C4P, un groupement de recherche pour le domaine du calcul
Le domaine du calcul en sciences informatiques est confronté à des évolutions rapides et en rupture avec le passé, à la fois au niveau conceptuel et technologique et au niveau des besoins des applications des secteurs académique et privé. Dans ce contexte, la création du Groupement de recherche (GDR) Calcul : paradigmes, parallélisme, performance, précision (C4P, prononcer [kap]) est motivée par l’exigence de fédérer, structurer et animer la communauté française de la recherche scientifique dans le domaine du calcul au sens large. Le GDR a pour vocation d’aborder la recherche sur le calcul de manière intégrée, à partir du matériel, en passant par le logiciel et les données jusqu’aux algorithmes et les méthodes numériques.
Le calcul, un domaine en pleine transformation
Les plus grands supercalculateurs ont désormais atteint l’échelle exaflopique (une vitesse de 1018 opérations en virgule flottante par seconde). Cependant leur architecture, extrêmement complexe, est caractérisée par un niveau de parallélisme très élevé et par une forte hétérogénéité des unités de calcul ainsi que des mémoires et des canaux de communication. De même, la consommation énergétique est devenue une préoccupation majeure, car la puissance de ces grandes infrastructures de calcul peut atteindre plusieurs dizaines de mégawatts.
Par ailleurs, si les applications de simulation numérique représentaient les utilisations principales des centres de calcul pendant plusieurs décennies. Récemment, l’intelligence artificielle, et plus précisément, l’apprentissage automatique occupe une part croissante des ressources des infrastructures de calcul. Cette discipline a connu une véritable explosion ces dernières années, notamment grâce à la disponibilité de ressources de calcul permettant d’entraîner des modèles de très grande taille qui incluent désormais des milliards de paramètres.
Des défis de taille
Dans ce contexte, marqué par des changements technologiques rapides et parfois en rupture avec les approches passées, la recherche scientifique du domaine du calcul évolue. Elle est confrontée à d'importants défis à plusieurs niveaux, depuis le matériel, en passant par le logiciel, la gestion des données jusqu’aux méthodes et algorithmes numériques. Cela se traduit par les quatre « P » :
- Paradigmes : concevoir et développer des paradigmes émergents, comme le calcul quantique, neuromorphique, moléculaire ou in-memory afin de contourner les limitations de l’architecture de von Neumann et la fin de la loi de Moore grâce à des modèles de calcul plus efficaces, parallèles et frugaux.
- Parallélisme : concevoir et développer des algorithmes, modèles de programmation et logiciels de calcul capables de passer à l’échelle sur les infrastructures de calcul modernes équipées de nombreuses unités de calcul, mémoires et canaux de communication hétérogènes.
- Performance et énergie : mesurer, analyser et améliorer les performances des algorithmes, logiciels de calcul, en termes de temps, consommation mémoire et énergétique, en prenant compte de la complexité et diversité des infrastructures et applications.
- Précision et robustesse : mesurer, maîtriser et garantir la précision et robustesse des algorithmes et logiciels de calcul face aux erreurs, dans un contexte où l'utilisation d’arithmétiques en précision faible est de plus en plus répandue et où les pannes sont de plus en plus probables.