Dans le cadre d’une convention de mécénat signée entre EDF, l’UPMC (Université Pierre et Marie Curie) et la fondation UPMC mercredi 24 février, EDF fait don d’un supercalculateur, IVANOE, à l’université. Ce mécénat renforce la collaboration entre l’UPMC et EDF, suite au partenariat signé en juillet 2015.
En recherche
Ce supercalculateur multiplie environ par cinq les ressources mises à disposition de la communauté scientifique de l’université dans les domaines du calcul intensif, des simulations numériques et des analyses de données. Il va permettre de relever de nouveaux défis scientifiques aux interfaces de plusieurs champs disciplinaires. Ce mécénat permet d’intensifier le développement de programmes de recherche conjoints. Depuis 2003, une centaine de conventions ont été signées entre l’UPMC et EDF.
En formation et insertion professionnelle
Déjà impliqué dans de nombreuses actions de formation et d’insertion professionnelle de l’UPMC, EDF renforce son soutien à la formation des étudiants et au développement d’un plus grand vivier de compétences en France dans le domaine du calcul scientifique et des simulations numériques, à travers le don en matériel. Les étudiants de licence et de master pourront disposer de cet outil dans le cadre de leurs cursus. C’est une première en France.
Par ailleurs, les partenaires industriels de l’université, en particulier les PME, auront accès à ce supercalculateur.
A propos d’IVANOE
Mis en service début 2011 IVANOE, supercalculateur construit par IBM, se classait alors au 37ème rang du classement mondial des TOP 500 supercalculateurs. Plus de 600 utilisateurs ont bénéficié depuis de ses services.
La puissance de calcul d’IVANOE permet de modéliser plus finement les phénomènes physiques pour mieux les comprendre. Elle permet aussi d’affiner les marges de fonctionnement par des méthodes paramétriques afin d’identifier des gains de performance. Les comportements physiques sont abordés à différentes échelles. Les études font appel à des couplages entre différentes physiques (thermique, mécanique, mécanique des fluides…). Les approches probabilistes permettent de maximiser le caractère prédictif, la fiabilité et la qualité des simulations.