Calcul Scientifique et Parallélisme

The new parallel and distributed platforms have considerably improved the performance of scientific applications, but at the same time, they have also greatly modified the algorithms and the way of programming. This topic contains all the tools developed for the implementation of scientific applications that require significant computing resources and memory requirements. It also includes the applications themselves. It differs from the theme of modeling complex systems by the emphasis on solving the equations of the model chosen more than on the model to choose. The topic therefore comprises mainly the numerical algorithms, high performance computing and its various implementation issues, especially on many-cores and cloud networks.

1. Numerical Algorithms
– Discretisation
– Stochastic models
– Methods for large sparse linear systems
– Eigenvalue problems
– Parallel ODE

2. New computing platforms
– Parallel numerical algorithms and their implementation
– Tools for High Performance Computing
– Management of distributed resources
– Visualization tools
– Accelerators

3. Applications

 

Les nouvelles architectures parallèles et distribuées ont permis d’accélérer considérablement les performances des applications scientifiques, mais elles on également fortement modifiées les algorithmes et la façon de programmer. Le thème contient tous les développements d’outils nécessaires aux implémentations d’applications scientifiques qui requièrent d’importantes ressources de calcul ou de mémoire, numériques et/ou informatiques. Il inclut également les applications elles-mêmes. Il se différencie du thème de la modélisation des systèmes complexes par l’accent qui est mis sur la résolution des équations issues du modèle choisi plus que sur le modèle à choisir.

Le thème comporte donc principalement l’algorithmique numérique, le calcul à haute performance et sa mise en oeuvre, en particulier sur des réseaux de machines et clouds.

1. Algorithmique numérique
– Discrétisation des équations
– Modèles stochastiques
– Méthodes de résolution de grands systèmes
– Méthodes de recherche de valeurs propres
– Intégrateurs d’équations différentielles

2. Nouvelles plates-formes de calcul 
– Algorithmes numériques parallèles et leur mise en oeuvre sur réseaux de machines parallèles,
– Outils pour le parallélisme
– Gestion efficace des ressources distribuées
– Outils de visualisations
– Outils pour la mise en oeuvre
– Accélérateurs de calcul

3. Applications

– Mostafa El DAOUDI, Oujda, Marocco
– Laurent DEBREU, Inria, Grenoble, France
– Jocelyne ERHEL, Inria, Rennes, France
– Efstratios GALLOUPOULOS, University of Patras, Greece
– Laura GRIGORI, Inria Paris
– Andreas GRIEWANK, Humboldt University, Germany
– Abdou GUERMOUCHE, LaBRI, Bordeaux, France
– Pierre MANNEBACK, University of Mons, Belgium
– Zoubida MGHAZLI, Université Ibn Tofaïl, Morocco

– Maher MOAKHER, Ecole Nationale d’Ingénieurs de Tunis, Tunisia
– Nabil NASSIF, American University of Beirut, Lebanon
– Yanik NGOKO, Qarnot computing, Paris, France
– Boniface NKONGA, University of Nice-Sophia-Antipolis, France
– Fatma Zohra NOURI, Université Badji Mokhtar, Algeria
– Patrice QUINTON, ENS Rennes, France
– Yousef SAAD, Univ. of Minnesota at Minneapolis, USA
– Hamidou TOURE, University of Ouagadougou, Burkina Faso
– Denis TRYSTRAM, Grenoble Institute of Technologu, Franc

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– Calcul scientifique et parallélisme /
– Scientific computation and parallelism
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 – Découverte de Connaissances et Intelligence Artificielle/
– Knowledge Discovery and Artificial Intelligence (KoDAI)
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– Images, signaux, réseaux et systèmes à grande échelle /
– Images, signal, networks and large scale systems
 
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– Sciences Numériques pour la biologie et systèmes complexes /
– Numerical sciences for biology and complex systems:
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– Méhodes formelles pour les systèmes informatiques/
 – Formal methods for computing systems
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