
Pré-publication
QABBA: Symbolic Time Series Compression via Integer-Quantized Aggregation
Erin Carson, Xinye Chen, Fei He, Cheng Kang
Pré-publication
Mixed Precision Augmented GMRES
Yongseok Jang, Pierre Jolivet, Theo Mary
Numerical Linear Algebra with Applications · vol. 33 · n° 4 · p. e70117
Automated Numerical Stability Analysis of Deep Learning Operators
Xinye Chen
Pré-publication · arxiv
A fixed-accuracy randomized interpolative decomposition based on pivoted QR
Alfredo Buttari, Karmijn Hoogveld, Theo Mary
Pré-publication
TOTO: Transparent I/O Tuning for HPC Applications
Francieli Boito, Luan Teylo, Mihail Popov, Laora Aimi, Alexis Bandet, Laércio Lima Pilla + 1 autres
ICS 2026 - International Conference on Supercomputing · Belfast, GB
Mixed precision Newton's method for optimization
Nicolas Brisebarre, Giuseppe Carrino, Theo Mary, Elisa Riccietti
Pré-publication
Online learning of subgrid-scale models for quasi-geostrophic turbulence in planetary interiors
Hugo Frezat, Thomas Gastine, Alexandre Fournier
Pré-publication
Mixed-precision classic algebraic multigrid preconditioning for large-scale problems
Emmanuel Agullo, Ani Anciaux-Sedrakian, Alfredo Buttari, Petr Vacek
Pré-publication
Sharper Bounds on the Required Fixed-Point Precision for Emulating Floating-Point Matrix Multiplication
Massimiliano Fasi, Theo Mary, Mantas Mikaitis
Pré-publication
Learning Where to Simulate: Generative Active Sampling for Online PDE Surrogate Training
Pierre Cesar, Sofya Dymchenko, Abhishek Purandare, Bruno Raffin
Pré-publication · arxiv
Systematic Error-Aware Mixed-Precision Approach for Exploiting Microscaling Formats in Cholesky Factorization
Abdurauf Abdurakhmanov, Theo Mary, Hatem Ltaief, David E Keyes, Suhaib A. Fahmy
Pré-publication
Doubly adaptive precision restarted GMRES
Emmanuel Agullo, Luc Giraud, Pierre Jolivet, Theo Mary, Alexandre Tabouret
Pré-publication
Mixed Precision Compression of Tucker Decomposition
Grey Ballard, Theo Mary, Bhisham Dev Verma
Pré-publication
Enabling non-Flexible Mixed-Precision Preconditioned GMRES with Memory Accessors
Patrick Amestoy, Ouassel El Habti, Antoine Jego, Jean-Yves L'Excellent, Theo Mary
Pré-publication
Greedy Adaptive Task Splitting with Prediction and Placement for Heterogeneous Systems
Thomas Morin, Nathalie Furmento, Abdou Guermouche, Samuel Thibault, Pierre-André Wacrenier
HCW - 35th Heterogeneity in Computing Workshop · Nouvelle-Orleans, US
Mixed Precision Perturbation Analysis of Two-Level Domain Decomposition Preconditioners
Tom Caruso, Pierre Jolivet, Theo Mary, Frédéric Nataf, Pierre-Henri Tournier
Pré-publication
Méthode d'éléments finis discontinus hybridisée pour la résolution itérative accélérée de problèmes d'ondes en fréquence
Axel Modave, Roland Greffe, Christophe Geuzaine, Ari Rappaport, Ahmed Chabib
CSMA 2026 - 17ème Colloque National en Calcul des Structures · Giens, FR
Automated Precision Tuning for Numerical Algorithms
Xinye Chen, Thibault Hilaire, Fabienne Jézéquel
27th Conference of the International Linear Algebra Society · Blacksburg, US
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september, 2026







